Mit KI-Unterstützung überwachen und Fehler beheben

Mit der KI-Unterstützung können Sie die Ursachen für langsame Abfragen, hohe Datenbanklast und Verzögerungen bei Lesereplikaten in Ihren AlloyDB for PostgreSQL-Instanzen finden und beheben. Wenn Sie die KI-gestützte Fehlerbehebung aktivieren, erkennt AlloyDB Anomalien bei der Abfrageleistung und der Datenbanklast, analysiert die Datenlage und gibt Empfehlungen zur Leistungsverbesserung. Sie können auch Gemini Cloud Assist verwenden, um Fragen in natürlicher Sprache zu Ihren Abfragen, Indexen und der Systemleistung zu stellen.

Beschränkungen

Für die KI-gestützte Fehlerbehebung in AlloyDB gelten die folgenden Einschränkungen:

  • Die KI-gestützte Fehlerbehebung bietet wertvolle Informationen auf Grundlage von PostgreSQL-Standardkonfigurationen. Aufgrund der einzigartigen Architektur von AlloyDB, einschließlich des disaggregierten Speichers, des Cachings, der spaltenbasierten Engine und der optimierten Hintergrundprozesse, können sich bestimmte Prüfungen und Empfehlungen von den tatsächlichen AlloyDB-Leistungsmesswerten unterscheiden. Wir empfehlen, die KI-gestützten Empfehlungen zur Fehlerbehebung als Ausgangspunkt zu betrachten und die AlloyDB-Dokumentation für verbindliche Anleitungen heranzuziehen.
  • Die KI-gestützte Fehlerbehebung wird für die folgenden AlloyDB-Konfigurationen nicht unterstützt:

Hinweis

Prüfen Sie, ob Gemini Cloud Assist für Ihr Nutzerkonto und Projekt in Google Cloud eingerichtet ist.

Nachdem Sie Gemini Cloud Assist eingerichtet haben, kann es einige Minuten dauern, bis der Dienst bereitgestellt ist. Warten Sie, bis die Weitergabe abgeschlossen ist, bevor Sie die KI-gestützte Fehlerbehebung in AlloyDB aktivieren.

Erforderliche Rollen und Berechtigungen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem die AlloyDB-Instanz gehostet wird, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie für die KI-gestützte Fehlerbehebung benötigen:

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die für die KI-gestützte Fehlerbehebung erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind für die KI-gestützte Fehlerbehebung erforderlich:

  • databaseinsights.performanceIssues.detect
  • databaseinsights.performanceIssues.investigate

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Weitere Informationen zu den erforderlichen Rollen und Berechtigungen für die Verwendung von Gemini Cloud Assist-Prüfungen finden Sie unter Probleme mit Gemini Cloud Assist-Prüfungen beheben.

KI-gestützte Fehlerbehebung aktivieren

Wenn Sie die KI-gestützte Fehlerbehebung für Ihre AlloyDB-Instanz aktivieren, kann AlloyDB die Leistung Ihrer Datenbanken analysieren und Anomalien bei der Ausführung Ihrer Abfragen erkennen. Wenn AlloyDB Anomalien bei der Abfrageleistung oder eine hohe Systemlast erkennt, können Sie mit der KI-gestützten Fehlerbehebung die Situation anhand der Datenlage analysieren und Empfehlungen erhalten.

So aktivieren Sie die KI-gestützte Fehlerbehebung für Ihre AlloyDB-Instanz:

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

    Zu den Clustern

  2. Klicken Sie in der Liste der Cluster und Instanzen auf eine Instanz.

  3. Klicken Sie auf Query Insights.

  4. Klicken Sie entweder auf Aktivieren oder auf Einstellungen bearbeiten.

  5. Wählen Sie auf dem Tab Query Insights-Einstellungen bearbeiten die Option Erweiterte Query Insights-Funktionen für AlloyDB aktivieren aus.

    Dadurch wird standardmäßig das Kästchen KI-gestützte Fehlerbehebung aktiviert.

  6. Klicken Sie auf Speichern.

  7. Die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie nach dem Aktivieren der KI-gestützten Fehlerbehebung in der Google Cloud Console 24 Stunden warten, damit AlloyDB eine Baseline der durchschnittlichen Leistung Ihrer Instanz, Datenbank und Abfragen erstellen kann.

Weitere Informationen zum Aktivieren von erweiterten Query Insights finden Sie unter Abfrageleistung mit erweiterten Query Insights verbessern.

Gemini Cloud Assist öffnen

So verwenden Sie Gemini Cloud Assist mit AlloyDB:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cluster auf.
    2. Zu den Clustern
  2. Klicken Sie in der Liste der Cluster und Instanzen auf eine Instanz.
  3. Klicken Sie auf Query Insights.
  4. Klicken Sie zum Öffnen des Cloud Assist-Bereichs auf Gemini Cloud Assist-Chat öffnen oder schließen.
  5. Geben Sie im Cloud Assist-Bereich einen Prompt ein, der die Informationen beschreibt, die Sie interessieren.
  6. Klicken Sie nach der Eingabe des Prompts auf Prompt senden.

    Gemini gibt eine Antwort auf Ihren Prompt zurück, die auf Informationen aus der letzten Stunde basiert.

Fehlerbehebung bei langsamen Abfragen

Wenn Sie die KI-Unterstützung zur Fehlerbehebung bei langsamen Abfragen verwenden möchten, rufen Sie in der Google Cloud Console das Dashboard Query Insights für Ihre AlloyDB-Instanz auf.

Tabelle mit Top-Abfragen

Sie können mit der Fehlerbehebung für langsame Abfragen mit KI-Unterstützung im Abschnitt Tabelle der Top-Abfragen des Dashboards Query Insights beginnen.

Mit AlloyDB können Sie feststellen, welche Abfragen in einem bestimmten Erkennungszeitraum langsamer als der Durchschnitt ausgeführt werden. Nachdem Sie im Dashboard Query Insights einen Zeitraum ausgewählt haben, prüft AlloyDB, ob Abfragen langsamer als der Durchschnitt ausgeführt werden. Dazu wird ein Erkennungszeitraum von 24 Stunden vor dem Ende des ausgewählten Zeitraums verwendet.

Wenn Sie den Zeitraumfilter des Diagramms Datenbanklast oder einen anderen Filter wie Datenbank oder Nutzer anpassen, aktualisiert AlloyDB die Tabelle der Top-Abfragen und führt die Anomalieerkennung basierend auf der neuen Liste von Abfragen und einem aktualisierten Erkennungszeitraum noch einmal aus.

Wenn AlloyDB eine Anomalie erkennt:

  • AlloyDB führt eine Referenzleistungsanalyse für Ihre Abfrage durch.

  • Für jede aufgeführte Abfrage in der Tabelle wird neben dem Wert Durchschnittliche Ausführungszeit (ms) entweder das Symbol Prüfen oder das Symbol Warnung warning_spark angezeigt.

Wenn eine Abfrage langsamer als erwartet ausgeführt wird, wird das Symbol Warnung warning_spark angezeigt. Wenn Sie auf eines der Symbole klicken, wird Gemini Cloud Assist verwendet, um die Abfrageausführung zu analysieren und Beobachtungen zu den möglichen Ursachen des Problems zu liefern. Basierend auf diesen Beobachtungen generiert Gemini Cloud Assist eine Hypothese, die Ihnen bei der Behebung des Problems helfen kann.

So beheben Sie Probleme mit langsamen Abfragen in der Tabelle Top-Abfragen im Dashboard Query Insights:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cluster auf.
    2. Zu den Clustern
  2. Klicken Sie in der Liste der Cluster und Instanzen auf eine Instanz.
  3. Klicken Sie auf Query Insights.
  4. Wählen Sie im Diagramm Ausgeführte Abfragen mit dem Filter Zeitraum entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum aus.
  5. Sehen Sie sich in der Tabelle Top-Abfragen auf dem Tab Abfragen die Liste der Abfragen für Ihre Datenbank an.
  6. Wenn neben dem Wert Durchschnittliche Ausführungszeit (ms) einer Abfrage das Symbol Warnung warning_spark angezeigt wird, hat AlloyDB eine Anomalie in der Abfrageleistung erkannt. AlloyDB sucht nach Anomalien innerhalb des 24-Stunden-Zeitraums, der vor dem Ende des ausgewählten Zeitraums liegt.
  7. Klicken Sie auf das Symbol Warnung warning_spark.
  8. Klicken Sie im Dialogfeld Abfrage ist langsamer als gewöhnlich auf Neue Prüfung, um die Fehlerbehebung mit KI-Unterstützung von Gemini Cloud Assist zu starten. Nach etwa zwei Minuten wird der Bereich Prüfungsdetails mit den folgenden Abschnitten geöffnet:
    • Problem. Eine Beschreibung des untersuchten Problems, einschließlich Start- und Endzeit der Prüfung.
    • Beobachtungen Eine Liste von Beobachtungen zum Problem. Dazu gehören beispielsweise Details zu Sperrkonflikten, z. B. ein längeres als erwartetes Sperrwarteverhältnis für die Abfrage.
    • Hypothesen: Eine Liste mit KI-empfohlenen Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um die langsame Abfrage zu beheben.

  9. Wenn Sie alle mit der Abfrage verknüpften Prüfungen aufrufen möchten, klicken Sie im Dialogfeld Abfrage ist langsamer als üblich auf Alle Prüfungen ansehen. Die Seite Gemini Cloud Assist wird geöffnet. Dort können Sie alle derzeit laufenden und zuvor abgeschlossenen Prüfungen sehen. Sie können die Seite beispielsweise nach Projekt oder Label filtern, um die gewünschte Prüfung zu finden.

    Alternativ können Sie alle vorherigen Prüfungen aufrufen, indem Sie auf das Symbol Benachrichtigungen klicken und dann eine Benachrichtigung auswählen, die mit einer Prüfung verknüpft ist. Dadurch wird die Seite Gemini Cloud Assist geöffnet.

  10. Wenn Sie die Latenz einer Abfrage untersuchen möchten, führen Sie alternativ die folgenden Schritte aus:
    1. Ermitteln Sie die spezifische Abfrage, die Sie untersuchen möchten.
    2. Klicken Sie in der Spalte Aktionen auf das Symbol Aktionen , das mit dieser Abfrage verknüpft ist.
    3. Wählen Sie im Menü Latenz untersuchen aus, um eine Gemini Cloud Assist-Prüfung auszuführen.

Abfragedetails

Sie können eine langsame Abfrage auch mit KI-Unterstützung auf der Seite Abfragedetails beheben.

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cluster auf.
    2. Zu den Clustern
  2. Klicken Sie in der Liste der Cluster und Instanzen auf eine Instanz.
  3. Klicken Sie auf Query Insights, um das Dashboard Query Insights zu öffnen.
  4. Klicken Sie im Dashboard Query Insights unter Top-Abfragen auf die Abfrage, die Sie sich ansehen möchten. Die Seite Abfragedetails wird angezeigt.
  5. Optional: Verwenden Sie den Zeitraumfilter, um entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Bereich auszuwählen. Wenn Sie den Zeitraumfilter auf der Seite Abfragedetails anpassen, führt AlloyDB die Anomalieerkennung noch einmal aus.
  6. Wenn AlloyDB keine Anomalie für die Abfrage erkennt, können Sie die Abfrage trotzdem analysieren, indem Sie auf der Karte Abfragelatenz auf den Button Prüfen klicken.

Abfragelatenz analysieren

Mithilfe der KI-Unterstützung können Sie die Details Ihrer Abfragelatenz analysieren und Fehler beheben.

Analysezeitraum

Der Analysezeitraum besteht aus den 24 Stunden vor dem Ende des Zeitraums, den Sie im Diagramm Datenbanklast des Dashboards Query Insights oder auf der Seite Abfragedetails auswählen. AlloyDB verwendet diesen Zeitraum, um Baseline-Messwerte mit den Messwerten zu vergleichen, die während des Zeitraums der Anomalie abgerufen wurden.

Wenn AlloyDB auf der Seite Abfragedetails eine Anomalie bei der Abfrage erkannt hat, führt AlloyDB nach Auswahl der Abfrage im Dashboard Query Insights eine Baseline-Leistungsanalyse für die Abfrage durch. Dabei werden die letzten 24 Stunden ab dem Ende der Anomalie verwendet. Wenn AlloyDB keine Anomalie bei der Abfrage erkannt hat und die Anomalieerkennung für die Abfrage noch einmal ausführt, verwendet AlloyDB 48 Stunden vor dem Ende des ausgewählten Zeitraums als Leistungsbaseline für den Analysezeitraum.

Zeitraum der festgestellten Anomalie

Der Zeitraum der festgestellten Anomalie ist ein Zeitraum, in dem AlloyDB eine ungewöhnliche Änderung der Abfrageleistung feststellt. AlloyDB verwendet die Referenzleistung, die für die Abfrage während des Analysezeitraums gemessen wurde.

Wenn AlloyDB mehrere Anomalien für eine Abfrage innerhalb eines ausgewählten Zeitraums erkennt, verwendet AlloyDB die zuletzt erkannte Anomalie.

Beispiele für Prompts zur Abfrageleistung

Sie können auch Prompts in Gemini Cloud Assist eingeben, um die Leistung Ihrer Abfragen zu verbessern. Gemini Cloud Assist beantwortet Fragen zur ausgewählten AlloyDB-Instanz und ‑Datenbank.

Prompt Art der Antwort
Welche Abfragen in meiner Datenbank haben die höchste Latenz?
    Zusammenfassungen von Abfragen, sortiert nach Latenz. Gemini beschränkt die Antwort auf den Zeitraumfilter, der im Diagramm zur Datenbanklast von Query Insights ausgewählt ist.
Was ist die langsamste Abfrage in dieser Datenbankinstanz? Anleitung zum Identifizieren der langsamsten Abfrage nach Latenz.

Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast

Über das Dashboard Query Insights in der Google Cloud Console können Sie Ihre Datenbank analysieren und Ereignisse beheben, wenn Ihr System eine höhere Datenbanklast als der Durchschnitt aufweist. AlloyDB verwendet die Daten der 24 Stunden vor dem ausgewählten Zeitraum, um die erwartete Last Ihrer Datenbank zu berechnen. Sie können die Gründe für die höheren Ladeereignisse untersuchen und die Belege für die verringerte Leistung analysieren. AlloyDB bietet auch Empfehlungen zur Optimierung Ihrer Datenbank, um die Leistung zu verbessern.

Wenn Sie die KI-Unterstützung zur Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast verwenden möchten, rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Instanzübersicht oder das Dashboard Query Insights auf.

Seite „Instanzübersicht“

So beheben Sie eine hohe Datenbanklast mit KI-Unterstützung auf der Seite Instanzübersicht:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cluster auf.
    2. Zu den Clustern
  2. Klicken Sie in der Liste der Cluster und Instanzen auf eine Instanz.
  3. Wählen Sie auf der Seite Übersicht im Menü Diagramm einen Messwert für die Datenbank aus. Sie können einen beliebigen Messwert auswählen, z. B. CPU-Auslastung.
  4. Optional: Wenn Sie einen bestimmten Analysezeitraum auswählen möchten, verwenden Sie den Filter Zeitraum, um entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum auszuwählen.

    Sie können bestimmte Abschnitte des Diagramms heranzoomen, in denen Sie Bereiche mit hoher Last bemerken, die Sie analysieren möchten. In einem Bereich mit hoher Last kann die CPU-Auslastung beispielsweise bei fast 100 % liegen. Wenn Sie heranzoomen möchten, können Sie einen Teil des Diagramms auswählen.

    Klicken Sie auf den Button Leistung untersuchen, um mit der Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast mit KI-Unterstützung von Gemini Cloud Assist zu beginnen.

    Nach etwa zwei Minuten wird der Bereich Prüfungsdetails mit den folgenden Abschnitten geöffnet:

    • Problem. Eine Beschreibung des untersuchten Problems, einschließlich Start- und Endzeit der Prüfung.
    • Beobachtungen Eine Liste von Beobachtungen zum Problem. Dazu gehören beispielsweise Details zu Sperrkonflikten, z. B. ein längeres als erwartetes Sperrwarteverhältnis für die Abfrage.
    • Hypothesen: Eine Liste mit KI-empfohlenen Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um die langsame Abfrage zu beheben.

Query Insights-Dashboard

So beheben Sie eine hohe Datenbanklast mit KI-Unterstützung im Dashboard Query Insights:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cluster auf.
    2. Zu den Clustern
  2. Klicken Sie in der Liste der Cluster und Instanzen auf eine Instanz.
  3. Klicken Sie auf Query Insights, um das Dashboard Query Insights zu öffnen.
  4. Optional: Verwenden Sie den Filter Zeitraum, um 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum auszuwählen.

    5. Sie können bestimmte Abschnitte des Diagramms heranzoomen, in denen Sie Bereiche mit höherer Datenbanklast nach Abfrageausführungszeit feststellen. Wenn Sie heranzoomen möchten, können Sie einen Teil des Diagramms auswählen.

    Klicken Sie im Diagramm zur Datenbanklast auf den Button Leistung untersuchen, um mit der Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast mit KI-Unterstützung von Gemini Cloud Assist zu beginnen.

    Nach etwa zwei Minuten wird der Bereich Prüfungsdetails mit den folgenden Abschnitten geöffnet:

    • Problem. Eine Beschreibung des untersuchten Problems, einschließlich Start- und Endzeit der Prüfung.
    • Beobachtungen Eine Liste von Beobachtungen zum Problem. Dazu gehören beispielsweise Details zu Sperrkonflikten, z. B. ein längeres als erwartetes Sperrwarteverhältnis für die Abfrage.
    • Hypothesen: Eine Liste mit KI-empfohlenen Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um die langsame Abfrage zu beheben.

Hohe Datenbanklast analysieren

Mit der KI-Unterstützung können Sie die Details Ihrer Datenbanklast analysieren und Fehler beheben.

Analysezeitraum

AlloyDB analysiert Ihre Datenbank für den Zeitraum, den Sie im Diagramm zur Datenbanklast im Dashboard Query Insights oder auf der Seite Instanzübersicht auswählen. Wenn Sie einen Zeitraum von weniger als 24 Stunden auswählen, analysiert AlloyDB den gesamten Zeitraum. Wenn Sie einen Zeitraum von mehr als 24 Stunden auswählen, wählt AlloyDB nur die letzten 24 Stunden des Zeitraums für die Analyse aus.

Zur Berechnung der Referenzleistungsanalyse Ihrer Datenbank bezieht AlloyDB 24 Stunden eines Referenzzeitraums in den Analysezeitraum ein. Wenn der ausgewählte Zeitraum auf einen anderen Tag als Montag fällt, verwendet AlloyDB einen Referenzzeitraum von 24 Stunden vor dem ausgewählten Zeitraum. Wenn der ausgewählte Zeitraum auf einen Montag fällt, verwendet AlloyDB einen Referenzzeitraum, der 7 Tage vor dem ausgewählten Zeitraum liegt.

Messwertanalyse

Wenn AlloyDB die Analyse startet, prüft AlloyDB auf signifikante Änderungen bei den verschiedenen Messwerten, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die folgenden:

  • Abfragen pro Sekunde (Queries per second, QPS)
  • CPU
  • Arbeitsspeicher
  • Laufwerk-E/A

AlloyDB vergleicht die aggregierten Referenzdaten für Ihre Datenbank mit den Leistungsdaten Ihres Analysezeitfensters. Wenn AlloyDB eine signifikante Änderung des Schwellenwerts für einen wichtigen Messwert erkennt, weist AlloyDB auf eine mögliche Situation mit Ihrer Datenbank hin. Die identifizierte Situation könnte eine Ursache für die hohe Last auf Ihrer Datenbank im ausgewählten Zeitraum sein.

Empfehlungen

Wenn Gemini Cloud Assist die Analyse abgeschlossen hat, werden im Abschnitt Hypothesen des Bereichs Prüfungsdetails umsetzbare Informationen zur Behebung des Problems aufgeführt.

In einigen Situationen gibt es basierend auf der Analyse möglicherweise keine Empfehlung.

Beispiele für Prompts zur Systemleistung

Sie können auch Prompts in Gemini Cloud Assist eingeben, um Informationen zur Systemleistung zu erhalten. Gemini Cloud Assist beantwortet Fragen zur ausgewählten AlloyDB-Instanz.

Prompt Art der Antwort
Wie viele Fehlerlogeinträge gibt es für diese Datenbankinstanz in den letzten 7 Tagen?
  • Zusammenfassung der Logeinträge, gruppiert nach Schweregrad. Gemini beschränkt die Antwort auf den Zeitraumfilter, der im Diagramm zur Instanzleistung ausgewählt wurde.
  • Anleitung zum Identifizieren und Sortieren von Abfragen nach Latenz.
Wie hoch war die CPU-Auslastung für diese Datenbankinstanz gegen 14:00 Uhr? Messwertergebnisse im Prozentbereich für die CPU-Auslastung innerhalb des Zeitintervalls.

Indexempfehlungen abrufen

Sie können Indexempfehlungen von AlloyDB in Query Insights abrufen. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über den Indexberater.

Beispiele für Prompts für Indexempfehlungen

Mit Gemini Cloud Assist können Sie weitere Informationen zur Verwendung von Indexen in Ihren Datenbanken abrufen. Gemini Cloud Assist beantwortet Fragen zur ausgewählten AlloyDB-Instanz.

Prompt Art der Antwort
Indexempfehlungen für Abfragen anzeigen, die in den letzten 7 Tagen ausgeführt wurden. Anleitung zu den Arten von Abfragen, die von einem Index profitieren können.

Aktive Abfragen überwachen

Verwenden Sie das Dashboard Query Insights, um aktive Abfragen zu überwachen und bei Bedarf lang andauernde Prozesse zu beenden. Weitere Informationen finden Sie unter Aktive Abfragen überwachen.

Beispiele für Prompts für aktive Abfragen

Mit Gemini Cloud Assist können Sie weitere Informationen zu Abfragen erhalten, die eine hohe Latenz oder CPU-Last verursachen. Gemini Cloud Assist beantwortet Fragen zur ausgewählten AlloyDB-Instanz.

Prompt Art der Antwort
What are the top queries currently running in my database? Anleitung zum Ermitteln der Abfragen mit der längsten Ausführungszeit und der ressourcenintensivsten Abfragen.

Fehlerbehebung bei der Verzögerung von Lesereplikaten

Sie können die Replikationsverzögerung mit Gemini Cloud Assist oder dem Dashboard Übersicht in der Google Cloud Console analysieren.

Die KI-Unterstützung wertet die folgenden Faktoren aus, um zu ermitteln, warum ein Lesereplikat hinter einer primären Instanz zurückbleibt.

  • Schreibvolumen der primären Instanz

    Bei hohen Datenänderungsraten auf der primären Instanz können WAL-Logs schneller generiert werden, als das Replikat sie wiedergeben kann. Gemini sucht nach „stoßweisen“ Schreibmustern, die mit Verzögerungsspitzen korrelieren.

  • Ressourcenbeschränkungen (CPU/Arbeitsspeicher)

    Die Replikationswiedergabe ist ein CPU-intensiver Prozess. Gemini analysiert, ob die Maschinenstufe des Replikats nicht ausreicht, um die aktuelle Wiedergabelast zu bewältigen, oder ob gleichzeitige Leseabfragen dem Wiedergabeprozess Ressourcen entziehen.

  • Netzwerk- und Speicherleistung

    Bei regionenübergreifenden Bereitstellungen kann sich der Netzwerkdurchsatz darauf auswirken, wie schnell Logs an das Replikat gesendet werden. Die KI wertet interne Vorgangsmetadaten aus, um festzustellen, ob der Engpass beim Transport oder bei der Anwendung von Logs liegt.

Verzögerung von Lesereplikaten untersuchen

So verwenden Sie die KI-Unterstützung zur Fehlerbehebung bei Lesereplikatverzögerungen:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cluster auf.
    2. Zu den Clustern
  2. Rufen Sie Systemstatistiken auf. Wählen Sie im Menü Instanz Ihr Lesereplikat aus.
  3. Klicken Sie im Bereich Datenbankprobleme mit KI-gestützter Fehlerbehebung beheben auf Prüfungen ansehen.
  4. Suchen Sie im Fenster Prüfoptionen nach dem Abschnitt Verzögerung des Lesereplikats.
  5. Optional: Wählen Sie mit dem Filter Zeitraum einen bestimmten Analysezeitraum aus, entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum.
  6. Klicken Sie auf Prüfen.

    Gemini startet eine Analyse der replikationsspezifischen Signale, einschließlich der WAL-Generierungsraten (Write Ahead Log) und der Wiedergabegeschwindigkeit des Replikats. Nach Abschluss der Analyse werden im Bereich Prüfungsdetails die folgenden Abschnitte angezeigt:

    • Problem: Eine Zusammenfassung der Verzögerungsdauer und der aktuellen „Byte-Verzögerung“ oder „Zeitverzögerung“ zwischen der primären Instanz und dem Replikat.
    • Beobachtungen: Bestimmte Messwerte wie hohe CPU-Auslastung auf dem Replikat oder Sperrkonflikte während der WAL-Wiedergabe.
    • Hypothesen: Von der KI empfohlene Schritte, z. B. die Optimierung von schreibintensiven Transaktionen auf der primären Instanz oder die Hochskalierung der Maschinenstufe des Replikats.

Beispiele für Prompts zur Lesereplikat-Verzögerung

Sie können auch Gemini Cloud Assist und eine Abfrage in natürlicher Sprache verwenden, um Verzögerungen zwischen Ihrem Lesereplikat und Ihrer primären Instanz zu beheben.

Prompt Art der Antwort
Warum ist die Verzögerung meines AlloyDB-Lesereplikats so hoch? Anleitung zum Reduzieren der Replikationsverzögerung durch Optimieren der Datenbank oder Konfigurieren des Clusters.

Nächste Schritte