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

Questa pagina descrive come utilizzare i suggerimenti di Storage Intelligence per migliorare le prestazioni mitigando gli errori di richiesta con limitazione di frequenza.

Per garantire la stabilità del servizio, Cloud Storage limita i tassi di richieste su bucket e oggetti. Il superamento di questi limiti può causare errori 429 Too Many Requests, con conseguenti latenze e timeout delle applicazioni.

Quando gli errori delle richieste con limitazione di frequenza aumentano, il motore per i suggerimenti di Storage Intelligence visualizza un risultato Picco di errori 429 che indica richieste con limitazioni di frequenza. Un risultato è un'anomalia rilevata dalle tue 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 base di riferimento per il tuo progetto, la tua cartella o la tua organizzazione in base alle tendenze storiche. Il motore per suggerimenti Storage Intelligence genera un risultato quando gli errori 429 aumentano rispetto alla base di riferimento.

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

Rispondi a un risultato

  1. Visualizza i dettagli del risultato.

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

    Scenario Azione consigliata Dettagli
    La causa del picco di 429 non è chiara Utilizza Gemini Cloud Assist per identificare il problema Se la causa e l'entità del problema non sono chiare, utilizza Gemini Cloud Assist per analizzare i log e identificare le tendenze specifiche delle applicazioni o degli utenti che causano il sovraccarico. Per i dettagli della configurazione, consulta Analizza i dati archiviati con Gemini Cloud Assist.
    Problemi con l'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 workload su più bucket o prefissi per evitare di superare i limiti per bucket.
    Hai bisogno di log delle richieste granulari Esamina i pattern di accesso con i set di dati 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.

Passaggi successivi