In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie KI-Unterstützung in Cloud SQL verwenden können, um eine hohe Datenbanklast in Cloud SQL zu beheben. Sie können die KI-Unterstützungsfunktionen von Cloud SQL und Gemini Cloud Assist verwenden, um Ihre Abfragen in Cloud SQL zu untersuchen, zu analysieren, Empfehlungen zu erhalten und diese schließlich zu implementieren.
Über das Dashboard Query Insights in der Google Cloud Console können Sie Ihre Datenbank analysieren und Probleme mit Ereignissen beheben, wenn die Datenbanklast in Ihrem System höher als gewöhnlich ist. Cloud SQL verwendet die Daten der 24 Stunden vor dem ausgewählten Zeitraum, um die erwartete Last Ihrer Datenbank zu berechnen. Sie können die Gründe für die Ereignisse mit höherer Last untersuchen und die Beweise für die verringerte Leistung analysieren. Cloud SQL bietet außerdem Empfehlungen zur Optimierung Ihrer Datenbank, um die Leistung zu verbessern.
Hinweise
So beheben Sie eine hohe Datenbanklast mit KI-Unterstützung:
- Einschränkungen bei der KI-gestützten Fehlerbehebung
- KI‑gestützte Fehlerbehebung aktivieren In diesem Schritt wird Gemini Cloud Assist aktiviert.
Erforderliche Rollen und Berechtigungen
Informationen zu den Rollen und Berechtigungen, die für die Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast mit KI-Unterstützung erforderlich sind, finden Sie unter Mit KI beobachten und Fehler beheben.
Für Gemini Cloud Assist benötigen Sie die IAM-Rolle „Gemini Cloud Assist Investigation Owner“ (roles/geminicloudassist.investigationOwner). Weitere Informationen finden Sie unter Fehlerbehebung bei Gemini Cloud Assist-Prüfungen.
KI‑Unterstützung nutzen
Wenn Sie KI-Unterstützung bei der Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast verwenden möchten, rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Instanzübersicht oder das Dashboard Query Insights auf.
Seite „Instanzübersicht“
So beheben Sie Probleme mit hoher Datenbanklast mithilfe von KI-Unterstützung auf der Seite Instanzübersicht:
-
Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Cloud SQL-Instanzen.
- Klicken Sie auf den Instanznamen, um die Übersichtsseite einer Instanz zu öffnen.
- Wählen Sie auf der Seite Übersicht im Menü Diagramm einen Messwert für die Datenbank aus. Sie können einen beliebigen Messwert auswählen, z. B. CPU-Auslastung.
- Optional: Wenn Sie einen bestimmten Analysezeitraum auswählen möchten, verwenden Sie den Filter Zeitraum. Sie können entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum auswählen.
Sie können in bestimmte Abschnitte des Diagramms zoomen, in denen Sie Bereiche mit hoher Last sehen, die Sie analysieren möchten. In einem Bereich mit hoher Last kann beispielsweise eine CPU-Auslastung von fast 100 % angezeigt werden. Wenn Sie heranzoomen möchten, können Sie auf einen Teil des Diagramms klicken und ihn auswählen.
Klicken Sie auf die Schaltfläche Leistung untersuchen, um mit der Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast mit KI-Unterstützung durch 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 der Start- und Endzeit der Untersuchung.
- Beobachtungen: Eine Liste mit Beobachtungen zum Problem. Dazu können beispielsweise Details zu Sperrkonflikten gehören, z. B. ein unerwartet hohes Verhältnis von Sperrwarten für die Abfrage.
- Hypothesen: Eine Liste der KI-empfohlenen Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um die langsam ausgeführte Abfrage zu beheben.
Query Insights-Dashboard
So beheben Sie Probleme mit hoher Datenbanklast mithilfe von KI-Unterstützung im Dashboard Query Insights:
-
Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Cloud SQL-Instanzen.
- Klicken Sie auf den Instanznamen, um die Übersichtsseite einer Instanz zu öffnen.
- Klicken Sie auf Query Insights, um das Dashboard Query Insights zu öffnen.
- Optional: Verwenden Sie den Filter Zeitraum, um entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum auszuwählen.
- Problem Eine Beschreibung des untersuchten Problems, einschließlich der Start- und Endzeit der Untersuchung.
- Beobachtungen: Eine Liste mit Beobachtungen zum Problem. Dazu können beispielsweise Details zu Sperrkonflikten gehören, z. B. ein unerwartet hohes Verhältnis von Sperrwarten für die Abfrage.
- Hypothesen: Eine Liste der KI-empfohlenen Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um die langsam ausgeführte Abfrage zu beheben.
Sie können in bestimmte Abschnitte des Diagramms zoomen, in denen Sie Bereiche mit höherer Datenbanklast nach Abfrageausführungszeit sehen. Wenn Sie heranzoomen möchten, können Sie auf einen Teil des Diagramms klicken und ihn auswählen.
Klicken Sie im Diagramm zur Datenbanklast auf die Schaltfläche 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:
Hohe Datenbanklast analysieren
Mit KI-Unterstützung können Sie die Details Ihrer Datenbanklast analysieren und Fehler beheben.
Analysezeitraum
Cloud SQL analysiert Ihre Datenbank für den Zeitraum, den Sie im Diagramm zur Datenbanklast im Dashboard Query Insights oder auf der Seite Instanzübersicht auswählen. Wenn Sie einen Zeitraum von weniger als 24 Stunden auswählen, wird der gesamte Zeitraum von Cloud SQL analysiert. Wenn Sie einen Zeitraum von mehr als 24 Stunden auswählen, werden nur die letzten 24 Stunden des Zeitraums für die Analyse verwendet.
Um die Baseline-Leistungsanalyse Ihrer Datenbank zu berechnen, umfasst der Analysezeitraum von Cloud SQL 24 Stunden eines Baseline-Zeitraums. Wenn der ausgewählte Zeitraum an einem anderen Tag als Montag liegt, verwendet Cloud SQL einen Baseline-Zeitraum von 24 Stunden vor dem ausgewählten Zeitraum. Wenn der ausgewählte Zeitraum auf einen Montag fällt, verwendet Cloud SQL einen Baseline-Zeitraum, der 7 Tage vor dem ausgewählten Zeitraum beginnt.
Messwertanalyse
Wenn Cloud SQL die Analyse startet, sucht Cloud SQL nach signifikanten Änderungen bei den verschiedenen Messwerten, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die folgenden:
- Abfragen pro Sekunde (Queries per second, QPS)
- CPU
- Arbeitsspeicher
- Laufwerk-E/A
Cloud SQL vergleicht die aggregierten Baseline-Daten für Ihre Datenbank mit den Leistungsdaten Ihres Analysezeitraums. Wenn Cloud SQL eine erhebliche Änderung des Schwellenwerts für eine wichtige Messgröße erkennt, wird eine mögliche Situation mit Ihrer Datenbank angezeigt. Die ermittelte Situation kann eine Ursache für die hohe Belastung Ihrer Datenbank im ausgewählten Zeitraum sein.
Empfehlungen
Wenn Gemini Cloud Assist die Analyse abgeschlossen hat, werden im Bereich Prüfungsdetails im Abschnitt Hypothesen umsetzbare Informationen zur Behebung des Problems aufgeführt.
In einigen Fällen gibt es aufgrund der Analyse möglicherweise keine Empfehlung.
Wenn Sie die Fehlerbehebung fortsetzen oder weitere Unterstützung bei der Systemleistung erhalten möchten, können Sie auch Gemini Cloud Assist öffnen.
Nächste Schritte
- Aktive Abfragen überwachen
- Hohe CPU-Auslastung optimieren
- Hohe Speichernutzung optimieren
- Systemstatistiken zur Verbesserung der Systemleistung verwenden