מידע על יכולת הצפייה במסדי נתונים

תצפית על מסד נתונים היא מדד שמאפשר להסיק בצורה מדויקת את המצב הפנימי של מערכת מסד נתונים, על סמך הנתונים או נתוני הטלמטריה שהיא יוצרת ביומנים, במדדים ובמעקבים.

אבחון ופתרון בעיות באפליקציה יכולים להיות קשים במיוחד ולגזול זמן רב כשמעורב מסד נתונים. איסוף נתוני טלמטריה הוא קריטי. טלמטריה, כשהיא מועשרת בהקשר של האפליקציה, יכולה להפוך את המכונות של מסד הנתונים למובנות יותר, קלות יותר לצפייה וקלות יותר לתחזוקה. אתם יכולים לזהות בקלות בעיות ומגמות בעייתיות ולתקן אותן בשלב מוקדם, בלי שתצטרכו להשבית את המערכת לזמן ארוך. בנוסף, בעזרת הנתונים האלה אפשר להגדיר מכונות חדשות של מסדי נתונים כך שיאספו את סוג הנתונים הנכון מהרגע שהן מתחילות לפעול.

אתם יכולים להשתמש בנתונים בצורה יעילה ופרואקטיבית כדי למנוע בעיות ולהתמקד בחדשנות אסטרטגית. איסוף טוב של נתוני טלמטריה שימושי במיוחד במודל DevOps, שבו מומחים כלליים למסדי נתונים צריכים לנתח באופן עצמאי את נתוני הטלמטריה כדי לעקוב אחרי הביצועים והתקינות של האפליקציות שמתפתחות במהירות, להעריך אותם ולשפר אותם.

ב-Google Cloud יש כמה תכונות יעילות שכוללות את ארבעת השלבים החוזרים של ניראות, כדי לעזור לכם לשמור על התקינות של מסד הנתונים ב-Cloud SQL.

השלבים החוזרים של הטמעת ניראות (observability)

איסוף אוטומטי של נתוני טלמטריה

כדי להשיג את יעדי הניטור, אנחנו מתחילים באיסוף נתוני טלמטריה, רצוי באמצעות תהליך אוטומטי. כשנתוני הטלמטריה נאספים לאורך זמן, הם עוזרים לקבוע מדד בסיס לתנאי עומס שונים.

שירותיGoogle Cloud יוצרים באופן אוטומטי נתונים גלויים, כולל מדדים, יומנים ועקבות, שיכולים לעזור לספק סקירה כללית מלאה של הנתונים הגלויים.

  • הכלי Cloud Monitoring אוסף מדידות של השירות ושל המשאבים של Google Cloud שבהם אתם משתמשים. ב-Cloud SQL נעשה שימוש בסוכנים מותאמים אישית מובְנים בזיכרון כדי לאסוף נתוני טלמטריה של שאילתות, וכך להפחית את ההשפעה על הביצועים ולבטל את הצורך בתחזוקת סוכנים או בתקורה של אבטחה.

  • Cloud Logging אוסף נתוני רישום ביומן מרכיבים נפוצים באפליקציות. ב-Cloud SQL, אפשר גם לעיין במאמר הצגת יומני מכונות.

  • ‫Cloud Trace אוסף נתונים של זמן אחזור ותוכניות לביצוע שאילתות מאפליקציות, כדי לעזור לכם לעקוב אחרי התפשטות הבקשות באפליקציה. אתם יכולים להשוות בין התפלגויות זמן האחזור לאורך זמן או בין גרסאות שונות. ‫Cloud Trace מתריע כשמזוהה שינוי משמעותי בפרופיל זמן האחזור של האפליקציה, כשהיא מוגדרת להשתמש ב-Cloud Trace.

‫Sqlcommenter, ספריית OpenTelemetry למסדי נתונים, עוזרת לכם לעקוב אחרי מסדי הנתונים דרך האפליקציה. ‫Sqlcommenter משדרג באופן אוטומטי את ה-ORM כדי להוסיף תגים להצהרות SQL, ומאפשר להפיץ למסד הנתונים את המידע על הקשר יומן המעקב של OpenTelemetry.

בעזרת תגים והקשר של מעקב אחרי אפליקציות במסדי נתונים, קל לקשר בין קוד האפליקציה לבין הביצועים של מסד הנתונים, ולפתור בעיות בארכיטקטורות שמבוססות על מיקרו-שירותים.

מעקב אחרי מסדי נתונים

מעקב תקין עוזר לכם לקבוע אם האפליקציה פועלת בצורה אופטימלית. כדאי להטמיע את המעקב בשלב מוקדם, למשל לפני שמתחילים העברה או פורסים אפליקציה חדשה בסביבת ייצור. להבחין בין בעיות באפליקציה לבין בעיות בענן.

בדף הסקירה הכללית של Cloud SQL מוצגים תרשימים של כמה מהמדדים העיקריים.

ב-Cloud SQL אפשר גם להשוות בין מדדים של מכונות נבחרות.

אתם יכולים להשתמש ב-Cloud Monitoring כדי ליצור מרכזי בקרה בהתאמה אישית שיעזרו לכם לעקוב אחרי המדדים, ולהגדיר מדיניות התראות כדי לקבל התראות בזמן.

כוונון מסד הנתונים

אתם יכולים לפתור בעיות ולשפר את מסד הנתונים באופן איטרטיבי.

שירותי ההמלצות של Cloud SQL עוזרים לכם לנתח את השימוש הנוכחי במסד הנתונים, ומספקים המלצות ותובנות שמבוססות על שיטות היוריסטיות ולמידת מכונה.

תיאור קצר של שירותי ההמלצות ל-Cloud SQL:

שם תיאור
המלצות לגבי מחסור בנפח אחסון בדיסק צמצום הסיכון לזמן השבתה שעלול להיגרם כתוצאה מכך שנגמר המקום בכונן במכונות של Cloud SQL.
המלצות לגבי מכונות לא פעילות להפחית את העלויות על ידי השבתת מכונות Cloud SQL שלא בשימוש.
Overprovisioned instance recommender כדי לצמצם את העלויות, אפשר לשנות את הגודל של מכונות Cloud SQL שגדולות מדי לעומס עבודה מסוים.
Underprovisioned instance recommender כדי למנוע צווארי בקבוק שנובעים משימוש גבוה במעבד (CPU) ובזיכרון, ולצמצם את הסבירות לאירועים של מחסור בזיכרון, כדאי לשנות את הגודל של מכונות Cloud SQL שבהן השימוש במעבד (CPU) או בזיכרון גבוה.

המאמרים הבאים