Mit KI-Unterstützung überwachen und Fehler beheben

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

Hinweis

Richten Sie Gemini Cloud Assist für IhrGoogle Cloud -Nutzerkonto und -Projekt ein.

Nachdem Sie Gemini Cloud Assist eingerichtet haben, kann es einige Minuten dauern, bis der Dienst bereitgestellt ist. Warten Sie, bis die Weitergabe abgeschlossen ist, bevor Sie die KI-gestützte Fehlerbehebung in Spanner aktivieren.

Erforderliche Rollen und Berechtigungen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, in dem die Spanner-Instanz gehostet wird, 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.

Weitere Informationen zu den erforderlichen Rollen und Berechtigungen für die Verwendung von Gemini Cloud Assist-Prüfungen finden Sie unter Probleme mit Gemini Cloud Assist-Prüfungen beheben.

Gemini Cloud Assist öffnen

So verwenden Sie Gemini Cloud Assist mit Cloud Spanner:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Spanner-Instanzen auf.
    2. Zu den Spanner-Instanzen
  2. Klicken Sie auf den Instanznamen, um die Übersichtsseite einer Instanz zu öffnen.
  3. Klicken Sie zum Öffnen des Cloud Assist-Bereichs auf Gemini Cloud Assist-Chat öffnen oder schließen.
  4. Geben Sie im Cloud Assist-Bereich einen Prompt ein, der die Informationen beschreibt, die Sie interessieren.
  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.

Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast

Über das Dashboard Query Insights oder das Dashboard System Insights in der Google Cloud Console können Sie Ihre Datenbank analysieren und Fehler beheben, wenn Ihr System eine höhere Datenbanklast als der Durchschnitt aufweist. Spanner verwendet die Daten der 24 Stunden vor dem ausgewählten Zeitraum, um die erwartete Last Ihrer Datenbank zu berechnen. Sie können die Gründe für die höheren Ladeereignisse untersuchen und die Belege für die verringerte Leistung analysieren. Spanner bietet auch Empfehlungen zur Optimierung Ihrer Datenbank, um die Leistung zu verbessern.

Wenn Sie die KI-Unterstützung zur Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast verwenden möchten, rufen Sie in der Google Cloud Console das Dashboard Systemstatistiken oder Query Insights auf.

Query Insights-Dashboard

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.
    2. Zu den Spanner-Instanzen
  2. Klicken Sie auf den Instanznamen, um die Übersichtsseite einer Instanz zu öffnen.
  3. Optional: Klicken Sie in der Liste Datenbanken auf eine Datenbank.
  4. Klicken Sie auf Query Insights, um das Dashboard Query Insights zu öffnen.
  5. Optional: Verwenden Sie den Filter Zeitraum, um 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum auszuwählen.

    6. Sie können bestimmte Abschnitte des Diagramms heranzoomen, in denen Sie Bereiche mit höherer Datenbanklast nach Abfrageausführungszeit feststellen. Wenn Sie heranzoomen möchten, können Sie einen Teil des Diagramms auswählen.

    Klicken Sie im Diagramm CPU-Gesamtauslastung (alle Abfragen) auf den Button 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:

    • Problem. Eine Beschreibung des untersuchten Problems, einschließlich Start- und Endzeit der Prüfung.
    • Beobachtungen Eine Liste von Beobachtungen zum Problem. Dazu gehören beispielsweise Details zu Sperrkonflikten, z. B. ein längeres als erwartetes Sperrwarteverhältnis für die Abfrage.
    • Hypothesen: Eine Liste mit KI-empfohlenen Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um die langsame Abfrage zu beheben.

Dashboard für Systemstatistiken

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

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Spanner-Instanzen auf.
    2. Zu den Spanner-Instanzen
  2. Klicken Sie auf den Instanznamen, um die Übersichtsseite einer Instanz zu öffnen.
  3. Optional: Klicken Sie unter Datenbanken auf eine Datenbank.
  4. Klicken Sie im Navigationsmenü auf Systemstatistiken.
  5. Optional: Verwenden Sie den Filter Zeitraum, um 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum auszuwählen.

    Sie können bestimmte Abschnitte des Diagramms heranzoomen, in denen Sie Bereiche mit hoher Last bemerken, die Sie analysieren möchten. In einem Bereich mit hoher Last kann die CPU-Auslastung beispielsweise bei fast 100 % liegen. Wenn Sie heranzoomen möchten, können Sie einen Teil des Diagramms auswählen.

    Klicken Sie auf den Button Prüfungen ansehen, um mit der Fehlerbehebung der Datenbanklast mit KI-Unterstützung von 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 Start- und Endzeit der Prüfung.
    • Beobachtungen Eine Liste von Beobachtungen zum Problem. Dazu gehören beispielsweise Details zu Sperrkonflikten, z. B. ein längeres als erwartetes Sperrwarteverhältnis für die Abfrage.
    • Hypothesen: Eine Liste mit KI-empfohlenen Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um die langsame Abfrage zu beheben.

Hohe Datenbanklast analysieren

Mit der 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 im Dashboard Systemstatistiken 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 Cloud Spanner nur die letzten 24 Stunden des Zeitraums für die Analyse aus.

Zur Berechnung der Baseline-Leistungsanalyse Ihrer Datenbank bezieht Spanner 24 Stunden eines Baseline-Zeitraums in den Analysezeitraum ein. Wenn der ausgewählte Zeitraum auf einen anderen Tag als Montag fällt, verwendet Cloud Spanner einen Referenzzeitraum von 24 Stunden vor dem ausgewählten Zeitraum. Wenn der ausgewählte Zeitraum auf einen Montag fällt, verwendet Cloud Spanner einen Referenzzeitraum, der 7 Tage vor dem ausgewählten Zeitraum liegt.

Messwertanalyse

Wenn Spanner die Analyse startet, prüft Spanner auf signifikante Änderungen bei den verschiedenen Messwerten, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die folgenden:

  • CPU-Auslastung
  • Lese- und Schreiblatenzen, P50 und P99
  • Lese- und Schreibabfragen pro Sekunde (QPS)
  • Knotenanzahl
  • Sitzungsmesswerte
  • Wartezeit bei Sperren
  • Anzahl der Transaktionsabbrüche
  • Abfragestatistiken
  • Transaktionsstatistiken
  • Statistiken sperren
  • Split-Statistiken

Spanner vergleicht die aggregierten Referenzdaten für Ihre Datenbank mit den Leistungsdaten Ihres Analysezeitfensters. Wenn Spanner eine signifikante Änderung des Schwellenwerts für einen wichtigen Messwert erkennt, weist Spanner auf eine mögliche Situation mit Ihrer Datenbank hin. Die identifizierte Situation könnte eine Ursache für die hohe Last auf Ihrer Datenbank im ausgewählten Zeitraum sein.

Empfehlungen

Wenn Gemini Cloud Assist die Analyse abgeschlossen hat, werden im Abschnitt Hypothesen des Bereichs Prüfungsdetails umsetzbare Informationen zur Behebung des Problems aufgeführt.

In einigen Situationen gibt es basierend auf der Analyse möglicherweise keine Empfehlung.

Nächste Schritte