En este documento, se describe cómo puedes usar la asistencia de IA para supervisar tus recursos de Spanner y solucionar problemas relacionados con ellos. Puedes usar las herramientas de solución de problemas asistida por IA de Spanner y Gemini Cloud Assist para solucionar problemas de carga alta de la base de datos.
Antes de comenzar
Configura Gemini Cloud Assist para tuGoogle Cloud cuenta de usuario y proyecto.
Después de configurar Gemini Cloud Assist, el servicio tarda hasta cinco minutos en propagarse. Espera a que se complete la propagación antes de habilitar la solución de problemas asistida por IA en Spanner.
Roles obligatorios
Para obtener los permisos que necesitas para usar la solución de problemas asistida por IA, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en tus bases de datos de Spanner:
- Usuario de base de datos de Cloud Spanner (
roles/spanner.databaseUser) - Visualizador de estadísticas de la base de datos (
roles/databaseinsights.viewer) - Propietario de la investigación de Gemini Cloud Assist (
roles/geminicloudassist.investigationOwner)
Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.
También puedes obtener los permisos necesarios a través de roles personalizados o cualquier otro rol predefinido.
Abre Gemini Cloud Assist
En la consola de Google Cloud , ve a la página Instancias de Spanner.
Para abrir la página de Descripción general de una instancia, haz clic en su nombre.
Para abrir Gemini, haz clic en spark Abrir o cerrar el chat de Gemini Cloud Assist.
En el panel de Gemini Cloud Assist, ingresa una instrucción que describa la información que te interesa.
Después de ingresar la instrucción, haz clic en Enviar instrucción. Gemini devuelve una respuesta a tu instrucción en función de la información de la última hora.
Soluciona problemas de carga alta de la base de datos
Si accedes al panel Estadísticas de consultas o al panel Estadísticas del sistema en la consola de Google Cloud , puedes analizar tu base de datos y solucionar problemas de eventos cuando tu sistema experimenta una carga de base de datos más alta que el promedio. Spanner usa las 24 horas de datos que se producen antes del período seleccionado para calcular la carga esperada de tu base de datos. Investigas los motivos de los eventos de carga más alta y analizas la evidencia del rendimiento reducido. Spanner también proporciona recomendaciones para optimizar tu base de datos y mejorar el rendimiento.
Para usar la asistencia de IA y solucionar problemas relacionados con la carga alta de la base de datos, ve al panel Estadísticas del sistema o al panel Estadísticas de consultas en la consola de Google Cloud .
Panel de estadísticas de consultas
Sigue estos pasos para solucionar problemas relacionados con la carga alta de la base de datos con la asistencia de IA en el panel de Estadísticas de consultas:
En la consola de Google Cloud , ve a la página Instancias de Spanner.
Para abrir la página de Descripción general de una instancia, haz clic en su nombre.
Opcional: En la lista Bases de datos, haz clic en una base de datos.
En el menú de navegación, haz clic en Estadísticas de consultas.
Opcional: Usa el filtro Intervalo de tiempo para seleccionar 1 hora, 6 horas, 1 día, 7 días, 30 días o un intervalo personalizado.
Acercas el gráfico a secciones específicas en las que observas áreas de carga alta que deseas analizar. Por ejemplo, un área de carga alta podría mostrar niveles de uso de CPU cercanos al 100%. Para acercar la imagen, puedes hacer clic y seleccionar una parte del gráfico.
En el gráfico Uso total de la CPU (todas las consultas), haz clic en el botón Investigar el rendimiento para comenzar a solucionar problemas de latencia con la asistencia de IA de Gemini Cloud Assist.
Después de unos dos minutos, se abrirá el panel Detalles de la investigación con las siguientes secciones:
- Problema. Una descripción del problema que se investiga, incluidas las horas de inicio y finalización de la investigación
- Observaciones. Es una lista de observaciones sobre el problema. Por ejemplo, pueden incluir detalles de la contención de bloqueos, como una proporción de espera de bloqueo más larga de lo esperado para la consulta.
- Hipótesis. Es una lista de acciones recomendadas por la IA para ayudar a abordar la consulta de ejecución lenta.
Panel de estadísticas del sistema
Sigue estos pasos para solucionar problemas de carga alta de la base de datos con la asistencia de IA en el panel de Estadísticas del sistema:
En la consola de Google Cloud , ve a la página Instancias de Spanner.
Para abrir la página de Descripción general de una instancia, haz clic en su nombre.
Opcional: En Bases de datos, haz clic en una base de datos.
En el menú de navegación, haz clic en Estadísticas del sistema.
Opcional: Usa el filtro Intervalo de tiempo para seleccionar 1 hora, 6 horas, 1 día, 7 días, 30 días o un intervalo personalizado.
Acercas el gráfico a secciones específicas en las que observas áreas de carga alta que deseas analizar. Por ejemplo, un área de carga alta podría mostrar niveles de uso de CPU cercanos al 100%. Para acercar la imagen, puedes hacer clic y seleccionar una parte del gráfico.
Haz clic en el botón Explorar investigaciones para comenzar a solucionar problemas de carga de la base de datos con la asistencia de IA de Gemini Cloud Assist.
Después de unos dos minutos, se abrirá el panel Detalles de la investigación con las siguientes secciones:
- Problema. Una descripción del problema que se investiga, incluidas las horas de inicio y finalización de la investigación
- Observaciones. Es una lista de observaciones sobre el problema. Por ejemplo, pueden incluir detalles de la contención de bloqueos, como una proporción de espera de bloqueo más larga de lo esperado para la consulta.
- Hipótesis. Es una lista de acciones recomendadas por la IA para ayudar a abordar la consulta de ejecución lenta.
Analiza la carga alta de la base de datos
Con la asistencia de IA, puedes analizar y solucionar problemas relacionados con los detalles de la carga de tu base de datos.
Período del análisis
Spanner analiza tu base de datos durante el período que seleccionas en el gráfico de carga de la base de datos del panel de Estadísticas de consultas o del panel de Estadísticas del sistema. Si seleccionas un período inferior a 24 horas, Spanner analizará todo el período. Si seleccionas un período superior a 24 horas, Spanner solo seleccionará las últimas 24 horas del período para el análisis.
Para calcular el análisis del rendimiento de referencia de tu base de datos, Spanner incluye 24 horas de un período de referencia en su período de análisis. Si el período seleccionado no comienza un lunes, Spanner usa un período de referencia de las 24 horas anteriores al período seleccionado. Si el período seleccionado ocurre un lunes, Spanner usa un período de referencia del 7º día anterior al período seleccionado.
Análisis de métricas
Cuando Spanner inicia el análisis, verifica si hay cambios significativos en las distintas métricas, incluidas, sin limitaciones, las siguientes:
- Uso de CPU
- Latencias de lectura y escritura, P50 y P99
- Consultas de lectura y escritura por segundo (QPS)
- Recuento de nodos
- Métricas de sesión
- Tiempo de espera de bloqueo
- Recuento de cancelaciones de transacciones
- Estadísticas de consulta
- Estadísticas de transacciones
- Estadísticas de bloqueo
- Estadísticas de división
Spanner compara los datos agregados de referencia de tu base de datos con los datos de rendimiento del período de análisis. Si Spanner detecta un cambio significativo en el umbral de una métrica clave, indicará una posible situación con tu base de datos. La situación identificada podría explicar una causa de la alta carga en tu base de datos durante el período seleccionado.
Recomendaciones
Cuando Gemini Cloud Assist completa el análisis, la sección Hypotheses del panel Investigation details muestra estadísticas prácticas para ayudarte a solucionar el problema.
En algunas situaciones, según el análisis, es posible que no exista una recomendación.
¿Qué sigue?
- Escribe SQL con la ayuda de Gemini.
- Comprende las métricas de latencia.
- Investiga el uso alto de CPU.
- Resumen del rendimiento
- Supervisa instancias con estadísticas del sistema.