במאמר הזה נסביר איך להשתמש בעזרה מבוססת-AI כדי לעקוב אחרי משאבי AlloyDB ל-PostgreSQL ולפתור בעיות שקשורות אליהם. אתם יכולים להשתמש בכלים לפתרון בעיות בעזרת AI של AlloyDB ושל Gemini Cloud Assist כדי לפתור בעיות שקשורות לשאילתות איטיות ולפתור בעיות שקשורות לעומס גבוה במסד הנתונים.
מגבלות
ההגבלות הבאות חלות על פתרון בעיות בעזרת AI ב-AlloyDB:
- פתרון בעיות בעזרת AI מספק תובנות חשובות שמבוססות על הגדרות סטנדרטיות של PostgreSQL. הארכיטקטורה הייחודית של AlloyDB, כולל האחסון המפוצל, המטמון, המנוע מבוסס-העמודות ותהליכי הרקע שעברו אופטימיזציה, גורמת לכך שחלק מהבדיקות וההמלצות עשויים להיות שונים ממדדי הביצועים בפועל של AlloyDB. מומלץ להתייחס להמלצות לפתרון בעיות בעזרת AI כנקודות התחלה, ולעיין במסמכי AlloyDB לקבלת הנחיות סופיות.
- התמיכה בפתרון בעיות בעזרת AI לא זמינה בהגדרות הבאות של AlloyDB:
- מופעים בתוך גבול גזרה של VPC Service Controls
- מופעים שמופעלת בהם Access Transparency
לפני שמתחילים
מוודאים ש-Gemini Cloud Assist מוגדר לחשבון המשתמש ולפרויקט. Google Cloudאחרי שמגדירים את Gemini Cloud Assist, יכול להיות שיחלפו כמה דקות עד שהשירות יתעדכן. צריך להמתין עד שההפצה תושלם לפני שמפעילים פתרון בעיות בעזרת AI ב-AlloyDB.
תפקידים והרשאות נדרשים
כדי לקבל את ההרשאות שנדרשות לשימוש בפתרון בעיות בעזרת AI, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שמארח את מופע AlloyDB:
- צפייה בתובנות לגבי מסדי נתונים (
roles/databaseinsights.viewer) -
שימוש בחקירות של Gemini Cloud Assist:
בעלים של חקירה ב-Gemini Cloud Assist (
roles/geminicloudassist.investigationOwner)
להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.
התפקידים המוגדרים מראש האלה כוללים את ההרשאות שנדרשות לשימוש בפתרון בעיות בעזרת AI. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:
ההרשאות הנדרשות
כדי להשתמש בפתרון בעיות בעזרת AI, נדרשות ההרשאות הבאות:
-
databaseinsights.performanceIssues.detect -
databaseinsights.performanceIssues.investigate
יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.
מידע נוסף על התפקידים וההרשאות שנדרשים לשימוש ב-Gemini Cloud Assist Investigations זמין במאמר פתרון בעיות באמצעות Gemini Cloud Assist Investigations.
הפעלת פתרון בעיות בעזרת AI
כשמפעילים את התכונה 'פתרון בעיות בעזרת AI' במופע AlloyDB, AlloyDB יכול לנתח את הביצועים של מסדי הנתונים ולזהות אנומליות בהרצת השאילתות. כש-AlloyDB מזהה אנומליות בביצועים של שאילתות או עומס גבוה במערכת, פתרון בעיות בעזרת AI עוזר לכם לנתח את המצב באמצעות ראיות ומספק המלצות.
כדי להפעיל פתרון בעיות בעזרת AI במופע AlloyDB:
נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .
ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
לוחצים על תובנות לגבי שאילתות.
לוחצים על הפעלה או על עריכת ההגדרות.
בכרטיסייה עריכת הגדרות התובנות לגבי שאילתות, בוחרים באפשרות הפעלת תכונות מתקדמות של תובנות לגבי שאילתות ב-AlloyDB.
כברירת מחדל, תיבת הסימון פתרון בעיות בעזרת AI מסומנת.
לוחצים על Save.
כדי לקבל את התוצאות הכי טובות, מומלץ לחכות 24 שעות אחרי הפעלת פתרון בעיות בעזרת AI במסוף Google Cloud , כדי לאפשר ל-AlloyDB ליצור בסיס להשוואה של הביצועים הממוצעים של המופע, מסד הנתונים והשאילתות.
מידע נוסף על הפעלת תובנות מתקדמות לגבי שאילתות זמין במאמר שיפור הביצועים של שאילתות באמצעות תובנות מתקדמות לגבי שאילתות.
פתיחה של Gemini Cloud Assist
כדי להשתמש ב-Gemini Cloud Assist עם AlloyDB:
- נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud . מעבר אל Clusters
- ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
- לוחצים על תובנות לגבי שאילתות.
- כדי לפתוח את החלונית של Cloud Assist, לוחצים על Open or close Gemini Cloud Assist chat.
- בחלונית Cloud Assist, מזינים הנחיה שמתארת את המידע שרוצים לקבל.
- אחרי שמזינים את ההנחיה, לוחצים על
שליחת ההנחיה.
Gemini מחזיר תשובה להנחיה שלכם על סמך מידע מהשעה האחרונה.
פתרון בעיות שקשורות לשאילתות איטיות
כדי להשתמש בעזרה מ-AI לפתרון בעיות בשאילתות איטיות, עוברים אל לוח הבקרה תובנות לגבי שאילתות במופע AlloyDB ב Google Cloud מסוף.
טבלת השאילתות המובילות
אפשר להתחיל לפתור בעיות שקשורות לשאילתות איטיות בעזרת AI בחלק Top queries table של מרכז הבקרה Query insights.
AlloyDB יכול לעזור לכם לזהות אילו שאילתות פועלות לאט יותר מהממוצע במהלך תקופה מסוימת של זיהוי. אחרי שבוחרים טווח זמן בלוח הבקרה Query insights, מערכת AlloyDB בודקת אם יש שאילתות שפועלות לאט יותר מהממוצע. הבדיקה מתבצעת על סמך תקופת זיהוי של 24 שעות לפני סוף טווח הזמן שנבחר.
כשמשנים את מסנן טווח הזמן של התרשים Database load או כל מסנן אחר כמו database או user, AlloyDB מרענן את Top queries table ומריץ מחדש את זיהוי האנומליות על סמך רשימת השאילתות החדשה ותקופת הזמן המעודכנת של הזיהוי.
כש-AlloyDB מזהה חריגה:AlloyDB מבצע ניתוח ביצועים ראשוני לשאילתה.
לכל שאילתה שמופיעה בטבלה מוצג סמל חקירה או סמל אזהרה warning_spark לצד הערך זמן הביצוע הממוצע (אלפיות השנייה) של השאילתה.
אם שאילתה פועלת לאט יותר מהצפוי, מוצג סמל אזהרה warning_spark. כשלוחצים על אחד מהסמלים, Gemini Cloud Assist עוזר לנתח את הביצוע של השאילתה ומציע תצפיות לגבי הגורם האפשרי לבעיה. על סמך התצפיות האלה, Gemini Cloud Assist יוצר השערה שיכולה לעזור לכם לפתור את הבעיה.
כדי לפתור בעיות שקשורות לשאילתות איטיות בטבלה Top queries בלוח הבקרה Query insights, פועלים לפי השלבים הבאים:
- נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud . מעבר אל Clusters
- ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
- לוחצים על תובנות לגבי שאילתות.
- בתרשים Executed queries, משתמשים במסנן Time range כדי לבחור טווח זמן של שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים, 30 ימים או טווח מותאם אישית.
- בטבלה Top queries, בכרטיסייה Queries, בודקים את רשימת השאילתות של מסד הנתונים.
- אם מופיע סמל האזהרה warning_spark ליד הערך זמן הביצוע הממוצע (ms) של שאילתה, סימן ש-AlloyDB זיהה חריגה בביצועים של השאילתה. AlloyDB בודק אם יש אנומליות בפרק הזמן של 24 שעות שקודם לסוף של טווח הזמן שבחרתם.
- לוחצים על סמל האזהרה warning_spark.
- בתיבת הדו-שיח השאילתה איטית מהרגיל, לוחצים על חקירה חדשה כדי להתחיל בפתרון בעיות בעזרת AI מ-Gemini Cloud Assist.
אחרי כשתי דקות, חלונית פרטי החקירה נפתחת עם הקטעים הבאים:
- בעיה. תיאור של הבעיה שנבדקת, כולל שעת ההתחלה ושעת הסיום של הבדיקה.
- תצפיות. רשימה של תצפיות לגבי הבעיה. לדוגמה, הם יכולים לכלול פרטים על התנגשות נעילה, כמו יחס המתנה לנעילה של השאילתה שהוא ארוך מהצפוי.
- היפותזות. רשימה של פעולות מומלצות שנוצרו על ידי AI כדי לטפל בשאילתה שפועלת לאט.
אם רוצים לראות את כל החקירות שמשויכות לשאילתה, בתיבת הדו-שיח השאילתה פועלת לאט יותר מהרגיל, לוחצים על צפייה בכל החקירות. ייפתח הדף Gemini Cloud Assist שבו אפשר לראות את כל החקירות שפועלות כרגע ואת החקירות שהושלמו בעבר. לדוגמה, אפשר לסנן את הדף לפי פרויקט או תווית כדי למצוא את החקירה הספציפית שאתם צריכים.
לחלופין, כדי לראות את כל הבדיקות הקודמות, לוחצים על סמל ההתראות ואז בוחרים התראה שמשויכת לבדיקה כלשהי כדי לפתוח את הדף Gemini Cloud Assist.
- לחלופין, אם רוצים לבדוק את זמן האחזור של שאילתה כלשהי, מבצעים את הפעולות הבאות:
- מזהים את השאילתה הספציפית שרוצים לבדוק.
- בעמודה פעולות, לוחצים על סמל הפעולות שמשויך לשאילתה.
- בתפריט, בוחרים באפשרות Investigate latency (בדיקת זמן האחזור) כדי להריץ בדיקה ב-Gemini Cloud Assist.
פרטי שאילתה
אפשר גם לפתור בעיות בשאילתה איטית בעזרת AI בדף פרטי השאילתה.
- נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud . מעבר אל Clusters
- ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
- לוחצים על Query insights כדי לפתוח את מרכז הבקרה Query insights.
- במרכז הבקרה תובנות לגבי שאילתות, לוחצים על השאילתה שרוצים לראות בשאילתות מובילות. יופיע הדף פרטי השאילתה.
- אופציונלי: משתמשים במסנן טווח התאריכים כדי לבחור בין שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים, 30 ימים או טווח מותאם אישית. כשמשנים את המסנן Time range בדף Query details, AlloyDB מריץ מחדש את זיהוי האנומליות.
- אם AlloyDB לא מזהה אנומליה בשאילתה, עדיין אפשר להריץ ניתוח של השאילתה בלחיצה על הלחצן חקירה בכרטיס השהיה של שאילתה.
ניתוח זמן האחזור של שאילתות
בעזרת AI, אתם יכולים לנתח את פרטי זמן האחזור של השאילתה ולפתור בעיות שקשורות אליהם.
תקופת הניתוח
תקופת הניתוח כוללת את 24 השעות שקדמו לסוף טווח הזמן שבחרתם בתרשים Database load בלוח הבקרה Query insights או בדף Query details. AlloyDB משתמש בתקופת הזמן הזו כדי להשוות בין מדדי הבסיס לבין המדדים שאוחזרו במהלך תקופת הזמן של האנומליה.
בדף פרטי השאילתה, אם AlloyDB זיהה אנומליה בשאילתה, אחרי שבוחרים את השאילתה מלוח הבקרה תובנות לגבי שאילתות, AlloyDB מבצע ניתוח ביצועים של השאילתה בהשוואה לביצועים ב-24 השעות האחרונות לפני סוף האנומליה. אם מערכת AlloyDB לא זיהתה אנומליה בשאילתה והיא מריצה שוב זיהוי אנומליות בשאילתה, מערכת AlloyDB משתמשת ב-48 השעות שלפני סוף טווח הזמן שנבחר כבסיס להשוואה של רמת הביצועים לתקופת הניתוח.
תקופה שבה זוהתה חריגה
התקופה שבה זוהתה חריגה מייצגת תקופה שבה AlloyDB מצא שינוי חריג בביצועי השאילתות. AlloyDB משתמש בביצועים הבסיסיים שנמדדו עבור השאילתה במהלך תקופת הניתוח.
אם AlloyDB מזהה כמה אנומליות בשאילתה במהלך תקופת זמן נתונה, הוא משתמש באנומליה האחרונה שזוהתה.
דוגמאות להנחיות לשיפור ביצועי השאילתות
אתם יכולים גם להשתמש ב-Gemini Cloud Assist כדי להזין הנחיות שיעזרו לכם לשפר את הביצועים של השאילתות. Gemini Cloud Assist עונה על שאלות לגבי מופע ומסד נתונים נבחרים של AlloyDB.
| הנחיה | סוג התשובה |
|---|---|
| מהן השאילתות המובילות לפי זמן האחזור במסד הנתונים שלי? |
|
| מהי השאילתה הכי איטית במופע הזה של מסד הנתונים? | הנחיות לזיהוי השאילתה הכי איטית לפי זמן האחזור. |
פתרון בעיות שקשורות לעומס גבוה על מסד הנתונים
אפשר לגשת ללוח הבקרה Query insights במסוף Google Cloud כדי לנתח את מסד הנתונים ולפתור בעיות באירועים כשעומס מסד הנתונים במערכת גבוה מהממוצע. AlloyDB משתמש בנתונים מ-24 השעות שלפני טווח הזמן שבחרתם כדי לחשב את העומס הצפוי על מסד הנתונים. אפשר לבדוק את הסיבות לאירועי הטעינה הגבוהים ולנתח את ההוכחות לירידה בביצועים. בנוסף, AlloyDB מספק המלצות לאופטימיזציה של מסד הנתונים כדי לשפר את הביצועים.
כדי להשתמש בעזרה מ-AI לפתרון בעיות שקשורות לעומס גבוה במסד הנתונים, עוברים לדף Instance Overview או ללוח הבקרה Query insights במסוף Google Cloud .
דף הסקירה הכללית של המופע
כדי לפתור בעיות שקשורות לעומס גבוה על מסד הנתונים בעזרת AI בדף Instance overview, פועלים לפי השלבים הבאים:
- נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud . מעבר אל Clusters
- ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
- בדף סקירה כללית, בתפריט תרשים, בוחרים מדד למסד הנתונים. אפשר לבחור כל מדד, למשל CPU utilization.
- אופציונלי: כדי לבחור תקופה ספציפית לניתוח, משתמשים במסנן טווח זמן כדי לבחור שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים, 30 ימים או טווח מותאם אישית.
אפשר להגדיל את התצוגה של חלקים ספציפיים בתרשים שבהם אתם רואים אזורים עם עומס גבוה שאתם רוצים לנתח. לדוגמה, באזור עם עומס גבוה, יכול להיות שיוצגו רמות ניצול של CPU שקרובות ל-100%. כדי להגדיל את התצוגה, אפשר ללחוץ על חלק מהתרשים ולבחור אותו.
כדי להתחיל לפתור בעיות של עומס גבוה במסד הנתונים בעזרת AI מ-Gemini Cloud Assist, לוחצים על הלחצן בדיקת הביצועים.
אחרי כשתי דקות, חלונית פרטי החקירה נפתחת עם הקטעים הבאים:
- בעיה. תיאור של הבעיה שנבדקת, כולל שעת ההתחלה ושעת הסיום של הבדיקה.
- תצפיות. רשימה של תצפיות לגבי הבעיה. לדוגמה, הם יכולים לכלול פרטים על התנגשות נעילה, כמו יחס המתנה לנעילה של השאילתה שהוא ארוך מהצפוי.
- היפותזות. רשימה של פעולות מומלצות שנוצרו על ידי AI כדי לטפל בשאילתה שפועלת לאט.
מרכז הבקרה של תובנות לגבי שאילתות
כדי לפתור בעיות שקשורות לעומס גבוה במסד הנתונים בעזרת AI בלוח הבקרה תובנות לגבי שאילתות, פועלים לפי השלבים הבאים:
- נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud . מעבר אל Clusters
- ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
- לוחצים על Query insights כדי לפתוח את מרכז הבקרה Query insights.
- אופציונלי: משתמשים במסנן Time range כדי לבחור בין שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים, 30 ימים או טווח מותאם אישית.
- בעיה. תיאור של הבעיה שנבדקת, כולל שעת ההתחלה ושעת הסיום של הבדיקה.
- תצפיות. רשימה של תצפיות לגבי הבעיה. לדוגמה, הם יכולים לכלול פרטים על התנגשות נעילה, כמו יחס המתנה לנעילה של השאילתה שהוא ארוך מהצפוי.
- היפותזות. רשימה של פעולות מומלצות שנוצרו על ידי AI כדי לטפל בשאילתה שפועלת לאט.
אפשר להגדיל את התצוגה של חלקים ספציפיים בתרשים שבהם רואים אזורים עם עומס גבוה יותר על מסד הנתונים לפי זמן ביצוע השאילתה. כדי להגדיל את התצוגה, אפשר ללחוץ על חלק מהתרשים ולבחור אותו.
בתרשים עומס מסד הנתונים, לוחצים על הלחצן בדיקת הביצועים כדי להתחיל לפתור בעיות שקשורות לעומס גבוה במסד הנתונים בעזרת Gemini Cloud Assist.
אחרי כשתי דקות, חלונית פרטי החקירה נפתחת עם הקטעים הבאים:
ניתוח עומס גבוה במסד הנתונים
בעזרת AI, תוכלו לנתח ולפתור בעיות בפרטים של טעינת מסד הנתונים.
תקופת הניתוח
מערכת AlloyDB מנתחת את מסד הנתונים שלכם לפי תקופת הזמן שאתם בוחרים בתרשים העומס של מסד הנתונים מלוח הבקרה תובנות לגבי שאילתות או מהדף סקירה כללית של המופע. אם בוחרים תקופת זמן של פחות מ-24 שעות, מערכת AlloyDB מנתחת את כל תקופת הזמן. אם בוחרים פרק זמן ארוך מ-24 שעות, מערכת AlloyDB בוחרת רק את 24 השעות האחרונות של פרק הזמן לניתוח.
כדי לחשב את ניתוח הביצועים הבסיסי של מסד הנתונים, AlloyDB כולל בניתוח תקופה בסיסית של 24 שעות. אם התקופה שבחרתם מתרחשת ביום שאינו יום שני, AlloyDB משתמש בתקופת בסיס של 24 שעות לפני התקופה שבחרתם. אם התקופה שבחרתם מתחילה ביום שני, מערכת AlloyDB משתמשת בתקופת בסיס של 7 ימים לפני התקופה שבחרתם.
ניתוח מדדים
כש-AlloyDB מתחיל את הניתוח, הוא בודק אם יש שינויים משמעותיים במדדים השונים, כולל, בין היתר:
- שאילתות לשנייה (QPS)
- CPU
- זיכרון
- קלט/פלט של הדיסק
AlloyDB משווה את נתוני הבסיס המצטברים של מסד הנתונים שלכם לנתוני הביצועים של חלון הזמן של הניתוח. אם AlloyDB מזהה שינוי משמעותי בסף של מדד מרכזי, AlloyDB מציין מצב אפשרי במסד הנתונים. יכול להיות שהמצב שזוהה מסביר את הגורם העיקרי לעומס הגבוה במסד הנתונים במהלך תקופת הזמן שנבחרה.
המלצות
אחרי ש-Gemini Cloud Assist מסיים את הניתוח, בחלונית פרטי הבדיקה, בקטע היפותזות, מופיעות תובנות פרקטיות שיעזרו לכם לפתור את הבעיה.
במקרים מסוימים, יכול להיות שלא תהיה המלצה על סמך הניתוח.
דוגמאות להנחיות לגבי ביצועי המערכת
אתם יכולים גם להשתמש ב-Gemini Cloud Assist כדי להזין הנחיות לאיסוף מידע על ביצועי המערכת. Gemini Cloud Assist עונה על שאלות לגבי מופע AlloyDB שנבחר.
| הנחיה | סוג התשובה |
|---|---|
| כמה רשומות ביומן השגיאות יש למופע הזה של מסד הנתונים ב-7 הימים האחרונים? |
|
| מה היה ניצול המעבד במופע של מסד הנתונים הזה בסביבות השעה 14:00 היום? | תוצאות המדדים בטווח אחוזים לניצול המעבד במרווח הזמן. |
קבלת המלצות לגבי אינדקסים
אפשר לקבל המלצות לאינדקס מ-AlloyDB בתובנות לגבי שאילתות. מידע נוסף זמין במאמר סקירה כללית על הכלי לייעוץ בנושא אינדקסים.
דוגמאות להנחיות להמלצות על אינדקסים
אתם יכולים להשתמש ב-Gemini Cloud Assist כדי לקבל מידע נוסף על השימוש באינדקסים במסדי הנתונים. Gemini Cloud Assist עונה על שאלות לגבי מופע AlloyDB שנבחר.
| הנחיה | סוג התשובה |
|---|---|
| הצגת המלצות לאינדקס לשאילתות שהופעלו ב-7 הימים האחרונים. | הנחיות לגבי סוגי השאילתות שיכולות להפיק תועלת מאינדקס. |
מעקב אחרי שאילתות פעילות
אפשר להשתמש בלוח הבקרה תובנות לגבי שאילתות כדי לעקוב אחרי שאילתות פעילות, ואם צריך, להפסיק תהליכים שפועלים במשך זמן רב. מידע נוסף זמין במאמר בנושא מעקב אחרי שאילתות פעילות.
דוגמאות להנחיות לשאילתות פעילות
אפשר להשתמש ב-Gemini Cloud Assist כדי לקבל מידע נוסף על שאילתות שגורמות לזמן אחזור גבוה או לעומס גבוה על המעבד. Gemini Cloud Assist עונה על שאלות לגבי מופע AlloyDB שנבחר.
| הנחיה | סוג התשובה |
|---|---|
| מהן השאילתות המובילות שמופעלות כרגע במסד הנתונים שלי? | הנחיות לחיפוש השאילתות שפועלות הכי הרבה זמן ודורשות הכי הרבה משאבים. |
פתרון בעיות של השהיה בעותק לקריאה
אתם יכולים לנתח את זמן ההשהיה של השכפול באמצעות Gemini Cloud Assist או לוח הבקרה סקירה כללית במסוף Google Cloud .
הכלים מבוססי ה-AI מעריכים את הגורמים הבאים כדי לקבוע למה עותק לקריאה מפגר אחרי מופע ראשי.
נפח הכתיבה של המופע הראשי
שיעורים גבוהים של שינוי נתונים במופע הראשי יכולים ליצור יומני WAL מהר יותר מהמהירות שבה העותק יכול להפעיל אותם מחדש. Gemini בודק דפוסי כתיבה 'פרציים' שקשורים לעליות פתאומיות בזמן האחזור.
מגבלות משאבים (CPU/זיכרון)
הפעלה חוזרת של שכפול היא תהליך שדורש הרבה משאבי CPU. Gemini מנתח אם רמת המכונה של העותק לא מספיקה כדי להתמודד עם עומס ההפעלה הנוכחי, או אם שאילתות קריאה מקבילות גורמות לתהליך ההפעלה לא לקבל מספיק משאבים.
ביצועים של רשת ואחסון
בפריסות חוצות-אזורים, נפח התעבורה ברשת יכול להשפיע על המהירות שבה היומנים נשלחים לרפליקה. ה-AI מעריך את המטא-נתונים של הפעולה הפנימית כדי לזהות אם צוואר הבקבוק נמצא בהעברה או בהחלה של היומנים.
בדיקת השהיה של עותק לקריאה
כדי להשתמש בעזרה מ-AI לפתרון בעיות של השהיה בהעתק לקריאה:
- נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud . מעבר אל Clusters
- עוברים אל System Insights (תובנות לגבי המערכת). בתפריט Instance, בוחרים את העותק לקריאה.
- בחלונית פתרון בעיות במסד נתונים בעזרת AI, לוחצים על עיון בבדיקות.
- בחלון אפשרויות חקירה, מחפשים את הקטע Read replica lag (השהיה של העתק לקריאה).
- אופציונלי: בוחרים תקופה ספציפית לניתוח באמצעות המסנן טווח זמן. אפשר לבחור שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים או טווח מותאם אישית.
- לוחצים על חקירה.
Gemini מתחיל בניתוח של אותות ספציפיים לשכפול, כולל קצב יצירת WAL (יומן הקלטה מראש) ומהירות ההפעלה מחדש של העותק המשוכפל. אחרי שהניתוח מסתיים, בחלונית פרטי החקירה מוצגים הקטעים הבאים:
- בעיה: סיכום של משך ההשהיה ושל 'השהיית בייט' או 'השהיית זמן' נוכחית בין השרת הראשי לבין העותק המשוכפל.
- תצפיות: מדדים ספציפיים כמו ניצול גבוה של המעבד (CPU) ברפליקה או התנגשות נעילה במהלך הפעלה חוזרת של WAL.
- היפותזות: שלבים מומלצים מבוססי-AI, כמו אופטימיזציה של טרנזקציות כבדות של כתיבה בשרת הראשי או שדרוג של רמת המכונה המשוכפלת.
דוגמאות להנחיות לגבי פיגור של העתק לקריאה
אפשר גם להשתמש ב-Gemini Cloud Assist ובשאילתה בשפה טבעית כדי לפתור בעיות של השהיה בין העותק לקריאה לבין המופע הראשי.
| הנחיה | סוג התשובה |
|---|---|
| למה הפיגור של העותק לקריאה ב-AlloyDB כל כך גבוה? | הנחיות להפחתת העיכוב בשכפול באמצעות כוונון מסד הנתונים או הגדרת האשכול. |
המאמרים הבאים
- איך כותבים הנחיות טובות יותר
- איך משתמשים בחלונית של Gemini Cloud Assist
- איך משתמשים ב-Gemini כדי לקבל עזרה בפיתוח וב-AI
-
איך Gemini for Google Cloud משתמש בנתונים שלכם, ובאילו מקרים.
- אופטימיזציה של מקרים עם הקצאות-חסר
- מעקב אחרי מופעים
- שימוש בכלי לייעוץ בנושא אינדקסים
- מעקב אחרי שאילתות פעילות