In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie KI-Unterstützung in AlloyDB for PostgreSQL verwenden können, um Probleme mit hoher Datenbanklast in AlloyDB zu beheben. Mit den KI-Unterstützungsfunktionen von AlloyDB und Gemini Cloud Assist können Sie Ihre Abfragen in AlloyDB untersuchen, analysieren, Empfehlungen erhalten und diese Empfehlungen schließlich umsetzen, um Ihre Abfragen zu optimieren.
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. Schließlich bietet AlloyDB Empfehlungen zur Optimierung Ihrer Datenbank, um die Leistung zu verbessern.
Hinweise
So beheben Sie eine hohe Datenbanklast mit KI-Unterstützung:
- Einschränkungen bei der KI-gestützten Fehlerbehebung
- KI‑gestützte Fehlerbehebung aktivieren In diesem Schritt wird Gemini Cloud Assist aktiviert.
Erforderliche Rollen und Berechtigungen
Informationen zu den Rollen und Berechtigungen, die für die Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast mit KI-Unterstützung erforderlich sind, finden Sie unter Mit KI überwachen und Fehler beheben.
Für Gemini Cloud Assist benötigen Sie die IAM-Rolle „Gemini Cloud Assist Investigation Owner“ (roles/geminicloudassist.investigationOwner). Weitere Informationen finden Sie unter Fehlerbehebung bei Gemini Cloud Assist-Prüfungen.
KI‑Unterstützung nutzen
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:
- Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cluster auf. Zu den Clustern
- Klicken Sie in der Liste der Cluster und Instanzen auf eine Instanz.
- 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.
- 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 Verhältnis von Sperrwarten 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 Probleme mit hoher Datenbanklast mithilfe von KI-Unterstützung im Dashboard Query Insights:
- Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cluster auf. Zu den Clustern
- Klicken Sie in der Liste der Cluster und Instanzen auf eine Instanz.
- Klicken Sie auf Query Insights, um das Dashboard Query Insights zu öffnen.
- Optional: Verwenden Sie den Filter Zeitraum, um entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum auszuwählen.
- 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.
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:
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 Analyse der Standardleistung Ihrer Datenbank bezieht AlloyDB 24 Stunden eines Standardzeitraums in den Analysezeitraum ein. Wenn der ausgewählte Zeitraum an einem anderen Tag als Montag liegt, 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 die Analyse startet, 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 des 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 kann 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.
Wenn Sie die Fehlerbehebung fortsetzen oder weitere Unterstützung bei der Systemleistung erhalten möchten, können Sie auch Gemini Cloud Assist öffnen. Weitere Informationen finden Sie unter Mit KI-Unterstützung überwachen und Fehler beheben.