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Capacity Planning for your data stores

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流风
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在这场网络研讨会上,科林使用了一个售票网站,该网站提供“正常”活动,如M2M音乐会,但偶尔也会出售哈利波特戏剧表演的门票。
卖票要求你卖的票不要超过你的实际数量。您希望负载平衡您的查询。您希望共享数据存储。您可能需要拆分读写。您需要确定系统瓶颈在哪里,因此您需要一个基线,并知道什么是常规的流量模式。
这是一个完美的容量规划示例,因为您不希望购买在大部分时间内都不做任何事情的服务器。像这样的例子就是为什么云在今天如此流行。虽然本文的重点不是帮助规划应用服务器的加载和缓存,但是数据层绝对是一件很难处理的事情。
除此之外,我们将讨论OLTP和数据仓库使用的存储容量规划。
从度量集合中,您可以计划您的需求。将其与云的弹性特性结合起来,就永远不会有“建立数据库连接时出错”的情况。
本次讨论涉及的工具包括(但不限于):Box风速计、InnoTop、Slow Query Log、Percona工具箱(pt query digest)、vmstat、Facebook的Prophet和Percona监控和管理(PMM)。

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