Otimizar clusters subprovisionados

Para evitar gargalos de desempenho causados pelo alto uso de CPU ou uso da memória, use o recomendador de cluster subprovisionado do AlloyDB para PostgreSQL. O recomendador detecta clusters com alta utilização de recursos e fornece recomendações para dimensionar corretamente a configuração do cluster.

Como funciona o recomendador de cluster subprovisionado

Quando uma alta utilização de CPU ou memória for detectada, será exibida uma recomendação para aumentar o tamanho da instância afetada no cluster e reduzir o uso de CPU ou memória no pico. As recomendações são geradas diariamente.

Antes de começar

Antes de visualizar as recomendações e insights, faça o seguinte:

• Ative a API Recommender.

• Para ter as permissões de visualizar e trabalhar com insights e recomendações, verifique se você tem os papéis do Identity and Access Management (IAM) necessários.

  Tarefas	Papéis
  Ver recomendações	roles/recommender.alloydbViewer ou roles/alloydb.viewer
  Aplicar recomendações	roles/recommender.alloydbAdmin ou roles/alloydb.admin

  Consulte Conceder acesso a outros usuários para mais informações.

Listar recomendações de clusters subprovisionados

É possível listar recomendações para clusters subprovisionados usando o Google Cloud console, a CLI gcloud ou a API Recommender.

Console

Para listar recomendações sobre clusters subprovisionados, siga estas etapas:

1. No Google Cloud console, acesse a página Clusters.

   Acessar Clusters

   Para mais informações, consulte Encontrar recomendações com o Active Assist.

2. Na tabela de lista Recursos, encontre o cluster e clique em Ver problemas na coluna Problemas.

   Uma lista de problemas é exibida no painel Problemas agregados. Selecione o card de recomendação Instância principal subprovisionada.

CLI da gcloud

Para listar recomendações sobre clusters subprovisionados usando a CLI gcloud, execute o comando gcloud recommender recommendations list da seguinte maneira:

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

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• LOCATION: uma região em que os clusters estão localizados, como us-central1.

API

Para listar recomendações de clusters subprovisionados usando a API Recommender, chame o método recommendations.list da seguinte maneira:

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

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• LOCATION: uma região em que os clusters estão localizados, como us-central1.

Ver insights e recomendações detalhadas

É possível ver insights e recomendações detalhadas sobre clusters subprovisionados que exigem otimização usando o Google Cloud console, a CLI gcloud ou a API Recommender.

Console

1. No Google Cloud console, acesse a página Clusters.

   Acessar Clusters

2. Na tabela Recursos, clique em Ver problemas na coluna Problemas do cluster.

   O painel Problemas agregados aparece à direita, contendo insights e recomendações detalhadas sobre um cluster subprovisionado.

CLI da gcloud

Execute o comando gcloud recommender insights list da seguinte maneira:

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

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• LOCATION: uma região em que os clusters estão localizados, como us-central1.
• INSIGHT_SUBTYPE: define esse parâmetro com um dos seguintes valores:
  • HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION: exibe insights sobre o uso da CPU.
  • HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION: exibe insights sobre a memória.

API

Chame o método insights.list da seguinte maneira:

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

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• LOCATION: uma região em que os clusters estão localizados, por exemplo, us-central1.
• INSIGHT_SUBTYPE: define esse parâmetro com um dos seguintes valores:
  • HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION: exibe insights sobre o uso da CPU.
  • HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION: exibe insights sobre a memória.

A tabela a seguir lista os insights e as recomendações que o recomendador de clusters subprovisionados do AlloyDB para PostgreSQL pode gerar para ajudar a evitar gargalos de uso elevado da CPU e da memória e minimizar a probabilidade de eventos de falta de memória. Os subtipos estão visíveis nos resultados da gcloud e da API.

Insights	Recomendações
Com base nas tendências atuais de utilização da CPU, o cluster será sinalizado como tendo alto uso da CPU. Subtipo: HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION	Aumente o tamanho da CPU ou reduza o uso dela. Subtipo: INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE
Com base nas tendências atuais de utilização de memória, o cluster é sinalizado como tendo alto uso da memória. Subtipo: HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION	Aumente o tamanho da memória ou reduza o uso dela. Subtipo: INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE

Aplicar recomendações usando o console do Google Cloud

Avalie as recomendações com atenção e siga um destes procedimentos no console doGoogle Cloud para implementar a recomendação:

1. Clique em Editar no cluster.

2. Na janela Editar instância principal, mude para um tipo de máquina com mais vCPUs e mais memória. Não é necessário redimensionar o cluster exatamente como recomendado. Use o bom senso e o redimensionamento com base em como você pretende provisionar o cluster.

3. Clique em Atualizar instância.

   Observação: avalie com cuidado antes de atualizar o cluster. A aplicação de recomendações pode afetar seus preços.

A seguir

• Google Cloud recommenders