Guide de démarrage rapide : Rechercher et appliquer des recommandations en contexte

Découvrez comment rechercher et appliquer des recommandations à partir d'outils de recommandation qui permettent d'afficher et de gérer des recommandations en contexte (c'est-à-dire à l'aide de l'interface utilisateur d'un service dans la console Google Cloud). Pour en savoir plus sur les outils de recommandation et les clients compatibles, consultez la section Outils de recommandation.

Avant de commencer

Pour ce guide de démarrage rapide, vous avez besoin d'un projet Google Cloud avec une machine virtuelle exécutée sur Compute Engine.

1. Accédez à Google Cloud Console.

2. Sélectionnez votre projet Google Cloud. Si vous n'avez pas de projet Google Cloud, créez-en un.

3. Assurez-vous de disposer des autorisations IAM (Identity and Access Management) suffisantes pour afficher les recommandations du projet. Si vous ne disposez pas des autorisations nécessaires, vous ne pourrez peut-être pas afficher certaines recommandations en détail. Reportez-vous au guide de sécurité IAM pour en savoir plus.

Remarque : Si vous démarrez un nouveau projet, vous ne verrez peut-être aucune recommandation. Vous pourrez également utiliser les concepts abordés dans ce guide pour découvrir d'autres recommandations.

Rechercher des recommandations de ressources de VM en contexte

Dans ce guide, nous utilisons Compute Engine pour trouver des recommandations permettant de réduire les coûts de ressources de VM. Utilisez la section suivante pour obtenir la liste complète des produits avec les recommandations disponibles en contexte.

1. Accédez au tableau de bord "Instances de VM" dans Compute Engine.

   Accéder à la page "Instances de VM"

2. Recherchez la colonne des recommandations sous l'en-tête "Recommandation" du tableau.

   

Remarque : Ce tableau ne contient peut-être aucune recommandation. Si vous ne voyez aucune recommandation, consultez la documentation d'Active Assist pour voir quels sont les autres produits pour lesquels vous pourriez avoir des recommandations ou si l'outil de recommandation prend en charge un autre client tel que le centre de recommandations ou l'API Recommender.

Appliquer les recommandations

Ce processus peut varier pour certaines recommandations, ce qui vous oblige à consulter les pages produit pour apporter des modifications. Cependant, le processus est sensiblement identique et peut être appliqué à la plupart des recommandations.

1. Cliquez sur la recommandation sous l'en-tête "Recommandation" du tableau pour ouvrir le panneau de détails.

2. Cliquez sur le nom d'une recommandation dans la colonne "Recommandation" pour afficher le panneau de détails.

   

3. Cliquez sur Appliquer.

Avertissement :

Avant d'appliquer des recommandations dans la console Google Cloud ou d'utiliser l'API, assurez-vous que les impacts sont évalués par un évaluateur. Cet évaluateur doivent avoir les connaissances nécessaires pour évaluer les effets des modifications identifiées dans les recommandations, ainsi que les effets spécifiques à votre infrastructure et à votre entreprise. L'application de recommandations sans évaluation appropriée peut entraîner des modifications inattendues, par exemple des problèmes de performances du système, de fiabilité ou la perte des autorisations requises. Si vous choisissez d'appliquer des recommandations sans procéder à un examen manuel, assurez-vous de configurer un processus de rollback avant d'effectuer toute modification.

Autres façons d'appliquer des recommandations

Vous pouvez également utiliser le Centre de recommandations pour trouver un ensemble centralisé de recommandations disponibles.

• Rechercher et appliquer des recommandations à l'aide du centre de recommandations

Vous pouvez également traiter des recommandations par lot en utilisant Google Cloud CLI ou l'API REST. Pour en savoir plus, consultez les pages suivantes :

• Utiliser l'API – Recommandations

Étapes suivantes

• Apprenez à rechercher et à appliquer des recommandations à l'aide du centre de recommandations.
• Activer l'API
• Utiliser l'API
• Exporter des recommandations vers BigQuery