Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuovi Python UDFs a partire dalla Patch 198. Python esistente UDFs continuerà a funzionare fino al 30 giugno 2026. Per ulteriori informazioni, consulta il [post del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Esempio di WLM dinamico Con Amazon Redshift puoi gestire automaticamente la distribuzione dei carichi di lavoro e l’allocazione delle risorse nei cluster Amazon Redshift utilizzando la gestione dei carichi di lavoro dinamica. WLM dinamica è un esempio di configurazione della gestione dei carichi di lavoro che regola dinamicamente le allocazioni di memoria in base alle richieste dei carichi di lavoro, garantendo una simultaneità e prestazioni ottimali. Nella sezione seguente vengono forniti i dettagli sull’implementazione e sulla configurazione di WLM dinamica per i cluster Amazon Redshift. Supponiamo che il WLM del cluster sia configurato con due code tramite le seguenti proprietà dinamiche. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/redshift/latest/dg/cm-c-wlm-dynamic-example.html) Ora supponiamo che il tuo cluster abbia 200 GB di memoria disponibile per l'elaborazione delle query. Questo numero è arbitrario e viene utilizzato solo a scopo illustrativo. Come mostra la seguente equazione, a ogni slot sono allocati 25 GB. ``` (200 GB * 50% ) / 4 slots = 25 GB ``` Successivamente, modifichi WLM per utilizzare le seguenti proprietà dinamiche. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/redshift/latest/dg/cm-c-wlm-dynamic-example.html) Come mostra la seguente equazione, la nuova allocazione di memoria per ogni slot nella coda 1 è di 50 GB. ``` (200 GB * 75% ) / 3 slots = 50 GB ``` Supponiamo che le query A1, A2, A3 e A4 siano in esecuzione quando viene applicata la nuova configurazione e le query B1, B2, B3 e B4 siano in coda. WLM riconfigura dinamicamente gli slot delle query come segue. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/redshift/latest/dg/cm-c-wlm-dynamic-example.html) 1. WLM ricalcola l'allocazione della memoria per ogni slot di query. Originariamente, alla coda 1 erano allocati 100 GB. La nuova coda ha una allocazione totale di 150 GB e pertanto ha immediatamente 50 GB disponibili. La coda 1 ora utilizza quattro slot e il nuovo livello di simultaneità è tre slot, quindi non vengono aggiunti nuovi slot. 1. Al termine di una query, lo slot viene rimosso e vengono liberati 25 GB. La coda 1 ora ha tre slot e 75 GB di memoria disponibile. La nuova configurazione richiede 50 GB per ogni nuovo slot, ma il nuovo livello di simultaneità è tre slot, quindi non vengono aggiunti nuovi slot. 1. Al termine di una seconda query, lo slot viene rimosso e vengono liberati 25 GB. La coda 1 ora ha due slot e 100 GB di memoria disponibile. 1. Viene aggiunto un nuovo slot utilizzando 50 GB di memoria disponibile. La coda 1 ora ha tre slot e 50 GB di memoria disponibile. Le query in coda possono ora essere indirizzate al nuovo slot. 1. Al termine di una terza query, lo slot viene rimosso e vengono liberati 25 GB. La coda 1 ora ha due slot e 75 GB di memoria disponibile. 1. Viene aggiunto un nuovo slot utilizzando 50 GB di memoria disponibile. La coda 1 ora ha tre slot e 25 GB di memoria disponibile. Le query in coda possono ora essere indirizzate al nuovo slot. 1. Al termine di una quarta query, lo slot viene rimosso e vengono liberati 25 GB. La coda 1 ora ha due slot e 50 GB di memoria disponibile. 1. Viene aggiunto un nuovo slot utilizzando 50 GB di memoria disponibile. La coda 1 ora ha tre slot con 50 GB ciascuno e tutta la memoria disponibile è stata allocata. La transizione è completa e tutti gli slot di query sono disponibili per le query in coda.