이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다.

과소 프로비저닝된 AlloyDB 클러스터 최적화

과소 프로비저닝된 클러스터 추천자를 통해 CPU 또는 메모리 사용률이 높은 클러스터를 감지할 수 있습니다. 그런 다음 클러스터를 최적화하는 방법에 대한 권장사항을 제공합니다. 이 페이지에서는 이 추천자의 작동 방식과 사용 방법을 설명합니다.

기능 소개

CPU 또는 메모리 사용률이 높게 감지되는 경우 클러스터에서 영향을 받는 인스턴스의 크기를 늘려 최대치에 도달한 CPU 또는 메모리 사용률을 낮추라는 권장사항이 표시됩니다. 권장사항은 매일 생성됩니다.

시작하기 전에

권장사항과 통계를 보려면 먼저 다음을 수행하세요.

Recommender API를 사용 설정했는지 확인합니다.
통계 및 추천을 보고 사용할 수 있는 권한을 얻으려면 필요한 Identity and Access Management(IAM) 역할이 있어야 합니다.

할 일 목록 역할

추천 보기 recommender.alloydbViewer 또는 alloydb.viewer

권장사항 적용 recommender.alloydbAdmin 또는 alloydb.admin

자세한 내용은 다른 사용자에게 액세스 권한 부여를 참고하세요.

할 일 목록	역할
추천 보기	`recommender.alloydbViewer` 또는 `alloydb.viewer`
권장사항 적용	`recommender.alloydbAdmin` 또는 `alloydb.admin`

과소 프로비저닝된 클러스터 권장사항 나열

Google Cloud 콘솔, gcloud CLI 또는 Recommender API를 사용하여 프로비저닝이 부족한 클러스터에 관한 권장사항을 나열할 수 있습니다.

콘솔

과소 프로비저닝된 클러스터 권장사항을 나열하려면 다음 단계를 완료하세요.

Google Cloud 콘솔에서 클러스터 페이지로 이동합니다.

클러스터로 이동

자세한 내용은 추천 살펴보기를 참조하세요.
성능 카드에서 프로비저닝 부족 기본 인스턴스를 클릭합니다.

과소 프로비저닝된 기본 인스턴스 권장사항이 적용되는 클러스터 목록이 표시됩니다.

gcloud CLI

gcloud CLI를 사용하여 과소 프로비저닝된 클러스터에 관한 권장사항을 나열하려면 다음과 같이 gcloud recommender recommendations list 명령어를 실행합니다.

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

다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
LOCATION: 클러스터가 있는 리전입니다(예: us-central1).

API

Recommendations API를 사용하여 과소 프로비저닝된 클러스터에 대한 권장사항을 나열하려면 다음과 같이 recommendations.list 메서드를 호출합니다.

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

다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
LOCATION: 클러스터가 있는 리전입니다(예: us-central1).

통계 및 자세한 권장사항 보기

Google Cloud 콘솔, gcloud CLI 또는 Recommender API를 사용하여 최적화가 필요한 프로비저닝 부족 클러스터에 대한 통계와 세부 권장사항을 볼 수 있습니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 클러스터 페이지로 이동합니다.

클러스터로 이동
문제 열에서 클러스터의 추천 버튼을 클릭합니다.

프로비저닝이 부족한 클러스터에 대한 통계와 자세한 권장사항이 포함된 권장사항 패널이 표시됩니다.

gcloud CLI

다음과 같이 gcloud recommender insights list 명령어를 실행합니다.

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

다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
LOCATION: 클러스터가 있는 리전입니다(예: us-central1).
INSIGHT_SUBTYPE: 이 매개변수를 다음 중 하나로 설정합니다.
- HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION: CPU 사용량에 대한 통계를 표시합니다.
- HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION: 메모리에 관한 통계를 표시합니다.

API

다음과 같이 insights.list 메서드를 호출합니다.

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

다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
LOCATION: 클러스터가 있는 리전입니다(예: us-central1).
INSIGHT_SUBTYPE: 이 매개변수를 다음 중 하나로 설정합니다.
- HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION: CPU 사용량에 대한 통계를 표시합니다.
- HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION: 메모리에 관한 통계를 표시합니다.

다음 표에는 PostgreSQL용 AlloyDB 과소 프로비저닝 클러스터 추천자가 높은 CPU 및 메모리 사용률로 인한 병목 현상을 방지하고 메모리 부족 이벤트의 가능성을 최소화하는 데 도움이 될 수 있는 통계 및 권장사항이 나와 있습니다. 하위 유형은 gcloud 및 API 결과에 표시됩니다.

통계	권장사항
현재 CPU 사용률 추세를 기준으로 클러스터의 CPU 사용률이 높은 것으로 플래그 지정됩니다. 하위 유형: `HIGH_INSTANCE_CPU_UTILIZATION`	CPU 크기를 늘리거나 CPU 사용률을 줄입니다. 하위 유형: `INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE`
현재 메모리 사용률 추세를 기준으로 클러스터가 메모리 사용률이 높은 것으로 플래그 지정됩니다. 하위 유형: `HIGH_INSTANCE_MEMORY_UTILIZATION`	메모리 크기를 늘리거나 메모리 사용률을 줄입니다. 하위 유형: `INCREASE_PRIMARY_INSTANCE_SIZE`

권장사항 적용

권장사항을 신중하게 평가하고 Google Cloud 콘솔에서 다음을 실행하여 권장사항을 구현합니다.

클러스터에서 수정을 클릭합니다.
기본 인스턴스 수정 창에서 vCPU와 메모리가 더 많은 머신 유형으로 전환합니다. 클러스터 크기를 권장사항에 따라 정확하게 조정할 필요는 없습니다. 클러스터 프로비저닝 방법에 따라 클러스터 크기를 판단하여 조정합니다.
인스턴스 업데이트를 클릭합니다.

참고: 클러스터를 업데이트하기 전에 신중하게 평가해야 합니다. 추천을 적용하면 가격에 영향을 미칠 수 있습니다.

다음 단계

Google Cloud 추천 도구