アンダープロビジョニング状態のインスタンスの Recommender は、CPU 使用率やメモリ使用率が高いインスタンスを検出する際にご活用いただけます。次に、インスタンスを最適化する方法に関する推奨事項を表示します。このページでは、この Recommender の仕組みと使用方法について説明します。
仕組み
CPU やメモリの高使用率の状態が検出されると、インスタンスのサイズを引き上げてピーク時の CPU やメモリの使用率を引き下げるための推奨事項が表示されます。
料金
アンダープロビジョニング状態のインスタンスの Recommender は、標準の Recommender の料金階層に含まれています。
始める前に
推奨事項と分析情報を表示するには、事前に次の手順を行う必要があります。
- 分析情報と推奨事項を表示して、操作するため、必要なロールが付与されていることを確認してください。
ロールの詳細については、ロールについてと IAM 権限の付与をご覧ください。タスク ロール 推奨事項を表示する recommender.cloudsqlViewerまたはcloudsql.viewerのいずれかのロール。推奨事項を適用する recommender.cloudsqlAdmin、cloudsql.editor、cloudsql.adminのいずれかのロール。 -
Enable the Recommender API.
アンダープロビジョニング状態のインスタンスに関する推奨事項を一覧表示する
コンソール
アンダープロビジョニング状態のインスタンスに関する推奨事項を一覧表示するには、次の手順を行います。
Cloud SQL の [インスタンス] ページに移動します。
Cloud SQL インスタンスの Recommender のサイズ変更バナーで [すべて表示] をクリックします。
または、次の方法を行います。
おすすめハブに移動
詳細については、おすすめ Hub スタートガイドをご覧ください。
[Cloud SQL インスタンスのサイズを変更してパフォーマンスを向上させます] カードで、[すべて表示] をクリックします。
[Cloud SQL インスタンスのサイズ変更] の推奨事項があるインスタンスをクリックします。
gcloud
アンダープロビジョニング状態のインスタンスに関する推奨事項を一覧表示するには、次のように gcloud recommender recommendations list コマンドを実行します。
gcloud recommender recommendations list \ --project=PROJECT_ID \ --location=LOCATION \ --recommender=google.cloudsql.instance.UnderprovisionedRecommender
以下を置き換えます。
PROJECT_ID: プロジェクト ID。LOCATION:us-central1などのリージョン。
API
Recommendations API を使用して、アンダープロビジョニング状態のインスタンスに関する推奨事項を表示するには、次のように recommendations.list メソッドを呼び出します。
GET https://recommender.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT-ID/locations/LOCATION/recommenders/google.cloudsql.instance.UnderprovisionedRecommender/recommendations
以下を置き換えます。
PROJECT_ID: プロジェクト ID。LOCATION:us-central1などのリージョン。
Recommender でアンダープロビジョニング状態のインスタンスが検出されると、テーブルに一覧表示されます。各行には、インスタンス名、簡単な推奨事項、現在のマシンタイプ、推奨マシンタイプ、ロケーション、最終更新日が表示されます。
分析情報と詳細な推奨事項を表示する
コンソール
Google Cloud コンソールを使用して、アンダープロビジョニング状態のインスタンスに関する分析情報と詳細な推奨事項を表示するには、インスタンスのリストで推奨ボタンをクリックします。
gcloud
gcloud を使用して、アンダープロビジョニング状態のインスタンスに関する分析情報と詳細な推奨事項を表示するには、次のように gcloud recommender insights list コマンドを実行します。
gcloud recommender insights list \ --project=PROJECT_ID \ --location=LOCATION \ --insight-type=google.cloudsql.instance.INSIGHT_TYPE
以下を置き換えます。
PROJECT_ID: プロジェクト ID。LOCATION:us-central1などのリージョン。INSIGHT_TYPE: 分析情報タイプの ID はUnderprovisionedCpuUsageInsight、UnderprovisionedMemoryUsageInsight、またはOomProbabilityInsightであり、それぞれ CPU 使用率、メモリ、OOM の確率に関する分析情報を提供します。
API
Recommendations API を使用して、アンダープロビジョニング状態のインスタンスに関する分析情報と詳細な推奨事項を表示するには、次のように insights.list メソッドを呼び出します。
GET https://recommender.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT-ID/locations/LOCATION/insightTypes/google.cloudsql.instance.INSIGHT_TYPE/insights
以下を置き換えます。
PROJECT_ID: プロジェクト ID。LOCATION:us-central1などのリージョン。INSIGHT_TYPE: 分析情報タイプの ID。UnderprovisionedCpuUsageInsight、UnderprovisionedMemoryUsageInsight、OomProbabilityInsightのいずれかです。それぞれ CPU 使用率、メモリ、OOM の確率についての分析情報を提供します。
次の表に、Cloud SQL のアンダープロビジョニング状態にあるインスタンスの Recommender が生成する分析情報と推奨事項を示します。これにより、CPU とメモリの高使用率に起因するボトルネックを回避し、メモリ不足イベントが発生する可能性を最小限に抑えることができます。サブタイプは、gcloud と API の結果に表示されます。
| 分析情報 | 推奨事項 |
|---|---|
| 現在の CPU 使用率の傾向に基づいて、インスタンスの CPU 使用率が高いというフラグが付けられます。 サブタイプ: HIGH_CPU_UTILIZATION | CPU サイズを引き上げるか、CPU 使用率を低減します。 サブタイプ: CHANGE_INSTANCE_SIZE |
| 現在のメモリ使用率の傾向に基づいて、インスタンスのメモリ使用量が高いというフラグが付けられます。 サブタイプ: HIGH_MEMORY_UTILIZATION。 | メモリサイズを引き上げるか、メモリ使用率を低減します。 サブタイプ: CHANGE_INSTANCE_SIZE |
| 現在の使用状況の傾向に基づいて、インスタンスに今後 OOM イベントを発生させるリスクがあるというフラグが付けられます。 サブタイプ: HIGH_OOM_PROBABILITY。 | メモリサイズを引き上げるか、メモリ使用率を低減します。 サブタイプ: CHANGE_INSTANCE_SIZE |
推奨事項を適用する
推奨事項を慎重に評価し、以下のいずれかを行います。
推奨事項を調べるには、[インスタンスを表示] をクリックします。
ページの上部に、推奨事項を示すバナーが表示されます。
推奨事項を閉じて強調を解除し、グレー表示するには、[閉じる] をクリックします。
推奨事項を適用または拒否せずにパネルを閉じるには、[キャンセル] をクリックします。
インスタンスのパフォーマンスを最適化する
インスタンスのパフォーマンスを最適化するには、次の手順を行います。
必要に応じてインスタンスを編集し、vCPU またはメモリを増やします。または、vCPU 数とメモリの多いマシンタイプに切り替えます。インスタンスのサイズを推奨事項とまったく同じに適正化する必要はありません。インスタンスのプロビジョニング方法に基づいて、ご自身が判断された内容でサイズ変更を行います。サイズが大きいほど、処理のレイテンシが大きくなることに注意してください。
推奨事項を BigQuery にエクスポートして、Looker Studio または Looker で調べることもできます。
次のステップ
- ディスクの可用性をモニタリングする
- アイドル状態の Cloud SQL インスタンスを削減する
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- Google Cloud の Recommender