מעקב ופתרון בעיות בעזרת AI

.

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

המגבלות הבאות חלות על פתרון בעיות בעזרת AI ב-AlloyDB:

  • פתרון בעיות בעזרת AI מספק תובנות חשובות שמבוססות על הגדרות רגילות של PostgreSQL. הארכיטקטורה הייחודית של AlloyDB, כולל האחסון המפוצל, השמירה במטמון, מנוע העמודות ותהליכי הרקע שעברו אופטימיזציה, גורמת לכך שחלק מהבדיקות וההמלצות עשויות להיות שונות ממדדי הביצועים בפועל של AlloyDB. מומלץ להתייחס להמלצות לפתרון בעיות בעזרת AI כנקודות התחלה, ולעיין בתיעוד של AlloyDB לקבלת הנחיות סופיות.
  • התמיכה בפתרון בעיות בעזרת AI לא זמינה בהגדרות הבאות של AlloyDB:

לפני שמתחילים

מוודאים ש-Gemini Cloud Assist מוגדר לחשבון המשתמש ולפרויקט. Google Cloud

אחרי שמגדירים את Gemini Cloud Assist, יכול להיות שצריך לחכות חמש דקות עד שהשירות יתפשט, לפני שאפשר להפעיל 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:

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

התפקידים המוגדרים מראש האלה מכילים 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 לפתרון בעיות בעזרת AI במופע AlloyDB,‏ AlloyDB יכול לנתח את הביצועים של מסדי הנתונים ולזהות אנומליות בהרצת השאילתות. כש-AlloyDB מזהה אנומליות בביצועי השאילתות או עומס מערכת גבוה, התכונה לפתרון בעיות בעזרת AI עוזרת לכם לנתח את המצב באמצעות ראיות ומספקת המלצות.

כדי להפעיל פתרון בעיות בעזרת AI במכונת AlloyDB:

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .

    מעבר אל Clusters

  2. ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.

  3. לוחצים על תובנות לגבי שאילתות.

  4. לוחצים על הפעלה או על עריכת ההגדרות.

  5. בכרטיסייה עריכת ההגדרות של תובנות לגבי שאילתות, מסמנים את תיבת הסימון הפעלת תכונות מתקדמות של תובנות לגבי שאילתות ב-AlloyDB.

    כברירת מחדל, תיבת הסימון פתרון בעיות בעזרת AI מסומנת.

  6. לוחצים על Save.

  7. 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:

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .
    2. מעבר אל Clusters
  2. ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
  3. לוחצים על תובנות לגבי שאילתות.
  4. כדי לפתוח את החלונית של Cloud Assist, לוחצים על Open or close Gemini Cloud Assist chat.
  5. בחלונית Cloud Assist, מזינים הנחיה שמתארת את המידע שרוצים לקבל.
  6. 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 בקטע Top queries table של לוח הבקרה Query insights.

‫AlloyDB יכול לעזור לכם לזהות אילו שאילתות פועלות לאט יותר מהממוצע במהלך תקופה ספציפית של זיהוי. אחרי שבוחרים טווח זמן בלוח הבקרה Query insights, ‏ AlloyDB בודק אם יש שאילתות שפועלות לאט יותר מהממוצע באמצעות תקופה של 24 שעות לפני סוף טווח הזמן שנבחר.

כשמשנים את המסנן של טווח הזמן בתרשים Database load או כל מסנן אחר כמו מסנן של מסד נתונים או משתמש, מערכת AlloyDB מרעננת את Top queries table ומריצה מחדש את זיהוי האנומליות על סמך רשימת השאילתות החדשה ותקופת הזמן המעודכנת של הזיהוי.

כש-AlloyDB מזהה אנומליה:

  • מערכת AlloyDB מבצעת ניתוח ביצועים בסיסי לשאילתה.

  • לכל שאילתה שמופיעה בטבלה מוצג סמל בדיקה או סמל אזהרה warning_spark לצד הערך זמן הביצוע הממוצע (אלפיות השנייה) של השאילתה.

אם שאילתה פועלת לאט מהצפוי, מוצג סמל אזהרה warning_spark. כשלוחצים על אחד מהסמלים, נעשה שימוש ב-Gemini Cloud Assist כדי לנתח את ביצוע השאילתה, ומוצגות תצפיות לגבי הגורם האפשרי לבעיה. על סמך התצפיות האלה, Gemini Cloud Assist יוצר היפותזה שיכולה לעזור לכם לפתור את הבעיה.

כדי לפתור בעיות שקשורות לשאילתות איטיות בטבלה Top queries בלוח הבקרה Query insights, פועלים לפי השלבים הבאים:

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .
    2. מעבר אל Clusters
  2. ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
  3. לוחצים על תובנות לגבי שאילתות.
  4. 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.
  5. בטבלה Top queries, בכרטיסייה Queries, בודקים את רשימת השאילתות של מסד הנתונים.
  6. 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.
  7. לוחצים על סמל האזהרה warning_spark.
  8. בתיבת הדו-שיח השאילתה איטית מהרגיל, לוחצים על חקירה חדשה כדי להתחיל בתהליך פתרון בעיות בעזרת AI מ-Gemini Cloud Assist. אחרי כשתי דקות, החלונית 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.

  9. 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. אפשר לסנן את הדף לפי פרויקט או תווית, למשל, 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.

  10. לחלופין, אם רוצים לבדוק את זמן האחזור של שאילתה כלשהי, מבצעים את הפעולות הבאות:
    1. מזהים את השאילתה הספציפית שרוצים לבדוק.
    2. בעמודה פעולות, לוחצים על סמל הפעולות שמשויך לשאילתה.
    3. בתפריט, בוחרים באפשרות Investigate latency (בדיקת זמן האחזור) כדי להריץ בדיקה באמצעות Gemini Cloud Assist.

פרטי שאילתה

אפשר גם לפתור בעיות בשאילתה איטית בעזרת AI בדף פרטי השאילתה.

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .
    2. מעבר אל Clusters
  2. ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
  3. לוחצים על Query insights כדי לפתוח את מרכז הבקרה Query insights.
  4. במרכז הבקרה תובנות לגבי שאילתות, לוחצים על השאילתה שרוצים לראות בשאילתות מובילות. יופיע הדף פרטי השאילתה.
  5. 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, מערכת AlloyDB מריצה מחדש את זיהוי האנומליות.
  6. אם AlloyDB לא מזהה אנומליה בשאילתה, עדיין אפשר להריץ ניתוח של השאילתה על ידי לחיצה 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 חריגה בשאילתה, אחרי שבוחרים את השאילתה בלוח הבקרה תובנות לגבי שאילתות, ‏ AlloyDB מבצע ניתוח של ביצועי בסיס לשאילתה על סמך 24 השעות האחרונות מסוף החריגה. אם AlloyDB לא זיהה חריגה בשאילתה ומריץ שוב זיהוי חריגות בשאילתה, ‏ AlloyDB משתמש ב-48 השעות שלפני סוף טווח הזמן שנבחר כבסיס לניתוח של תקופת הניתוח.

תקופה שבה זוהתה חריגה

התקופה שבה זוהתה חריגה מייצגת תקופה שבה AlloyDB מצא שינוי חריג בביצועי השאילתות. ‫AlloyDB משתמש ברמת הביצועים הבסיסית שנמדדה 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 AlloyDB ומסד נתונים שנבחרו.

הנחיה סוג התשובה
מהן השאילתות המובילות לפי זמן האחזור במסד הנתונים שלי?
  • סיכומים של שאילתות שממוינות לפי זמן האחזור. התשובה של Gemini מוגבלת לטווח הזמן שמוגדר במסנן שנבחר בתרשים הטעינה של מסד הנתונים של תובנות לגבי שאילתות.
  • הנחיות לזיהוי שאילתות ומיון שלהן לפי זמן האחזור.
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

במסוף Google Cloud , אפשר לגשת ללוח הבקרה תובנות לגבי שאילתות כדי לנתח את מסד הנתונים ולפתור בעיות באירועים, אם המערכת חווה עומס גבוה יותר מהממוצע על מסד הנתונים. מערכת AlloyDB משתמשת בנתונים מ-24 השעות שלפני טווח הזמן שנבחר כדי לחשב את העומס הצפוי על מסד הנתונים. אפשר לבדוק את הסיבות לאירועים של עומס גבוה יותר ולנתח את הנתונים שמעידים על ירידה בביצועים. מערכת AlloyDB גם מספקת 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 המכונה

כדי לפתור בעיות שקשורות לעומס גבוה על מסד הנתונים בעזרת AI בדף Instance overview, פועלים לפי השלבים הבאים:

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .
    2. מעבר אל Clusters
  2. ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
  3. בדף סקירה כללית, בתפריט תרשים, בוחרים מדד למסד הנתונים. אפשר לבחור כל מדד, למשל CPU utilization.
  4. 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 חלקים ספציפיים בתרשים שבהם יש אזורים עם עומס גבוה שרוצים לנתח. לדוגמה, אזור עם עומס גבוה עשוי להציג רמות ניצול של מעבד שקרובות ל-100%. כדי להגדיל, אפשר ללחוץ ולבחור חלק מהתרשים.

    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 Query insights, פועלים לפי השלבים הבאים:

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .
    2. מעבר אל Clusters
  2. ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
  3. לוחצים על Query insights כדי לפתוח את מרכז הבקרה Query insights.
  4. אופציונלי: משתמשים במסנן Time range כדי לבחור בין שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים, 30 ימים או טווח מותאם אישית.

    5. אפשר להגדיל חלקים ספציפיים בתרשים שבהם יש עומס גבוה יותר על מסד הנתונים לפי זמן הביצוע של השאילתה. כדי להגדיל, לוחצים על חלק מהתרשים ובוחרים אותו.

    בתרשים Database load, לוחצים על הלחצן Investigate performance כדי להתחיל לפתור בעיות שקשורות לעומס גבוה על מסד הנתונים 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.

ניתוח עומס גבוה במסד הנתונים

בעזרת AI, תוכלו לנתח ולפתור בעיות בפרטים של טעינת מסד הנתונים.

תקופת הניתוח

‫AlloyDB מנתח את מסד הנתונים שלכם לפי התקופה שאתם בוחרים בתרשים טעינת מסד הנתונים מלוח הבקרה Query insights או מהדף Instance overview. אם בוחרים תקופה של פחות מ-24 שעות, מערכת AlloyDB מנתחת את כל התקופה. אם בוחרים תקופה של יותר מ-24 שעות, מערכת AlloyDB מנתחת רק את 24 השעות האחרונות של התקופה.

כדי לחשב את ניתוח הביצועים של בסיס הנתונים, AlloyDB כולל בניתוח תקופת זמן בסיסית של 24 שעות. אם תקופת הזמן שנבחרה מתרחשת ביום שאינו יום שני, AlloyDB משתמש בתקופת זמן בסיסית של 24 השעות הקודמות לתקופת הזמן שנבחרה. אם תקופת הזמן שנבחרה מתרחשת ביום שני, AlloyDB משתמש בתקופת זמן בסיסית של היום השביעי הקודם לתקופת הזמן שנבחרה.

ניתוח מדדים

כש-AlloyDB מתחיל את הניתוח, הוא בודק שינויים משמעותיים במדדים השונים, כולל, בין היתר:

  • שאילתות לשנייה (QPS)
  • CPU
  • זיכרון
  • קלט/פלט של דיסק

‫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

כש-Gemini Cloud Assist מסיים את הניתוח, בחלונית פרטי הבדיקה, בקטע השערות, 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? סיכום של רשומות ביומן שמקובצות לפי סוג החומרה שלהן. התשובה של Gemini מוגבלת לטווח הזמן שנבחר במסנן בתרשים הביצועים של המופע.
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

כדי לעקוב אחרי שאילתות פעילות, ואם צריך, להפסיק תהליכים ממושכים, אפשר להשתמש במרכז הבקרה תובנות לגבי שאילתות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא מעקב אחרי שאילתות פעילות.

דוגמאות להנחיות לשאילתות פעילות

אתם יכולים 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 הרשת והאחסון

    בפריסות חוצות-אזורים, קצב העברת הנתונים 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 ברפליקה לקריאה:

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .
    2. מעבר אל Clusters
  2. עוברים אל System Insights (תובנות לגבי המערכת). בתפריט Instance, בוחרים את העותק לקריאה.
  3. בחלונית פתרון בעיות במסד נתונים בעזרת AI, לוחצים על עיון בבדיקות.
  4. בחלון אפשרויות חקירה, מחפשים את הקטע Read replica lag (השהיה של העתק לקריאה).
  5. אופציונלי: בוחרים תקופה ספציפית לניתוח באמצעות המסנן טווח זמן. אפשר לבחור שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים או טווח מותאם אישית.
  6. לוחצים על חקירה.

    ‫Gemini מתחיל בניתוח של אותות ספציפיים לשכפול, כולל שיעורי יצירה של WAL (Write Ahead Log) ומהירות הפעלה מחדש של העותק המשוכפל. אחרי שהניתוח מסתיים, בחלונית פרטי החקירה מוצגים הקטעים הבאים:

    • בעיה: סיכום של משך ההשהיה וההשהיה הנוכחית בבייט או ההשהיה הנוכחית בזמן בין השרת הראשי לבין העותק המשוכפל.
    • תצפיות: מדדים ספציפיים כמו ניצול גבוה של המעבד (CPU) בעותק המשוכפל 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

אתם יכולים 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 של מסד הנתונים או הגדרה של האשכול.

המאמרים הבאים