Migliora il rendimento riducendo gli errori di richiesta con limite di frequenza

Questa pagina descrive come utilizzare il consulente di Storage Intelligence per migliorare il rendimento mitigando gli errori delle richieste con limitazioni di frequenza.

Per garantire la stabilità del servizio, Cloud Storage limita le frequenze delle richieste su bucket e oggetti. Il superamento di questi limiti può causare errori 429 Too Many Requests, con conseguente latenza e timeout dell'applicazione.

Quando gli errori delle richieste con limitazioni di frequenza aumentano, il consulente di Storage Intelligence mostra un risultato Picco di errori 429 che indica richieste con limitazioni di frequenza. Un risultato è un'anomalia rilevata dalle metriche che richiede la tua attenzione. Per un elenco completo dei risultati, consulta il catalogo di riferimento dei risultati.

Soglie che attivano un risultato

Storage Intelligence crea una baseline per il progetto, la cartella o l'organizzazione in base alle tendenze storiche. Il consulente di Storage Intelligence genera un risultato quando gli errori 429 aumentano al di sopra della baseline.

I risultati riflettono l'attività del giorno precedente. Ad esempio, un picco che si verifica di martedì viene visualizzato nel consulente di Storage Intelligence di mercoledì.

Rispondere a un risultato

  1. Visualizza i dettagli del risultato.

  2. Utilizza la tabella seguente per selezionare la strategia consigliata per il tuo scenario:

    Scenario Comportamento consigliato Dettagli
    La causa del picco di 429 non è chiara Utilizza Gemini Cloud Assist per identificare il problema Se la causa e la portata del problema non sono chiare, utilizza Gemini Cloud Assist per analizzare i log e identificare le tendenze specifiche dell'applicazione o degli utenti che causano il sovraccarico. Per i dettagli sulla configurazione, consulta Analizzare i dati archiviati con Gemini Cloud Assist.
    Problemi dell'applicazione client Ottimizza il comportamento del client Esamina il codice dell'applicazione per verificare che implementi il backoff esponenziale. Valuta la possibilità di distribuire i carichi di lavoro su più bucket o prefissi per evitare di superare i limiti per bucket.
    Sono necessari log delle richieste granulari Esamina i pattern di accesso con i set di dati di Storage Insights

    Esporta i metadati in BigQuery per un'analisi dettagliata dei pattern di accesso a livello di oggetto. Queste informazioni possono aiutarti a identificare pattern o oggetti specifici che contribuiscono alla contesa.

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