アンダープロビジョニングされた AlloyDB クラスタを最適化する

アンダープロビジョニング状態のクラスタの Recommender は、CPU 使用率やメモリ使用率の高いクラスタを検出する際に役立ちます。これは、クラスタを最適化する方法に関する推奨事項を提供します。このページでは、この Recommender の仕組みと使用方法について説明します。

仕組み

CPU やメモリの高使用率状態が検出されると、クラスタ内の影響を受けるインスタンスのサイズを引き上げ、ピーク時の CPU やメモリの使用率を引き下げるための推奨事項が表示されます。推奨事項は毎日生成されます。

始める前に

推奨事項と分析情報を表示するには、事前に次の手順を行う必要があります。

アンダープロビジョニング状態のクラスタに関する推奨事項を一覧表示する

アンダープロビジョニングされたクラスタの推奨事項を一覧表示するには、 Google Cloud コンソール、gcloud CLI、または Recommender API を使用します。

コンソール

アンダープロビジョニングされたクラスタに関する推奨事項を一覧表示する手順は次のとおりです。

  1. Google Cloud コンソールで、[クラスタ] ページに移動します。

    クラスタに移動

    詳細については、推奨事項の確認をご覧ください。

  2. [パフォーマンス] カードで、[プロビジョニング不足のプライマリ インスタンス] をクリックします。

    アンダープロビジョニングされたプライマリ インスタンスの推奨事項が適用されるクラスタのリストが表示されます。

gcloud CLI

gcloud CLI を使用してアンダープロビジョニング状態のクラスタに関する推奨事項を一覧表示するには、次のように gcloud recommender recommendations list コマンドを実行します。

gcloud recommender recommendations list \
--project=PROJECT_ID \
--location=LOCATION \
--recommender=google.alloydb.cluster.PerformanceRecommender \
--filter=recommenderSubtype=INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE

次のように置き換えます。

  • PROJECT_ID: プロジェクト ID。
  • LOCATION: クラスタが配置されているリージョン（us-central1 など）。

API

Recommendations API を使用して、アンダープロビジョニングされたクラスタの推奨事項を一覧表示するには、次のように recommendations.list メソッドを呼び出します。

GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/recommenders/google.alloydb.cluster.PerformanceRecommender/recommendations?filter=recommenderSubtype=INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE

次のように置き換えます。

  • PROJECT_ID: プロジェクト ID。
  • LOCATION: クラスタが配置されているリージョン（us-central1 など）。

分析情報と詳細な推奨事項を表示する

最適化が必要なアンダープロビジョニングされたクラスタに関する分析情報と詳細な推奨事項を表示するには、 Google Cloud コンソール、gcloud CLI、または Recommender API を使用します。

コンソール

  1. Google Cloud コンソールで、[クラスタ] ページに移動します。

    クラスタに移動

  2. [問題] 列でクラスタの推奨事項ボタンをクリックします。

    推奨事項のパネルが表示されます。このパネルには、プロビジョニング不足のクラスタに関する分析情報と詳細な推奨事項が含まれています。

gcloud CLI

次のように gcloud recommender insights list コマンドを実行します。

gcloud recommender insights list \
--project=PROJECT_ID \
--location=LOCATION \
--insight-type=google.alloydb.cluster.PerformanceInsight
--filter=insightSubtype=INSIGHT_SUBTYPE

次のように置き換えます。

  • PROJECT_ID: プロジェクト ID。
  • LOCATION : クラスタが配置されているリージョン（us-central1 など）。
  • INSIGHT_SUBTYPE: このパラメータを次のいずれかに設定します。
    • HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION: CPU 使用率に関する分析情報を表示します。
    • HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION: メモリに関する分析情報を表示します。

API

次のように insights.list メソッドを呼び出します。

GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/insightTypes/google.alloydb.cluster.PerformanceInsight/insights?filter=insightSubtype=INSIGHT_SUBTYPE

次のように置き換えます。

  • PROJECT_ID: プロジェクト ID。
  • LOCATION: クラスタが配置されているリージョン（us-central1 など）。
  • INSIGHT_SUBTYPE: このパラメータを次のいずれかに設定します。
    • HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION: CPU 使用率に関する分析情報を表示します。
    • HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION: メモリに関する分析情報を表示します。

次の表に、AlloyDB for PostgreSQL のアンダープロビジョニング状態にあるクラスタの Recommender が生成する分析情報と推奨事項を示します。これにより、CPU とメモリの高使用率に起因するボトルネックを回避し、メモリ不足イベントが発生する可能性を最小限に抑えることができます。サブタイプは、gcloud と API の結果に表示されます。

分析情報 推奨事項
現在の CPU 使用率の傾向に基づいて、クラスタの CPU 使用率が高いというフラグが付けられます。
サブタイプ: HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION		 CPU サイズを引き上げるか、CPU 使用率を低減します。
サブタイプ: INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE
現在のメモリ使用率の傾向に基づいて、クラスタのメモリ使用量が高いというフラグが付けられます。
サブタイプ: HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION		 メモリサイズを引き上げるか、メモリ使用率を低減します。
サブタイプ: INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE

推奨事項を適用する

推奨事項を慎重に評価し、 Google Cloud コンソールで次の操作を行い、推奨事項を実装します。

  1. クラスタの [編集] をクリックします。

  2. [プライマリ インスタンスを編集] ウィンドウで、vCPU 数とメモリ容量の多いマシンタイプに切り替えます。クラスタのサイズを推奨事項とまったく同じに適正化する必要はありません。クラスタのプロビジョニング方法に基づいて、ご自身が判断された内容でサイズ変更を行います。

  3. [Update instance] をクリックします。

次のステップ