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AI アシスタンスを活用したパフォーマンスの問題の調査

で確認できます。

このドキュメントでは、AI アシスタンスを使用して Bigtable リソースのパフォーマンスの異常を調査する方法について説明します。Bigtable と Gemini Cloud Assist の AI を活用したトラブルシューティングツールを使用して、パフォーマンスの異常を調査できます。

始める前に

Gemini Cloud Assist を設定した後、サービスが反映されるまでに数分かかることがあります。伝播が完了してから、Bigtable で AI を活用したトラブルシューティングを有効にします。

Gemini Cloud Assist を使用してモニタリングとトラブルシューティングを行うために必要な権限を取得するには、プロジェクトに対する次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。

モニタリングダッシュボードと指標を表示する: モニタリング閲覧者（roles/monitoring.viewer）
Bigtable データを読み取る: Bigtable 閲覧者（roles/bigtable.reader）
データベースのパフォーマンスの問題を表示する: データベース分析情報閲覧者（roles/databaseinsights.viewer）
Gemini Cloud Assist の調査を使用する: Gemini Cloud Assist Investigation オーナー（roles/geminicloudassist.investigationOwner）

必要な権限は、カスタムロールや他の事前定義ロールから取得することもできます。

Gemini Cloud Assist の調査を使用するために必要なロールと権限の詳細については、Gemini Cloud Assist の調査を使用した問題のトラブルシューティングをご覧ください。

Bigtable で Gemini Cloud Assist を使用する手順は次のとおりです。

CPU 使用率やレイテンシなどの指標の急増や増加が見られた場合は、調査を使用して根本原因を特定できます。このプロセスでは、Gemini Cloud Assist の AI アシスタンスを使用して、クラスタのパフォーマンスデータを分析し、実用的な推奨事項を提供します。

Google Cloud コンソールで Bigtable インスタンスのリストを開きます。

インスタンスのリストを開く

[インスタンス] ページにインスタンスのリストが表示されます。
インスタンスを開くには、インスタンス名をクリックします。
ナビゲーションメニューで [システム分析情報] をクリックします。
データベースの負荷のトラブルシューティングを行うには、[調査を探索] をクリックします。

[調査オプション] ペインが開きます。
[クラスタ] フィールドで、調査を表示するクラスタを選択します。
時間フィルタのリストから、調査の期間を選択するか、フィルタのカスタムの日時を指定します。
[調査] をクリックします。
数分後、[調査の概要] ペインが開き、次のセクションが表示されます。
- 問題: 調査中の問題の説明。調査の開始時間と終了時間も含まれます。
- 検出結果: 問題に関する観察結果のリスト。たとえば、チャネルプールサイズが正しくないなど、クライアントの構成ミスに関する詳細情報が含まれることがあります。
- 仮説: 異常に対処するために AI が推奨するアクションのリスト。

調査を開始すると、Gemini Cloud Assist は選択した期間のパフォーマンスデータを分析します。ベースラインの集計データと次の指標を比較します。

Gemini Cloud Assist が分析を完了して重大な変更を検出すると、調査で考えられる根本原因が特定され、問題の解決に役立つ実行可能な分析情報が [調査の詳細] ペインの [仮説] セクションに表示されます。

場合によっては、分析結果に基づいた推奨事項が得られないこともあります。