זיהוי מכונות Cloud SQL בלי פעילות

שירות ההמלצות למכונות לא פעילות ב-Cloud SQL עוזר לכם לזהות מכונות שעשויות להיות לא פעילות, ומספק לכם תובנות והמלצות שיעזרו לכם להפחית את העלויות. בדף הזה מוסבר איך פועל שירות ההמלצות הזה ואיך משתמשים בו.

איך זה עובד

שירות ההמלצות למכונות לא פעילות ב-Cloud SQL מנתח את מדדי השימוש של מכונות ראשיות שנוצרו לפני יותר מ-30 יום. לכל מכונה, שירות ההמלצות בוחן את הערכים של מדדים מסוימים בתקופת תצפית של 30 הימים האחרונים. שירות ההמלצות לא מנתח רפליקות לקריאה בלבד.

אם רמת הפעילות בתקופת התצפית נמוכה מסף מסוים, שירות ההמלצות מעריך שהמכונה לא פעילה. ההמלצות להשבתת מכונות כאלה נוצרות כל 24 שעות.

תמחור

שירות ההמלצות למכונות לא פעילות ב-Cloud SQL נמצא ברמת התמחור Standard של שירות ההמלצות.

לפני שמתחילים

כדי לראות המלצות ותובנות, צריך לבצע את הפעולות הבאות:

  • כדי לקבל את ההרשאות לצפייה בתובנות ובהמלצות ולעבודה איתן, ודאו שיש לכם את התפקידים הנדרשים.
    Tasks תפקידים
    לצפייה בהמלצות אחד מהתפקידים הבאים: recommender.cloudsqlViewer או cloudsql.viewer.
    יישום ההמלצות אחד מהתפקידים הבאים: recommender.cloudsqlAdmin,‏ cloudsql.editor או cloudsql.admin.
    למידע נוסף על תפקידים, קראו את המאמרים הסבר על תפקידים והענקת הרשאות IAM.
  • מפעילים את Recommender API, אם הוא עדיין לא מופעל.

    התפקידים שנדרשים כדי להפעיל ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם אתם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד "בעלים" (roles/owner). אחרת, אתם יכולים לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד "אדמין בממשק 'שימוש בשירות'" (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים

    להפעלת ה-API

רשימת ההמלצות למכונות Cloud SQL לא פעילות

אפשר להציג רשימה של המלצות לגבי מכונות לא פעילות באמצעות מסוף Cloud de Confiance , ‏gcloud או Recommender API.

המסוף

כדי להציג את ההמלצות לגבי מכונות לא פעילות באמצעות מסוףCloud de Confiance :

  1. נכנסים לדף Cloud SQL Instances.

    כניסה לדף Cloud SQL Instances

  2. לוחצים על View all בבאנר של ההמלצות לגבי מכונות במצב חוסר פעילות.

אפשר גם לפעול לפי השלבים הבאים:

  1. נכנסים אל Active Assist.

    כניסה לדף Active Assist

    מידע נוסף זמין במאמר תחילת השימוש בדף ההמלצות.

  2. בכרטיס Reduce Cloud SQL instance cost, לוחצים על View all.

  3. לוחצים על הכרטיסייה Shut down instance.

gcloud

כדי להציג רשימה של המלצות לגבי מכונות לא פעילות באמצעות gcloud, מריצים את הפקודה gcloud recommender recommendations list באופן הבא:

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

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
  • ‫LOCATION: אזור, למשל us-central1.
  • ‫RECOMMENDER: המזהה של שירות ההמלצות, כמו IdleRecommender.

API

כדי להציג רשימה של המלצות לגבי מכונות לא פעילות באמצעות Recommendations API, מפעילים את ה-method‏ recommendations.list באופן הבא.

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

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
  • ‫LOCATION: אזור, למשל us-central1.
  • ‫RECOMMENDER: המזהה של שירות ההמלצות, כמו IdleRecommender.

אם שירות ההמלצות מזהה מכונות במצב חוסר פעילות, הוא מציג אותן בטבלה. בכל שורה מוצגים שם המכונה, המלצה קצרה, המיקום ותאריך הרענון האחרון.

צפייה בתובנות ובהמלצות מפורטות

אתם יכולים לראות תובנות והמלצות מפורטות לגבי מכונות לא פעילות באמצעות מסוף Cloud de Confiance ,‏ gcloud או Recommender API.

המסוף

כדי לראות תובנות לגבי מכונה לא פעילה באמצעות מסוףCloud de Confiance , לוחצים על כפתור ההמלצה ברשימת המכונות.

gcloud

כדי לראות תובנות והמלצות מפורטות לגבי מכונות לא פעילות באמצעות gcloud, מריצים את הפקודה gcloud recommender insights list באופן הבא:

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

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
  • ‫LOCATION: אזור, למשל us-central1.
  • ‫INSIGHT_TYPE: המזהה של סוג התובנה בתור ActivityInsight.

API

כדי להציג תובנות והמלצות מפורטות לגבי מכונות לא פעילות באמצעות Recommendations API, מפעילים את ה-method‏ insights.list באופן הבא:

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

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
  • ‫LOCATION: אזור, למשל us-central1.
  • ‫INSIGHT_TYPE: המזהה של סוג התובנה בתור ActivityInsight.

מופיע חלונית עם תובנות לגבי המכונה שלא בשימוש. המידע מחולק לקטגוריות הבאות, ומוצג לצד תרשימים תומכים.

שדות תיאורים ומדדים קשורים
שימוש בדיסק (שינוי בבייטים) ניצול הנתונים בבייטים. נדגם כל 60 שניות.
רלוונטי ל-database/disk/bytes_used.
ניצול מקסימלי של המעבד (CPU) הניצול המקסימלי של המעבד (CPU) באחוזים.
רלוונטי ל-database/cpu/utilization.
ניצול זיכרון מקסימלי ניצול הזיכרון המקסימלי באחוזים.
רלוונטי ל-database/memory/utilization.
מספר מקסימלי של פעולות קריאה מהדיסק המספר המקסימלי של פעולות קריאה.
רלוונטי ל-database/disk/read_ops_count.
מספר מקסימלי של פעולות כתיבה בדיסק המספר המקסימלי של פעולות כתיבה.
רלוונטי ל-database/disk/write_ops_count.
תאריכי ההתחלה והסיום של התצפית תאריכי ההתחלה והסיום של תקופת התצפית בת 30 הימים.

בטבלה הבאה מפורטות התובנות וההמלצות שהממליץ על מכונות לא פעילות ב-Cloud SQL יכול ליצור כדי לעזור לכם להפחית את העלויות. סוגי המשנה מופיעים ב-gcloud ובתוצאות ה-API.

תובנה המלצה
המכונה הראתה רמות פעילות נמוכות במהלך תקופת התצפית.
סוג משנה: LOW_ACTIVITY
בודקים אם אפשר לכבות את המכונה כדי לצמצם את העלויות.
סוג משנה: SHUTDOWN_INSTANCE

יישום ההמלצות

בודקים את ההמלצות בקפידה ומבצעים אחת מהפעולות הבאות:

  • כדי לבדוק את ההמלצה, לוחצים על View instance.

    בחלק העליון של הדף מופיע באנר עם המלצה.

    יכול להיות שתגלו שהמכונה לא פעילה בכוונה, ואין צורך להשבית אותה. אם היא לא פעילה בטעות, אפשר לעצור ולמחוק אותה. כשמפסיקים מכונה, החיובים עליה מושעים. נתוני המכונה לא מושפעים, והחיובים על אחסון וכתובות IP ממשיכים לחול.

    חשוב להיזהר כשעוצרים או מוחקים מכונה. כדי למנוע אובדן נתונים, קודם צריך ליצור גיבוי.

  • כדי לסגור את ההמלצה כך שהיא תופיע בצבע אפור, לוחצים על Dismiss.

  • כדי לסגור את החלונית בלי ליישם את ההמלצה או לדחות אותה, לוחצים על Cancel.

אפשר גם לייצא את ההמלצות האלה ל-BigQuery ולבחון אותן באמצעות Data Studio או Looker.

המאמרים הבאים