מעקב ופתרון בעיות בעזרת AI

אתם יכולים להשתמש בכלים מבוססי-AI כדי למצוא ולתקן את הגורמים לשאילתות איטיות, לעומס גבוה על מסד הנתונים ולעיכוב בקריאת רפליקה במכונות של AlloyDB ל-PostgreSQL. כשמפעילים את פתרון הבעיות בעזרת AI, ‏AlloyDB מזהה חריגות בביצועי השאילתות ובעומס על מסד הנתונים, מנתח את הראיות ומספק המלצות שיעזרו לכם לשפר את הביצועים. אתם יכולים גם להשתמש ב-Gemini Cloud Assist כדי לשאול שאלות בשפה טבעית על השאילתות, האינדקסים וביצועי המערכת.

מגבלות

אלה המגבלות שחלות על פתרון בעיות בעזרת AI ב-AlloyDB:

  • פתרון בעיות בעזרת AI מספק תובנות חשובות על סמך הגדרות סטנדרטיות של PostgreSQL. בגלל הארכיטקטורה הייחודית של AlloyDB, כולל האחסון המבוזר, המטמון, המנוע מבוסס-העמודות והתהליכים ברקע שעברו אופטימיזציה, יכול להיות שחלק מהבדיקות וההמלצות יהיו שונות ממדדי הביצועים בפועל של AlloyDB. מומלץ להתייחס להמלצות לפתרון בעיות בעזרת AI כנקודות התחלה, ולעיין במסמכי התיעוד של AlloyDB כדי לקבל הנחיות סופיות.
  • פתרון בעיות בעזרת AI לא נתמך בהגדרות הבאות של AlloyDB:

לפני שמתחילים

מוודאים ש-Gemini Cloud Assist מוגדר בחשבון המשתמש ובפרויקט ב- Google Cloud .

אחרי שמגדירים את Gemini Cloud Assist, יכול להיות שיעברו כמה דקות עד שהשירות יופץ. לפני שמפעילים את פתרון הבעיות בעזרת AI ב-AlloyDB, צריך לחכות שההפצה תסתיים.

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 המכונה של AlloyDB:

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

התפקידים המוגדרים מראש האלה כוללים את ההרשאות שנדרשות כדי להשתמש בפתרון בעיות בעזרת AI. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש בפתרון בעיות בעזרת AI, צריך את ההרשאות הבאות:

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

יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.

למידע נוסף על התפקידים וההרשאות שנדרשים כדי להשתמש ב-Gemini Cloud Assist Investigations, קראו את המאמר פתרון בעיות באמצעות Gemini Cloud Assist Investigations.

הפעלת פתרון בעיות בעזרת AI

כשמפעילים את פתרון הבעיות בעזרת AI במכונה של AlloyDB, המערכת יכולה לנתח את הביצועים של מסדי הנתונים ולזהות חריגות בהרצת השאילתות. כשמערכת AlloyDB מזהה חריגות בביצועי השאילתות או עומס גבוה על המערכת, פתרון הבעיות בעזרת AI עוזר לכם לנתח את המצב באמצעות ראיות ומספק המלצות.

כדי להפעיל את פתרון הבעיות בעזרת AI במכונה של AlloyDB:

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .

    כניסה לדף Clusters

  2. ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.

  3. לוחצים על Query insights.

  4. לוחצים על הפעלה או על עריכת ההגדרות.

  5. בכרטיסייה Edit query insights settings, בוחרים באפשרות Enable advanced query insights features for AlloyDB.

    כברירת מחדל, התיבה פתרון בעיות בעזרת AI מסומנת.

  6. לוחצים על Save.

  7. כדי לקבל את התוצאות הכי טובות, מומלץ לחכות 24 שעות אחרי שמפעילים את פתרון הבעיות בעזרת AI במסוף Google Cloud , כדי לאפשר ל-AlloyDB ליצור בסיס של הביצועים הממוצעים של המכונה, מסד הנתונים והשאילתות.

איך משפרים את ביצועי השאילתות באמצעות תובנות מתקדמות לגבי שאילתות

פתיחת Gemini Cloud Assist

כדי להשתמש ב-Gemini Cloud Assist עם AlloyDB:

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .
    2. כניסה לדף Clusters
  2. ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
  3. לוחצים על Query insights.
  4. כדי לפתוח את החלונית של Cloud Assist, לוחצים על Open or close Gemini Cloud Assist chat.
  5. בחלונית Cloud Assist, כותבים 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 מבוססת-AI לפתרון בעיות של שאילתות איטיות, נכנסים למסוף Google Cloud ועוברים למרכז הבקרה Query insights של מכונת AlloyDB.

טבלת השאילתות המובילות

כדי להתחיל לפתור בעיות של שאילתות איטיות בעזרת AI, בקטע Top queries table בלוח הבקרה Query insights:

בעזרת AlloyDB אתם יכולים לזהות אילו שאילתות פועלות לאט יותר מהממוצע במהלך תקופת זיהוי ספציפית. אחרי שבוחרים טווח תאריכים בלוח הבקרה Query insights, המערכת של AlloyDB בודקת אם יש שאילתות שפועלות לאט יותר מהממוצע, באמצעות תקופת זיהוי של 24 שעות לפני סוף טווח התאריכים שנבחר.

כשמשנים את מסנן טווח התאריכים של התרשים Database load, או כל מסנן אחר כמו מסד נתונים או משתמש, מערכת AlloyDB מרעננת את הטבלה Top queries ומפעילה מחדש את זיהוי אנומליות על סמך רשימת השאילתות החדשה ותקופת הזמן המעודכנת לזיהוי.

כשמזוהה חריגה ב-AlloyDB:

  • ‫AlloyDB מבצע ניתוח ביצועים בסיסי של השאילתה.

  • לכל שאילתה שמופיעה בטבלה יש סמל Investigate או סמל Warning warning_spark שמוצג ליד הערך Avg execution time (ms) של השאילתה.

אם שאילתה פועלת לאט מהצפוי, מופיע סמל אזהרה warning_spark. כשלוחצים על אחד מהסמלים, Gemini Cloud Assist עוזר לנתח את הרצת השאילתה ומציע תצפיות לגבי הגורמים האפשריים לבעיה. על סמך התצפיות האלה, Gemini Cloud Assist יוצר השערה שיכולה לעזור לכם לטפל בבעיה.

כדי לפתור בעיות בשאילתות איטיות בטבלה Top queries בלוח הבקרה Query insights:

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .
    2. כניסה לדף Clusters
  2. ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
  3. לוחצים על Query Insights.
  4. בתרשים Executed queries, משתמשים במסנן Time range כדי לבחור טווח תאריכים: שעה, 6 שעות, יום, 7 ימים, 30 ימים או טווח בהתאמה אישית.
  5. בטבלה Top queries, בכרטיסייה Queries, בודקים את רשימת השאילתות של מסד הנתונים.
  6. אם מופיע סמל אזהרה warning_spark ליד הערך Avg execution time (ms) של השאילתה, סימן ש-AlloyDB זיהה חריגה בביצועי השאילתה. ‫AlloyDB בודק אם יש חריגות בפרק הזמן של 24 שעות שמתרחש לפני סוף טווח הזמן שבחרתם.
  7. לוחצים על סמל האזהרה warning_spark.
  8. בתיבת הדו-שיח Query is slower than usual, לוחצים על New Investigation כדי להתחיל לפתור בעיות בעזרת AI מ-Gemini Cloud Assist. אחרי כשתי דקות, החלונית Investigation details נפתחת עם הקטעים הבאים:
    • הבעיה. תיאור של הבעיה שנבדקת, כולל שעת ההתחלה והסיום של הבדיקה.
    • תצפיות. רשימה של תצפיות לגבי הבעיה. לדוגמה, הן יכולות לכלול פרטים על תחרות על נעילה, כמו יחס המתנה לנעילה ארוך מהצפוי בשאילתה.
    • השערות. רשימה של פעולות מומלצות על ידי AI כדי לטפל בשאילתה שפועלת לאט.

  9. כדי לראות את כל החקירות שמשויכות לשאילתה, בתיבת הדו-שיח Query is slower than usual לוחצים על View all investigations. נפתח הדף Gemini Cloud Assist, שבו אפשר לראות את כל החקירות שפועלות כרגע ואת אלה שהסתיימו. אפשר לסנן את הדף לפי פרויקט או תווית, למשל, כדי למצוא את החקירה הספציפית שאתם צריכים.

    לחלופין, כדי לראות את כל החקירות הקודמות, לוחצים על סמל ההתראות ובוחרים התראה שמשויכת לחקירה כלשהי כדי לפתוח את הדף Gemini Cloud Assist.

  10. לחלופין, אם אתם רוצים לבדוק את זמן האחזור של שאילתה כלשהי, בצעו את השלבים הבאים:
    1. מזהים את השאילתה הספציפית שרוצים לבדוק.
    2. בעמודה Actions, לוחצים על הסמל Actions שמשויך לשאילתה.
    3. בתפריט, לוחצים על Investigate latency כדי להריץ חקירה ב-Gemini Cloud Assist.

פרטי שאילתה

אתם יכולים גם לפתור בעיות של שאילתות איטיות בעזרת AI בדף Query details.

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .
    2. כניסה לדף Clusters
  2. ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
  3. לוחצים על Query insights כדי לפתוח את לוח הבקרה של Query insights.
  4. בלוח הבקרה Query insights, לוחצים על השאילתה שרוצים להציג ב-Top queries. מופיע הדף Query details.
  5. אופציונלי: משתמשים במסנן טווח תאריכים כדי לבחור טווח זמן של שעה, 6 שעות, יום, 7 ימים, 30 ימים או טווח בהתאמה אישית. כשמשנים את המסנן טווח תאריכים בדף Query details, המערכת של AlloyDB מריצה מחדש את זיהוי האנומליות.
  6. אם AlloyDB לא מזהה חריגה בשאילתה, עדיין אפשר להריץ ניתוח של השאילתה בלחיצה על הכפתור Investigate בכרטיס Query latency.

ניתוח זמן האחזור של שאילתות

בעזרת הכלים מבוססי ה-AI אתם יכולים לנתח את פרטי זמן האחזור של השאילתות ולפתור בעיות.

תקופת הניתוח

תקופת הניתוח מורכבת מ-24 השעות שלפני סוף טווח התאריכים שבחרתם בתרשים Database load בלוח הבקרה Query insights או בדף Query details. ‫AlloyDB משתמש בתקופה הזו כדי להשוות בין מדדי הבסיס לבין המדדים שנשלפו במהלך התקופה של החריגה.

בדף Query details, אם AlloyDB זיהה חריגה בשאילתה, אחרי שבוחרים את השאילתה ממרכז הבקרה Query insights, ‏AlloyDB מבצע ניתוח של ביצועי השאילתה ביחס לקו בסיס, באמצעות נתונים מ-24 השעות האחרונות מסיום החריגה. אם AlloyDB לא זיהה חריגה בשאילתה והוא מפעיל שוב את זיהוי אנומליות בשאילתה, אז AlloyDB משתמש ב-48 שעות לפני סוף טווח תאריכים שנבחר כקו הבסיס של הביצועים לתקופת הניתוח.

תקופת החריגה שזוהתה

תקופת החריגה שזוהתה מייצגת תקופה שבה AlloyDB מוצא שינוי חריג בביצועי השאילתות. ‫AlloyDB משתמש בביצועים הבסיסיים שנמדדו לשאילתה במהלך תקופת הניתוח.

אם המערכת מזהה כמה חריגות בשאילתה בפרק זמן מסוים, היא משתמשת בחריגה האחרונה שזוהתה.

דוגמאות להנחיות בנושא ביצועי שאילתות

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 המכונה ומסד הנתונים שנבחרו ב-AlloyDB.

פרומפט סוג התשובה
מהן השאילתות המובילות לפי זמן אחזור במסד הנתונים שלי?
    סיכומים של שאילתות ממוינות לפי זמן אחזור. ‫Gemini מגדיר את התשובה לפי מסנן טווח התאריכים שנבחר בתרשים העומס של מסד הנתונים ב-Query Insights.
מהי השאילתה האיטית ביותר במכונה הזו של מסד הנתונים? הנחיות לזיהוי השאילתה האיטית ביותר לפי זמן אחזור.

פתרון בעיות שקשורות לעומס גבוה על מסד הנתונים

בעזרת מרכז הבקרה Query Insights במסוף Google Cloud , אתם יכולים לנתח את מסד הנתונים ולפתור בעיות באירועים שבהם המערכת חווה עומס גבוה מהממוצע על מסד הנתונים. כדי לחשב את העומס הצפוי על מסד הנתונים, המערכת של AlloyDB משתמשת בנתונים שנאספו ב-24 השעות שלפני טווח הזמן שבחרתם. אתם יכולים לבדוק את הסיבות לאירועי העומס הגבוהים יותר ולנתח את הראיות שמאחורי הביצועים המופחתים. בנוסף, AlloyDB מספק המלצות לאופטימיזציה של מסד הנתונים כדי לשפר את הביצועים.

כדי להשתמש בכלים מבוססי-AI לפתרון בעיות של עומס גבוה במסד הנתונים, נכנסים לדף Instance Overview או ללוח הבקרה Query insights במסוף Google Cloud .

דף הסקירה הכללית של המכונה

כדי לפתור בעיות של עומס גבוה על מסד הנתונים באמצעות כלים מבוססי-AI בדף Instance overview:

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .
    2. כניסה לדף Clusters
  2. ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
  3. בדף Overview, בתפריט Chart בוחרים מדד למסד הנתונים. אפשר לבחור כל מדד, למשל CPU utilization.
  4. אופציונלי: כדי לבחור תקופת ניתוח ספציפית, משתמשים במסנן Time range ובוחרים שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים, 30 ימים או טווח בהתאמה אישית.

    אפשר להגדיל את התצוגה של קטעים ספציפיים בתרשים שבהם יש עומס גבוה, כדי לנתח אותם. לדוגמה, באזור עם עומס גבוה, רמות ניצול המעבד (CPU) עשויות להיות קרובות יותר ל-100%. כדי להגדיל את התצוגה, אפשר ללחוץ על חלק מהתרשים ולבחור אותו.

    לוחצים על הכפתור Investigate performance כדי להתחיל לפתור את הבעיה של עומס גבוה על מסד הנתונים בעזרת Gemini Cloud Assist.

    אחרי כשתי דקות, החלונית Investigation details נפתחת עם החלקים הבאים:

    • הבעיה. תיאור של הבעיה שנבדקת, כולל שעת ההתחלה והסיום של הבדיקה.
    • תצפיות. רשימה של תצפיות לגבי הבעיה. לדוגמה, הם יכולים לכלול פרטים על תחרות על נעילות, כמו יחס המתנה לנעילה ארוך מהצפוי בשאילתה.
    • השערות. רשימה של פעולות מומלצות על ידי AI כדי לטפל בשאילתה שפועלת לאט.

מרכז הבקרה של Query Insights

כדי לפתור בעיות של עומס גבוה על מסד הנתונים בעזרת AI בלוח הבקרה Query insights:

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .
    2. כניסה לדף Clusters
  2. ברשימת האשכולות והמכונות, לוחצים על מכונה.
  3. לוחצים על Query insights כדי לפתוח את לוח הבקרה של Query insights.
  4. אופציונלי: משתמשים במסנן טווח תאריכים כדי לבחור טווח של שעה, 6 שעות, יום, 7 ימים, 30 ימים או טווח בהתאמה אישית.

    5. אפשר להגדיל חלקים ספציפיים בתרשים שבהם מבחינים באזורים של עומס גבוה יותר על מסד הנתונים לפי זמן הביצוע של השאילתה. כדי להגדיל את התצוגה, אפשר ללחוץ על חלק מהתרשים ולבחור אותו.

    בתרשים העומס על מסד הנתונים, לוחצים על הכפתור Investigate performance כדי להתחיל לפתור את הבעיה של עומס גבוה על מסד הנתונים בעזרת AI מ-Gemini Cloud Assist.

    אחרי כשתי דקות, החלונית Investigation details נפתחת עם החלקים הבאים:

    • הבעיה. תיאור של הבעיה שנבדקת, כולל שעת ההתחלה והסיום של הבדיקה.
    • תצפיות. רשימה של תצפיות לגבי הבעיה. לדוגמה, הם יכולים לכלול פרטים על תחרות על נעילות, כמו יחס המתנה לנעילה ארוך מהצפוי בשאילתה.
    • השערות. רשימה של פעולות מומלצות על ידי AI כדי לטפל בשאילתה שפועלת לאט.

ניתוח עומס גבוה במסד הנתונים

בעזרת AI, אתם יכולים לנתח את פרטי העומס על מסד הנתונים ולפתור בעיות.

תקופת הניתוח

‫AlloyDB מנתח את מסד הנתונים לפי התקופה שבחרתם בתרשים העומס של מסד הנתונים, ממרכז הבקרה Query Insights או מהדף Instance overview. אם בוחרים תקופה של פחות מ-24 שעות, המערכת מנתחת את כל התקופה. אם בוחרים תקופה של יותר מ-24 שעות, המערכת של AlloyDB בוחרת רק את 24 השעות האחרונות של התקופה לניתוח.

כדי לחשב את ניתוח הביצועים הבסיסי של מסד הנתונים, AlloyDB כולל 24 שעות של תקופת זמן בסיסית בתקופת הזמן של הניתוח. אם התקופה שבחרתם היא ביום אחר, AlloyDB משתמש בתקופת בסיס של 24 השעות שלפני התקופה שבחרתם. אם פרק הזמן שבחרתם חל ביום שני, AlloyDB משתמש בפרק זמן בסיסי של היום השביעי לפני פרק הזמן שבחרתם.

ניתוח מדדים

כשהניתוח מתחיל, המערכת בודקת אם יש שינויים משמעותיים במדדים השונים, כולל, בין היתר:

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

‫AlloyDB משווה בין הנתונים הנצברים של מסד הנתונים לבין נתוני הביצועים בחלון הזמן של הניתוח. אם AlloyDB מזהה שינוי משמעותי בסף של מדד חשוב, הוא מציין מצב אפשרי במסד הנתונים. יכול להיות שהמצב שזוהה מסביר את שורש הבעיה שגורמת לעומס הגבוה על מסד הנתונים בתקופה שנבחרה.

המלצות

כשהניתוח של Gemini Cloud Assist מסתיים, בקטע Hypotheses בחלונית Investigation details מופיעות תובנות פרקטיות שיעזרו לכם לפתור את הבעיה.

במצבים מסוימים, יכול להיות שלא תהיה המלצה על סמך הניתוח.

דוגמאות להנחיות בנושא 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 המכונה שנבחרה ב-AlloyDB.

פרומפט סוג התשובה
כמה רשומות של יומן שגיאות יש למכונה הזו של מסד הנתונים ב-7 הימים האחרונים?
  • סיכום של רשומות ביומן שמקובצות לפי סוג החומרה שלהן. ‫Gemini מצמצם את התשובה לפי מסנן טווח התאריכים שנבחר בתרשים הביצועים של המכונה.
  • הנחיות לזיהוי שאילתות ומיון שלהן לפי זמן אחזור.
מה היה ניצול המעבד (CPU) של המכונה הזו של מסד הנתונים בסביבות השעה 14:00 היום? תוצאות המדדים בטווח האחוזים של ניצול ה-CPU בתוך מרווח הזמן.

קבלת המלצות לאינדקסים

אתם יכולים לקבל המלצות לאינדקסים מ-AlloyDB בתובנות לגבי שאילתות. מידע נוסף זמין במאמר סקירה כללית על Index advisor.

דוגמאות להנחיות להמלצות על אינדקסים

אתם יכולים להיעזר ב-Gemini Cloud Assist כדי לקבל מידע נוסף על השימוש באינדקסים במסדי הנתונים שלכם. ‫Gemini Cloud Assist עונה על שאלות לגבי מכונת AlloyDB שנבחרה.

פרומפט סוג התשובה
הצגת המלצות לאינדקסים של שאילתות שהופעלו ב-7 הימים האחרונים. הנחיות לגבי סוגי השאילתות שאינדקס יכול להועיל להן.

מעקב אחרי שאילתות פעילות

משתמשים בלוח הבקרה Query insights כדי לעקוב אחרי שאילתות פעילות, ואם צריך, מסיימים תהליכים שפועלים במשך זמן רב. מידע נוסף זמין במאמר מעקב אחרי שאילתות פעילות.

דוגמאות להנחיות לשאילתות פעילות

אתם יכולים להיעזר ב-Gemini Cloud Assist כדי לקבל מידע נוסף על שאילתות שגורמות לעומס גבוה על המעבד או לזמן אחזור ארוך. ‫Gemini Cloud Assist עונה על שאלות לגבי מכונת AlloyDB שנבחרה.

פרומפט סוג התשובה
מהן השאילתות המובילות שפועלות כרגע במסד הנתונים שלי? הנחיות למציאת השאילתות שפועלות הכי הרבה זמן וצורכות הכי הרבה משאבים.

פתרון בעיות שקשורות לעיכוב ברפליקה לקריאה בלבד

אתם יכולים לנתח את זמן האחזור של השכפול באמצעות Gemini Cloud Assist או באמצעות לוח הבקרה Overview במסוף Google Cloud .

כדי להבין למה רפליקה לקריאה בלבד מפגרת אחרי מכונה ראשית, העוזר הדיגיטלי בודק את הגורמים הבאים:

  • נפח הכתיבה של המכונה הראשית

    שיעורים גבוהים של שינוי נתונים במכונה הראשית יכולים ליצור יומני WAL מהר יותר מהקצב שבו הרפליקה יכולה להפעיל אותם מחדש. ‫Gemini בודק אם יש דפוסי כתיבה "מתפרצים" שקשורים לעליות חדות בזמן האחזור.

  • אילוצי משאבים (מעבד/זיכרון)

    הפעלה מחדש של שכפול היא תהליך שדורש הרבה משאבי מעבד (CPU). ‫Gemini מנתח אם רמת המכונה של הרפליקה לא מספיקה כדי לטפל בעומס ההפעלה מחדש הנוכחי, או אם שאילתות קריאה בו-זמניות מונעות ממשאבים להגיע לתהליך ההפעלה מחדש.

  • ביצועי 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.

איך בודקים את זמן האחזור של עותק לקריאה בלבד

כדי להשתמש בעזרה מבוססת-AI לפתרון בעיות שקשורות להשהיה של עותק לקריאה בלבד, פועלים לפי השלבים הבאים:

  1. נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .
    2. כניסה לדף Clusters
  2. עוברים אל תובנות מערכת. בתפריט Instance, בוחרים את הרפליקה לקריאה בלבד.
  3. בחלונית Resolve database issues with AI-assisted troubleshooting, לוחצים על Explore investigations.
  4. בחלון Investigation options, מחפשים את הקטע Read replica lag.
  5. אופציונלי: בוחרים טווח תאריכים ספציפי לניתוח באמצעות המסנן Time range, שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים או טווח מותאם אישית.
  6. לוחצים על חקירה.

    ‫Gemini מתחיל לנתח אותות ספציפיים לרפליקציה, כולל קצבי יצירת WAL (כתיבה מראש ביומן) ומהירות ההפעלה מחדש של הרפליקה. אחרי שהניתוח מסתיים, בחלונית Investigation details מופיעים הקטעים הבאים:

    • הבעיה: סיכום של משך ההשהיה ו "השהיית הבייטים" או "השהיית הזמן" הנוכחית בין הרפליקה הראשית לבין הרפליקה המשנית.
    • תצפיות: מדדים ספציפיים כמו ניצול גבוה של המעבד (CPU) ברפליקה או תחרות על נעילה במהלך הפעלה מחדש של WAL.
    • השערות: שלבים שמומלצים על ידי AI, כמו אופטימיזציה של טרנזקציות כתיבה כבדות במכונה הראשית או שדרוג של רמת המכונה של הרפליקה.

דוגמאות להנחיות לגבי השהיה של עותק לקריאה בלבד

אתם יכולים גם להשתמש ב-Gemini Cloud Assist ובשאילתה בשפה טבעית כדי לפתור בעיות של השהיה בין העותק לקריאה בלבד לבין המכונה הראשית.

פרומפט סוג התשובה
למה יש עיכוב כל כך גדול ברפליקה לקריאה בלבד ב-AlloyDB? הנחיות להפחתת השהיית הרפליקה על ידי כוונון מסד הנתונים או הגדרת האשכול.

המאמרים הבאים