유휴 Cloud SQL 인스턴스 식별

Cloud SQL 유휴 인스턴스 추천자는 유휴 상태일 수 있는 인스턴스를 감지하는 데 유용합니다. 그런 다음 비용 절감에 도움이 되는 통계와 권장사항을 제공합니다. 이 페이지에서는 이 추천자의 작동 방식과 사용 방법을 설명합니다.

작동 방식

Cloud SQL 유휴 인스턴스 추천자는 30일이 지난 기본 인스턴스의 사용량 측정항목을 분석합니다. 추천자는 읽기 복제본을 분석하지 않습니다.

각 인스턴스에 대해 이 추천자는 이전 30일 관찰 기간 동안 특정 측정항목의 값을 고려합니다.

30일 관찰 기간 동안 활동 수준이 특정 임곗값 아래이면 인스턴스가 유휴 상태로 예상됩니다. 권장사항은 이러한 인스턴스 종료를 위해 24시간마다 생성됩니다.

가격 책정

Cloud SQL 유휴 인스턴스 추천자는 표준 추천자 가격 책정 계층에 있습니다.

시작하기 전에

권장사항과 통계를 열람하려면 먼저 다음을 수행하세요.

  • Google Cloud Console을 사용하려면 관련 문서를 읽어보세요.
  • 명령줄 예시를 사용하려면 gcloud 명령줄 도구의 최신 버전으로 설치하거나 업그레이드합니다.
  • 이 가이드의 API 예시를 사용하려면 API 액세스를 설정합니다.
  • 필수 역할이 있는지 확인합니다. 이러한 역할은 통계 및 권장사항을 보고 활용할 수 있는 권한 집합을 제공합니다.
    Tasks 역할
    권장사항 보기 recommender.cloudsqlViewer 또는 cloudsql.viewer
    권장사항 적용 다음 중 하나: recommender.cloudsqlAdmin, cloudsql.editor, cloudsql.admin
    역할에 대한 상세 내용은 역할 이해IAM 권한 부여를 참조하세요.
  • Recommender API를 사용 설정합니다.

    API 사용 설정

유휴 Cloud SQL 인스턴스 권장사항 나열

Cloud Console, gcloud, Recommender API를 사용하여 유휴 인스턴스 권장사항을 나열할 수 있습니다.

Console

Cloud Console을 사용하여 유휴 인스턴스에 대해 권장사항을 나열하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Cloud Console에서 권장사항 허브로 이동합니다.

    권장사항 허브로 이동

    자세한 내용은 권장사항 허브 시작하기를 참조하세요.

  2. Cloud SQL 인스턴스 비용 감소 카드에서 모두 보기를 클릭합니다.

  3. 인스턴스 종료 탭을 클릭합니다.

gcloud

gcloud를 사용하여 유휴 인스턴스에 대한 권장사항을 나열하려면 IdleRecommender로 지정된 추천자와 함께 gcloud recommender recommendations list 명령어를 실행합니다.

gcloud recommender recommendations list \
--project=PROJECT_ID \
--location=LOCATION \
--recommender=google.cloudsql.instance.IdleRecommender

다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • LOCATION: 리전(예: us-central1)입니다.

API

Recommendations API를 사용하여 유휴 인스턴스에 대한 권장사항을 보려면 다음과 같이 추천자가 IdleRecommender로 지정된 recommendations.list 메서드를 호출합니다.

GET https://recommender.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT-ID/locations/LOCATION/recommenders/google.cloudsql.instance.IdleRecommender/recommendations

다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • LOCATION: 리전(예: us-central1)입니다.

유휴 인스턴스가 감지되었으면 간단한 권장사항, 인스턴스 이름, 위치, 마지막 새로고침 날짜를 보여주는 표에 나열됩니다.

유휴 Cloud SQL 인스턴스에 대한 통계 확인 및 권장사항 적용

Cloud Console, gcloud, 추천자 API를 사용하여 유휴 인스턴스에 대한 통계 및 세부 권장사항을 확인할 수 있습니다.

Console

Cloud Console을 사용하여 유휴 인스턴스에 대한 통계를 보려면 인스턴스 종료 탭의 권장사항 목록에서 권장사항을 클릭합니다.

gcloud

gcloud를 사용하여 유휴 인스턴스에 대한 통계를 보려면 ActivityInsight로 지정된 추천자를 사용하여 gcloud recommender insights list 명령어를 실행합니다.

gcloud recommender insights list \
--project=PROJECT_ID \
--location=LOCATION \
--insight-type=google.cloudsql.instance.INSIGHT_TYPE

다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • LOCATION: 리전(예: us-central1)입니다.
  • INSIGHT_TYPE: ActivityInsight의 통계 유형 ID입니다.

API

권장사항 API를 사용하여 유휴 인스턴스에 대한 통계를 보려면 다음과 같이 insights.list 메서드를 호출합니다.

GET https://recommender.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT-ID/locations/LOCATION/insightTypes/google.cloudsql.instance.INSIGHT_TYPE/insights

다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • LOCATION: 리전(예: us-central1)입니다.
  • INSIGHT_TYPE: ActivityInsight의 통계 유형 ID입니다.

유휴 인스턴스에 대한 통계를 보여주는 패널이 나타납니다. 다음 정보 카테고리는 일부 지원 차트와 함께 제공됩니다.

필드 설명 및 관련 측정항목
디스크 사용량(바이트 변동) 바이트 단위의 데이터 사용률입니다. 60초마다 샘플링됩니다.
database/disk/bytes_used에 적합합니다.
최대 CPU 사용률 백분율로 표시되는 최대 CPU 사용률입니다.
database/cpu/utilization에 적합합니다.
최대 메모리 사용률 백분율로 표시되는 최대 메모리 사용률입니다.
database/memory/utilization에 적합합니다.
최대 디스크 읽기 작업 수 읽기 작업의 최대 개수입니다.
database/disk/read_ops_count에 적합합니다.
최대 디스크 쓰기 작업 수 최대 쓰기 작업 수입니다.
database/disk/write_ops_count에 적합합니다.
관찰 시작일 및 종료일 30일 관찰 기간의 시작일 및 종료일입니다.

다음 표에는 Cloud SQL 유휴 인스턴스 추천자가 비용 감소를 위해 생성할 수 있는 통계 및 권장사항이 나열되어 있습니다. 하위 유형은 gcloud 및 API 결과에 표시됩니다.

통계 권장사항
인스턴스가 관찰 기간 동안 낮은 수준의 활동을 보여주었습니다.
하위 유형: LOW_ACTIVITY.
비용 감소를 위해 인스턴스를 종료할 수 있는지 여부를 조사합니다.
하위 유형: SHUTDOWN_INSTANCE.

통계 및 권장사항을 신중하게 평가하고 다음을 수행합니다.

  • 인스턴스의 개요 페이지로 이동하려면 인스턴스 보기를 클릭합니다.

    인스턴스가 의도적으로 유휴 상태이고 종료될 필요가 있는지 확인할 수 있습니다. 의도치 않게 유휴 상태이면 인스턴스를 중지하고 삭제할 수 있습니다. 인스턴스를 중지하면 인스턴스 요금 청구가 정지됩니다. 인스턴스 데이터는 영향을 받지 않으며 스토리지 및 IP 주소에 대한 요금은 계속 적용됩니다.

    인스턴스를 중지 또는 삭제할 때 주의하세요. 데이터 손실을 방지하려면 먼저 백업을 만드세요.

  • 강조 표시가 해제되고 회색으로 표시될 수 있도록 권장사항을 없애려면 닫기를 클릭합니다.

  • 권장사항을 적용하거나 해제하지 않고 패널을 닫으려면 취소를 클릭합니다.

또한 BigQuery로 권장사항 내보내기를 수행한 후 데이터 스튜디오 또는 Looker를 사용하여 검사할 수 있습니다.

다음 단계