Проверять заранее, чтобы избежать неожиданностей позднее.
Задача
Подготовить список стандартных проверок на соответствие инфраструктуры заданным нагрузкам в ходе нагрузочного тестирования СУБД, по результатам анализа показателей vmstat:
Как количество переключений контекста (показатель cs , утилиты vmstat) является критичным для СУБД PostgreSQL при ресурсах CPU=2 и RAM=2GB при экспоненциальном росте нагрузки с 5 до 115 сессий pgbench ?
Почему выводы нейросети DeepSeek о связи количеств переключений контекста (значение cs результата vmstat) не соответствует данным полученным в ходе эксперимента для СУБД PostgreSQL с ресурсами CPU=2 и RAM=2GB при экспоненциальном росте нагрузке от 5 до 115 соединений , для нагрузки генерируемой pgbench ?
Почему выводы нейросети DeepSeek о связи количеств переключений контекста (значение cs результата vmstat) и производительности СУБД PostgreSQL не соответствует данным полученным в ходе эксперимента для СУБД PostgreSQL с ресурсами CPU=2 и RAM=2GB при экспоненциальном росте нагрузке от 5 до 115 соединений , для нагрузки генерируемой pgbench ? Вывод о зеркальности графика TPS и cs полностью ложен. Как улучшить качество ответов DeepSeek для того , чтобы рекомендации нейросети можно было применять в практических задачах ?
В своем предыдущем ответе ты сказал, что график TPS и cs зеркальный , но данные эксперимента показывают прямую корреляцию значений TPS и cs . Пересмотри свой вывод с учетом этого противоречия .
Почему ты уверен, что имея полное описание всех конфигурационных параметров СУБД и строгое описание сценария тестирования ты сможешь точно предсказать картину изменения производительности СУБД, не имея математической модели процессов ?
В итоге можно ли сделать вывод , что значение cs это не причина а следствие изменения производительности СУБД PostgreSQL в ходе нагрузочного тестирования ? И мониторинг cs не имеет практического смысла ?