Solução de problemas assistida por AI

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Diagnosticar uma query lenta, uma alteração de esquema (schema change) com falha ou um problema de capacidade geralmente significa saber qual view do sistema Postgres verificar e como é um valor normal versus um problema. A solução de problemas assistida por AI coloca esse conhecimento no Genie: o Lakebase informa quando algo está errado e o ajuda a corrigi-lo, sem exigir que você seja um especialista em Postgres. Ele aplica a mesma ideia do Genie ZeroOps para Jobs e pipelines, mas para seu banco de dados Postgres.

Percepções e Genie diferem no momento em que começam e no que eles entregam:

	Insights	genie
Como começar	Automático. É executado em segundo plano em uma programação.	Você pergunta. Abra o Genie e descreva um problema.
Para que serve?	Detecção de problemas e avisos antecipados, antes ou no momento em que afetem.	Investigando um problema específico, com suas próprias palavras, neste momento.
O que ele fornece	Uma gravidade, um resumo em linguagem simples, evidências de suporte e recomendações.	Uma investigação conversacional onde cada passo é aprovado, resultando em uma correção proposta que se confirma antes de ser aplicada.
Exemplo	Uma percepção intitulada "Sessão inativa bloqueou 4 atualizações", apontando para uma sessão que manteve um bloqueio enquanto estava inativa, bloqueando outras queries por minutos.	Você pergunta “por que a taxa de erro aumentou?” e o Genie o rastreia até uma coluna que uma alteração recente no esquema descartou.

	Insights	genie
Como começar	Automático. É executado em segundo plano em uma programação.	Você pergunta. Abra o Genie e descreva um problema.
Para que serve?	Detecção de problemas e avisos antecipados, antes ou no momento em que afetem.	Investigando um problema específico, com suas próprias palavras, neste momento.
O que ele fornece	Uma gravidade, um resumo em linguagem simples, evidências de suporte e recomendações.	Uma investigação conversacional onde cada passo é aprovado, resultando em uma correção proposta que se confirma antes de ser aplicada.
Exemplo	Uma percepção intitulada "Sessão inativa bloqueou 4 atualizações", apontando para uma sessão que manteve um bloqueio enquanto estava inativa, bloqueando outras queries por minutos.	Você pergunta “por que a taxa de erro aumentou?” e o Genie o rastreia até uma coluna que uma alteração recente no esquema descartou.

Ambos leem a mesma telemetria subjacente, e você pode alternar entre eles. Por exemplo, clique em Corrigir com o Genie em uma percepção para continuar investigando conversacionalmente.

Como funciona

Lakebase executa um exportador gerenciado para seu projeto que captura diagnósticos do Postgres e os exporta para tabelas Delta no catálogo e esquema do Unity Catalog que você escolher. O Genie também query seu compute diretamente para o estado ativo do Postgres quando você pede para investigar algo.

O Lakebase captura os sinais que um DBA experiente procuraria, que chegam a um punhado de tabelas que você pode fazer query diretamente depois de exportadas:

O que foi capturado	Onde ele chega.
Sessões ativas e eventos de espera	active_session_history, wait_event_counters
Planos de query e estatísticas de execução por query	plan_history, pg_stat_statements_counters
Alterações de esquema: o que mudou, quando e por quem	ddl_history
Estatísticas do banco de dados: tamanho, linhas lidas e modificadas, e contagens de sessão	database_counters, database_gauges
Uso do recurso compute: CPU, memória, cache, conexões	compute_counters, compute_gauges
Mensagens de log brutas do Postgres, incluindo o erro por trás de uma falha	postgres_logs

O que foi capturado	Onde ele chega.
Sessões ativas e eventos de espera	active_session_history, wait_event_counters
Planos de query e estatísticas de execução por query	plan_history, pg_stat_statements_counters
Alterações de esquema: o que mudou, quando e por quem	ddl_history
Estatísticas do banco de dados: tamanho, linhas lidas e modificadas, e contagens de sessão	database_counters, database_gauges
Uso do recurso compute: CPU, memória, cache, conexões	compute_counters, compute_gauges
Mensagens de log brutas do Postgres, incluindo o erro por trás de uma falha	postgres_logs

Percepções e o Genie leem esses dados para fundamentar suas respostas no que realmente aconteceu em sua base de dados. Para cada coluna em cada uma dessas tabelas, consulte referência da tabela de telemetria.

Como essa telemetria chega como tabelas Delta no seu próprio Unity Catalog, ela é sua para guardar, consultar (query) e desenvolver com qualquer ferramenta Databricks, em vez de ficar bloqueada dentro de um produto de observabilidade separado.

Onde seus dados residem

Sua telemetria bruta reside no Unity Catalog, e as percepções que o Insights gera a partir dela residem em uma pasta do Workspace. A UI do Lakebase é uma view sobre ambos.

Onde	O que vive lá?	Como alcançá-lo
Seu compute Postgres	Onde a telemetria tem origem. O Genie pode query-lo diretamente para estado ativo.	Nada para abrir. É ao vivo, com query no local
Unity Catalog	Telemetria bruta, como as tabelas Delta acima, no catálogo e esquema que você escolheu	Catalog Explorer, ou qualquer ferramenta do Databricks SQL
Uma pasta do Workspace	As percepções que o Insights gera, salvas como arquivos, e não no Unity Catalog.	No Databricks Workspace da identidade com a qual sua configuração grava. Consulte Como encontrar e resolver problemas com Percepções.
A IU do Lakebase	Onde você trabalha no dia a dia	Percepções: a lista em todo o Workspace no nível superior do Lakebase (todos os projetos), ou a Monitoramento > tab Percepções de um único projeto. Genie: aberto de dentro de um projeto individual.

Onde	O que vive lá?	Como alcançá-lo
Seu compute Postgres	Onde a telemetria tem origem. O Genie pode query-lo diretamente para estado ativo.	Nada para abrir. É ao vivo, com query no local
Unity Catalog	Telemetria bruta, como as tabelas Delta acima, no catálogo e esquema que você escolheu	Catalog Explorer, ou qualquer ferramenta do Databricks SQL
Uma pasta do Workspace	As percepções que o Insights gera, salvas como arquivos, e não no Unity Catalog.	No Databricks Workspace da identidade com a qual sua configuração grava. Consulte Como encontrar e resolver problemas com Percepções.
A IU do Lakebase	Onde você trabalha no dia a dia	Percepções: a lista em todo o Workspace no nível superior do Lakebase (todos os projetos), ou a Monitoramento > tab Percepções de um único projeto. Genie: aberto de dentro de um projeto individual.

Pré-requisitos

• Um projeto de Dimensionamento automático do Lakebase. Consulte Obter um banco de dados Postgres.
• Um catálogo e esquema do Unity Catalog para receber telemetria. Não selecione um catálogo ou esquema que usa o armazenamento default , que não é suportado como um destino de exportação.
• Um compute em execução. Um compute suspenso por escala para zero não emite telemetria até que uma query o ative.
• Uma decisão sobre a identidade que executa a exportação de telemetria . Lakebase grava a telemetria no Unity Catalog como esta identidade, portanto, ela determina para quais catálogos e esquemas de destino a exportação pode gravar e onde a pasta do Workspace de percepções é salva. Escolha-o antecipadamente. Um Service Principal compartilhado é a escolha duradoura; suas próprias credenciais de usuário são mais rápidas para testes. Consulte Capture telemetria para o Lakehouse.

nota

Os recursos que compõem este fluxo de trabalho — exportação de telemetria para o Unity Catalog, Insights e solução de problemas do Genie — estão disponíveis na AWS e no Azure.

Configurar observabilidade

Tanto Percepções quanto Genie dependem de uma configuração de observabilidade que envia a telemetria do seu projeto para o Unity Catalog. Crie um antes de usar qualquer um. Uma única configuração pode ser compartilhada em vários projetos, e é também o que ativa as percepções.

Consulte Capturar telemetria para o Lakehouse.

Limitações

atenção

Se criar funções para aplicativos de conexão, use senhas autenticadas por SCRAM em vez de senhas não criptografadas. Isso reduz a chance de as credenciais irem parar nos Logs.

Durante a versão beta, aplicam-se as seguintes limitações:

• Disponível na AWS e no Azure.

• COPY operações não são atualmente capturadas na história do plano de query.

• Uma query executada dentro de uma função ou procedimento PL/pgSQL não é capturada na telemetria de nível de query, a menos que também seja executada como uma instrução de nível superior. O acompanhamento de instruções do próprio Postgres conta apenas instruções de nível superior por default.

• Branch e Endpoint aparecem na telemetria exportada e nas percepções por ID interno (por exemplo, br-odd-mud-y2icrn1h), não por um nome de exibição como "produção." Faça a referência cruzada do ID na UI do Lakebase se precisar confirmar a qual Branch ou Endpoint uma percepção ou linha da tabela se refere.

• GUCs que ativam a captura de telemetria podem não se propagar automaticamente para um compute existente. Se a telemetria não aparecer depois que você configurar a observabilidade, conecte-se ao projeto e verifique:

  SQL

  SHOW neon_monitor.log_capture_enabled;
  SHOW databricks.o11y_exporter_enabled;

  Ambos devem retornar on. Se um deles retornar off, reinicie o endpoint de compute.

Próximos passos

• Capturar telemetria para o Lakehouse — envie telemetria para o Unity Catalog e ative as percepções.

• Encontre e resolva problemas com percepções — ative o monitoramento proativo e aprenda a ler o que ele encontra.

• Diagnosticar e corrigir problemas com o Genie — investigar um problema de forma conversacional e percorrer uma recuperação de ponta a ponta.

• Monitore projetos do Lakebase : acompanhe o desempenho, o uso de recursos e a análise de query com o restante das ferramentas de observabilidade. Consulte Observabilidade.

• Exportar para um backend externo : Envie métricas e logs para Datadog, Grafana ou outro backend compatível com OTLP. Consulte exportação do OpenTelemetry.