Optimiser les clusters sous-provisionnés

Cette page explique comment optimiser les performances de vos clusters AlloyDB pour PostgreSQL à l'aide de l'outil de recommandation "Cluster sous-provisionné". Celui-ci vous aide à détecter les clusters qui sollicitent intensivement les ressources processeur et mémoire, et vous fournit des recommandations pour améliorer la configuration de vos clusters.

Fonctionnement de l'outil de recommandation pour les clusters sous-provisionnés

En cas de sollicitation intensive des ressources processeur et/ou mémoire, une recommandation s'affiche, vous invitant à augmenter la taille de l'instance concernée dans le cluster afin de réduire l'utilisation des ressources processeur ou mémoire lors des pics d'activité. Les recommandations sont générées quotidiennement.

Avant de commencer

Afin de pouvoir afficher les recommandations et les insights, procédez comme suit :

Répertorier les recommandations pour les clusters sous-provisionnés

Vous pouvez répertorier les recommandations pour les clusters sous-provisionnés à l'aide de la console Google Cloud , de gcloud CLI ou de l'API Recommender.

Console

Pour répertorier les recommandations concernant les clusters sous-provisionnés, procédez comme suit :

  1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Clusters.

    Accéder aux clusters

    Pour en savoir plus, consultez Trouver des recommandations avec le hub de recommandations.

  2. Dans la fiche Performances, cliquez sur Instance principale sous-provisionnée.

    La liste des clusters auxquels s'applique la recommandation Instance principale sous-provisionnée s'affiche.

gcloud CLI

Pour répertorier les recommandations concernant les clusters sous-provisionnés à l'aide de la gcloud CLI, exécutez la commande gcloud recommender recommendations list comme suit :

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

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : ID de votre projet.
  • LOCATION : région où se trouvent vos clusters, par exemple us-central1.

API

Pour répertorier les recommandations concernant les clusters sous-provisionnés à l'aide de l'API Recommender, appelez la méthode recommendations.list comme suit :

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

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : ID de votre projet
  • LOCATION : région où se trouvent vos clusters, par exemple us-central1.

Afficher les insights et les recommandations détaillées

Vous pouvez afficher les insights et les recommandations détaillées concernant les clusters sous-provisionnés nécessitant une optimisation à l'aide de la console Google Cloud , de gcloud CLI ou de l'API Recommender.

Console

  1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Clusters.

    Accéder aux clusters

  2. Cliquez sur le bouton de recommandation pour un cluster dans la colonne Problèmes.

    Le panneau de recommandation s'affiche. Il contient des insights et des recommandations détaillées concernant un cluster sous-provisionné.

gcloud CLI

Exécutez la commande gcloud recommender insights list comme suit :

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

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : ID de votre projet.
  • LOCATION : région où se trouvent vos clusters, par exemple us-central1.
  • INSIGHT_SUBTYPE : définissez ce paramètre sur l'un des éléments suivants :
    • HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION : afficher des insights sur l'utilisation du processeur
    • HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION : afficher des insights sur la mémoire

API

Appelez la méthode insights.list comme suit :

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

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : ID de votre projet
  • LOCATION : région où se trouvent vos clusters, par exemple us-central1.
  • INSIGHT_SUBTYPE : définissez ce paramètre sur l'un des éléments suivants :
    • HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION : afficher des insights sur l'utilisation du processeur
    • HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION : afficher des insights sur la mémoire

Le tableau suivant liste les insights et les recommandations que l'outil de recommandation pour les clusters AlloyDB pour PostgreSQL sous-provisionnés peut générer pour vous aider à éviter les goulots d'étranglement liés à une utilisation élevée du processeur et de la mémoire, et à réduire la probabilité d'événements de mémoire insuffisante. Les sous-types sont visibles dans les résultats gcloud et de l'API.

Insights Recommandations
Sur la base des tendances d'utilisation actuelles du processeur, le cluster est signalé comme sollicitant intensivement le processeur.
Sous-type : HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION		 Augmentez la taille du processeur ou réduisez son utilisation.
Sous-type : INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE
Sur la base des tendances d'utilisation actuelles de la mémoire, le cluster est signalé comme sollicitant intensivement la mémoire.
Sous-type : HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION		 Augmentez la taille de la mémoire ou réduisez son utilisation.
Sous-type : INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE

Appliquer des recommandations à l'aide de la console Google Cloud

Étudiez attentivement les recommandations et effectuez les opérations suivantes dans la consoleGoogle Cloud pour les appliquer :

  1. Cliquez sur Modifier au niveau de votre cluster.

  2. Dans la fenêtre Modifier l'instance principale, passez à un type de machine avec plus de processeurs virtuels et plus de mémoire. Vous n'avez pas besoin de redimensionner le cluster exactement comme recommandé. Évaluez la situation et redimensionnez le cluster selon la manière dont vous prévoyez de le provisionner.

  3. Cliquez sur Mettre à jour l'instance.

Étape suivante