Planifique y observe la capacidad de Autonomous AI Database en una infraestructura de Exadata dedicada

Puedes observar y planificar los recursos informáticos y de almacenamiento de tu base de datos de IA autónoma en una infraestructura de Exadata dedicada para un uso eficiente y una facturación óptima.

Oracle Autonomous AI Database proporciona paneles de control y visualizaciones para ayudarle a realizar un seguimiento de la asignación y el uso de recursos para su servicio.

Terminología de recursos

Es importante comprender los diversos términos utilizados con la asignación y el uso de recursos en la consola de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) y comprender lo que significan:

• CPU disponibles: las CPU disponibles para la asignación para aprovisionar nuevas bases de datos de IA autónomas o escalar las bases de datos de IA autónomas existentes.

• CPU aprovisionadas: total de CPU asignadas para todas las bases de datos de IA autónomas de un cluster de VM de Exadata autónomo (AVMC).

• CPU reservadas: total de CPU reservadas para admitir la escala automática de bases de datos de IA autónomas, el failover de la base de datos de IA autónoma en caso de fallo de nodo y la gestión del ciclo de vida de las bases de datos de contenedores autónomas (ACD) vacías.

• CPU reclamables: total de CPU de todas las bases de datos de IA autónomas terminadas y reducidas en todas las bases de datos de contenedores autónomas (ACD) de un cluster de VM de Exadata autónomo (AVMC). Las CPU reclamables no vuelven al estado Disponible hasta que se reinicia la ACD.

  Consejo: consulte Gestión de recursos informáticos en base de datos de IA autónoma para obtener una explicación detallada sobre los tipos de CPU con ejemplos.

• ACD aprovisionables: número de bases que se pueden crear en un cluster de VM de Exadata autónomo (AVMC).

• ACD aprovisionadas: número de bases de datos de contenedores autónomas que se han creado en un cluster de VM de Exadata autónomo (AVMC).

• CAD no aprovisionables: número de bases de datos de contenedores autónomas que no se pueden crear debido a falta de CPU disponibles en un cluster de VM de Exadata autónomo (AVMC).

• Almacenamiento total (en TB): almacenamiento total asignado a un cluster de VM de Exadata autónomo (AVMC).

• Almacenamiento disponible (en TB): almacenamiento disponible para el uso de bases de datos de IA autónomas en un cluster de VM de Exadata autónomo (AVMC).

• Almacenamiento utilizado (en TB): almacenamiento que utilizan actualmente las bases de datos de IA autónomas en un cluster de VM de Exadata autónomo (AVMC).

• Memoria por CPU (en GB): memoria asignada al cluster de VM de Exadata autónomo (AVMC) por CPU.

Límite de recursos

En la siguiente tabla, se muestran los límites de recursos para los despliegues de Autonomous AI Database en infraestructura de Exadata dedicada en Oracle Public Cloud y Exadata Cloud@Customer.

Límites de recursos (máximo)

• El número de CPU disponibles determina el número máximo de bases de datos de IA autónomas que puede crear. La base de datos de IA autónoma más pequeña se puede crear con 2 ECPU o 0,1 CPU. Por lo tanto, el número máximo de bases de datos de IA autónomas que se pueden crear es la mitad de la cantidad de ECPU disponibles o diez veces la cantidad de OCPU disponibles.

• El número máximo de bases de datos de contenedores autónomas por cluster de VM de Exadata autónomo (AVMC) es 16.

Límites de recursos recomendados (máximo)

Recurso	Límite recomendado
Bases de datos de IA autónomas por base de datos de contenedores autónoma	200
Bases de datos de IA autónomas por base de datos de contenedores autónoma con Autonomous Data Guard configurado	25

Nota: Es posible aprovisionar más bases de datos de IA autónomas que las mencionadas en la tabla del límite recomendado anterior, especialmente con sobreaprovisionamiento de CPU. Sin embargo, esto supone comprometer los objetivos del nivel de servicio (SLO) de devolver una aplicación en línea tras una interrupción no planalizada o una actividad del mantenimiento planificada. Para conocer los detalles de SLO de los despliegues de Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure, consulte Objetivos de nivel de servicio de disponibilidad (SLO).

Límites para clusters de VM de Exadata autónomos

Puede crear varios clusteres de máquina virtual de Exadata autónomos (AVMC) en un recurso de la infraestructura de Exadata. No hay límites estrictos en cuanto al número de AVMC o bases de datos de contenedores autónomas que puede aprovisionar en su infraestructura de Exadata. Los AVMC y las bases de datos de contenedor autónomas tienen un requisito mínimo de recursos y puede crearlos siempre que la cantidad mínima de recursos esté disponible.

Para crear un cluster de VM de Exadata autónomo, los recursos mínimos necesarios son 40 ECPU por nodo, 120 GB de memoria por nodo, 338,5 GB de almacenamiento local por nodo y 6,61 TB de almacenamiento de Exadata. Del mismo modo, los recursos mínimos necesarios por nodo para crear una base de datos de contenedor autónoma son 8 ECPU o 2 OCPU y 50 GB de almacenamiento local. Mientras la infraestructura de Exadata tenga estos recursos mínimos disponibles, se puede crear un AVMC y una base de datos de contenedor autónoma.

En el siguiente ejemplo se muestran los recursos mínimos de la infraestructura de Exadata X9M necesarios para aprovisionar un AVMC (configurado con 2 servidores de base de datos) con un número diferente de bases de datos de contenedor autónomas.

Nota: Los valores por defecto para la memoria de base de datos por ECPU (GB) y el almacenamiento de base de datos (TB) se definen en 5 GB y 5 TB, respectivamente. Sin embargo, puede definir que la memoria de la base de datos por ECPU esté dentro de un rango de 2 a 5 GB.

Propiedad	1 ACD	2 ACD	3 ACD	16 ACD
Recuento de ECPU	80	80	96	512
Memoria (GB)	320	320	368	1.616
Almacenamiento Local (GB)	677	780	883	2.222
Almacenamiento Exadata (TB)	6,61	6,73	6,86	8,45

Seguimiento de uso de recursos

Los recursos informáticos (CPU) y de almacenamiento asignados a un cluster de VM de Exadata autónomo (AVMC) o una base de datos de contenedores autónoma (ACD) varían a medida que aprovisiona y ejecuta bases de datos de IA autónomas en ellas. El número de CPU asignadas, aprovisionadas, reservadas y reclamables y el cambio de almacenamiento total, disponible y utilizado a través del ciclo de vida de las bases de datos de IA autónomas y las bases de datos de ACD en un AVMC. A medida que aprovisiona, ejecuta y finaliza bases de datos de IA autónomas o aprovisiona, suprime y reinicia bases de datos autónomas, los recursos informáticos y de almacenamiento se mueven a diferentes categorías, como se explica en Gestión de recursos informáticos en bases de datos de IA autónomas.

El seguimiento del uso de recursos para un AVMC o ACD en los arrendamientos es fundamental para planificar la capacidad de su base de datos de IA autónoma en una infraestructura de Exadata dedicada. Para simplificar el seguimiento del uso de recursos, Oracle Autonomous AI Database proporciona estadísticas en formatos gráficos y tabulares desde la consola de Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

La base de datos de IA autónoma en una infraestructura de Exadata dedicada soporta el seguimiento del uso de recursos en dos niveles:

• Cluster de VM de Exadata autónomo (AVMC): puede ver los detalles de uso de recursos de un AVMC desde su página Detalles en la consola de OCI. La información detallada sobre los recursos se presenta en un formato gráfico y tabular para el AVMC, y cada ACD aprovisionado en el AVMC.

Consulte Visualización del uso de recursos de un cluster de VM de Exadata autónomo para obtener instrucciones y explicaciones paso a paso.

• Base de datos de contenedores autónoma (ACD): de forma similar a AVMC, también puede ver los detalles de uso de recursos de una ACD desde su página Detalles en la consola de OCI. En esta página se proporciona información completa sobre los recursos de esta ACD en formatos gráficos y tabulares.

  Consulte Visualización del uso de recursos de una base de datos de contenedores autónoma para obtener instrucciones y explicaciones paso a paso.

Visualizaciones de uso del recurso

Las métricas de uso de recursos se presentan en la consola de OCI en formatos de gráfico y tabular, para el cluster de VM de Exadata autónomo (AVMC) y la base de datos de contenedores autónoma (ACD).

Puede acceder a estas visualizaciones de recursos en formato de gráfico o tabla en la consola de OCI siguiendo las instrucciones que se describen en:

• Visualización del uso de recursos de un cluster de VM de Exadata autónomo

• Visualización del uso de recursos de una base de datos de contenedores autónoma

Consejo: puede elegir ver esta información en la vista gráfica o tabular seleccionando Vista de gráfico o Vista de tabla en la lista desplegable situada en la esquina superior derecha de esta sección.

Cluster de VM de Exadata autónomo Base de datos de contenedores autónoma

Esta sección tiene representaciones gráficas y tabulares del uso de recursos de AVMC.

Vista de Diagrama

La vista de gráfica es la vista predeterminada. En esta vista, puede ver 4 visualizaciones gráficas que proporcionan detalles de uso para diferentes recursos:

Descripción de la ilustración avmc_reschart.png

Los cuatro gráficos representan:

1. Uso de CPU: muestra el número total de CPU asignadas a este AVMC y cuántas de esas CPU son reclamables, disponibles, aprovisionadas y reservadas. Este es un gráfico de rosquilla con el número total de CPU que se muestra en el centro del gráfico.

2. Uso de CPU en el nivel de máquina virtual: se trata de un gráfico de barras horizontales que proporciona un desglose del uso de CPU para cada máquina virtual del cluster. Encontrará una barra horizontal para cada máquina virtual. Cada barra muestra el número de CPU reclamables, disponibles, aprovisionadas y reservadas para esa máquina virtual con codificación de color. Al pasar el mouse sobre cada parte coloreada de la barra horizontal, se muestra el número de CPU reclamables, disponibles, aprovisionadas y reservadas para esa máquina virtual específica. Al hacer clic en las barras reclamables, aprovisionadas y reservadas, se abrirá un nuevo panel con el desglose de esos componentes de CPU por ACD.

3. Uso de la base de datos de contenedores autónoma (ACD): muestra el número total de bases de datos de contenedor autónomas que se pueden crear en este AVMC junto con una división de bases de datos de contenedor autónomas aprovisionables, bases de datos de contenedor autónomas aprovisionables y bases de datos de contenedor autónomas no aprovisionables. Consulte Terminología de recursos para comprender lo que significa cada uno de ellos. Este es un gráfico de rosquilla con el número total de ACD que se muestra en el centro del gráfico.

4. Uso de almacenamiento de base de datos de IA autónoma (en TB): este es un gráfico de rosquilla que representa el almacenamiento de base de datos de IA autónoma disponible, utilizado y total en TB. El valor de almacenamiento total se muestra en el centro del gráfico con los valores de almacenamiento disponibles y usados que se muestran en el gráfico en diferentes colores.

Vista de Tabla

Para ver los detalles de uso de recursos de un AVMC en la vista de tabla, seleccione Vista de tabla en la lista desplegable situada en la esquina superior derecha de la sección Visualizaciones de uso de recursos. La vista de tabla muestra exactamente los mismos detalles que la vista de gráfica, en forma de tablas.

Descripción de la ilustración avmc_restable.png

Las cuatro tablas que puede ver son:

1. Uso de CPU: muestra el número total de CPU disponibles, aprovisionadas, reservadas y reclamables en este AVMC.

2. Uso de CPU a nivel de máquina virtual: muestra el número de CPU disponibles, aprovisionadas, reservadas y reclamables para cada máquina virtual de este cluster de máquina virtual.

3. Uso de la base de datos de contenedores autónoma (ACD): muestra el número de bases de datos de contenedor autónomas aprovisionables, aprovisionables y no aprovisionables en este AVMC.

4. Uso de almacenamiento de base de datos de IA autónoma (en TB): muestra el almacenamiento de base de datos de IA autónoma disponible y utilizado en TB.

Esta sección tiene representaciones gráficas y tabulares del uso de recursos de ACD.

Vista de Diagrama

Descripción de la ilustración acd_reschart.png

La vista de gráfica es la vista predeterminada. En esta vista, puede ver un gráfico de barras horizontales que proporciona un desglose de las CPU utilizadas por esta ACD en cada VM. Cada barra muestra el número de CPU aprovisionadas, reservadas y reclamables para esa máquina virtual con codificación de color. Al pasar el mouse sobre cada parte coloreada de la barra horizontal, se muestra el número de CPU aprovisionadas, reservadas y reclamables para esa máquina virtual específica.

Vista de Tabla

Descripción de la ilustración acd_restable.png

Para ver los detalles de uso de recursos de una ACD en la vista de tabla, seleccione Vista de tabla en la lista desplegable situada en la esquina superior derecha de la sección Uso de CPU en el nivel de máquina virtual. La vista de tabla muestra exactamente los mismos detalles que la vista de gráfico, en forma de tabla. Muestra el número de CPU aprovisionadas, reservadas y reclamables para cada VM asignada a la ACD desde el cluster de VM principal.

Unidades del sistema de Exadata

La base de datos de IA autónoma en una infraestructura de Exadata dedicada se puede aprovisionar en diferentes modelos de sistemas de Exadata, como Oracle Exadata X9M-2, X8M-2, X8-2 o X7-2. Cada modelo viene en diferentes formas como se explica a continuación. Cada unidad de sistema Exadata está equipada con una cantidad fija de memoria, almacenamiento y recursos de red.

El total de recursos asignados a su base de datos de IA autónoma en una infraestructura de Exadata dedicada viene determinado por el sistema de Exadata (y la unidad) que se utiliza para aprovisionar el servicio.

Consejo: consulte Características de las unidades de infraestructura para ver las especificaciones de cada modelo de sistema de Exadata.

Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure se ofrece en las siguientes unidades de sistema de Exadata:

• Sistema base: contiene dos servidores de base de datos y tres servidores de almacenamiento de Oracle Exadata. Un sistema base es una configuración de nivel de entrada. En comparación con otras configuraciones, un sistema base contiene servidores Oracle Exadata Storage Server con una capacidad de almacenamiento significativamente menor y servidores de base de datos con una memoria y una potencia de procesamiento considerablemente menores.

• Cuarto de rack: contiene dos servidores de base de datos y tres servidores de almacenamiento de Oracle Exadata.

• Medio rack: contiene cuatro servidores de bases de datos y seis servidores de almacenamiento de Oracle Exadata.

• Rack completo: contiene ocho servidores de base de datos y 12 servidores de almacenamiento de Oracle Exadata.

Los sistemas X10M en despliegues de Exadata Cloud@Customer se ofrecen en las siguientes unidades de sistema de Exadata:

• Sistema básico elástico: contiene dos servidores de base de datos y tres servidores de almacenamiento de Oracle Exadata y se puede ampliar hasta un máximo de 16 servidores agregando servidores de base de datos base y servidores de almacenamiento base adicionales. Un sistema base es una configuración de nivel de entrada. En comparación con otras configuraciones, un sistema base contiene servidores Oracle Exadata Storage Server con una capacidad de almacenamiento significativamente menor y servidores de base de datos con una memoria y una potencia de procesamiento considerablemente menores.

• Elástico: comienza con dos servidores de base de datos de memoria estándar (1390 GB) y tres servidores de almacenamiento de Oracle Exadata, y se puede ampliar hasta un máximo de 32 servidores de base de datos y 64 servidores de almacenamiento.

• Grande elástico: comienza con dos servidores de base de datos de memoria grande (2090 GB) y tres servidores de almacenamiento de Oracle Exadata, y se puede ampliar hasta 32 servidores de base de datos de memoria grande y 64 servidores de almacenamiento.

• Elástico extra grande: comienza con dos servidores de base de datos de memoria extra grande (2800 GB) y tres servidores de almacenamiento de Oracle Exadata, y se puede ampliar hasta 32 servidores de base de datos de memoria grande y 64 servidores de almacenamiento.

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