Reducir el exceso de aprovisionamiento de instancias de Cloud SQL

El recomendador de instancias con sobreaprovisionamiento de Cloud SQL le ayuda a detectar instancias innecesariamente grandes para una carga de trabajo determinada. A continuación, ofrece recomendaciones sobre cómo redimensionar dichas instancias y reducir costes. Esta página describe cómo funciona este recomendador y cómo usarlo.

Cómo funciona

El recomendador de sobreaprovisionamiento de Cloud SQL analiza las métricas de uso de las instancias principales con más de 30 días de antigüedad. Para cada instancia, el recomendador considera el uso de CPU y memoria según los valores de ciertas métricas de los últimos 30 días. El recomendador no analiza las réplicas de lectura.

Si el uso máximo de la CPU y la memoria, o de ambas, durante el período de observación es bajo, se estima que la instancia está sobreaprovisionada. Se generan recomendaciones cada 24 horas para ajustar el tamaño de dichas instancias cuando el ahorro de costos mensual estimado es igual o superior a $10.

El recomendador utiliza umbrales conservadores para garantizar que solo se detecten las instancias con un sobreaprovisionamiento significativo, lo que suele ser un buen indicador de desperdicio. El recomendador sugiere un tipo de máquina con al menos 8 vCPU y 32 GB.

Precios

El recomendador de instancias con exceso de aprovisionamiento de Cloud SQL se encuentra en el nivel de precios de Recomendador estándar .

Antes de empezar

Antes de poder ver recomendaciones y perspectivas, haga lo siguiente:

  • Para obtener los permisos para ver y trabajar con información y recomendaciones, asegúrese de tener los roles necesarios.
    Tareas Roles
    Ver recomendaciones Uno de estos roles: recommender.cloudsqlViewer o cloudsql.viewer .
    Aplicar recomendaciones Uno de estos roles: recommender.cloudsqlAdmin , cloudsql.editor o cloudsql.admin .
    Para obtener más información sobre los roles, consulte Cómo comprender los roles y otorgar permisos de IAM .

  • Enable the Recommender API.

    Enable the API

Enumerar recomendaciones de instancias de Cloud SQL con exceso de aprovisionamiento

Puede enumerar recomendaciones de instancias con exceso de aprovisionamiento mediante el uso de Google Cloud consola, gcloud o la API de recomendación.

Consola

Para enumerar recomendaciones sobre instancias con exceso de aprovisionamiento mediante el uso deGoogle Cloud consola, siga estos pasos:

  1. Vaya a la página Instancias de Cloud SQL .

    Ir a Instancias de Cloud SQL

  2. Haga clic en Ver todo en el banner de recomendaciones de instancias con exceso de aprovisionamiento.

Alternativamente, siga estos pasos:

  1. Vaya al Centro de recomendaciones .

    Ir al Centro de recomendaciones

    Para obtener más información, consulte Primeros pasos con Recommendations Hub .

  2. En la tarjeta Reducir costo de instancia de Cloud SQL , haga clic en Ver todo .

  3. Haga clic en la pestaña Reducir instancia .

nube g

Para enumerar recomendaciones sobre instancias con exceso de aprovisionamiento mediante gcloud , ejecute el comando gcloud recommender recommendations list de la siguiente manera:

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

Reemplace lo siguiente:

  • PROJECT_ID : Su ID de proyecto.
  • LOCATION : Una región, como us-central1 .
  • RECOMMENDER : El ID del recomendador como OverprovisionedRecommender .

API

Para enumerar recomendaciones sobre instancias con exceso de aprovisionamiento mediante la API de Recomendaciones , llame al método recommendations.list de la siguiente manera:

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

Reemplace lo siguiente:

  • PROJECT_ID : Su ID de proyecto.
  • LOCATION : Una región, como us-central1 .
  • RECOMMENDER : El ID del recomendador como OverprovisionedRecommender .

Si el recomendador detecta instancias con exceso de aprovisionamiento, las muestra en una tabla. Cada fila muestra el nombre de la instancia, una breve recomendación, el tipo de máquina actual, el tipo de máquina recomendado, la ubicación y la fecha de la última actualización.

Ver información y recomendaciones detalladas

Puede ver información y recomendaciones detalladas sobre instancias con exceso de aprovisionamiento mediante el Google Cloud consola, gcloud o la API de recomendación.

Consola

Para ver información y recomendaciones detalladas sobre una instancia con exceso de aprovisionamiento mediante el uso deGoogle Cloud consola, haga clic en el botón de recomendación en la lista de instancias.

nube g

Para ver información y recomendaciones detalladas sobre instancias con exceso de aprovisionamiento mediante gcloud , ejecute el comando gcloud recommender insights list de la siguiente manera:

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

Reemplace lo siguiente:

  • PROJECT_ID : Su ID de proyecto.
  • LOCATION : Una región, como us-central1 .
  • INSIGHT_TYPE : el ID del tipo de información como CpuUsageInsight o MemoryUsageInsight , que proporcionan información sobre el uso de la CPU y la memoria, respectivamente.

API

Para ver información y recomendaciones detalladas sobre instancias con exceso de aprovisionamiento mediante la API de Recomendaciones , llame al método insights.list de la siguiente manera:

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

Reemplace lo siguiente:

  • PROJECT_ID : Su ID de proyecto.
  • LOCATION : Una región, como us-central1 .
  • INSIGHT_TYPE : el ID del tipo de información como CpuUsageInsight o MemoryUsageInsight , que proporcionan información sobre el uso de la CPU y la memoria, respectivamente.

Aparece un panel con información sobre el uso actual de memoria y CPU de la instancia. Se proporcionan las siguientes categorías de información junto con algunos gráficos de apoyo.

Campos Descripciones y métricas relacionadas
Utilización máxima de la CPU La utilización máxima de la CPU como porcentaje.
Se refiere a database/cpu/utilization .
Utilización máxima de memoria La utilización máxima de memoria como porcentaje.
Se refiere a database/memory/utilization .

La siguiente tabla muestra la información y las recomendaciones que el recomendador de instancias sobreaprovisionadas de Cloud SQL podría generar para ayudarle a reducir costos. Los subtipos se pueden ver en los resultados gcloud y de la API.

Perspectivas Recomendaciones
Según las tendencias actuales de utilización de la CPU, la instancia se marca como sobreaprovisionada.
Subtipo: LOW_CPU_UTILIZATION		 Reduzca la cantidad de vCPU o cambie a una máquina con menos vCPU.
Subtipo: CHANGE_INSTANCE_SIZE
En función de las tendencias actuales de utilización de memoria, la instancia se marca como sobreaprovisionada.
Subtipo: LOW_MEMORY_UTILIZATION .		 Reduzca el requisito de memoria o cambie a una máquina con menos memoria.
Subtipo: CHANGE_INSTANCE_SIZE

Aplicar recomendaciones

Evalúe cuidadosamente las recomendaciones y realice alguna de las siguientes acciones:

  • Para examinar la recomendación, haga clic en Ver instancia .

    Aparece un banner en la parte superior de la página con una recomendación.

    Si es necesario, edite la instancia para reducir las vCPU o la memoria. Como alternativa, cambie a un tipo de máquina con menos vCPU y menos memoria. No es necesario ajustar el tamaño de la instancia exactamente como se recomienda. Use su criterio para determinar el tamaño de la instancia según cómo desee aprovisionarla. Tenga en cuenta que cuanto mayor sea el tamaño, mayor será la latencia operativa.

  • Para descartar la recomendación de modo que no tenga tanto énfasis y aparezca atenuada, haga clic en Descartar .

  • Para cerrar el panel sin aplicar ni descartar la recomendación, haga clic en Cancelar .

También puedes exportar estas recomendaciones a BigQuery y luego examinarlas usando Looker Studio o Looker .

¿Qué sigue?