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Diagnosticar e corrigir problemas com o Genie

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Esse recurso está em Beta. Administradores do Workspace podem controlar o acesso a este recurso na página **Pré-visualizações**. Consulte Gerenciar prévias do Databricks.

Na IU do Lakebase, o Genie diagnostica e corrige seu banco de dados. Você pergunta sobre um problema específico com suas próprias palavras, e ele investiga usando a mesma telemetria que os Insights: estado do Postgres ao vivo, planos de query, eventos de espera e histórico de DDL e alteração de esquema. Este é o mesmo Genie que você usa no Lakehouse e nos aplicativos; aqui ele funciona no seu projeto Lakebase.

O Genie funciona como uma conversa passo a passo: ele mostra seu raciocínio e solicita que você aprove cada ação, incluindo as queries que executa durante a investigação. Qualquer correção, incluindo uma alteração de banco de dados, requer sua confirmação explícita antes de ser aplicada.

Esta página apresenta um incidente de produção comum (um deploy que remove uma coluna que o aplicativo ainda query) para mostrar como pedir ajuda ao Genie funciona de ponta a ponta.

Pré-requisitos​

O cenário​

Uma alteração de esquema executa ALTER TABLE users DROP COLUMN bio como parte de uma implantação de rotina. O aplicativo ainda lê essa coluna em sua página de perfil. Em poucos minutos, as solicitações de página de perfil começam a falhar com column "bio" does not exist, e a taxa de erros do aplicativo aumenta.

Como flui uma investigação do Genie​

O que o Genie encontra e recomenda depende dos seus dados e da questão por trás deles, então trate isso como ilustrativo, não como um script que você verá literalmente. Abra o Genie a partir do seu projeto (ele capta automaticamente o contexto do seu projeto, branch e endpoint) e descreva o sintoma. A partir daí, uma investigação típica passa por quatro etapas:

  1. Você descreve o sintoma. Pergunte em linguagem simples, como você diria a um colega: "Por que a taxa de erro aumentou?" Você não precisa saber a causa, a query com falha ou qual tabela está envolvida.
  2. O Genie correlaciona e lê a história. Ele vincula o erro à query com falha, então verifica o histórico DDL para o que mudou. O histórico DDL não captura todas as mudanças (uma feita no momento em que um compute retoma de scale-to-zero pode ser perdida), então, quando um registro está ausente, o Genie avisa e recorre a comparar as colunas atuais da tabela com o que a query espera. De qualquer forma, ele identifica bio como a coluna descartada. Este é o mesmo história que Percepções lê, então o Genie pode retomar de onde uma percepção em segundo plano parou.
  3. O Genie propõe uma recuperação, fundamentada no que encontrou. Normalmente, ele começa com um branch pontual criado pouco antes da alteração: um clone instantâneo de cópia na gravação que compartilha o armazenamento com a produção, de modo que é barato o suficiente para ser implantado para qualquer correção. A partir daí, a recuperação é uma conversa: o Genie pode copiar os dados ausentes de volta para sua tabela atual ou alternar seu aplicativo para o branch restaurado. Alguns caminhos precisam de um detalhe seu ao longo do processo, como uma string de conexão que o Genie não consegue descobrir sozinho.
  4. A confirmação é feita antes que algo seja aplicado. O Genie nunca restaura, modifica ou aplica uma correção por conta própria. Ele relata as ações que ele executa, mas verifique as consequenciais (um ponto de restauração, uma branch excluída) na UI do Lakebase antes de depender delas.

Limitações a serem observadas​

  • Alguns elementos genéricos da UI do Genie (como Customizações, Automações, Spaces e Adicionar contexto) atualmente aparecem no Genie, mas ainda não estão funcionais.
  • Uma conversação do Genie continuada de fora da UI do Lakebase (por exemplo, de um Notebook) mantém a história da conversação, mas perde as ferramentas e o contexto da página original. Começar novas investigações de dentro do projeto Lakebase para os resultados mais confiáveis.
  • Branch e Endpoint aparecem por ID interno, não por um nome de exibição como "production." Se a resposta do Genie for ambígua sobre qual Branch ou Endpoint ela se refere, faça referência cruzada ao ID na UI do Lakebase. Para mais, consulte as limitações da visão geral.

Próximos passos​

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