プロビジョニング不足のクラスタを最適化する

このページでは、プロビジョニング不足のクラスタに関する Recommender を使用して AlloyDB for PostgreSQL クラスタのパフォーマンスを最適化する方法について説明します。この Recommender は、CPU 使用率やメモリ使用率の高いクラスタを検出し、クラスタ構成を改善するための推奨事項を提示します。

プロビジョニング不足のクラスタに関する Recommender の仕組み

CPU やメモリの高使用率状態が検出されると、クラスタ内の影響を受けるインスタンスのサイズを引き上げ、ピーク時の CPU やメモリの使用率を引き下げるための推奨事項が表示されます。推奨事項は毎日生成されます。

始める前に

推奨事項と分析情報を表示するには、事前に次の手順を行う必要があります。

• Recommender API が有効になっていることを確認します。

• 分析情報と推奨事項を表示、操作する権限を取得するには、必要な Identity and Access Management（IAM）ロールがあることを確認してください。

  タスク	ロール
  推奨事項を表示する	recommender.alloydbViewer または alloydb.viewer
  推奨事項を適用する	recommender.alloydbAdmin または alloydb.admin

  詳細については、他のユーザーにアクセス権を付与するをご覧ください。

プロビジョニング不足のクラスタに関する推奨事項のリストを表示する

プロビジョニング不足のクラスタに関する推奨事項のリストを表示するには、 Google Cloud コンソール、gcloud CLI、または Recommender API を使用します。

コンソール

プロビジョニング不足のクラスタに関する推奨事項のリストを表示する手順は次のとおりです。

1. Google Cloud コンソールで、[クラスタ] ページに移動します。

   [クラスタ] に移動

   詳細については、おすすめハブで推奨事項を確認するをご覧ください。

2. [パフォーマンス] カードで、[プロビジョニング不足のプライマリ インスタンス] をクリックします。

   [プロビジョニング不足のプライマリ インスタンス] の推奨事項が適用されるクラスタのリストが表示されます。

gcloud CLI

gcloud CLI を使用してプロビジョニング不足のクラスタに関する推奨事項のリストを表示するには、次のように gcloud recommender recommendations list コマンドを実行します。

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

次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: プロジェクト ID。
• LOCATION: クラスタが配置されているリージョン（us-central1 など）。

API

Recommendations API を使用して、プロビジョニング不足のクラスタの推奨事項のリストを表示するには、次のように recommendations.list メソッドを呼び出します。

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

次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: プロジェクト ID。
• LOCATION: クラスタが配置されているリージョン（us-central1 など）。

分析情報と詳細な推奨事項を表示する

最適化が必要なプロビジョニング不足のクラスタに関する分析情報と詳細な推奨事項を表示するには、 Google Cloud コンソール、gcloud CLI、または Recommender API を使用します。

コンソール

1. Google Cloud コンソールで、[クラスタ] ページに移動します。

   [クラスタ] に移動

2. [問題] 列でクラスタの推奨事項ボタンをクリックします。

   推奨事項のパネルが表示されます。このパネルには、プロビジョニング不足のクラスタに関する分析情報と詳細な推奨事項が含まれています。

gcloud CLI

次のように gcloud recommender insights list コマンドを実行します。

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

次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: プロジェクト ID。
• LOCATION: クラスタが配置されているリージョン（us-central1 など）。
• INSIGHT_SUBTYPE: このパラメータを次のいずれかに設定します。
  • HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION: CPU 使用率に関する分析情報を表示します。
  • HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION: メモリに関する分析情報を表示します。

API

次のように insights.list メソッドを呼び出します。

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

次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: プロジェクト ID。
• LOCATION : クラスタが配置されているリージョン（us-central1 など）。
• INSIGHT_SUBTYPE: このパラメータを次のいずれかに設定します。
  • HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION: CPU 使用率に関する分析情報を表示します。
  • HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION: メモリに関する分析情報を表示します。

次の表に、AlloyDB for PostgreSQL のプロビジョニング不足のクラスタに対して Recommender が生成する可能性のある分析情報と推奨事項を示します。これらは、CPU やメモリの高使用率に起因するボトルネックを回避し、メモリ不足イベントの発生可能性を最小限に抑えるのに役立ちます。サブタイプは、gcloud と API の結果に表示されます。

分析情報	推奨事項
現在の CPU 使用率の傾向に基づいて、クラスタの CPU 使用率が高いというフラグが付けられます。 サブタイプ: HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION	CPU サイズを引き上げるか、CPU 使用率を低減します。 サブタイプ: INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE
現在のメモリ使用率の傾向に基づいて、クラスタのメモリ使用量が高いというフラグが付けられます。 サブタイプ: HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION	メモリサイズを引き上げるか、メモリ使用率を低減します。 サブタイプ: INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE

Google Cloud コンソールを使用して推奨事項を適用する

推奨事項を慎重に評価し、Google Cloud コンソールで次の操作を行い、推奨事項を実装します。

1. クラスタの [編集] をクリックします。

2. [プライマリ インスタンスを編集] ウィンドウで、vCPU 数とメモリ容量の多いマシンタイプに切り替えます。クラスタのサイズを推奨事項とまったく同じに適正化する必要はありません。クラスタのプロビジョニング方法に基づいて、ご自身が判断された内容でサイズ変更を行います。

3. [インスタンスを更新] をクリックします。

   注: インスタンスを更新する前に、慎重に評価する必要があります。推奨事項を適用すると、料金に影響する可能性があります。

次のステップ

• Google Cloud Recommender