本页介绍了如何使用以下方法监控 AlloyDB 实例：
您可以使用 Gemini in Databases 协助功能来帮助您监控 AlloyDB 资源并排查问题。如需了解详情，请参阅在 Gemini 的协助下进行监控和问题排查。
准备工作
如需访问“系统数据分析”信息中心，请在 Google Cloud 项目中启用对 AlloyDB for PostgreSQL 的访问权限。
所需的角色
如需使用 AlloyDB 系统数据分析，您需要拥有执行以下操作的权限：
- 如需访问“系统数据分析”，您需要拥有访问 AlloyDB“系统数据分析”信息中心的权限。
- 如需修改“系统数据分析”，您需要拥有更新 AlloyDB 实例的权限。
如需获得这些权限，请让您的管理员向您授予以下角色之一：
- 基本查看器 (
roles/viewer) - Database Insights Viewer (
roles/databaseinsights.eventsViewer)
如需详细了解如何授予角色，请参阅管理访问权限。
使用 AlloyDB 系统数据分析信息中心监控实例
AlloyDB System Insights 信息中心会显示您使用的资源的指标，并允许您监控这些资源和指标。
除了系统数据分析生成的预定义信息中心之外，您还可以通过以下自定义设置创建自定义信息中心：
- 添加或移除 AlloyDB 指标
- 集成其他产品（例如 GKE Enterprise）的指标，以便更全面地了解系统 Google Cloud
- 重新整理信息中心布局
如需查看 AlloyDB 系统数据分析信息中心，请执行以下操作：
在 Google Cloud 控制台中，打开 AlloyDB 页面。
点击集群名称，打开其概览页面。
选择系统数据分析标签页。
AlloyDB 系统数据分析信息中心随即打开。顶部显示了集群的详细信息，后跟关键指标的图表。
预定义信息中心和自定义信息中心具有以下功能：
默认情况下，系统会选择集群（所有实例）视图。您可以选择查看主实例或读取池实例的指标。
时间选择器显示默认选择的
1 day。要更改时间段，请选择其他预定义时间段之一，或点击自定义并定义开始时间和结束时间。可以获得过去 30 天的数据。
每个信息中心都包含以下部分：
摘要卡会显示某些指标的最新值或汇总值，并提供所选时间段内数据库运行状况和性能的概览。
指标图表显示了重要指标的相关信息，可用于帮助您深入了解 CPU、内存、连接、复制和存储空间等资源使用情况，并在应用需要更改时主动做出响应。
系统事件会显示有助于您评估系统事件对实例的健康状况和性能影响的信息。
摘要卡
下表介绍了 AlloyDB 系统数据分析信息中心中显示的摘要卡。这些卡片简要介绍了所选时间段内的数据库运行状况和性能。
| 摘要卡 | 说明 | 信息中心的适用范围 |
|---|---|---|
| 存储 | AlloyDB 集群在所选时间段内使用的总存储空间。 | 集群信息中心 |
| 活跃节点数 | 所选时间段内集群中可处理用户流量的最新活跃节点数。 |
|
| CPU 利用率 | 所选时间段内 CPU 利用率的第 99 百分位和第 50 百分位值。 |
|
| 连接数峰值 | 所选时间段内实例所有服务节点的连接数峰值与连接数上限的比率。这包括有效连接和闲置连接。 |
|
| 记录错误 | 所选时间段内生成的错误日志总数。 |
|
| 事务 ID 利用率 | 所选时间段内的最新事务 ID 利用率值。 |
|
| 复制延迟 | 所选时间段内最长复制延迟时间的平均值。 |
|
指标图表
System Insights 信息中心会提供以下级别的指标：
- 主集群（所有实例）
- 主实例
- 单个读取池实例
如需查看特定级别的指标，请点击主集群（所有实例）下拉菜单，然后选择相应信息中心。
如需详细了解各个级别的指标，请参阅系统数据分析指标参考文档。
示例指标的图表卡片如下所示。
每个图表卡片上的工具栏都提供以下标准选项集：
如需隐藏或显示图例，请点击 More chart options（更多图表选项），然后点击 Expand chart legend（展开图表图例）。
如需查看所选时间段内特定时刻的指标值，请将光标移到图表上。
如需以全屏模式查看图表，请点击 更多图表选项，然后点击全屏查看。
如需缩放图表，请点击 探索数据。
如需查看其他选项，请点击 more_vert。大多数图表都提供以下选项：
- 下载 PNG 图片。
- 下载 CSV 文件。
- 在 Metrics Explorer 中查看。在 Metrics Explorer 中查看指标。 选择 AlloyDB 实例资源类型后，您可以在 Metrics Explorer 中查看其他 AlloyDB 指标。
事件时间轴
信息中心提供了以下事件的详细信息。系统事件会在事件发生后大约 5 分钟内显示在事件时间轴中。
| 事件名称 | 说明 | 操作类型 |
|---|---|---|
Instance create |
创建 AlloyDB 实例。 | INSTANCE_CREATE |
Instance update |
更新 AlloyDB 实例。 | INSTANCE_UPDATE |
Instance restart |
重启 AlloyDB 实例。 | INSTANCE_RESTART |
Instance failover |
启动高可用性主实例到备用实例的手动故障切换，使备用实例成为主实例。 | INSTANCE_FAILOVER |
Cluster maintenance |
表示集群正在维护，实例将在几分钟内无法使用。 | MAINTENANCE |
Backup create |
创建 AlloyDB 实例的备份。 | BACKUP_CREATE |
Backup update |
更新 AlloyDB 实例的备份。 | BACKUP_UPDATE |
Cluster create |
创建 AlloyDB 集群。 | CLUSTER_CREATE |
Cluster update |
更新 AlloyDB 集群。 | CLUSTER_UPDATE |
Cluster promote |
将次要集群提升为主集群。 | CLUSTER_PROMOTE |
User create |
创建新用户。 | USER_CREATE |
User update |
更新用户。 | USER_UPDATE |
User delete |
删除用户。 | USER_DELETE |
创建自定义信息中心
预定义信息中心包含一组默认指标。您可以创建其他微件，为 AlloyDB 或其他产品添加其他指标，并在 AlloyDB 中获取统一的监控视图。 Google Cloud 例如，如果您将 AlloyDB 与 Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise 版 (GKE Enterprise) 搭配使用，除了 AlloyDB 指标之外，您还可以自定义预定义信息中心，并添加所需的 GKE Enterprise 指标，例如与 pod 相关的指标或节点指标。
除了预定义信息中心之外，您还可以创建一个自定义信息中心。
如需创建自定义信息中心，请按以下步骤操作：
在 Google Cloud 控制台中，打开 AlloyDB 页面。
点击集群名称，打开其概览页面。
选择系统数据分析标签页。
点击预定义，然后点击自定义信息中心。
如需向信息中心添加指标，请按以下步骤操作：
- 在自定义视图名称中，输入信息中心的名称，例如
my-custom-dashboard。 点击添加微件，然后选择一种微件类型以将指标添加到信息中心。
系统随即会打开一个配置窗格。例如，您可以选择指标 widget 作为数据，然后将可视化设置为堆积条形图；也可以选择堆积条形图 widget，然后选择指标。
配置微件。
如需保存自定义信息中心，请点击工具栏中的应用。
- 在自定义视图名称中，输入信息中心的名称，例如
修改自定义信息中心
- 将光标悬停在信息中心上，然后点击 修改以进入修改模式。
- 如需调整微件的位置，请点击微件标题，然后将其拖动到新位置。
- 如需修改微件，请将指针放在信息中心上，然后点击 Edit（修改）。如需将更改应用于信息中心，请在工具栏中点击应用。如要舍弃更改，请点击取消。
- 如需删除微件，请将指针悬停在微件上，点击 更多图表选项，然后点击删除微件。如需将更改应用于信息中心，请在工具栏中点击应用。如要舍弃更改，请点击取消。
- 如需保存修改后的信息中心，请点击工具栏中的保存。
您可以在信息中心列表中看到 my-custom-dashboard。如需删除信息中心，请将指针放在微件上，然后点击 删除
使用 Cloud Monitoring 信息中心监控实例
Cloud Monitoring 为多个 Google Cloud 产品提供预定义的信息中心。您还可以创建自己的自定义信息中心，用于显示您感兴趣的数据，以及监控主实例和读取池实例的整体运行状况。
设置提醒
您可以使用 Cloud Monitoring 为项目或指定实例设置提醒。
例如，您可以设置在 AlloyDB 实例的内存用量指标超过 80% 的阈值时将消息发送到特定电子邮件 ID 的提醒。
在 AlloyDB 集群概览页面上查看集群指标
在集群“概览”页面中，与集群相关的指标会显示在页面顶部。
从图表下拉列表中选择其他指标。该图表显示所选指标的数据。
后续步骤
- 查看 AlloyDB 指标列表。
- 查看 System Insights 参考文档。
- 使用 Query Insights 提高查询性能。
- 详细了解 Cloud Logging 和 Cloud Monitoring。
- 监控活跃查询，以确定导致系统延迟和 CPU 使用率较高的原因。