Este documento descreve como você pode usar a assistência de IA no Cloud SQL para solucionar problemas de alta carga no banco de dados. Você pode usar os recursos de assistência de IA do Cloud SQL e do Gemini Cloud Assist para investigar, analisar, obter recomendações e, por fim, implementá-las para otimizar suas consultas no Cloud SQL.
Ao acessar o painel de insights da consulta no Google Cloud No console, você pode analisar seu banco de dados e solucionar problemas quando o sistema apresentar uma carga de banco de dados maior que a média. O Cloud SQL usa os dados de 24 horas anteriores ao intervalo de tempo selecionado para calcular a carga esperada do seu banco de dados. Você pode investigar os motivos dos eventos de carga mais alta e analisar as evidências por trás da redução de desempenho. Por fim, o Cloud SQL fornece recomendações para otimizar seu banco de dados e melhorar o desempenho.
Antes de começar
Para solucionar problemas de alta carga de banco de dados com assistência de IA, faça o seguinte:
- Revise as limitações com a solução de problemas assistida por IA .
- Habilitar solução de problemas assistida por IA .
Funções e permissões necessárias
Para saber as funções e permissões necessárias para solucionar problemas de alta carga do banco de dados com assistência de IA, consulte Observar e solucionar problemas com IA .
Use a assistência da IA
Para usar a assistência de IA na solução de problemas de alta carga do banco de dados, acesse a página Visão geral da instância ou o painel Insights da consulta no Google Cloud console.
Página de visão geral da instância
Solucione problemas de alta carga do banco de dados com assistência de IA na página Visão geral da instância usando as seguintes etapas:
No Google Cloud console, acesse a página Instâncias do Cloud SQL .
- Para abrir a página Visão geral de uma instância, clique no nome da instância.
- Na página Visão Geral , no menu Gráfico , selecione uma métrica para o banco de dados. Você pode selecionar qualquer métrica.
- Opcional: para selecionar um período de análise específico, use o filtro Intervalo de tempo para selecionar 1 hora, 6 horas, 1 dia, 7 dias, 30 dias ou um intervalo personalizado.
- Clique em Analisar desempenho da instância para começar a solucionar problemas de alta carga do banco de dados com a ajuda da IA. Isso gerará a página Analisando carga do banco de dados .
Você pode ampliar seções específicas do gráfico onde observa áreas de alta carga que deseja analisar. Por exemplo, uma área de alta carga pode exibir níveis de utilização da CPU próximos de 100%. Para ampliar, clique e selecione uma parte do gráfico.
Painel de insights de consulta
Solucione problemas de alta carga do banco de dados com assistência de IA no painel de insights da consulta usando as seguintes etapas:
No Google Cloud console, acesse a página Instâncias do Cloud SQL .
- Para abrir a página Visão geral de uma instância, clique no nome da instância.
- Clique em Insights da consulta para abrir o painel Insights da consulta .
- Opcional: use o filtro Intervalo de tempo para selecionar 1 hora, 6 horas, 1 dia, 7 dias, 30 dias ou um intervalo personalizado.
- No gráfico de carga do banco de dados , clique em Analisar desempenho da instância para começar a solucionar problemas de alta carga do banco de dados com a assistência da IA. Isso gera a página Analisando a carga do banco de dados .
Você pode ampliar seções específicas do gráfico onde observa áreas com maior carga no banco de dados por tempo de execução da consulta. Para ampliar, clique e selecione uma parte do gráfico.
Analisar alta carga de banco de dados
Usando a assistência de IA, você pode analisar e solucionar problemas de detalhes da carga do seu banco de dados.
Na página Analisando a carga do banco de dados , você pode visualizar os seguintes detalhes da sua instância do Cloud SQL:
- Período de análise
- Utilização da CPU (p99)
- Utilização da memória (p99)
O Cloud SQL exibe um gráfico de transações/seg , onde você pode observar a atividade transacional durante o período selecionado. Você pode verificar picos repentinos de atividade durante um período específico.
Período de análise
O Cloud SQL analisa seu banco de dados pelo período selecionado no gráfico de carga do banco de dados no painel de insights da consulta ou na página de visão geral da instância . Se você selecionar um período inferior a 24 horas, o Cloud SQL analisará todo o período. Se você selecionar um período superior a 24 horas, o Cloud SQL selecionará apenas as últimas 24 horas do período para análise.
Para calcular a análise de desempenho de base do seu banco de dados, o Cloud SQL inclui 24 horas de um período de base em seu período de análise. Se o período selecionado ocorrer em um dia diferente de segunda-feira, o Cloud SQL usará como período de base as 24 horas anteriores ao período selecionado. Se o período selecionado ocorrer em uma segunda-feira, o Cloud SQL usará como período de base o 7º dia anterior ao período selecionado.
Situação
Quando o Cloud SQL inicia a análise, ele verifica se há alterações significativas nas seguintes métricas principais:
- Consultas por segundo (QPS)
- CPU
- Memória
- E/S de disco
O Cloud SQL compara os dados agregados de base do seu banco de dados com os dados de desempenho da sua janela de análise. Se o Cloud SQL detectar uma alteração significativa no limite de uma métrica-chave, o Cloud SQL indicará uma possível situação com o seu banco de dados. A situação identificada pode explicar a causa raiz da alta carga no seu banco de dados durante o período selecionado.
Por exemplo, uma situação que pode fazer com que seu banco de dados esteja com carga alta pode ser identificada como Contenção de bloqueio .
Durante a análise, o Cloud SQL pode determinar que houve um aumento significativo na taxa de bloqueio/espera. O Cloud SQL pode listar outras situações em que as principais métricas indicam um aumento significativo. Por exemplo, você também pode ver as seguintes situações listadas:
- Contenção nos recursos do sistema
- Buffer insuficiente
- Registro excessivo
Evidência
Para cada situação, o Cloud SQL fornece uma lista de evidências para embasar a descoberta. O Cloud SQL baseia as evidências em métricas coletadas da instância.
Cada situação possui evidências que servem para detectar anomalias no desempenho do sistema. O Cloud SQL detecta uma anomalia quando o desempenho do sistema ultrapassa determinados limites ou atende a critérios específicos com prazo determinado. O Cloud SQL define esses limites ou critérios para cada situação.
Para apoiar a situação de contenção de bloqueio , você pode ver as seguintes evidências:
- Taxa de espera de eclusas : Foi detectado um aumento de 40.786,04% na taxa de espera de eclusas em comparação ao período de observação de base.
Para visualizar as evidências recuperadas durante a análise, clique em cada situação. As evidências aparecem no painel ao lado da situação correspondente.
Recomendações
Com base em todas as situações analisadas, o Cloud SQL fornece uma ou mais recomendações práticas para ajudar a remediar os problemas de alta carga do seu banco de dados. O Cloud SQL apresenta as recomendações com uma análise de custo-benefício para que você possa tomar uma decisão informada sobre a implementação ou não.
Para algumas situações, com base na análise, pode não haver uma recomendação.
Por exemplo, você pode receber a seguinte recomendação:
- Identificar bloqueadores : identifique possíveis consultas de bloqueio e revise-as em busca de oportunidades de otimização.
Para descobrir como implementar esta primeira recomendação, clique no link Saiba mais .
Se desejar continuar com a solução de problemas ou obter mais assistência com o desempenho do sistema, você também pode abrir o Gemini Cloud Assist . Para obter mais informações, consulte Observar e solucionar problemas com a assistência de IA .
O que vem a seguir
- Monitorar instâncias
- Otimizar o alto uso da CPU
- Otimizar o alto uso de memória
- Use insights do sistema para melhorar o desempenho do sistema