מעקב ופתרון בעיות בעזרת AI

. במאמר הזה מוסבר איך משתמשים בכלים מבוססי-AI כדי לעקוב אחרי המשאבים ב-Cloud SQL ולפתור בהם בעיות. אתם יכולים להשתמש בכלים מבוססי-AI של Cloud SQL ושל Gemini Cloud Assist כדי לפתור בעיות של שאילתות איטיות ולפתור בעיות של עומס גבוה במסד הנתונים.

מגבלות

המגבלות הבאות חלות על פתרון בעיות בעזרת AI ב-Cloud SQL:

לפני שמתחילים

  1. לוודא ש-Gemini Cloud Assist מוגדר בחשבון המשתמש ובפרויקט ב- Google Cloud .

    אחרי שמגדירים את Gemini Cloud Assist, יכול להיות שיעברו כמה דקות עד שהשירות יתעדכן. לפני שמפעילים את פתרון הבעיות בעזרת AI ב-Cloud SQL, צריך לחכות שההפצה תסתיים.

  2. מוודאים שהמכונה היא מסוג Cloud SQL Enterprise Plus.
  3. מוודאים שמכונת Cloud SQL משתמשת בארכיטקטורת הרשת החדשה.
  4. מפעילים את Query Insights למהדורת Cloud SQL Enterprise Plus ולמהדורת Cloud SQL Enterprise.
  5. במכונה של Cloud SQL ל-MySQL צריך להתקין את גרסה MYSQL_VERSION.R20250304.00_01 ואילך. מידע נוסף על החלת גרסאות תחזוקה על מכונה זמין במאמר מידע על תחזוקה במכונות Cloud SQL.

תפקידים והרשאות נדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שנדרשות לשימוש בפתרון בעיות בעזרת AI, בקשו מהאדמין להקצות לכם את תפקידי ה-IAM הבאים בפרויקט שמארח את המכונה של Cloud SQL:

להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

התפקידים המוגדרים מראש האלה מכילים את ההרשאות שנדרשות כדי להשתמש בפתרון בעיות בעזרת AI. כדי לראות בדיוק אילו הרשאות נדרשות, אפשר להרחיב את הקטע ההרשאות הנדרשות:

ההרשאות הנדרשות

כדי להשתמש בפתרון בעיות בעזרת AI, נדרשות ההרשאות הבאות:

  • databaseinsights.performanceIssues.detect
  • databaseinsights.performanceIssues.investigate

יכול להיות שתקבלו את ההרשאות האלה באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש אחרים.

למידע נוסף על התפקידים וההרשאות שנדרשים כדי להשתמש ב-Gemini Cloud Assist Investigations, קראו את המאמר פתרון בעיות באמצעות Gemini Cloud Assist Investigations.

הפעלת פתרון בעיות בעזרת AI

כשמפעילים את פתרון הבעיות בעזרת AI במכונה של Cloud SQL, המערכת יכולה לנתח את הביצועים של מסדי הנתונים ולזהות חריגות בהרצת השאילתות. כש-Cloud SQL מזהה חריגות בביצועי השאילתות או עומס גבוה על המערכת, פתרון הבעיות בעזרת AI עוזר לנתח את המצב באמצעות ראיות ומספק המלצות.

כדי להפעיל את פתרון הבעיות בעזרת AI במכונה של Cloud SQL:

  1. נכנסים לדף Cloud SQL Instances במסוף Google Cloud .

    כניסה לדף Cloud SQL Instances

  2. כדי לפתוח את הדף Overview של מכונה, לוחצים על שם המכונה.
  3. במשבצת Configuration, לוחצים על Edit configuration.
  4. בקטע Customize your instance, מרחיבים את Query insights.
    1. אם האפשרות Enable Query insights לא מסומנת, מסמנים אותה.
    2. רק במהדורת Cloud SQL Enterprise Plus, אם האפשרות Enable Enterprise Plus features לא מסומנת, מסמנים אותה.
  5. במהדורת Cloud SQL Enterprise Plus בלבד, בוחרים באפשרות הפעלת פתרון בעיות בעזרת AI. במכונות של Cloud SQL מהדורת Enterprise, פתרון בעיות בעזרת AI זמין רק אם מפעילים את Gemini Cloud Assist.
  6. לוחצים על Save.
  7. כדי לקבל את התוצאות הכי טובות, כדאי לחכות 24 שעות אחרי שמפעילים את פתרון הבעיות בעזרת AI במסוף Google Cloud , כדי לאפשר ל-Cloud SQL ליצור בסיס לביצועים הממוצעים של המכונה, מסד הנתונים והשאילתות.

צריך להפעיל מחדש את המכונה. מידע נוסף על הפעלת תובנות לגבי שאילתות במהדורת Cloud SQL Enterprise Plus מופיע במאמר שימוש בתובנות לגבי שאילתות כדי לשפר את הביצועים של שאילתות.

פתיחת Gemini Cloud Assist

כדי להשתמש ב-Gemini Cloud Assist ב-Cloud SQL:

  1. נכנסים לדף Cloud SQL Instances במסוף Google Cloud .

    כניסה לדף Cloud SQL Instances

  2. כדי לפתוח את הדף Overview של מכונה, לוחצים על שם המכונה.
  3. בחלונית הניווט, בוחרים באפשרות Query insights.
  4. כדי לפתוח את החלונית של Cloud Assist, לוחצים על Open or close Gemini Cloud Assist chat.
  5. בחלונית Cloud Assist, כותבים הנחיה שמתארת את המידע שרוצים לקבל.
  6. אחרי שמזינים את ההנחיה, לוחצים על שליחת ההנחיה.

    ‫Gemini מחזיר תשובה להנחיה שלכם על סמך מידע מהשעה האחרונה.

פתרון בעיות שקשורות לשאילתות איטיות

כדי להשתמש בעזרה מבוססת-AI בפתרון בעיות של שאילתות איטיות, נכנסים למרכז הבקרה של Query Insights במכונה של Cloud SQL במסוף Google Cloud .

טבלת החיפושים המובילים

כדי להתחיל לפתור בעיות של שאילתות איטיות בעזרת AI, בקטע Top queries table בלוח הבקרה Query insights:

בעזרת Cloud SQL תוכלו לזהות אילו שאילתות פועלות לאט יותר מהממוצע במהלך תקופת זיהוי ספציפית. אחרי שבוחרים טווח תאריכים בלוח הבקרה של Query Insights, המערכת של Cloud SQL בודקת אם יש שאילתות שפועלות לאט יותר מהממוצע, באמצעות תקופת זיהוי של 24 שעות לפני סוף טווח התאריכים שנבחר.

כשמשנים את מסנן טווח התאריכים של התרשים Database load, או כל מסנן אחר כמו מסד נתונים או משתמש, Cloud SQL מרענן את טבלת השאילתות המובילות ומריץ מחדש את זיהוי אנומליות על סמך רשימת השאילתות החדשה ותקופת הזמן המעודכנת לזיהוי.

במכונות של Cloud SQL Enterprise Plus, כש-Cloud SQL מזהה אנומליה:

אם שאילתה פועלת לאט מהצפוי, מופיע סמל אזהרה warning_spark. כשלוחצים על אחד מהסמלים, Gemini Cloud Assist עוזר לנתח את הרצת השאילתה ומציע תצפיות לגבי הגורמים האפשריים לבעיה. על סמך התצפיות האלה, Gemini Cloud Assist יוצר השערה שיכולה לעזור לכם לטפל בבעיה.

כדי לפתור בעיות של שאילתות איטיות בטבלה Top queries בלוח הבקרה Query insights:

  1. נכנסים לדף Cloud SQL Instances במסוף Google Cloud .

    כניסה לדף Cloud SQL Instances

  2. כדי לפתוח את הדף Overview של מכונה, לוחצים על שם המכונה.
  3. בתפריט הניווט של SQL, לוחצים על Query insights.
  4. בתרשים Executed queries, משתמשים במסנן טווח תאריכים כדי לבחור שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים, 30 ימים או טווח בהתאמה אישית.
  5. בטבלה Top queries, בכרטיסייה Queries, בודקים את רשימת השאילתות של מסד הנתונים.
  6. אם מופיע סמל אזהרה warning_spark ליד הערך Avg execution time (ms) של השאילתה, סימן ש-Cloud SQL זיהה חריגה בביצועי השאילתה. ‫Cloud SQL בודק אם יש חריגות בטווח של 24 שעות לפני סוף טווח הזמן שנבחר.
  7. לוחצים על סמל האזהרה warning_spark.
  8. בתיבת הדו-שיח Query is slower than usual, לוחצים על New Investigation כדי להתחיל לפתור בעיות בעזרת AI מ-Gemini Cloud Assist. אחרי כשתי דקות, נפתחת החלונית Investigation details עם הקטעים הבאים:
    • הבעיה. תיאור של הבעיה שנבדקת, כולל שעת ההתחלה והסיום של הבדיקה.
    • תצפיות. רשימה של תצפיות לגבי הבעיה. לדוגמה, הם יכולים לכלול פרטים על תחרות על נעילה, כמו יחס המתנה לנעילה ארוך מהצפוי בשאילתה.
    • השערות. רשימה של פעולות מומלצות על ידי AI כדי לטפל בשאילתה שפועלת לאט.

  9. כדי לראות את כל החקירות שמשויכות לשאילתה, בתיבת הדו-שיח Query is slower than usual לוחצים על View all investigations. נפתח הדף Gemini Cloud Assist, שבו אפשר לראות את כל החקירות שפועלות כרגע ואת אלה שהסתיימו. אפשר לסנן את הדף לפי פרויקט או תווית, למשל, כדי למצוא את החקירה הספציפית שאתם צריכים.

    לחלופין, כדי לראות את כל החקירות הקודמות, לוחצים על סמל ההתראות ובוחרים התראה שמשויכת לחקירה כלשהי כדי לפתוח את הדף Gemini Cloud Assist.

  10. לחלופין, אם אתם רוצים לבדוק את זמן האחזור של שאילתה כלשהי, בצעו את השלבים הבאים:
    1. מזהים את השאילתה הספציפית שרוצים לבדוק.
    2. בעמודה Actions, לוחצים על סמל הפעולות שמשויך לשאילתה.
    3. בתפריט, לוחצים על Investigate latency כדי להריץ חקירה של Gemini Cloud Assist.

פרטי שאילתה

אתם יכולים גם לפתור בעיות בשאילתה איטית בעזרת AI בדף Query details.

  1. נכנסים לדף Cloud SQL Instances במסוף Google Cloud .

    כניסה לדף Cloud SQL Instances

  2. כדי לפתוח את הדף Overview של מכונה, לוחצים על שם המכונה.
  3. לוחצים על Query insights כדי לפתוח את לוח הבקרה של Query insights.
  4. בלוח הבקרה Query insights, לוחצים על השאילתה שרוצים להציג ב-Top queries. מופיע הדף Query details.
  5. במהדורת Cloud SQL Enterprise Plus, אם המערכת מזהה חריגה בשאילתה, אחד או יותר מהאינדיקטורים הבאים מופיעים בדף Query details:
    • הודעה במסך הפרטים שאומרת This query is slower than usual ואפשרות לבדיקה.

    • הודעה בתרשים Query latency שאומרת Query slower than usual. אם ההודעה הזו מופיעה, לוחצים על הלחצן Investigate כדי להתחיל לפתור את הבעיה בעזרת Gemini Cloud Assist.

      אחרי כשתי דקות, נפתחת החלונית Investigation details עם הקטעים הבאים:

      • הבעיה. תיאור של הבעיה שנבדקת, כולל שעת ההתחלה והסיום של הבדיקה.
      • תצפיות. רשימה של תצפיות לגבי הבעיה. לדוגמה, הפרטים האלה יכולים לכלול פרטים על תחרות על נעילה, כמו יחס המתנה לנעילה ארוך מהצפוי בשאילתה.
      • השערות. רשימה של פעולות מומלצות על ידי AI כדי לטפל בשאילתה שפועלת לאט.
  6. אופציונלי: משתמשים במסנן טווח תאריכים כדי לבחור טווח זמן של שעה, 6 שעות, יום, 7 ימים, 30 ימים או טווח בהתאמה אישית. כשמשנים את מסנן טווח התאריכים בדף Query details, או כל מסנן אחר כמו Database או User, המערכת של Cloud SQL מריצה מחדש את זיהוי אנומליות.
  7. אם Cloud SQL לא מזהה חריגה בשאילתה, עדיין אפשר להריץ ניתוח של השאילתה בלחיצה על הכפתור Investigate בכרטיס Query latency.

ניתוח זמן האחזור של שאילתות

בעזרת הכלים מבוססי-AI אתם יכולים לנתח את פרטי זמן האחזור של השאילתות ולפתור בעיות שקשורות אליהם.

תקופת הניתוח

תקופת הניתוח מורכבת מ-24 השעות שלפני סוף טווח התאריכים שבחרתם בתרשים Database load בלוח הבקרה Query insights או בדף Query details. ב-Cloud SQL, התקופה הזו משמשת להשוואה בין מדדי הבסיס לבין המדדים שנשלפו במהלך התקופה של החריגה.

בדף Query details, במהדורת Cloud SQL Enterprise Plus, אם Cloud SQL זיהה חריגה בשאילתה, אחרי שבוחרים את השאילתה ממרכז הבקרה Query insights, ‏Cloud SQL מבצע ניתוח ביצועים בסיסי של השאילתה באמצעות 24 השעות האחרונות מסוף החריגה. אם Cloud SQL לא זיהה חריגה בשאילתה והוא מריץ שוב את זיהוי האנומליות בשאילתה, Cloud SQL משתמש ב-48 שעות לפני סוף טווח התאריכים שנבחר כקו בסיס לביצועים בתקופת הניתוח.

תקופת החריגה שזוהתה

תקופת החריגה שזוהתה רלוונטית רק למכונות של Cloud SQL Enterprise Plus.

תקופת האנומליה שזוהתה מייצגת תקופה שבה Cloud SQL מוצא שינוי חריג בביצועי השאילתות. ‫Cloud SQL משתמש בביצועים הבסיסיים שנמדדו לשאילתה במהלך תקופת הניתוח.

אם Cloud SQL מזהה כמה חריגות בשאילתה בפרק זמן מסוים, הוא משתמש בחריגה האחרונה שזוהתה.

דוגמאות להנחיות בנושא ביצועי שאילתות

אתם יכולים גם להשתמש ב-Gemini Cloud Assist כדי להזין הנחיות שיעזרו לכם לשפר את הביצועים של השאילתות. ‫Gemini Cloud Assist עונה על שאלות לגבי המכונה ומסד הנתונים שנבחרו ב-Cloud SQL.

פרומפט סוג התשובה
מהן השאילתות המובילות לפי זמן אחזור במסד הנתונים שלי?
    סיכומים של שאילתות ממוינות לפי זמן אחזור. ‫Gemini מגדיר את היקף התשובה לפי מסנן טווח התאריכים שנבחר בתרשים העומס של מסד הנתונים בתובנות לגבי שאילתות.
מהי השאילתה האיטית ביותר במכונה הזו של מסד הנתונים? הנחיות לזיהוי השאילתה האיטית ביותר לפי זמן אחזור.

פתרון בעיות של עומס גבוה על מסד הנתונים

במסוף Google Cloud , אתם יכולים להיכנס למרכז הבקרה Query insights כדי לנתח את מסד הנתונים ולפתור בעיות באירועים שבהם העומס על מסד הנתונים גבוה מהממוצע. כדי לחשב את העומס הצפוי על מסד הנתונים, המערכת של Cloud SQL משתמשת בנתונים מ-24 השעות שלפני טווח התאריכים שבחרתם. אתם יכולים לבדוק את הסיבות לאירועי העומס הגבוהים יותר ולנתח את הראיות שמאחורי הירידה בביצועים. בנוסף, ב-Cloud SQL תקבלו המלצות לאופטימיזציה של מסד הנתונים כדי לשפר את הביצועים.

כדי להשתמש בכלים מבוססי-AI לפתרון בעיות של עומס גבוה במסד הנתונים, נכנסים לדף Instance Overview או ללוח הבקרה Query insights במסוף Google Cloud .

דף הסקירה הכללית של המכונה

כדי לפתור בעיות של עומס גבוה על מסד הנתונים באמצעות כלים מבוססי-AI בדף Instance overview:

  1. נכנסים לדף Cloud SQL Instances במסוף Google Cloud .

    כניסה לדף Cloud SQL Instances

  2. כדי לפתוח את הדף Overview של מכונה, לוחצים על שם המכונה.
  3. בדף Overview, בתפריט Chart, בוחרים מדד למסד הנתונים. אפשר לבחור כל מדד, למשל CPU utilization.
  4. אופציונלי: כדי לבחור טווח תאריכים ספציפי לניתוח, משתמשים במסנן Time range ובוחרים שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים, 30 ימים או טווח מותאם אישית.

    אפשר להגדיל חלקים ספציפיים בתרשים שבהם רואים עומס גבוה, כדי לנתח אותם. לדוגמה, באזור עם עומס גבוה, רמות ניצול המעבד (CPU) יכולות להיות קרובות יותר ל-100%. כדי להגדיל את התצוגה, אפשר ללחוץ על חלק מהתרשים ולבחור אותו.

    לוחצים על הכפתור Investigate performance כדי להתחיל לפתור את הבעיה של עומס גבוה על מסד הנתונים בעזרת Gemini Cloud Assist.

    אחרי כשתי דקות, נפתחת החלונית Investigation details עם הקטעים הבאים:

    • הבעיה. תיאור של הבעיה שנבדקת, כולל שעת ההתחלה והסיום של הבדיקה.
    • תצפיות. רשימה של תצפיות לגבי הבעיה. לדוגמה, הפרטים האלה יכולים לכלול פרטים על תחרות על נעילה, כמו יחס המתנה לנעילה ארוך מהצפוי בשאילתה.
    • השערות. רשימה של פעולות מומלצות על ידי AI כדי לטפל בשאילתה שפועלת לאט.

לוח הבקרה של Query Insights

כדי לפתור בעיות של עומס גבוה על מסד הנתונים בעזרת AI בלוח הבקרה Query insights:

  1. נכנסים לדף Cloud SQL Instances במסוף Google Cloud .

    כניסה לדף Cloud SQL Instances

  2. כדי לפתוח את הדף Overview של מכונה, לוחצים על שם המכונה.
  3. לוחצים על Query insights כדי לפתוח את לוח הבקרה של Query insights.
  4. אופציונלי: משתמשים במסנן טווח תאריכים כדי לבחור טווח של שעה, 6 שעות, יום, 7 ימים, 30 ימים או טווח בהתאמה אישית.

    5. אפשר להגדיל קטעים ספציפיים בתרשים שבהם מבחינים באזורים של עומס גבוה יותר על מסד הנתונים לפי זמן הביצוע של השאילתה. כדי להגדיל את התצוגה, אפשר ללחוץ על חלק מהתרשים ולבחור אותו.

    בתרשים העומס על מסד הנתונים, לוחצים על הלחצן Investigate performance כדי להתחיל לפתור את בעיית העומס הגבוה על מסד הנתונים בעזרת AI מ-Gemini Cloud Assist.

    אחרי כשתי דקות, נפתחת החלונית Investigation details עם הקטעים הבאים:

    • הבעיה. תיאור של הבעיה שנבדקת, כולל שעת ההתחלה והסיום של הבדיקה.
    • תצפיות. רשימה של תצפיות לגבי הבעיה. לדוגמה, הפרטים האלה יכולים לכלול פרטים על תחרות על נעילה, כמו יחס המתנה לנעילה ארוך מהצפוי בשאילתה.
    • השערות. רשימה של פעולות מומלצות על ידי AI כדי לטפל בשאילתה שפועלת לאט.

ניתוח עומס גבוה במסד הנתונים

בעזרת AI, אתם יכולים לנתח את פרטי העומס על מסד הנתונים ולפתור בעיות.

תקופת הניתוח

‫Cloud SQL מנתח את מסד הנתונים לפי התקופה שבחרתם בתרשים העומס של מסד הנתונים, מלוח הבקרה Query insights או מהדף Instance overview. אם בוחרים תקופה של פחות מ-24 שעות, Cloud SQL מנתח את כל התקופה. אם תבחרו תקופה של יותר מ-24 שעות, Cloud SQL יבחר לניתוח רק את 24 השעות האחרונות של התקופה.

כדי לחשב את ניתוח הביצועים הבסיסי של מסד הנתונים, Cloud SQL כולל 24 שעות של תקופת זמן בסיסית בתקופת הזמן של הניתוח. אם התקופה שבחרתם היא ביום אחר, Cloud SQL משתמש בתקופת בסיס של 24 השעות שלפני התקופה שבחרתם. אם התקופה שבחרתם חלה ביום שני, Cloud SQL משתמש בתקופת בסיס של היום השביעי לפני התקופה שבחרתם.

ניתוח מדדים

כש-Cloud SQL מתחיל את הניתוח, הוא בודק אם יש שינויים משמעותיים במדדים השונים, כולל, בין היתר, המדדים הבאים:

  • שאילתות לשנייה (QPS)
  • CPU
  • זיכרון
  • קלט/פלט של הדיסק

מערכת Cloud SQL משווה בין הנתונים המצטברים של מסד הנתונים לבין נתוני הביצועים בחלון הזמן של הניתוח. אם Cloud SQL מזהה שינוי משמעותי בסף של מדד חשוב, הוא מציין מצב אפשרי במסד הנתונים. יכול להיות שהמצב שזוהה מסביר את שורש הבעיה של העומס הגבוה על מסד הנתונים בתקופה שנבחרה.

המלצות

בסיום הניתוח של Gemini Cloud Assist, בקטע Hypotheses בחלונית Investigation details מופיעות תובנות פרקטיות שיעזרו לכם לפתור את הבעיה.

במצבים מסוימים, יכול להיות שלא תהיה המלצה על סמך הניתוח.

דוגמאות להנחיות בנושא ביצועי המערכת

אתם יכולים גם להשתמש ב-Gemini Cloud Assist כדי להזין הנחיות לאיסוף מידע על ביצועי המערכת. ‫Gemini Cloud Assist עונה על שאלות לגבי המכונה שנבחרה ב-Cloud SQL.

פרומפט סוג התשובה
כמה רשומות של יומן שגיאות יש למכונה הזו של מסד הנתונים ב-7 הימים האחרונים?
  • סיכום של רשומות ביומן שמקובצות לפי סוג החומרה שלהן. ‫Gemini מצמצם את התשובה לפי מסנן טווח התאריכים שנבחר בתרשים הביצועים של המכונה.
  • הנחיות לזיהוי ומיון של שאילתות לפי זמן אחזור.
מה היה ניצול המעבד (CPU) של המכונה הזו של מסד הנתונים בסביבות השעה 14:00 היום? תוצאות המדדים בטווח האחוזים של ניצול ה-CPU בתוך מרווח הזמן.

פתרון בעיות בקישוריות

כדי לפתור בעיות בקישוריות, אתם יכולים להשתמש ב-Gemini Cloud Assist או להתחיל חקירה כשמתרחשות שגיאות בחיבור. כדי לזהות למה לקוח נתקל בבעיות כשהוא מנסה להתחבר למסד נתונים של Cloud SQL, הכלי מבוסס ה-AI מעריך כמה מקורות.

בדיקת בעיות בקישוריות

כדי להשתמש בעזרה מבוססת-AI לפתרון בעיות בקישוריות:

  1. נכנסים לדף Cloud SQL Instances במסוף Google Cloud .

    כניסה לדף Cloud SQL Instances

  2. כדי לפתוח את הדף Overview של מכונה, לוחצים על שם המכונה.
  3. בחלונית Resolve database issues with AI-assisted troubleshooting, לוחצים על Explore investigations.
  4. בחלון אפשרויות חקירה, מחפשים את הקטע שימוש בחיבור.
  5. אופציונלי: בוחרים טווח תאריכים ספציפי לניתוח באמצעות המסנן Time range, שעה אחת, 6 שעות, יום אחד, 7 ימים או טווח בהתאמה אישית.
  6. לוחצים על חקירה.

    ‫Gemini מפעיל ניתוח אוטומטי של המטא-נתונים, היומנים והגדרות הרשת של המכונה. אחרי שהניתוח מסתיים, בחלונית פרטי החקירה מופיעים הקטעים הבאים:

    • הבעיה: סיכום של הכשל בקישוריות, כולל המשאבים המושפעים וחותמות הזמן.
    • תצפיות: ראיות שנאספו מאותות, כמו למשל כשמסד נתונים הגיע למגבלה של max_connections או חיבורים פעילים בו-זמנית עם הצלבת נתונים של מטא-נתונים של מכונה. אפשר להשתמש בראיות כדי לקבוע אם עלייה חדה בתנועה או סשנים שלא נסגרו הם הגורם לזמן ההשבתה של המכונה.
    • השערות: שורש הבעיה ושלבים לתיקון שנוצרו על ידי AI.

דוגמאות להנחיות שקשורות לבעיות בקישוריות

אתם יכולים גם להשתמש ב-Gemini Cloud Assist כדי לפתור בעיות בקישוריות בין לקוח לבין מכונה של Cloud SQL.

פרומפט סוג התשובה
למה מופיעות שגיאות בחיבור? ‫Gemini מעריך את החיבורים למסד הנתונים וממליץ על שיפורים, כמו הפעלת מאגר חיבורים מנוהל.

קבלת המלצות לאינדקסים

אתם יכולים לקבל המלצות לאינדקסים מ-Cloud SQL בתובנות לגבי שאילתות. איך משתמשים ב-Index Advisor

דוגמאות להנחיות להמלצות על אינדקסים

אתם יכולים להיעזר ב-Gemini Cloud Assist כדי לקבל מידע נוסף על השימוש באינדקסים במסדי הנתונים שלכם. ‫Gemini Cloud Assist עונה על שאלות לגבי המכונה שנבחרה ב-Cloud SQL.

פרומפט סוג התשובה
הצגת המלצות לאינדקסים של שאילתות שהופעלו ב-7 הימים האחרונים. הנחיות לגבי סוגי השאילתות שאינדקס יכול להועיל להן.

מעקב אחרי שאילתות פעילות

משתמשים בלוח הבקרה תובנות לגבי שאילתות כדי לעקוב אחרי שאילתות פעילות, ואם צריך, מסיימים תהליכים ארוכים. מידע נוסף זמין במאמר מעקב אחרי שאילתות פעילות.

דוגמאות להנחיות פעילות לשאילתות

אתם יכולים להשתמש ב-Gemini Cloud Assist כדי לקבל מידע נוסף על שאילתות שגורמות לעומס גבוה על המעבד או לזמן אחזור ארוך. ‫Gemini Cloud Assist עונה על שאלות לגבי המכונה שנבחרה ב-Cloud SQL.

פרומפט סוג התשובה
מהן השאילתות המובילות שפועלות כרגע במסד הנתונים שלי? הנחיות למציאת השאילתות שפועלות הכי הרבה זמן וצורכות הכי הרבה משאבים.

המאמרים הבאים