Solução de problemas de servidores PostgreSQL

Este artigo descreve algumas técnicas que você pode usar para solucionar problemas do grupo de servidores. Além deste artigo, você deve ler como usar o Kibana para pesquisar os logs ou usar o Grafana para visualizar as métricas sobre o grupo de servidores.

Obtendo mais detalhes sobre a execução de um comando da CLI

Você pode adicionar o parâmetro --debug a qualquer comando da CLI que executar. Ao fazer isso serão exibidas informações adicionais no seu console sobre a execução desse comando. Deve ser útil para você saber mais detalhes para ajudar a entender o comportamento desse comando. Por exemplo, você pode executar

az postgres server-arc create -n postgres01 -w 2 --debug --k8s-namespace <namespace> --use-k8s

ou

az postgres server-arc update -n postgres01 --extension --k8s-namespace <namespace> --use-k8s SomeExtensionName --debug

Além disso, você pode usar o parâmetro --Ajuda em qualquer comando da CLI para exibir ajuda e lista de parâmetros para um comando específico. Por exemplo:

az postgres server-arc create --help

Coletar logs do controlador de dados e de seus grupos de servidores

Leia o artigo sobre como obter logs para os serviços de dados habilitados para Azure Arc

Solução de problemas interativa com Jupyter Notebooks no Azure Data Studio

Os notebooks podem documentar os procedimentos, incluindo o conteúdo de redução para descrever o que fazer/como fazê-lo. Eles também podem fornecer código executável para automatizar um procedimento. Esse padrão é útil para tudo, desde procedimentos operacionais padrão até guias de solução de problemas.

Por exemplo, vamos solucionar problemas de um servidor PostgreSQL que pode ter problemas usando Azure Data Studio.

Observação

Como uma versão prévia do recurso, a tecnologia apresentada neste artigo está sujeita aos Termos de uso complementares para versões prévias do Microsoft Azure.

As atualizações mais recentes estão disponíveis nas notas sobre a versão.

Neste momento, use o build do Insiders do Azure Data Studio.

Instalar ferramentas

Instale o Azure Data Studio kubectl e a CLI do Azure (az) com a extensão arcdata no computador cliente que você está usando para executar o notebook no Azure Data Studio. Para fazer isso, siga as instruções em Instalar ferramentas de cliente

Atualize a variável de ambiente PATH

Verifique se essas ferramentas podem ser invocadas de qualquer lugar neste computador cliente. Por exemplo, em um computador cliente Windows, atualize a variável de ambiente do sistema PATH e adicione a pasta na qual você instalou o kubectl.

Faça logon em seu cluster do Kubernetes com kubectl

Para fazer isso, você deve usar os comandos de exemplo fornecidos nesta postagem do blog. Você executaria comandos como:

kubectl config view
kubectl config set-credentials kubeuser/my_kubeuser --username=<your Arc Data Controller Admin user name> --password=<password>
kubectl config set-cluster my_kubeuser --server=https://<IP address>:<port>
kubectl config set-context default/my_kubeuser/ArcDataControllerAdmin --user=ArcDataControllerAdmin/my_kubeuser --namespace=arc --cluster=my_kubeuser
kubectl config use-context default/my_kubeuser/ArcDataControllerAdmin

O notebook de solução de problemas

Inicie o Azure Data Studio e abra o notebook de solução de problemas.

Implemente as etapas descritas em 033-manage-Postgres-with-AzureDataStudio.md para:

  1. Conectar-se ao Controlador de Dados Arc
  2. Selecione com o botão direito do mouse a instância do Postgres e escolha [Gerenciar]
  3. Selecione o painel [Diagnosticar e resolver problemas]
  4. Selecione o link [Solucionar problemas]

Abrir a solução problemas do Notebook PostgreSQL do Azure Data Studio

O TSG100 – o notebook de solução de problemas de servidores PostgreSQL habilitado para Azure Arc abre: Azure Data Studio – Usar a solução problemas do notebook PostgreSQL

Executar os scripts

Selecione o botão 'Executar tudo' na parte superior para executar o notebook todo de uma vez ou você pode percorrer e executar cada célula de código, uma por uma.

Exibir a saída da execução das células de código para verificar possíveis problemas.

Com o tempo vamos adicionar mais detalhes ao notebook sobre como reconhecer e solucionar problemas comuns.

Próxima etapa