Mejora el rendimiento mitigando los errores de solicitudes con límite de frecuencia

En esta página, se describe cómo usar el asesor de Storage Intelligence para mejorar el rendimiento mitigando los errores de solicitudes con límite de frecuencia.

Para proporcionar estabilidad en el servicio, Cloud Storage limita las tasas de solicitudes en buckets y objetos. Si superas estos límites, se pueden generar errores 429 Too Many Requests, lo que provoca latencia y tiempos de espera en las aplicaciones.

Cuando aumentan los errores de solicitudes con límite de frecuencia, el asesor de Storage Intelligence muestra el hallazgo Aumento repentino de errores 429 que indican solicitudes con límite de frecuencia. Un hallazgo es una anomalía detectada en tus métricas que requiere tu atención. Para obtener una lista completa de los hallazgos, consulta el catálogo de referencia de hallazgos.

Umbrales que activan un hallazgo

Storage Intelligence crea un valor de referencia para tu proyecto, carpeta o organización en función de las tendencias históricas. El asesor de Storage Intelligence genera un hallazgo cuando los errores 429 aumentan por encima del valor de referencia.

Los hallazgos reflejan la actividad del día anterior. Por ejemplo, un aumento repentino que ocurre el martes aparece en el asesor de Storage Intelligence el miércoles.

Responde a un hallazgo

  1. Consulta los detalles del hallazgo.

  2. Usa la siguiente tabla para seleccionar la estrategia recomendada para tu situación:

    Situación Acción recomendada Detalles
    No está clara la causa del aumento repentino de errores 429 Usa Gemini Cloud Assist para identificar el problema Si no están claros la causa y la escala del problema, usa Gemini Cloud Assist para analizar los registros y, así, identificar tendencias específicas de la aplicación o del usuario que causan la sobrecarga. Para obtener detalles de la configuración, consulta Analiza datos almacenados con Gemini Cloud Assist.
    Problemas con la aplicación cliente Optimiza el comportamiento del cliente Revisa el código de tu aplicación para verificar que implemente la retirada exponencial. Considera distribuir las cargas de trabajo en varios buckets o prefijos para evitar superar los límites por bucket.
    Necesitas registros de solicitudes detallados Investiga los patrones de acceso con los conjuntos de datos de Storage Insights

    Exporta metadatos a BigQuery para obtener un desglose detallado de los patrones de acceso a nivel del objeto. Esta información puede ayudarte a identificar patrones u objetos específicos que contribuyen a la contención.

¿Qué sigue?