Mit KI-Unterstützung überwachen und Fehler beheben

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie KI-Unterstützung nutzen können, um Ihre AlloyDB for PostgreSQL-Ressourcen zu überwachen und Fehler zu beheben. Sie können die KI-gestützten Tools zur Fehlerbehebung von AlloyDB und Gemini Cloud Assist verwenden, um langsame Abfragen und eine hohe Datenbanklast zu beheben.

Beschränkungen

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

  • Die KI-gestützte Fehlerbehebung bietet wertvolle Informationen auf der Grundlage von PostgreSQL-Standardkonfigurationen. Die einzigartige Architektur von AlloyDB, einschließlich des disaggregierten Speichers, des Caching, der spaltenbasierten Engine und der optimierten Hintergrundprozesse, führt dazu, dass bestimmte Prüfungen und Empfehlungen von den tatsächlichen AlloyDB-Leistungsmesswerten abweichen können. Wir empfehlen, KI-basierte Empfehlungen zur Fehlerbehebung als Ausgangspunkt zu betrachten und die AlloyDB-Dokumentation für endgültige Anleitungen zu verwenden.
  • Die KI-gestützte Fehlerbehebung wird für die folgenden AlloyDB-Konfigurationen nicht unterstützt:

Hinweis

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

Nachdem Sie Gemini Cloud Assist eingerichtet haben, müssen Sie möglicherweise fünf Minuten warten, bis der Dienst übernommen wurde, bevor Sie die KI-gestützte Fehlerbehebung in AlloyDB aktivieren können.

Erforderliche Rollen und Berechtigungen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem sich die AlloyDB-Instanz befindet, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zur Verwendung der KI-gestützten 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-basierte 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 auf Aktivieren oder Einstellungen bearbeiten.

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

    Dadurch wird standardmäßig das Kästchen KI-gestützte Fehlerbehebung aktiviert.

  6. Klicken Sie auf Speichern.

  7. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, sollten Sie 24 Stunden warten, nachdem Sie die KI-gestützte Fehlerbehebung in der Google Cloud -Konsole aktiviert haben. So kann AlloyDB eine Baseline der durchschnittlichen Leistung Ihrer Instanz, Datenbank und Abfragen erstellen.

Weitere Informationen zum Aktivieren erweiterter Abfragestatistiken finden Sie unter Abfrageleistung mit erweiterten Abfragestatistiken 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 KI-Unterstützung bei der Fehlerbehebung langsamer Abfragen nutzen möchten, rufen Sie in der Google Cloud -Konsole das Dashboard Abfragestatistiken für Ihre AlloyDB-Instanz auf.

Tabelle mit Top-Suchanfragen

Sie können mit KI-Unterstützung im Bereich Tabelle mit Top-Abfragen des Dashboards Query Insights mit der Fehlerbehebung langsamer Abfragen beginnen.

Mit AlloyDB können Sie ermitteln, 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 Database load (Datenbanklast) oder einen anderen Filter wie Datenbank oder Nutzer anpassen, aktualisiert AlloyDB die Top queries table (Tabelle mit Top-Abfragen) und führt die Anomalieerkennung basierend auf der neuen Liste von Abfragen und einem aktualisierten Erkennungszeitraum noch einmal aus.

Wenn in AlloyDB eine Anomalie erkannt wird:

  • AlloyDB führt eine grundlegende Leistungsanalyse für Ihre Abfrage durch.

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

Wenn eine Abfrage langsamer als erwartet ausgeführt wird, wird ein Warnsymbol warning_spark angezeigt. Wenn Sie auf eines der Symbole klicken, wird Gemini Cloud Assist verwendet, um die Ausführung der Abfrage zu analysieren und Beobachtungen dazu zu liefern, was ein Problem verursacht haben könnte. Auf Grundlage dieser Beobachtungen generiert Gemini Cloud Assist eine Hypothese, die Ihnen helfen kann, das Problem zu beheben.

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

  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 auf dem Tab Suchanfragen in der Tabelle Top-Suchanfragen die Liste der Suchanfragen 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 Leistung Ihrer Abfrage erkannt. AlloyDB sucht nach Anomalien im 24-Stunden-Zeitraum vor dem Ende des ausgewählten Zeitbereichs.
  7. Klicken Sie auf das Symbol Warnung warning_spark.
  8. Klicken Sie im Dialogfeld Die Ausführung der Abfrage dauert länger als gewöhnlich auf Neue Untersuchung, 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 der Start- und Endzeit der Untersuchung.
    • Beobachtungen: Eine Liste mit Beobachtungen zum Problem. Dazu können beispielsweise Details zu Sperrkonflikten gehören, z. B. ein unerwartet hohes Verhältnis von Sperrwarten für die Abfrage.
    • Hypothesen: Eine Liste der KI-empfohlenen Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um die langsam ausgeführte Abfrage zu beheben.

  9. Wenn Sie alle Prüfungen im Zusammenhang mit der Abfrage 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 aktuell laufenden und zuvor abgeschlossenen Prüfungen ansehen. Sie können die Seite nach Projekt oder Label filtern, um die gewünschte Untersuchung zu finden.

    Alternativ können Sie auf das Symbol Benachrichtigungen klicken und dann eine Benachrichtigung auswählen, die mit einer Untersuchung verknüpft ist, um die Seite Gemini Cloud Assist zu öffnen.

  10. Alternativ können Sie die Latenz einer beliebigen Abfrage so untersuchen:
    1. Suchen Sie die spezifische Anfrage, die Sie untersuchen möchten.
    2. Klicken Sie in der Spalte Aktionen auf das Symbol Aktionen für die entsprechende Abfrage.
    3. Wählen Sie im Menü Latenz untersuchen aus, um eine Gemini Cloud Assist-Prüfung auszuführen.

Abfragedetails

Sie können langsame Abfragen 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 auf die Abfrage, die Sie sich ansehen möchten. Die Seite Abfragedetails wird angezeigt.
  5. Optional: Mit dem Zeitraumfilter können Sie einen Zeitraum von 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tagen, 30 Tagen oder einen benutzerdefinierten Zeitraum auswählen. Wenn Sie den Zeitbereichsfilter auf der Seite Abfragedetails anpassen, wird die Anomalieerkennung in AlloyDB noch einmal ausgeführt.
  6. Wenn in AlloyDB keine Anomalie für die Abfrage erkannt wird, können Sie trotzdem eine Analyse der Abfrage durchführen. Klicken Sie dazu auf der Karte Abfragelatenz auf die Schaltfläche Untersuchen.

Abfragelatenz analysieren

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

Analysezeitraum

Der Analysezeitraum umfasst die 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 der 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 berücksichtigt. Wenn AlloyDB keine Anomalie bei der Abfrage erkannt hat und die Anomalieerkennung für die Abfrage noch einmal ausgeführt wird, verwendet AlloyDB 48 Stunden vor dem Ende des ausgewählten Zeitraums als Leistungsbaseline für den Analysezeitraum.

Zeitraum der festgestellten Anomalie

Der Zeitraum der erkannten Anomalie stellt einen Zeitraum dar, in dem AlloyDB eine anomale Änderung der Abfrageleistung feststellt. AlloyDB verwendet die für die Abfrage im Analysezeitraum gemessene Referenzleistung.

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

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 schränkt die Antwort auf den Zeitraumfilter ein, der im Lade-Diagramm der Datenbank für Suchanfragen ausgewählt ist.
  • Anleitung zum Identifizieren und Sortieren von Abfragen nach Latenz.
Was ist die langsamste Abfrage in dieser Datenbankinstanz? Anleitung zum Ermitteln der langsamsten Abfrage nach Latenz.

Hohe Datenbanklast beheben

Über das Dashboard Query Insights in der Google Cloud Console können Sie Ihre Datenbank analysieren und Probleme mit Ereignissen beheben, wenn die Datenbanklast in Ihrem System höher als gewöhnlich ist. 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 Ereignisse mit höherer Last untersuchen und die Beweise für die verringerte Leistung analysieren. AlloyDB bietet auch Empfehlungen zur Optimierung Ihrer Datenbank, um die Leistung zu verbessern.

Wenn Sie KI-Unterstützung bei der 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 Probleme mit hoher Datenbanklast mithilfe von 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. Sie können entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum auswählen.

    Sie können in bestimmte Abschnitte des Diagramms zoomen, in denen Sie Bereiche mit hoher Last sehen, die Sie analysieren möchten. In einem Bereich mit hoher Last kann beispielsweise eine CPU-Auslastung von fast 100 % angezeigt werden. Wenn Sie heranzoomen möchten, können Sie auf einen Teil des Diagramms klicken und ihn auswählen.

    Klicken Sie auf die Schaltfläche Leistung untersuchen, um mit der Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast mit KI-Unterstützung durch 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 der Start- und Endzeit der Untersuchung.
    • Beobachtungen: Eine Liste mit Beobachtungen zum Problem. Dazu können beispielsweise Details zu Sperrkonflikten gehören, z. B. ein unerwartet hohes Sperrwartenverhältnis für die Abfrage.
    • Hypothesen: Eine Liste der KI-empfohlenen Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um die langsam ausgeführte 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: Mit dem Filter Zeitraum können Sie 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum auswählen.

    5. Sie können in bestimmte Abschnitte des Diagramms zoomen, in denen Sie Bereiche mit höherer Datenbanklast nach Abfrageausführungszeit sehen. Wenn Sie heranzoomen möchten, können Sie auf einen Teil des Diagramms klicken und ihn auswählen.

    Klicken Sie im Diagramm zur Datenbanklast auf die Schaltfläche 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 der Start- und Endzeit der Untersuchung.
    • Beobachtungen: Eine Liste mit Beobachtungen zum Problem. Dazu können beispielsweise Details zu Sperrkonflikten gehören, z. B. ein unerwartet hohes Sperrwartenverhältnis für die Abfrage.
    • Hypothesen: Eine Liste der KI-empfohlenen Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um die langsam ausgeführte Abfrage zu beheben.

Hohe Datenbanklast analysieren

Mit 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, AlloyDB der gesamte Zeitraum analysiert. Wenn Sie einen Zeitraum von mehr als 24 Stunden auswählen, werden nur die letzten 24 Stunden des Zeitraums für die Analyse verwendet.

Für die Berechnung der Baseline-Leistungsanalyse Ihrer Datenbank bezieht AlloyDB 24 Stunden eines Baseline-Zeitraums in den Analysezeitraum ein. Wenn der ausgewählte Zeitraum auf einen anderen Tag als Montag fällt, verwendet AlloyDB einen Baseline-Zeitraum von 24 Stunden vor dem ausgewählten Zeitraum. Wenn der ausgewählte Zeitraum an einem Montag beginnt, verwendet AlloyDB einen Baseline-Zeitraum, der 7 Tage vor dem ausgewählten Zeitraum liegt.

Messwertanalyse

Wenn AlloyDB mit der Analyse beginnt, wird nach signifikanten Änderungen bei den verschiedenen Messwerten gesucht, unter anderem bei den folgenden:

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

In AlloyDB werden die aggregierten Baseline-Daten für Ihre Datenbank mit den Leistungsdaten Ihres Analysezeitraums verglichen. Wenn AlloyDB eine signifikante Änderung des Schwellenwerts für einen wichtigen Messwert erkennt, wird eine mögliche Situation mit Ihrer Datenbank angezeigt. Die ermittelte Situation könnte eine Ursache für die hohe Belastung Ihrer Datenbank im ausgewählten Zeitraum sein.

Empfehlungen

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

In einigen Fällen gibt es aufgrund 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 schränkt die Antwort auf den Zeitraumfilter ein, der im Diagramm zur Instanzleistung ausgewählt ist.
Wie hoch war die CPU-Auslastung für diese Datenbankinstanz gegen 14:00 Uhr? Messwerte in Prozent für die CPU-Auslastung im Zeitintervall.

Indexempfehlungen erhalten

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

Beispiele für Prompts für Indexempfehlungen

Mit Gemini Cloud Assist können Sie sich über die Verwendung von Indexen in Ihren Datenbanken informieren. 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 Query Insights-Dashboard, um aktive Abfragen zu überwachen und bei Bedarf Prozesse mit langer Laufzeit 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 abrufen, die zu hoher Latenz oder CPU-Last führen. Gemini Cloud Assist beantwortet Fragen zur ausgewählten AlloyDB-Instanz.

Prompt Art der Antwort
Welche sind die wichtigsten Abfragen, die derzeit in meiner Datenbank ausgeführt werden? Anleitung zum Ermitteln der Abfragen mit der längsten Ausführungszeit und der ressourcenintensivsten Abfragen.

Replikationsverzögerung von Lesereplikaten beheben

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

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

  • Schreibvolumen der primären Instanz

    Bei hohen Raten von Datenänderungen in der primären Instanz können WAL-Logs schneller generiert werden, als das Replikat sie wiedergeben kann. Gemini sucht nach „bursty“ (stoßartigen) Schreibmustern, die mit Verzögerungsspitzen korrelieren.

  • Ressourcenbeschränkungen (CPU/Arbeitsspeicher)

    Die Replikationswiedergabe ist ein CPU-intensiver Prozess. Gemini analysiert, ob die Maschinenklasse des Replikats nicht ausreicht, um die aktuelle Replay-Last zu bewältigen, oder ob gleichzeitige Leseanfragen den Replay-Prozess an Ressourcen mangeln lassen.

  • Netzwerk- und Speicherleistung

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

Lesereplikat-Verzögerung untersuchen

So verwenden Sie KI-Unterstützung bei der Fehlerbehebung von Lesereplikat-Verzögerungen:

  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 Untersuchungen ansehen.
  4. Suchen Sie im Fenster Untersuchungsoptionen nach dem Abschnitt Read-Replica-Verzögerung.
  5. Optional: Wählen Sie mit dem Filter Zeitraum einen bestimmten Analysezeitraum aus, z. B. 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum.
  6. Klicken Sie auf Prüfen.

    Gemini startet eine Analyse von replikationsspezifischen Signalen, einschließlich der WAL-Generierungsraten (Write Ahead Log) und der Replay-Geschwindigkeit des Replikats. Nach Abschluss der Analyse werden im Bereich Prüfdetails die folgenden Abschnitte angezeigt:

    • Problem: Eine Zusammenfassung der Verzögerungsdauer und der aktuellen Byte- oder Zeitverzögerung zwischen dem primären und dem Replikat.
    • Beobachtungen: Bestimmte Messwerte wie eine hohe CPU-Auslastung auf dem Replikat oder Konflikte bei der Sperrung während der WAL-Wiedergabe.
    • Hypothesen: KI-empfohlene Schritte, z. B. die Optimierung von Transaktionen mit vielen Schreibvorgängen auf dem primären Server oder die Hochskalierung der Replikat-Maschinenstufe.

Beispiele für Prompts zur Lesereplikat-Verzögerung

Sie können auch Gemini Cloud Assist und eine Anfrage 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