Redshift – xem cluster resize status

Redshift – xem cluster resize status

Share Everywhere

Table of contents

https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/resize-redshift-cluster/

để xem resize cluster thì click vào xem detail

Redshift – xem cluster resize status

Ngoài ra có thể dùng CLI: https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/redshift/describe-resize.html

Sau khi resize thì xem lại tốn bao time resize, và bắt đầu khi nào đc k?

-> AWS trả lời:

Dear Customer,

Thank you for contacting AWS Support, my name is Andy and I will be assisting with this case today.

Based on your response, I understand that you would like to know whether it is possible to check the completion time and the time taken after resizing the cluster. Please correct me if I have misunderstood you.

First, I have already tested to resize the cluster like your scenario. When I checked the console, I saw the same information as your attachment.

In addition, you can see the lower right side of attachment; the button of Events can see the more detail of information as below. The information includes the started time, ended time and the time taken. Thus, you are able to check the completion time and the time taken on the console.

“The resize for Amazon Redshift cluster ” completed at 2022-04-19 02:24 UTC, and the cluster is available for reads and writes. The resize was initiated at 2022-04-19 02:12 UTC and took 0 hours 11 minutes to complete.”

Hope the above information is helpful.
Have a good day!

We value your feedback. Please share your experience by rating this correspondence using the AWS Support Center link at the end of this correspondence. Each correspondence can also be rated by selecting the stars in top right corner of each correspondence within the AWS Support Center.

Best regards,

Andy L.

Amazon Web Services

-> Vấn đề:

Redshift – xem cluster resize status

→ Câu hỏi: tại sao in progress và succeeded đều là 0?

AWS trả lời:

Dear Customer,

Thank you for your update.

First, I need to explain that the “EstimatedTimeToCompletionInSeconds” is calculated based on the average resize rate and the estimated amount data remaining to be processed.

[+] https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/APIReference/API_DescribeResize.html

As the amount of data will affect the remaining time, I created the two kinds of configurations in the testing. The first test has a few data and the second test has at least 1GB data in the cluster.

When I tried to resize the cluster for the first test, the result of the remaining time was 0 as you mentioned. But if I tried to resize the cluster for the second test, the result of the remaining time was “2,055”. Thus, we can understand that the remaining time is related to the amount of data.

{
    "TargetNodeType": "dc2.8xlarge",
    "TargetNumberOfNodes": 2,
    "TargetClusterType": "multi-node",
    "Status": "IN_PROGRESS",
...
    "AvgResizeRateInMegaBytesPerSecond": 0.6109,
    "TotalResizeDataInMegaBytes": 1427,
    "ProgressInMegaBytes": 171,
    "ElapsedTimeInSeconds": 729,
    "EstimatedTimeToCompletionInSeconds": 2055,
    "ResizeType": "ClassicResize",
    "TargetEncryptionType": "NONE",
    "DataTransferProgressPercent": 11.98
}

Also, I saw the attachment as you mentioned. The value of “TotalResizeDataInMegaBytes” is only 695 in your cluster so I think you can try to increase the data and resize the cluster again. Then, I believe you can see the remaining time except for the zero.

For more information please check the document.

[+] https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/resize-redshift-cluster/

If you have any further questions or concerns, please feel free to reach out to me and I shall be more than happy to assist.

→ kết luận rằng: EstimatedTimeToComplete còn phụ thuộc vào số lượng data. Data của em ở đây quá ít, nên mới hiển thị 0 như trên. Khi họ test với data nhiều hơn thì không bị số 0 như vậy nữa.

Tuy là về logic thì cũng không đc thuyết phục lắm, nhưng họ đã làm test và cũng khẳng định như vậy rồi, thì có thể là đặc điểm của redshift này nó thế, cũng không có cách nào giải thích hợp lý hơn

Bạn thấy bài viết này như thế nào?
0 reactions

Comments

Enable HTTP/2 trên NLB

  • Khi enable HTTP/2 trên NLB thì thiết định ALPN Policy là cần thiết.
  • Do NLB không terminate TLS connection nên kết nối TLS tới Web server trong Target group là cần thiết.

Tài liệu tham khảo:

Network Load Balancer で TLS ALPN がサポートされたので HTTP/2 が可能になりました

https://dev.classmethod.jp/articles/network-load-balancer-now-supports-tls-alpn-policies/

TLS listeners for your Network Load Balancer

https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/network/create-tls-listener.html

Add new comment

Restricted HTML

  • Allowed HTML tags: <a href hreflang> <em> <strong> <cite> <blockquote cite> <code> <ul type> <ol start type> <li> <dl> <dt> <dd> <h2 id> <h3 id> <h4 id> <h5 id> <h6 id>
  • Lines and paragraphs break automatically.
  • Web page addresses and email addresses turn into links automatically.
Image CAPTCHA
Enter the characters shown in the image.

Bài viết liên quan

Cùng mình đập hộp xem bên trong có gì nhé.

Câu chuyện học AWS nên học từ đâu và trở thành AWS Community Builder

Sau 2 tháng đăng ký làm thành viên của AWS Community Builder thì hôm nay mình đã nhận được quà của AWS từ Singapore.
Ngoài ra còn có rất nhiều câu chuyện và chia sẻ kỹ thuật hữu ích nữa

Ngoài ra còn có rất nhiều câu chuyện và chia sẻ kỹ thuật hữu ích nữa

Năm nay mình có dịp trở lại với Singapore, một đất nước rất xanh, sạch, và đẹp, ở đâu cũng thấy mọi người tập thể dục ngoài trời
Democratize analytics and machine learning with no-code AWS services

Democratize analytics and machine learning with no-code AWS services

Access to all data for fast analytics at scale is key for 360-degree projects involving data engineers
Train ML models quickly and cost-effectively with Amazon SageMaker

Train ML models quickly and cost-effectively with Amazon SageMaker

Training machine learning models at scale often requires significant investments
Go beyond insights to predictive analytics with Amazon Redshift ML and Amazon SageMaker Canvas

Go beyond insights to predictive analytics with Amazon Redshift ML and Amazon SageMaker Canvas

Organizations are managing more data than ever before, and data use is only continuing to expand.