במאמר הזה מוסבר איך אפשר להשתמש בעזרה מבוססת-AI כדי לעקוב אחרי משאבי Spanner ולפתור בעיות שקשורות אליהם. אתם יכולים להשתמש בכלים מבוססי-AI לפתרון בעיות ב-Spanner וב-Gemini Cloud Assist כדי לפתור בעיות שקשורות לעומס גבוה על מסד הנתונים.
לפני שמתחילים
הגדרת Gemini Cloud Assist עבורGoogle Cloud חשבון המשתמש והפרויקט.אחרי שמגדירים את Gemini Cloud Assist, יכול להיות שיחלפו כמה דקות עד שהשירות יתעדכן. צריך להמתין עד שההפצה תושלם לפני שמפעילים את פתרון הבעיות בעזרת AI ב-Spanner.
תפקידים והרשאות נדרשים
כדי לקבל את ההרשאות שדרושות לפתרון בעיות בעזרת AI, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שמארח את מופע Spanner:
- משתמש במסד נתונים ב-Cloud Spanner (
roles/spanner.databaseUser) - צפייה ב-Database Insights (
roles/databaseinsights.viewer) - בעלים של חקירה ב-Gemini Cloud Assist (
roles/geminicloudassist.investigationOwner)
להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.
יכול להיות שאפשר לקבל את ההרשאות הנדרשות גם באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש.
מידע נוסף על התפקידים וההרשאות שנדרשים לשימוש ב-Gemini Cloud Assist Investigations זמין במאמר פתרון בעיות באמצעות Gemini Cloud Assist Investigations.
פתיחה של Gemini Cloud Assist
כדי להשתמש ב-Gemini Cloud Assist עם Spanner:
- נכנסים לדף Spanner Instances במסוף Google Cloud . כניסה לדף Spanner instances
- כדי לפתוח את הדף סקירה כללית של מכונה, לוחצים על שם המכונה.
- כדי לפתוח את החלונית של Cloud Assist, לוחצים על Open or close Gemini Cloud Assist chat.
- בחלונית Cloud Assist, מזינים הנחיה שמתארת את המידע שרוצים לקבל.
- אחרי שמזינים את ההנחיה, לוחצים על
שליחת ההנחיה.
Gemini מחזיר תשובה להנחיה שלכם על סמך מידע מהשעה האחרונה.
פתרון בעיות שקשורות לעומס גבוה על מסד הנתונים
אפשר לגשת למרכז הבקרה Query insights או למרכז הבקרה System insights ב Google Cloud console כדי לנתח את מסד הנתונים ולפתור בעיות באירועים כשהמערכת חווה עומס גבוה יותר מהממוצע על מסד הנתונים. מערכת Spanner משתמשת בנתונים מ-24 השעות שלפני טווח הזמן שבחרתם כדי לחשב את העומס הצפוי על מסד הנתונים. אפשר לבדוק את הסיבות לאירועי הטעינה הגבוהים ולנתח את ההוכחות לירידה בביצועים. בנוסף, Spanner מספק המלצות לאופטימיזציה של מסד הנתונים כדי לשפר את הביצועים.
כדי להשתמש בסיוע מבוסס-AI לפתרון בעיות שקשורות לעומס גבוה על מסד הנתונים, עוברים ללוח הבקרה System insights או ללוח הבקרה Query insights במסוף Google Cloud .
מרכז הבקרה של תובנות לגבי שאילתות
כדי לפתור בעיות שקשורות לעומס גבוה במסד הנתונים בעזרת AI בלוח הבקרה תובנות לגבי שאילתות, פועלים לפי השלבים הבאים:
- נכנסים לדף Spanner instances במסוף Google Cloud . כניסה לדף Spanner instances
- כדי לפתוח את הדף סקירה כללית של מכונה, לוחצים על שם המכונה.
- אופציונלי: ברשימה Databases (מסדי נתונים), לוחצים על מסד נתונים.
- לוחצים על Query insights כדי לפתוח את מרכז הבקרה Query insights.
- אופציונלי: משתמשים במסנן Time range כדי לבחור בין שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים, 30 ימים או טווח מותאם אישית.
- בעיה. תיאור של הבעיה שנבדקת, כולל שעת ההתחלה ושעת הסיום של הבדיקה.
- תצפיות. רשימה של תצפיות לגבי הבעיה. לדוגמה, הם יכולים לכלול פרטים על התנגשות נעילה, כמו יחס המתנה לנעילה של השאילתה שהוא ארוך מהצפוי.
- היפותזות. רשימה של פעולות מומלצות שנוצרו על ידי AI כדי לטפל בשאילתה שפועלת לאט.
אפשר להגדיל את התצוגה של חלקים ספציפיים בתרשים שבהם רואים אזורים עם עומס גבוה יותר על מסד הנתונים לפי זמן ביצוע השאילתה. כדי להגדיל את התצוגה, אפשר ללחוץ על חלק מהתרשים ולבחור אותו.
בתרשים Total CPU Utilization (All Queries) (ניצול כולל של CPU (כל השאילתות)), לוחצים על הלחצן Investigate performance (בדיקת הביצועים) כדי להתחיל לפתור בעיות שקשורות לעומס גבוה במסד הנתונים בעזרת AI מ-Gemini Cloud Assist.
אחרי כשתי דקות, חלונית פרטי החקירה נפתחת עם הקטעים הבאים:
מרכז הבקרה System insights
כדי לפתור בעיות שקשורות לעומס גבוה במסד הנתונים בעזרת AI בלוח הבקרה System insights, פועלים לפי השלבים הבאים:
- נכנסים לדף Spanner instances במסוף Google Cloud . כניסה לדף Spanner instances
- כדי לפתוח את הדף סקירה כללית של מכונה, לוחצים על שם המכונה.
- אופציונלי: בקטע מסדי נתונים, לוחצים על מסד נתונים.
- בתפריט הניווט, לוחצים על תובנות לגבי המערכת.
- אופציונלי: משתמשים במסנן Time range כדי לבחור בין שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים, 30 ימים או טווח מותאם אישית.
אפשר להגדיל את התצוגה של חלקים ספציפיים בתרשים שבהם אתם רואים אזורים עם עומס גבוה שאתם רוצים לנתח. לדוגמה, באזור עם עומס גבוה, יכול להיות שיוצגו רמות ניצול של CPU שקרובות ל-100%. כדי להגדיל את התצוגה, אפשר ללחוץ על חלק מהתרשים ולבחור אותו.
לוחצים על הלחצן Explore Investigations כדי להתחיל לפתור בעיות שקשורות לטעינת מסד נתונים בעזרת AI מ-Gemini Cloud Assist.
אחרי כשתי דקות, חלונית פרטי החקירה נפתחת עם הקטעים הבאים:
- בעיה. תיאור הבעיה שנבדקת, כולל שעת ההתחלה ושעת הסיום של הבדיקה.
- תצפיות. רשימה של תצפיות לגבי הבעיה. לדוגמה, הם יכולים לכלול פרטים על התנגשות נעילה, כמו יחס המתנה לנעילה של השאילתה שהוא ארוך מהצפוי.
- היפותזות. רשימה של פעולות מומלצות שנוצרו על ידי AI כדי לטפל בשאילתה שפועלת לאט.
ניתוח עומס גבוה במסד הנתונים
בעזרת AI, תוכלו לנתח ולפתור בעיות בפרטים של טעינת מסד הנתונים.
תקופת הניתוח
מערכת Spanner מנתחת את מסד הנתונים שלכם לפי התקופה שבחרתם בתרשים העומס של מסד הנתונים מלוח הבקרה Query insights או מלוח הבקרה System insights. אם בוחרים תקופה של פחות מ-24 שעות, מערכת Spanner מנתחת את כל התקופה. אם בוחרים פרק זמן של יותר מ-24 שעות, מערכת Spanner בוחרת רק את 24 השעות האחרונות של פרק הזמן לצורך ניתוח.
כדי לחשב את ניתוח הביצועים הבסיסי של מסד הנתונים, Spanner כולל בניתוח תקופה של 24 שעות כבסיס להשוואה. אם התקופה שבחרתם מתרחשת ביום שאינו יום שני, מערכת Spanner משתמשת בתקופת בסיס של 24 שעות קודמות לתקופה שבחרתם. אם תקופת הזמן שבחרתם מתחילה ביום שני, מערכת Spanner משתמשת בתקופת בסיס של 7 ימים לפני תקופת הזמן שבחרתם.
ניתוח מדדים
כש-Spanner מתחיל את הניתוח, הוא בודק אם יש שינויים משמעותיים במדדים השונים, כולל, בין היתר:
- ניצול יחידת העיבוד המרכזית (CPU)
- קריאה וכתיבה של זמני השהיה, P50 ו-P99
- שאילתות קריאה וכתיבה לשנייה (QPS)
- מספר הצמתים
- מדדים של סשנים
- זמן ההמתנה לנעילה
- מספר ביטולי העסקאות
- נתונים סטטיסטיים של שאילתות
- נתונים סטטיסטיים של עסקאות
- נתונים סטטיסטיים של נעילה
- נתונים סטטיסטיים של פיצול
Spanner משווה את נתוני הבסיס המצטברים של מסד הנתונים שלכם לנתוני הביצועים של חלון הזמן של הניתוח. אם Spanner מזהה שינוי משמעותי בסף של מדד מרכזי, הוא מציין מצב אפשרי במסד הנתונים. יכול להיות שהמצב שזוהה מסביר את הגורם העיקרי לעומס הגבוה במסד הנתונים במהלך תקופת הזמן שנבחרה.
המלצות
אחרי ש-Gemini Cloud Assist מסיים את הניתוח, בחלונית פרטי הבדיקה, בקטע היפותזות, מופיעות תובנות פרקטיות שיעזרו לכם לפתור את הבעיה.
במקרים מסוימים, יכול להיות שלא תהיה המלצה על סמך הניתוח.
המאמרים הבאים
- איך כותבים הנחיות טובות יותר
- איך משתמשים בחלונית של Gemini Cloud Assist
- איך משתמשים ב-Gemini כדי לקבל עזרה בפיתוח וב-AI
-
איך Gemini for Google Cloud משתמש בנתונים שלכם, ובאילו מקרים.
- כתיבת SQL בעזרת Gemini.
- הסבר על מדדי זמן הטעינה
- חקירת ניצול גבוה של CPU
- מידע נוסף על הביצועים של Spanner
- מעקב אחרי מופעים באמצעות תובנות לגבי המערכת.