Unterdimensionierte Cluster optimieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie die Leistung Ihrer AlloyDB for PostgreSQL-Cluster mit dem Recommender für unterdimensionierte Cluster optimieren. Mit dem Recommender können Sie Cluster mit hoher CPU- und Arbeitsspeicherauslastung erkennen und erhalten Empfehlungen zur Verbesserung der Clusterkonfiguration.

Funktionsweise des Recommenders für unterdimensionierte Cluster

Wenn eine hohe CPU- und/oder Arbeitsspeicherauslastung erkannt wird, wird eine Empfehlung angezeigt, die Größe der betroffenen Instanz im Cluster zu erhöhen, um die CPU- oder Arbeitsspeicherauslastung bei Spitzenlast zu reduzieren. Empfehlungen werden täglich generiert.

Hinweis

Bevor Sie Empfehlungen und Informationen aufrufen können, müssen Sie Folgendes tun:

  • Stellen Sie sicher, dass Sie die Recommender API aktivieren.

  • Prüfen Sie, ob Sie die erforderlichen IAM-Rollen (Identity and Access Management) haben, um die Berechtigungen zum Aufrufen und Verwenden von Informationen und Empfehlungen zu erhalten.

    Aufgaben Rollen
    Empfehlungen ansehen recommender.alloydbViewer oder alloydb.viewer
    Empfehlungen übernehmen recommender.alloydbAdmin oder alloydb.admin

    Weitere Informationen finden Sie unter Zugriff für andere Nutzer gewähren.

Empfehlungen zu unterdimensionierten Clustern auflisten

Sie können Empfehlungen für unterdimensionierte Cluster über die Google Cloud Console, gcloud CLI oder die Recommender API auflisten.

Console

So listen Sie Empfehlungen zu unterdimensionierten Clustern auf:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cluster auf.

    Zu den Clustern

    Weitere Informationen finden Sie unter Empfehlungen mit Recommendation Hub finden.

  2. Klicken Sie auf der Karte Leistung auf Unterdimensionierte primäre Instanz.

    Eine Liste der Cluster, auf die die Empfehlung Unterdimensionierte primäre Instanz angewendet wird, wird angezeigt.

gcloud CLI

Führen Sie den gcloud recommender recommendations list Befehl so aus, um Empfehlungen zu unterdimensionierten Clustern mit der gcloud CLI aufzulisten:

gcloud recommender recommendations list \
--project=PROJECT_ID \
--location=LOCATION \
--recommender=google.alloydb.cluster.PerformanceRecommender \
--filter=recommenderSubtype=INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • LOCATION: Eine Region, in der sich Ihre Cluster befinden, z. B. us-central1.

API

Um Empfehlungen für unterdimensionierte Cluster mit der Recommendations API aufzulisten, rufen Sie die recommendations.list Methode so auf:

GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.alloydb.cluster.PerformanceRecommender/recommendations?filter=recommenderSubtype=INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • LOCATION: Eine Region, in der sich Ihre Cluster befinden, z. B. us-central1.

Informationen und detaillierte Empfehlungen anzeigen

Mit der Google Cloud Console, gcloud CLI oder der Recommender API können Sie Informationen und detaillierte Empfehlungen zu unterdimensionierten Clustern aufrufen, die optimiert werden müssen.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cluster auf.

    Zu den Clustern

  2. Klicken Sie in der Spalte Probleme auf die Empfehlungsschaltfläche für einen Cluster.

    Der Bereich „Empfehlung“ wird angezeigt. Dieser enthält Informationen und detaillierte Empfehlungen zu einem unterdimensionierten Cluster.

gcloud CLI

Führen Sie den Befehl gcloud recommender insights list so aus:

gcloud recommender insights list \
--project=PROJECT_ID \
--location=LOCATION \
--insight-type=google.alloydb.cluster.PerformanceInsight
--filter=insightSubtype=INSIGHT_SUBTYPE

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • LOCATION : Eine Region, in der sich Ihre Cluster befinden, z. B. us-central1.
  • INSIGHT_SUBTYPE: Legen Sie für diesen Parameter einen der folgenden Werte fest:
    • HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION: zeigt Informationen zur CPU-Nutzung an
    • HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION: zeigt Informationen zum Arbeitsspeicher an

API

Rufen Sie die Methode insights.list so auf:

GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/insightTypes/google.alloydb.cluster.PerformanceInsight/insights?filter=insightSubtype=INSIGHT_SUBTYPE

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • LOCATION: Eine Region, in der sich Ihre Cluster befinden, z. B. us-central1.
  • INSIGHT_SUBTYPE: Legen Sie für diesen Parameter einen der folgenden Werte fest:
    • HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION: zeigt Informationen zur CPU-Nutzung an
    • HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION: zeigt Informationen zum Arbeitsspeicher an

In der folgenden Tabelle sind die Informationen und Empfehlungen aufgeführt, die der Recommender für unterdimensionierte AlloyDB for PostgreSQL -Cluster generieren kann, um Engpässe durch hohe CPU-Auslastung und Speicher nutzung zu vermeiden und die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen aufgrund mangelnden Arbeitsspeichers zu minimieren. Die Untertypen werden in den Ergebnissen von gcloud und der API angezeigt.

Statistiken Empfehlungen
Basierend auf aktuellen CPU-Auslastungstrends wird der Cluster als einer mit hoher CPU-Auslastung gekennzeichnet.
Untertyp: HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION		 Erhöhen Sie die CPU-Größe oder reduzieren Sie die CPU-Auslastung.
Untertyp: INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE
Basierend auf den aktuellen Trends der Arbeitsspeicherauslastung wird der Cluster als solcher mit einer hohen Speichernutzung gekennzeichnet.
Untertyp: HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION		 Erhöhen Sie die Speichergröße oder reduzieren Sie die Speichernutzung.
Untertyp: INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE

Empfehlungen über die Google Cloud Console übernehmen

Sehen Sie sich die Empfehlungen sorgfältig an und führen Sie in der Google Cloud Console die folgenden Schritte aus, um die Empfehlung zu implementieren:

  1. Klicken Sie bei Ihrem Cluster auf Bearbeiten.

  2. Wechseln Sie im Fenster Primäre Instanz bearbeiten zu einem Maschinentyp mit mehr vCPUs und mehr Arbeitsspeicher. Sie müssen die Größe des Clusters nicht genau nach Empfehlung anpassen. Ändern Sie die Größe nach Ihrem Ermessen, basierend darauf, wie Sie den Cluster bereitstellen möchten.

  3. Klicken Sie auf Instanz aktualisieren.

Nächste Schritte