Mejora el rendimiento mitigando los errores de solicitudes con límite de frecuencia

En esta página, se describe cómo usar el asesor de Storage Intelligence para mejorar el rendimiento mitigando los errores de solicitudes con límite de frecuencia.

Para proporcionar estabilidad del servicio, Cloud Storage limita los porcentajes de solicitudes en buckets y objetos. Si superas estos límites, se pueden generar errores 429 Too Many Requests, lo que provoca latencia y tiempos de espera de la aplicación.

Cuando aumentan los errores de solicitudes con límite de frecuencia, el asesor de Storage Intelligence muestra un hallazgo de Aumento repentino de errores 429 que indican solicitudes con límite de frecuencia. Un hallazgo es una anomalía detectada en tus métricas que requiere tu atención. Para obtener una lista completa de los hallazgos, consulta el catálogo de referencia de hallazgos.

Umbrales que activan un hallazgo

Storage Intelligence crea un modelo de referencia para tu proyecto, carpeta u organización según las tendencias históricas. El asesor de Storage Intelligence genera un hallazgo cuando los errores de 429 aumentan por encima del modelo de referencia.

Los hallazgos reflejan la actividad del día anterior. Por ejemplo, un aumento repentino que se produce el martes aparece en el asesor de Storage Intelligence el miércoles.

Cómo responder a un hallazgo

  1. Consulta los detalles del hallazgo.

  2. Usa la siguiente tabla para seleccionar la estrategia recomendada para tu situación:

    Situación Acción recomendada Detalles
    No está clara la causa del aumento de 429 Usa Gemini Cloud Assist para identificar el problema Si la causa y la escala del problema no están claras, usa Gemini Cloud Assist para analizar los registros y, así, identificar las tendencias específicas de la aplicación o del usuario que causan la sobrecarga. Para obtener detalles de la configuración, consulta Analiza los datos almacenados con Gemini Cloud Assist.
    Problemas con la aplicación cliente Optimiza el comportamiento de los clientes Revisa el código de tu aplicación para verificar que implemente la retirada exponencial. Considera distribuir las cargas de trabajo en varios buckets o prefijos para evitar exceder los límites por bucket.
    Necesitas registros de solicitudes detallados Investiga los patrones de acceso con los conjuntos de datos de Storage Insights

    Exporta metadatos a BigQuery para obtener un desglose detallado de los patrones de acceso a nivel de objeto. Esta información puede ayudarte a identificar patrones u objetos específicos que contribuyen a la contención.

¿Qué sigue?