Utilisez les évaluations dans Database Center pour évaluer et tester l'impact des recommandations de base de données sur les performances avant de les appliquer à vos instances Cloud SQL pour PostgreSQL de production.
Pour évaluer une recommandation, le workflow d'évaluation effectue les opérations suivantes :
Clonage de votre instance de base de données
Exécution de tests de simulation d'analyse comparative sur le clone
Comparaison des performances de référence du clone avec les performances après l'application des modifications de configuration recommandées
Fonctionnement
Lorsque vous évaluez une recommandation, le workflow d'évaluation crée un plan de test pas à pas qui vous guide tout au long du processus d'évaluation.
Une fois que vous avez sélectionné une instance à évaluer, l'évaluation peut vous aider à mesurer l'impact potentiel sur les performances des types de modifications suivants :
- Type de machine : faites évoluer le type de machine pour mieux répondre aux besoins spécifiques de votre charge de travail.
- Type d'édition : passez de l'édition Enterprise ou Enterprise Plus à une édition supérieure pour accéder à des fonctionnalités plus robustes.
- Cache de données : activez la mise en cache des données sur vos instances Enterprise Plus pour accéder à davantage de stockage et accélérer les lectures.
Lorsque vous évaluez une recommandation, voici ce qui se passe :
Pour tester l'impact de ces modifications, la fonctionnalité crée un clone temporaire de l'instance et exécute un test d'analyse comparative de référence.
Le clone est une copie de votre instance qui utilise des données synthétiques sous forme de pgbench tables pour abstraire vos données. Le langage de manipulation de données (LMD) est utilisé pour simuler le trafic, et les paramètres disponibles dans pgbench vous permettent d'indiquer le type et la durée de la charge de travail.
Par exemple, vous pouvez indiquer que vous souhaitez que le clone s'exécute à l'aide des paramètres suivants :
- 10 connexions client de base de données
- 1 000 transactions par client
- Mode de requête simple
Compte tenu de ces paramètres, le workflow d'évaluation peut d'abord mesurer les performances du clone avec la configuration actuelle de l'instance, puis les comparer à une version du clone dans laquelle les modifications recommandées sont appliquées. Les métriques de performances mesurées incluent les résultats temporaires suivants :
- Tableau de bord/Tableau : latence moyenne, nombre de transactions
- Graphiques : utilisation du processeur, utilisation de la mémoire
Le workflow d'évaluation applique les modifications recommandées au clone via une opération de correctif et exécute à nouveau l'analyse comparative. En fonction de la capacité de l'instance et du type de modifications apportées, les modifications des paramètres de configuration peuvent prendre 45 minutes ou plus.
Le workflow d'évaluation enregistre les métriques de performances et les compare à la référence précédemment enregistrée.
En utilisant les évaluations, vous pouvez valider en toute sécurité les modifications recommandées apportées à un clone dans un environnement de test avant de les appliquer manuellement à son instance de production correspondante.
Si les résultats de l'analyse comparative vous conviennent, vous pouvez appliquer manuellement les modifications recommandées à votre instance de production.
Au bout de 48 heures, le plan d'évaluation et les résultats sont supprimés.
L'instance clone est supprimée dès que le workflow est terminé.
Si le plan d'évaluation est annulé ou interrompu, vous devez supprimer le clone manuellement.
Pour en savoir plus, consultez Créer une évaluation d'une recommandation.
Limites
Les résultats du plan d'évaluation et toutes les ressources requises par le clone sont disponibles pendant 48 heures avant d'être supprimés. Les ressources sont facturées jusqu'à leur suppression.
Si vous annulez ou interrompez la session d'évaluation, ou si l'évaluation échoue, vous devez supprimer le clone manuellement pour éviter des frais continus.
Les évaluations de Database Center ne sont disponibles que pour les instances Cloud SQL pour PostgreSQL.