Mit KI-Unterstützung überwachen und Fehler beheben

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie KI-Unterstützung verwenden können, um Ihre Spanner-Ressourcen zu beobachten und Fehler zu beheben. Sie können die KI-gestützten Tools zur Fehlerbehebung von Spanner und Gemini Cloud Assist verwenden, um eine hohe Datenbanklast zu beheben.

Hinweis

Richten Sie Gemini Cloud Assist für Ihr Google Cloud Nutzerkonto und Projekt ein.

Nachdem Sie Gemini Cloud Assist eingerichtet haben, dauert es bis zu fünf Minuten, bis der Dienst bereitgestellt wird. Warten Sie, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist, bevor Sie die KI-gestützte Fehlerbehebung in Spanner aktivieren.

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für Ihre Spanner-Datenbanken zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie für die KI-gestützte Fehlerbehebung benötigen:

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

Gemini Cloud Assist öffnen

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Spanner-Instanzen auf.

    Zu Spanner-Instanzen

  2. Klicken Sie auf den Instanznamen, um die Seite Übersicht einer Instanz zu öffnen.

  3. Klicken Sie auf spark Gemini Cloud Assist-Chat öffnen oder schließen, um Gemini zu öffnen.

  4. Geben Sie im Bereich „Gemini Cloud Assist“ einen Prompt ein, der die Informationen beschreibt, die Sie suchen.

  5. Klicken Sie nach der Eingabe des Prompts auf Prompt senden. Gemini gibt eine Antwort auf Ihren Prompt zurück, die auf Informationen aus der letzten Stunde basiert.

Hohe Datenbanklast beheben

Wenn Sie in der Google Cloud console auf das Dashboard Query Insights oder das Dashboard System Insights zugreifen, können Sie Ihre Datenbank analysieren und Ereignisse beheben, wenn die Datenbanklast höher als der Durchschnitt ist. Spanner verwendet die Daten der 24 Stunden vor dem ausgewählten Zeitraum, um die erwartete Last Ihrer Datenbank zu berechnen. Sie untersuchen die Gründe für die Ereignisse mit höherer Last und analysieren die Beweise für die verringerte Leistung. Spanner bietet auch Empfehlungen zur Optimierung Ihrer Datenbank, um die Leistung zu verbessern.

Wenn Sie KI-Unterstützung bei der Behebung einer hohen Datenbanklast verwenden möchten, rufen Sie in der Google Cloud Console das Dashboard System Insights oder Query Insights auf.

Dashboard „Query Insights“

So beheben Sie eine hohe Datenbanklast mit KI-Unterstützung im Dashboard Query Insights:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Spanner-Instanzen auf.

    Zu Spanner-Instanzen

  2. Klicken Sie auf den Instanznamen, um die Seite Übersicht einer Instanz zu öffnen.

  3. Optional: Klicken Sie in der Liste Datenbanken auf eine Datenbank.

  4. Klicken Sie im Navigationsmenü auf Query Insights.

  5. Optional: Wählen Sie mit dem Filter Zeitraum entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum aus.

    Sie können bestimmte Abschnitte des Diagramms vergrößern, in denen Sie Bereiche mit hoher Last sehen, die Sie analysieren möchten. In einem Bereich mit hoher Last werden beispielsweise CPU-Auslastungswerte angezeigt, die näher an 100 % liegen. Wenn Sie heranzoomen möchten, können Sie auf einen Teil des Diagramms klicken und ihn auswählen.

  6. Klicken Sie im Diagramm Gesamt-CPU-Auslastung (alle Abfragen) auf die Schaltfläche Leistung untersuchen, um die Fehlerbehebung bei der Latenz mit KI-Unterstützung von Gemini Cloud Assist zu starten.

    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 Prüfung.
    • Beobachtungen Eine Liste der Beobachtungen zum Problem. Dazu können beispielsweise Details zu Sperrkonflikten gehören, z. B. ein längeres als erwartetes Verhältnis der Wartezeit bei Sperren für die Abfrage.
    • Hypothesen Eine Liste der von der KI empfohlenen Maßnahmen, um die langsam ausgeführte Abfrage zu beheben.

Dashboard „System Insights“

So beheben Sie eine hohe Datenbanklast mit KI-Unterstützung im Dashboard System Insights:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Spanner-Instanzen auf.

    Zu Spanner-Instanzen

  2. Klicken Sie auf den Instanznamen, um die Seite Übersicht einer Instanz zu öffnen.

  3. Optional: Klicken Sie unter Datenbanken auf eine Datenbank.

  4. Klicken Sie im Navigationsmenü auf System Insights.

  5. Optional: Wählen Sie mit dem Filter Zeitraum entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum aus.

    Sie können bestimmte Abschnitte des Diagramms vergrößern, in denen Sie Bereiche mit hoher Last sehen, die Sie analysieren möchten. In einem Bereich mit hoher Last werden beispielsweise CPU-Auslastungswerte angezeigt, die näher an 100 % liegen. Wenn Sie heranzoomen möchten, können Sie auf einen Teil des Diagramms klicken und ihn auswählen.

    Klicken Sie auf die Schaltfläche „ Prüfungen ansehen“, um die Fehlerbehebung bei der Datenbanklast mit KI-Unterstützung von Gemini Cloud Assist zu starten.

    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 Prüfung.
    • Beobachtungen Eine Liste der Beobachtungen zum Problem. Dazu können beispielsweise Details zu Sperrkonflikten gehören, z. B. ein längeres als erwartetes Verhältnis der Wartezeit bei Sperren für die Abfrage.
    • Hypothesen Eine Liste der von der KI empfohlenen Maßnahmen, um die langsam ausgeführte Abfrage zu beheben.

Hohe Datenbanklast analysieren

Mit KI-Unterstützung können Sie die Details Ihrer Datenbanklast analysieren und Fehler beheben.

Analysezeitraum

Spanner analysiert Ihre Datenbank für den Zeitraum, den Sie im Diagramm zur Datenbanklast im Dashboard Query Insights oder System Insights auswählen. Wenn Sie einen Zeitraum von weniger als 24 Stunden auswählen, analysiert Spanner den gesamten Zeitraum. Wenn Sie einen Zeitraum von mehr als 24 Stunden auswählen, wählt Spanner nur die letzten 24 Stunden des Zeitraums für die Analyse aus.

Um die Baseline-Leistungsanalyse Ihrer Datenbank zu berechnen, bezieht Spanner 24 Stunden eines Baseline-Zeitraums in den Analysezeitraum ein. Wenn der ausgewählte Zeitraum an einem anderen Tag als Montag liegt, verwendet Spanner einen Baseline-Zeitraum von 24 Stunden vor dem ausgewählten Zeitraum. Wenn der ausgewählte Zeitraum an einem Montag liegt, verwendet Spanner einen Baseline-Zeitraum von 7 Tagen vor dem ausgewählten Zeitraum.

Messwertanalyse

Wenn Spanner die Analyse startet, wird nach signifikanten Änderungen bei den verschiedenen Messwerten gesucht, darunter:

  • CPU-Auslastung
  • Latenzen beim Lesen und Schreiben, P50 und P99
  • Abfragen pro Sekunde (Queries per second, QPS) beim Lesen und Schreiben
  • Knotenanzahl
  • Sitzungsmesswerte
  • Wartezeit bei Sperren
  • Anzahl der Transaktionsabbrüche
  • Abfragestatistiken
  • Transaktionsstatistiken
  • Statistiken sperren
  • Statistiken für Splits

Spanner vergleicht die aggregierten Baseline-Daten für Ihre Datenbank mit den Leistungsdaten des Analysezeitraums. Wenn Spanner eine signifikante Änderung des Schwellenwerts für einen wichtigen Messwert feststellt, wird eine mögliche Situation mit Ihrer Datenbank angezeigt. Die ermittelte Situation kann eine Ursache für die hohe Last in Ihrer Datenbank im ausgewählten Zeitraum sein.

Empfehlungen

Wenn Gemini Cloud Assist die Analyse abgeschlossen hat, werden im Bereich Hypothesen des Bereichs Prüfungsdetails umsetzbare Statistiken aufgeführt, die Ihnen bei der Behebung des Problems helfen.

In einigen Fällen gibt es aufgrund der Analyse möglicherweise keine Empfehlung.

Nächste Schritte