Leistung verbessern, indem Fehler aufgrund von Ratenbeschränkungen behoben werden

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit dem Storage Intelligence Advisor die Leistung verbessern können, indem Sie Fehler bei ratenbegrenzten Anfragen reduzieren.

Um die Dienststabilität zu gewährleisten, begrenzt Cloud Storage die Anforderungsraten für Buckets und Objekte. Das Überschreiten dieser Limits kann zu 429 Too Many Requests-Fehlern führen, was wiederum zu Anwendungslatenz und Zeitüberschreitungen führt.

Wenn die Anzahl der Fehler bei ratenbegrenzten Anfragen steigt, zeigt der Storage Intelligence Advisor das Ergebnis Spitze bei 429-Fehlern, die auf ratenbegrenzte Anfragen hinweisen an. Ein Ergebnis ist eine Anomalie, die in Ihren Messwerten erkannt wurde und Ihre Aufmerksamkeit erfordert. Eine vollständige Liste der Ergebnisse finden Sie im Referenzkatalog für Ergebnisse.

Grenzwerte, die ein Ergebnis auslösen

Storage Intelligence erstellt anhand von Verlaufsdaten eine Baseline für Ihr Projekt, Ihren Ordner oder Ihre Organisation. Der Storage Intelligence Advisor generiert ein Ergebnis, wenn die Anzahl der 429-Fehler über die Referenz steigt.

Die Ergebnisse spiegeln die Aktivität des Vortags wider. Beispiel: Eine Spitze, die am Dienstag auftritt, wird am Mittwoch im Storage Intelligence-Berater angezeigt.

Auf ein Ergebnis reagieren

  1. Details zum Ergebnis ansehen

  2. Wählen Sie anhand der folgenden Tabelle die empfohlene Strategie für Ihr Szenario aus:

    Szenario Empfohlene Maßnahmen Details
    Ursache für den Anstieg von 429 ist unklar Problem mit Gemini Cloud Assist identifizieren Wenn die Ursache und das Ausmaß des Problems unklar sind, können Sie mit Gemini Cloud Assist Logs analysieren und bestimmte Anwendungs- oder Nutzertrends identifizieren, die die Überlastung verursachen. Weitere Informationen zur Einrichtung finden Sie unter Gespeicherte Daten mit Gemini Cloud Assist analysieren.
    Probleme mit der Clientanwendung Clientverhalten optimieren Prüfen Sie Ihren Anwendungscode, um festzustellen, ob exponentieller Backoff implementiert ist. Verteilen Sie Arbeitslasten auf mehrere Buckets oder Präfixe, um zu vermeiden, dass die Limits pro Bucket überschritten werden.
    Detaillierte Anfragelogs benötigen Zugriffsmuster mit Storage Insights-Datasets untersuchen

    Metadaten nach BigQuery exportieren, um eine detaillierte Aufschlüsselung der Zugriffsmuster auf Objektebene zu erhalten. Anhand dieser Informationen können Sie bestimmte Muster oder Objekte identifizieren, die zu Konflikten beitragen.

Nächste Schritte