Anywhere Cache 추천 및 통계

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Anywhere Cache 추천자는 데이터 사용량과 스토리지를 분석하여 Anywhere Cache를 통해 캐시를 만드는 것이 유용할 수 있는 버킷-존 쌍을 식별하는 데 도움이 되는 추천을 제공합니다. Anywhere Cache는 추천에 대한 증거를 보여주는 통계도 제공합니다. 이 페이지에서는 Anywhere Cache 추천자에 대한 개요를 제공하고 추천을 확인하고 통계를 확인하는 방법을 설명합니다.

개요

Anywhere Cache는 Cloud Storage 버킷에 SSD 기반 영역 읽기 캐시를 제공합니다. 캐시를 설정할 위치와 사용할 TTL(수명)을 결정하는 데 도움이 되도록 Anywhere Cache 추천자는 버킷-존 쌍으로 캐시를 만드는 방법을 추천합니다.

캐시 추천을 검토하고 조치를 취하면 네트워크 데이터 전송 수수료를 절약하고 지연 시간을 개선하며 대역폭 할당량을 초과하지 않을 수 있습니다.

작동 방식

Anywhere Cache 추천자는 캐시의 존재를 시뮬레이션하고 다음 통계를 사용하여 지난 7일 동안의 데이터 캐시 가능성과 비용을 분석합니다.

• 캐시 적중률: 시뮬레이션된 캐시에서 제공되었을 바이트의 비율입니다.

• 최대 캐시 처리량: 시뮬레이션된 캐시가 제공할 처리량의 양으로, 시뮬레이션된 캐시 없이 허용되는 대역폭 이상의 추가 대역폭을 나타냅니다.

• 순 캐시 비용: 캐시 비용, 클래스 B 작업 비용 차이, 네트워크 데이터 전송 비용 차이, 데이터 검색 비용 차이의 합계인 시뮬레이션된 캐시의 비용입니다. 순 캐시 값이 음수라면 캐싱할 경우 비용이 절감된다는 의미입니다.

  이 값은 다음 데이터를 사용하여 계산됩니다.

  • 캐시 비용: 캐시 처리 수수료, 스토리지 수수료, 데이터 아웃바운드 전송 수수료, 읽기 작업 수수료 등 시뮬레이션된 캐시를 사용하는 데 드는 비용입니다.

  • 클래스 B 작업 비용 차이: 캐시 내 객체에서 클래스 B 작업을 수행하는 비용에서 캐싱 없이 동일한 클래스 B 작업을 수행하는 비용을 뺀 금액입니다.

  • 네트워크 데이터 전송 비용 차이: 캐싱을 사용하여 멀티 리전 버킷에서 데이터를 전송하는 데 드는 비용에서 캐싱을 사용하지 않고 멀티 리전 버킷에서 동일한 데이터 전송을 실행하는 데 드는 비용을 뺀 값입니다.

  • 데이터 검색 비용 차이: 캐시에서 데이터를 검색하는 비용에서 캐시되지 않은 버킷에서 동일한 데이터를 검색하는 데 드는 비용을 뺀 값입니다.

최대 캐시 크기가 100GiB를 초과하고 다음 세 가지 기준 중 하나 이상이 충족되는 경우 Anywhere Cache 추천자는 영역-버킷 쌍을 추천합니다.

• 캐시 적중률이 80%를 초과함

• 협상된 가격을 기준으로 멀티 리전 데이터 아웃바운드 전송 요금의 순 절감액이 주당 $700를 초과함

• 최대 캐시 처리량 한도가 800Gbps를 초과함

이 기준은 상당한 이점을 제공할 가능성이 있는 캐시를 만드는 것에 관한 추천만 표시되도록 설정됩니다. 이러한 기준을 충족하지 않는 워크로드에도 캐시를 사용하면 상당한 이점이 있을 수 있으므로 자체 기준을 설정하는 것이 좋습니다. 추천을 BigQuery로 내보내고 원하는 값을 사용하여 데이터를 쿼리한 후 자체 기준을 설정할 수 있습니다.

추천에는 영역 이름과 캐시의 권장 TTL(수명)이 포함됩니다.

가격 책정

추천자 가격 책정을 참조하세요.

시작하기 전에

시작하기 전에 다음 단계를 완료하세요.

Recommender API 사용 설정

Recommender API 사용 설정하기

필요한 역할 얻기

Anywhere Cache의 추천 및 통계를 보려면 관리자에게 버킷 또는 프로젝트에 대한 스토리지 관리자(roles/storage.admin) 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

이 역할은 Anywhere Cache의 추천 및 통계를 볼 수 있는 권한 집합을 제공합니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

역할 부여에 관한 안내는 버킷에 IAM 사용 또는 프로젝트에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

Anywhere Cache 추천 보기

Google Cloud 콘솔 또는 Recommender API를 사용하여 프로젝트의 모든 캐시 추천을 볼 수 있습니다. BigQuery Data Transfer Service를 사용하여 BigQuery로 추천을 내보낼 수도 있습니다. 자세한 내용은 추천을 BigQuery로 내보내기를 참조하세요.

  curl \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/\
recommenders/google.storage.bucket.AnywhereCacheRecommender/recommendations"

Anywhere Cache 통계 보기

Anywhere Cache 추천자는 리소스 통계를 기반으로 추천을 생성합니다.

  curl \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/\
insightTypes/google.storage.bucket.AnywhereCacheSimulationInsight/insights"

다음 단계

• BigQuery에 추천 내보내기

• Anywhere Cache를 사용하여 캐시 만들기