במאמר הזה נסביר איך לתכנן ולעצב את תשתית המחשוב באמצעות הנחיות ל-Compute Advisor, ממשק מבוסס-AI שמבוסס על Gemini. מידע נוסף על הרכיבים שצריך להגדיר לפני שיוצרים מכונת חישוב או במהלך היצירה שלה זמין במאמר סקירה כללית על יצירת מכונות של Compute Engine.
בעזרת Compute Advisor תוכלו להעריך את האפשרויות של החומרה, לחשב את עלויות הפריסה ולראות את ההגדרות המומלצות למכונות הווירטואליות שלכם ב-Compute Engine. כדי להתאים את ההמלצות, Compute Advisor מעריך את פרויקטGoogle Cloud שלכם על ידי בדיקת מגבלות המכסה, ההזמנות הקיימות, ההנחות תמורת התחייבות לשימוש (CUD), האזור ואזור הזמינות שמוגדרים כברירת מחדל ואילוצים לגבי מיקום המשאבים. בעזרת Compute Advisor, תוכלו להגיע להגדרה אופטימלית של עומס העבודה לפני שתיצרו או תשנו מכונת חישוב.
מגבלות
כשמזינים הנחיה ל-Compute Advisor ב Google Cloud מסוף, אי אפשר ליצור, לשנות או למחוק משאבים באופן ישיר.
לפני שמתחילים
כשמשתמשים במסוף Google Cloud כדי לגשת לשירותים Google Cloud ולממשקי API, לא צריך להגדיר אימות.
התפקידים הנדרשים
כדי לקבל את ההרשאות שנדרשות לגישה ל-Gemini ולשימוש בו, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקיד ה-IAM Compute Viewer (roles/compute.viewer) בפרויקט.
כדי לקרוא הסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.
זהו תפקיד שמוגדר מראש וכולל את ההרשאות שנדרשות כדי לגשת ל-Gemini ולתת לו הנחיות. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:
ההרשאות הנדרשות
כדי לגשת ל-Gemini ולתת לו הנחיות, צריך את ההרשאות הבאות:
-
כדי לראות רשימה של מופעים:
compute.instances.list
יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.
גישה ל-Compute Advisor במסוף Google Cloud
כדי לגשת ל-Compute Advisor במסוף Google Cloud :
במסוף Google Cloud , נכנסים לדף Overview.
בקטע תכנון התשתית באמצעות הכלי Compute Advisor, אפשר לראות את הפרטים הבאים:
רכיבי ממשק המשתמש שמוצגים בצילום המסך שלמעלה הם:
כרטיסי הנחיות לפעולה מהירה: קבוצה של כרטיסים שכל אחד מהם מכיל הנחיה לדוגמה. אם לוחצים על כרטיס, Google Cloud הקונסולה מאכלסת אוטומטית את תיבת הפרומפט עם ההנחיה לדוגמה.
תיבת פרומפט: בשדה הזה אפשר להזין ולשלוח פרומפטים. כדי לשלוח הנחיה, לוחצים על שליחת הנחיה.
הצגת שיחות קודמות: התכונה הזו מאפשרת לכם לראות את הפרטים של שיחה קודמת ולהמשיך אותה, או למחוק שיחות אם אין לכם יותר צורך בהן.
חלונית צדדית של היסטוריית השיחות: מציגה את הצ'אטים מהזמן האחרון. החלונית הזו מוצגת רק אחרי שמתחילים להזין הנחיות בדף סקירה כללית. אפשר לבצע פעולות בחלונית הזו באופן הבא:
כדי להתחיל שיחה חדשה, לוחצים על צ'אט חדש.
כדי להמשיך שיחה מהזמן האחרון, לוחצים על השיחה בקטע שיחות מהזמן האחרון.
כדי לראות רשימה של כל השיחות, לוחצים על הצגת הכול. בדף ההיסטוריה שלי אפשר לראות את הפרטים של שיחות קודמות, להמשיך אותן או למחוק אותן אם הן כבר לא נחוצות.
הנחיה של Compute Advisor
אחרי ששולחים הנחיה, הכלי Compute Advisor מתחיל ליצור תגובה. מוצגת חלונית ובמסוף Google Cloud מוצגת התשובה להנחיה בחלונית, כמו בצילום המסך הבא:
בהתאם להנחיה, חלונית התגובה כוללת את הרכיבים הבאים:
התאמה להקשר: הכלי Compute Advisor מעריך באופן אוטומטי את ההקשר של הפרויקט כדי לספק המלצות מותאמות אישית, כולל מגבלות מכסה, הזמנות קיימות, הנחות על שימוש מתמשך, האזור ואזור הזמינות שמוגדרים כברירת מחדל, ומגבלות על מיקום המשאבים.
קטעי קוד אינטראקטיביים: Compute Advisor יוצר פקודות gcloud, שיטות API בארכיטקטורת REST או משאבי Terraform. אפשר להעתיק ולהדביק את קטעי הקוד האלה או להריץ אותם ב-Cloud Shell.
אזור עבודה חזותי: הכלי Compute Advisor מארגן את ההמלצות בטבלאות מובנות ובהשוואות זו לצד זו. התצוגה הזו עוזרת לכם להעריך את תכונות המוצר ואת הגישות הארכיטקטוניות. הוא גם מספק תוכנית הטמעה לתרחיש לדוגמה שלכם.
בקטעים הבאים מפורטות שיטות מומלצות לכתיבת הנחיות, ומוצגות הנחיות לדוגמה שאפשר להשתמש בהן לפני שיוצרים או משנים מכונת חישוב.
שיטות מומלצות לכתיבת פרומפטים
כדי לקבל המלצות מדויקות ושימושיות מ-Compute Advisor, מומלץ לבנות את ההנחיות באותו אופן שבו בונים בלוק קוד. הגישה הזו מנחה את ה-AI הגנרטיבי באמצעות הצהרות ברורות על פרמטרים, הגדרות תפקידים, הוראות ספציפיות ופורמטים מפורשים של פלט.
כשמזינים הנחיה ל-Compute Advisor, כדאי לפעול לפי השיטות המומלצות הבאות:
מתמקדים בתכנון ובעיצוב: אנחנו ממליצים לא להשתמש ב-Compute Advisor כדי לפתור שגיאות שקשורות למופע של מחשוב. כדי לפתור את השגיאות האלה, אפשר לעיין במאמר פתרון בעיות ביצירה, בעדכון ובמחיקה של מכונות וירטואליות.
מציינים פרסונה או תפקיד: מגדירים תפקיד או פרסונה לטירגוט, כמו אדמין IT, חוקר AI או מהנדס פלטפורמה, כדי ש-Compute Advisor יאמץ אותם. הגישה הזו מכתיבה את הטון, העומק ורמת המומחיות של ההמלצות שמתקבלות.
נותנים הוראות מפורטות וממוספרות: מחלקים את המטרה לשאלות או למשימות קונקרטיות ומפורטות. הגישה הזו מארגנת את תהליך הנימוקים של Compute Advisor ועוזרת לוודא ש-Compute Advisor עונה על כל הדרישות שלכם.
הגדרת פורמט פלט ספציפי: מציינים במפורש איך רוצים שההמלצה תהיה מפורמטת, למשל הסבר מפורט, טבלת השוואה בפורמט Markdown או בלוק קוד gcloud מוכן לשימוש.
שימוש בהארקה אוטומטית של ההקשר: לא צריך לכלול בהנחיה את אזור ברירת המחדל, את האזורים, את המכסות הזמינות, את הנחות השימוש המחייב או את מגבלות המיקום של המשאבים. הכלי Compute Advisor יכול לגשת למידע הזה בפרויקט Google Cloud .
לשפר את העיצובים באופן איטרטיבי: אתם יכולים לשנות או להרחיב את התשובה שנוצרה על ידי Compute Advisor באמצעות שליחת הנחיות חדשות. לדוגמה, אתם יכולים לבקש מהעוזר הדיגיטלי להוסיף המלצות לגבי רשת לתוכנית הפריסה שלכם או לשנות את דרישות האחסון בלי להתחיל שיחה חדשה.
פרומפטים לדוגמה
הנה כמה דוגמאות להנחיות שבהן אפשר להשתמש כדי לתכנן ולבצע אופטימיזציה של תשתית המחשוב:
טופולוגיה של מכונת מחשוב ואסטרטגיית מיקום: כדי לקבוע את מודל הפריסה האופטימלי ואת מדיניות המיקום של עומס עבודה עם זמינות גבוהה, אפשר להשתמש בהנחיה כמו הבאה:
Act as a cloud architect. I need to design a compute instance topology for a distributed database that balances multi-zone resilience with sub-millisecond latency. Please provide the following: 1. A side-by-side comparison of regional MIGs against zonal MIGs. 2. An explanation of whether compact placement policies work regionally. 3. The optimal autoscaling configuration for this workload. Format the comparison as a Markdown table, and provide the deployment steps as ready-to-use gcloud code blocks.מודל הקצאת משאבים ואופטימיזציה של עלויות: כדי להעריך מודלים של הקצאת משאבים ולהפחית את העלויות של עיבוד ברצף (batch processing), אפשר להשתמש בהנחיה כמו הבאה:
Act as a platform engineer. I need to find the cheapest way to run large, interruptible analytics jobs on our cloud servers without risking data loss. Please provide the following: 1. A cost and reliability comparison of standard discounted servers against queue-based servers. 2. An explanation of how to boot all our compute power at the exact same time. 3. A deployment script that gives our jobs a two-minute warning before a server gets reclaimed. Format the comparison as a Markdown table, and provide the script as a ready-to-use code block.