Monitorar e resolver problemas com a assistência da IA

Neste documento, descrevemos como usar a assistência de IA para monitorar e resolver problemas nos recursos do Spanner. Use as ferramentas de solução de problemas assistidas por IA do Spanner e do Gemini Cloud Assist para resolver problemas de alta carga do banco de dados.

Antes de começar

Configure o Gemini Cloud Assist para sua conta de usuário e projeto doGoogle Cloud .

Depois de configurar o Gemini Cloud Assist, o serviço pode levar alguns minutos para ser propagado. Aguarde a conclusão da propagação antes de ativar a solução de problemas assistida por IA no Spanner.

Papéis e permissões necessárias

Para receber as permissões necessárias para usar a solução de problemas assistida por IA, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto que hospeda a instância do Spanner:

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Também é possível conseguir as permissões necessárias usando papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.

Para mais informações sobre os papéis e as permissões necessários para usar as investigações do Gemini Cloud Assist, consulte Resolver problemas com as investigações do Gemini Cloud Assist.

Abrir o Gemini Cloud Assist

Para usar o Gemini Cloud Assist com o Spanner, faça o seguinte:

  1. No console do Google Cloud , acesse a página Instâncias do Spanner.
    2. Acessar as instâncias do Spanner
  2. Para abrir a página Visão geral de uma instância, clique no nome da instância.
  3. Para abrir o painel do Cloud Assist, clique em Abrir ou fechar o chat do Gemini Cloud Assist.
  4. No painel do Cloud Assist, insira um comando que descreva as informações em que você tem interesse.
  5. Depois de inserir o comando, clique em Enviar comando.

    O Gemini retorna uma resposta ao seu comando com base nas informações da última hora.

Resolver problemas de alta carga do banco de dados

Ao acessar o painel Query Insights ou System Insights no console do Google Cloud , é possível analisar o banco de dados e resolver problemas de eventos quando o sistema tiver uma carga de banco de dados maior do que a média. O Spanner usa os dados das 24 horas anteriores ao período selecionado para calcular a carga esperada do banco de dados. É possível analisar os motivos dos eventos de carga mais alta e as evidências por trás da redução de desempenho. O Spanner também oferece recomendações para otimizar o banco de dados e melhorar o desempenho.

Para usar a assistência de IA na solução de problemas de alta carga do banco de dados, acesse o painel Insights do sistema ou Query Insights no console do Google Cloud .

Painel do Query Insights

Resolva problemas de alta carga do banco de dados com a assistência de IA no painel do Query Insights seguindo estas etapas:

  1. No console do Google Cloud , acesse a página Instâncias do Spanner.
    2. Acessar as instâncias do Spanner
  2. Para abrir a página Visão geral de uma instância, clique no nome da instância.
  3. Opcional: na lista Bancos de dados, clique em um banco de dados.
  4. Clique em Query Insights para abrir o painel Query Insights.
  5. Opcional: use o filtro Período para selecionar 1 hora, 6 horas, 1 dia, 7 dias, 30 dias ou um período personalizado.

    6. É possível ampliar seções específicas do gráfico em que você percebe áreas de maior carga do banco de dados por tempo de execução da consulta. Para aumentar o zoom, clique e selecione uma parte do gráfico.

    No gráfico Uso total da CPU (todas as consultas), clique no botão Investigar desempenho para começar a solucionar problemas de alta carga do banco de dados com a assistência de IA do Gemini Cloud Assist.

    Após cerca de dois minutos, o painel Detalhes da investigação é aberto com as seguintes seções:

    • Problema. Uma descrição do problema que está sendo investigado, incluindo o horário de início e término da investigação.
    • Observações. Uma lista de observações sobre o problema. Por exemplo, isso pode incluir detalhes de contenção de bloqueio, como uma proporção de espera de bloqueio maior do que o esperado para a consulta.
    • Hipóteses. Uma lista de ações recomendadas pela IA para ajudar a resolver a consulta lenta.

Painel de insights do sistema

Resolva problemas de alta carga do banco de dados com a assistência de IA no painel Insights do sistema seguindo estas etapas:

  1. No console do Google Cloud , acesse a página Instâncias do Spanner.
    2. Acessar as instâncias do Spanner
  2. Para abrir a página Visão geral de uma instância, clique no nome da instância.
  3. Opcional: em Bancos de dados, clique em um banco de dados.
  4. No menu de navegação, clique em Insights do sistema.
  5. Opcional: use o filtro Período para selecionar 1 hora, 6 horas, 1 dia, 7 dias, 30 dias ou um período personalizado.

    É possível aumentar o zoom em seções específicas do gráfico em que você percebe áreas de alta carga que quer analisar. Por exemplo, uma área de alta carga pode exibir níveis de uso da CPU mais próximos de 100%. Para aumentar o zoom, clique e selecione uma parte do gráfico.

    Clique no botão Explorar investigações para começar a resolver problemas de carga do banco de dados com a assistência de IA do Gemini Cloud Assist.

    Após cerca de dois minutos, o painel Detalhes da investigação é aberto com as seguintes seções:

    • Problema. Uma descrição do problema que está sendo investigado, incluindo os horários de início e término da investigação.
    • Observações. Uma lista de observações sobre o problema. Por exemplo, isso pode incluir detalhes de contenção de bloqueio, como uma proporção de espera de bloqueio maior do que o esperado para a consulta.
    • Hipóteses. Uma lista de ações recomendadas pela IA para ajudar a resolver a consulta lenta.

Analisar a alta carga do banco de dados

Com a assistência de IA, é possível analisar e resolver problemas relacionados aos detalhes da carga do banco de dados.

Período da análise

O Spanner analisa o banco de dados no período selecionado no gráfico de carga do banco de dados no painel Query Insights ou System Insights. Se você selecionar um período inferior a 24 horas, o Spanner analisará todo o período. Se você selecionar um período maior que 24 horas, o Spanner vai selecionar apenas as últimas 24 horas do período para análise.

Para calcular a análise de desempenho de referência do banco de dados, o Spanner inclui 24 horas de um período de referência no período de análise. Se o período selecionado ocorrer em um dia diferente de segunda-feira, o Spanner vai usar um período de referência de 24 horas anteriores ao período selecionado. Se o período selecionado ocorrer em uma segunda-feira, o Spanner vai usar um período de referência do 7º dia anterior ao período selecionado.

Análise de métricas

Quando o Spanner inicia a análise, ele verifica se há mudanças significativas nas várias métricas, incluindo, entre outras, as seguintes:

  • Uso da CPU
  • Latências de leitura e gravação, P50 e P99
  • Consultas de leitura e gravação por segundo (QPS)
  • Contagem de nós
  • Métricas de sessão
  • Tempo de espera de bloqueio
  • Contagem de cancelamentos de transações
  • Estatísticas de consulta
  • Estatísticas de transação
  • Estatísticas de bloqueio
  • Estatísticas de divisão

O Spanner compara os dados agregados de referência do seu banco de dados com os dados de performance da janela de tempo da análise. Se o Spanner detectar uma mudança significativa no limite de uma métrica importante, ele vai indicar uma possível situação com o banco de dados. A situação identificada pode explicar uma causa raiz para a alta carga no banco de dados durante o período selecionado.

Recomendações

Quando o Gemini Cloud Assist conclui a análise, a seção Hipóteses do painel Detalhes da investigação lista insights úteis para ajudar a corrigir o problema.

Em algumas situações, com base na análise, pode não haver uma recomendação.

A seguir