Aplicando Aprendizado de Máquina para Planejamento de Capacidade Preditiva em Bancos de Dados PostgreSQL

Hoje em dia, o mundo do banco de dados está rapidamente se movendo em direção à IA e ao ML, e a carga de trabalho dos bancos de dados deve aumentar significativamente. Para um administrador de banco de dados, será uma responsabilidade adicional prever antecipadamente a carga de trabalho da infraestrutura do banco de dados e atender à necessidade. À medida que os bancos de dados se expandem e a gestão de recursos se torna cada vez mais crítica, os métodos tradicionais de planejamento de capacidade muitas vezes não são suficientes, levando a problemas de desempenho e tempo de inatividade não planejado. O PostgreSQL, um dos bancos de dados relacionais de código aberto mais amplamente utilizados, não é exceção. Com o aumento das demandas de CPU, memória e espaço em disco, os administradores de banco de dados (DBAs) devem adotar abordagens proativas para prevenir gargalos e melhorar a eficiência.

Neste artigo, exploraremos como os modelos de aprendizado de máquina do tipo Long Short-Term Memory (LSTM) podem ser aplicados para prever o consumo de recursos em bancos de dados PostgreSQL. Essa abordagem permite que os DBAs passem de um planejamento reativo para um planejamento preditivo de capacidade, reduzindo assim o tempo de inatividade, melhorando a alocação de recursos e minimizando os custos de superprovisionamento.

Por que o Planejamento Preditivo de Capacidade é Importante

Aproveitando o aprendizado de máquina, os DBAs podem prever as necessidades futuras de recursos e atendê-las antes que se tornem críticas, resultando em:

• Redução do tempo de inatividade: A detecção antecipada de escassez de recursos ajuda a evitar interrupções.
• Melhoria de eficiência: Os recursos são alocados com base nas necessidades reais, evitando a superprovisão.
• Economia de custos: Em ambientes de nuvem, previsões precisas de recursos podem reduzir o custo da superprovisão.

Como o Aprendizado de Máquina Pode Otimizar o Planejamento de Recursos do PostgreSQL

Para prever com precisão o uso de recursos do PostgreSQL, aplicamos um modelo LSTM otimizado, um tipo de rede neural recorrente (RNN) que se destaca na captura de padrões temporais em dados de séries temporais. As LSTMs são adequadas para entender dependências e sequências complexas, tornando-as ideais para prever o uso de CPU, memória e disco em ambientes do PostgreSQL.

Metodologia

Coleta de Dados

Opção 1

Para construir o modelo LSTM, precisamos coletar dados de desempenho de vários comandos do sistema servidor PostgreSQL e visualizações de banco de dados, como:

• pg_stat_activity (detalhes de conexões ativas dentro do Banco de Dados Postgres),
• vmstat
• free
• df

Os dados podem ser capturados a cada poucos minutos por seis meses, fornecendo um conjunto de dados abrangente para treinar o modelo. As métricas coletadas podem ser armazenadas em uma tabela dedicada chamada capacity_metrics.

Esquema de Tabela de Amostra:

CREATE TABLE capacity_metrics (
   time TIMESTAMPTZ PRIMARY KEY,
   cpu_usage DECIMAL,
   memory_usage DECIMAL,
   disk_usage BIGINT,
   active_connections INTEGER
);

Há várias maneiras de capturar esses dados do sistema nesta tabela de histórico. Uma das maneiras é escrever o script Python e agendar através do crontab para cada poucos minutos.

Opção 2

Para testar a flexibilidade, podemos gerar métricas de utilização de CPU, memória e disco usando código (geração de dados sintéticos) e executar usando o Google Colab Notebook. Para esta análise de teste de papel, usamos esta opção. Os passos são explicados nas seguintes seções.

Modelo de Aprendizado de Máquina: LSTM Otimizado

O modelo LSTM foi selecionado por sua capacidade de aprender dependências de longo prazo em dados de séries temporais. Foram aplicadas várias otimizações para melhorar seu desempenho:

• Camadas LSTM Empilhadas: Duas camadas LSTM foram empilhadas para capturar padrões complexos nos dados de uso de recursos.
• Regularização Dropout: Camadas de Dropout foram adicionadas após cada camada LSTM para evitar overfitting e melhorar a generalização.
• LSTM Bidirecional: O modelo foi tornada bidirecional para capturar padrões tanto para frente quanto para trás nos dados.
• Otimização da taxa de aprendizado: Foi escolhida uma taxa de aprendizado de 0,001 para ajustar o processo de aprendizado do modelo.

O modelo foi treinado por 20 épocas com um tamanho de lote de 64, e o desempenho foi medido em dados de teste não vistos para uso da CPU, memória e armazenamento (disco).

Abaixo está um resumo dos passos juntamente com capturas de tela do Google Colab Notebook usadas na configuração dos dados e experimento de aprendizado de máquina:

Passo 1: Configuração dos Dados (Dados Simulados de Uso de CPU, Memória, Disco por 6 Meses)

Passo 2: Adicionar Mais Variação aos Dados

Passo 3: Criar DataFrame para Visualização ou Uso Adicional

Passo 4: Função para Preparar Dados de LSTM, Treinar, Prever e Plotar

Passo 5: Executar o Modelo para CPU, Memória e Armazenamento

Resultados

O modelo LSTM otimizado superou métodos tradicionais como ARIMA e regressão linear na previsão de uso de CPU, memória e disco. As previsões acompanharam de perto o uso real dos recursos, capturando efetivamente tanto os padrões de curto prazo quanto os de longo prazo.

Aqui estão as visualizações das previsões de LSTM:

Figura 1: Previsão de Uso de CPU otimizado por LSTM

Figura 2: Previsão de Uso de Memória otimizado por LSTM

Figura 3: Previsão de Uso de Disco otimizado por LSTM

Integração Prática com Ferramentas de Monitoramento do PostgreSQL

Para maximizar a utilidade do modelo LSTM, várias implementações práticas dentro do ecossistema de monitoramento do PostgreSQL podem ser exploradas:

• Integração com o pgAdmin: O pgAdmin pode ser expandido para visualizar previsões de recursos em tempo real juntamente com métricas reais, permitindo que os DBAs respondam proativamente a possíveis escassez de recursos.
• Dashboard do Grafana: As métricas do PostgreSQL podem ser integradas ao Grafana para sobrepor previsões do LSTM em gráficos de desempenho. Alertas podem ser configurados para notificar os DBAs quando o uso previsto deve exceder os limites predefinidos.
• Monitoramento com Prometheus: O Prometheus pode coletar métricas do PostgreSQL e usar as previsões do LSTM para alertar, gerar previsões e configurar notificações com base no consumo previsto de recursos.
• Dimensionamento automatizado em ambientes de nuvem: Em instâncias do PostgreSQL hospedadas na nuvem (por exemplo, AWS RDS, Google Cloud SQL), o modelo LSTM pode acionar serviços de dimensionamento automático com base em aumentos previstos na demanda de recursos.
• Pipelines CI/CD: Modelos de aprendizado de máquina podem ser continuamente atualizados com novos dados, retreinados e implantados em tempo real por meio de pipelines CI/CD, garantindo que as previsões permaneçam precisas à medida que as cargas de trabalho evoluem.

Conclusão

Ao aplicar modelos de aprendizado de máquina LSTM para prever o uso da CPU, memória e disco, o planejamento de capacidade do PostgreSQL pode mudar de uma abordagem reativa para uma abordagem proativa. Nossos resultados mostram que o modelo LSTM otimizado fornece previsões precisas, possibilitando uma gestão de recursos mais eficiente e economia de custos, especialmente em ambientes hospedados na nuvem.

À medida que os ecossistemas de banco de dados se tornam mais complexos, essas ferramentas preditivas se tornam essenciais para os DBAs que buscam otimizar a utilização de recursos, evitar tempo de inatividade e garantir escalabilidade. Se você está gerenciando bancos de dados PostgreSQL em grande escala, agora é a hora de aproveitar o aprendizado de máquina para o planejamento de capacidade preditiva e otimizar a gestão de recursos antes que ocorram problemas de desempenho.

Trabalho Futuro

As futuras melhorias poderiam incluir:

• Experimentar com arquiteturas adicionais de redes neurais (por exemplo, modelos GRU ou Transformer) para lidar com cargas de trabalho mais voláteis.
• Estender a metodologia para implantações PostgreSQL multi-nó e distribuídas, onde o tráfego de rede e a otimização de armazenamento também desempenham papéis significativos.
• Implementar alertas em tempo real e integrar ainda mais as previsões na pilha operacional do PostgreSQL para uma gestão mais automatizada.
• Experimentar com dados do Repositório de Carga de Trabalho Automatizado Oracle (AWR) para previsões de carga de trabalho do banco de dados Oracle.