Recomendador de limite de serviço (cota)
O recomendador de limites de serviço analisa o uso de cotas de serviço por projetos na organização e oferece recomendações que ajudam a identificar recursos que podem estar se aproximando do limite.
Informações gerais
Os limites de cota ajudam a gerenciar recursos e proteger você contra picos de uso imprevistos, mas podem ser complicados de rastrear e gerenciar. O recomendador de limite de serviço analisa o uso da sua cota e oferece os seguintes recursos para ajudar você a identificar possíveis gargalos antes que eles se tornem um problema:
- Recomendações para analisar cotas com alta utilização
- Insights de uso para cada cota com alta utilização
Monitorar e tomar medidas de maneira proativa sobre as recomendações de cota pode ajudar a reduzir o risco de gastar a cota. Além das recomendações atualizadas uma vez por dia, é possível configurar alertas de uso de cota usando o Cloud Monitoring para todas as cotas que podem exigir monitoramento em tempo real.
Como funciona
O recomendador de limite de serviço analisa o uso de taxa, alocação e cotas simultâneas nos últimos 30 dias. Se em algum momento durante esses 30 dias sua utilização atingir 80% do limite atual, será gerada uma recomendação.
Preços
Consulte os preços do recomendador.
Antes de começar
Antes de ver os insights e recomendações, faça o seguinte:
- É preciso ativar a API Recommender. Você só precisa ativar a API em um único projeto. Depois, é possível usar esse mesmo projeto para examinar as recomendações e insights de outros projetos, usando a funcionalidade --billing-project de gcloud/API.
- Verifique se você tem um dos papéis obrigatórios atribuídos:
Descrição | Papéis |
---|---|
Ver recomendações |
recommender.serviceLimitViewer |
Ver e atualizar recomendações |
recommender.serviceLimitAdmin |
Esses papéis fornecem um conjunto de permissões que permitem acessar insights e recomendações. Para mais informações sobre papéis, consulte Como entender os papéis e Como conceder permissões do IAM.
Também é possível desativar todos os insights de limite de serviço e as recomendações na Central de transparência e controle. Para mudar as configurações de desativação, você precisa ter o papel de IAM dataprocessing.admin
. Para mais informações sobre como desativar, consulte como desativar insights e recomendações.
ID do recomendador
Veja o ID do recomendador e o tipo de insight do limite de serviço (cota):
google.resourcemanager.serviceLimit.Recommender
google.resourcemanager.serviceLimit.Insight
Permissões do IAM obrigatórias
Para acessar a lista de recomendações e insights de limite de serviço, as seguintes permissões são necessárias:
recommender.resourcemanagerServiceLimitRecommendations.get
recommender.resourcemanagerServiceLimitRecommendations.list
recommender.resourcemanagerServiceLimitInsights.get
recommender.resourcemanagerServiceLimitInsights.list
Para atualizar recomendações e insights (por exemplo, para dispensar uma recomendação), as seguintes permissões são necessárias:
recommender.resourcemanagerServiceLimitRecommendations.update
recommender.resourcemanagerServiceLimitInsights.update
Como visualizar recomendações de limite de serviço (cota)
Os insights e as recomendações podem ser acessados no Console do Cloud, no gcloud
ou na API Recommender para todos os clientes.
A exportação de recomendações pelo BigQuery também está disponível para clientes com um pacote de suporte Standard, Enhanced ou Premium.
Console
Acesse o Hub de recomendações. Consulte também os Primeiros passos com o Hub de recomendações.
No card Analisar e gerenciar o uso da cota, clique em Ver tudo.
gcloud
Para visualizar recomendações e insights usando gcloud
, siga as etapas abaixo.
Para mais informações, consulte Como usar a API - Insights e Como usar a API - Recomendações.
Recomendações
Para listar recomendações do projeto em que você ativou a API Recommender, execute o seguinte comando:
gcloud recommender recommendations list \ --project=PROJECT_ID \ --location=LOCATION \ --recommender=google.resourcemanager.serviceLimit.Recommender
Substitua:
PROJECT_ID
: o ID do projeto.LOCATION
: a região ou zona do Cloud. Se um tipo de cota não for definido por região ou zona, ele se enquadrará no local "global".
Para listar recomendações em um projeto diferente enquanto usa um projeto em que você ativou a API Recommender (como na etapa anterior), execute o seguinte comando:
gcloud recommender recommendations list \ --billing-project=BILLING_PROJECT_ID \ --project=PROJECT_ID \ --location=LOCATION \ --recommender=google.resourcemanager.serviceLimit.Recommender
Substitua:
BILLING_PROJECT_ID
: o ID do projeto que você ativou com a API Recommender (esse seria o mesmo PROJECT_ID fornecido na etapa anterior).PROJECT_ID
: o ID de um projeto diferente que você quer ver as recomendações.LOCATION
: a região ou zona do Cloud. Se um tipo de cota não for definido por região ou zona, ele se enquadrará no local "global".
Insights
Um conjunto semelhante de comandos pode ser usado para listar insights. Basta fazer duas modificações em cada um dos comandos acima:
- Em vez de executar
gcloud recommender recommendations list
, executegcloud recommender insights list
. - Em vez de transmitir
--recommender=google.resourcemanager.serviceLimit.Recommender
, transmita--insight-type=google.resourcemanager.serviceLimit.Insight
Por exemplo, para listar insights de um determinado projeto, execute o seguinte comando:
gcloud recommender insights list
--project=PROJECT_ID
--location=LOCATION
--insight-type=google.resourcemanager.serviceLimit.Insight
Substitua:
PROJECT_ID
: o ID do projeto.LOCATION
: a região ou zona do Cloud. Se um tipo de cota não for definido por região ou zona, ele se enquadrará no local "global".
API
Para visualizar recomendações e insights, use curl
para enviar uma solicitação às APIs do recomendador. Para autorizar solicitações a partir da linha de comando, use tokens de acesso do OAuth. Um token de acesso do OAuth é uma string que concede acesso temporário a uma API.
Recomendações
Para listar recomendações do projeto em que você ativou a API Recommender, execute o seguinte comando:
curl \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ "https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/\ recommenders/google.resourcemanager.serviceLimit.Recommender/recommendations"
Substitua:
PROJECT_ID
: o ID do projeto.LOCATION
: a região ou zona do Cloud. Se um tipo de cota não for definido por região ou zona, ele se enquadrará no local "global".
Para listar recomendações em um projeto diferente enquanto usa um projeto em que você ativou a API Recommender (como na etapa anterior), execute o seguinte comando:
curl \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "x-goog-user-project: BILLING_PROJECT_ID" \ "https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/\ recommenders/google.resourcemanager.serviceLimit.Recommender/recommendations"
Substitua:
BILLING_PROJECT_ID
: o ID do projeto que você ativou com a API Recommender (esse seria o mesmo PROJECT_ID fornecido na etapa anterior).PROJECT_ID
: o ID de um projeto diferente que você quer ver as recomendações.LOCATION
: a região ou zona do Cloud. Se um tipo de cota não for definido por região ou zona, ele se enquadrará no local "global".
Insights
Um conjunto semelhante de comandos pode ser usado para listar insights. Basta substituir
recommenders/google.resourcemanager.serviceLimit.Recommender/recommendations
por insightTypes/google.resourcemanager.serviceLimit.Insight/insights
no
URL.
Por exemplo, para listar insights de um determinado projeto, execute o seguinte comando:
curl
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
"https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/
insightTypes/google.resourcemanager.serviceLimit.Insight/insights"
Substitua:
PROJECT_ID
: o ID do projeto.LOCATION
: a região ou zona do Cloud. Se um tipo de cota não for definido por região ou zona, ele se enquadrará no local "global".
Exportação para o BigQuery
As recomendações e os insights também podem ser exportados em massa para uma tabela do BigQuery. Confira mais detalhes na documentação do BigQuery Export.