1. Genel Bakış
Bu codelab'de, AlloyDB'yi ayarlamak için basit ve kolay bir yöntem göstereceğiz.
Ne oluşturacaksınız?
Bu kapsamda, tek tıklamayla yükleme işlemiyle bir AlloyDB örneği ve kümesi oluşturacak, ayrıca gelecekteki projelerinizde de hızlı bir şekilde kurmayı öğreneceksiniz.
Şartlar
2. Başlamadan önce
Proje oluşturma
- Google Cloud Console'daki proje seçici sayfasında bir Google Cloud projesi seçin veya oluşturun.
- Cloud projeniz için faturalandırmanın etkinleştirildiğinden emin olun. Bir projede faturalandırmanın etkin olup olmadığını nasıl kontrol edeceğiniziöğrenin.
- Google Cloud'da çalışan bir komut satırı ortamı olan Cloud Shell'i kullanacaksınız. Google Cloud Console'un üst kısmından Cloud Shell'i etkinleştir'i tıklayın.
- Cloud Shell'e bağlandıktan sonra aşağıdaki komutu kullanarak kimliğinizin doğrulanmış olduğunu ve projenin proje kimliğinize ayarlandığını kontrol edin:
gcloud auth list
- gcloud komutunun projeniz hakkında bilgi sahibi olduğunu doğrulamak için Cloud Shell'de aşağıdaki komutu çalıştırın.
gcloud config list project
- Projeniz ayarlanmamışsa ayarlamak için aşağıdaki komutu kullanın:
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>
- Gerekli API'leri etkinleştirin: Bağlantıyı takip ederek API'leri etkinleştirin.
Alternatif olarak, bu işlem için gcloud komutunu kullanabilirsiniz. gcloud komutları ve kullanımı için belgelere bakın.
3. İş verileriniz ve yapay zeka için neden AlloyDB?
AlloyDB for PostgreSQL, yönetilen diğer Postgres hizmetlerinden farklıdır. Bu, yapay zeka çağı için tasarlanmış motorun temel bir modernizasyonudur. Standart veritabanlarına kıyasla neden tek başına durduğu aşağıda açıklanmıştır:
- Hibrit İşlemsel ve Analitik İşleme (HTAP)
Çoğu veritabanı, verileri analiz için veri ambarına taşımanızı zorunlu kılar. AlloyDB'de, alakalı verileri otomatik olarak bellek içi bir sütun deposunda tutan yerleşik bir Columnar Engine (Sütun Motoru) bulunur. Bu sayede analitik sorgular standart PostgreSQL'den 100 kat daha hızlı hale gelir. Böylece, karmaşık ETL ardışık düzenleri olmadan operasyonel verilerinizde gerçek zamanlı iş zekası çalıştırabilirsiniz.
- Yerel Yapay Zeka Entegrasyonu:
AlloyDB, verileriniz ile üretken yapay zeka arasındaki boşluğu kapatır. google_ml_integration uzantısıyla, SQL sorgularınızda doğrudan Vertex AI modellerini (ör. Gemini) çağırabilirsiniz. Bu sayede, standart bir veritabanı işlemi olarak duygu analizi, çeviri veya öğe çıkarma gerçekleştirebilir, veri güvenliğini sağlayabilir ve gecikmeyi en aza indirebilirsiniz.
- Üstün Vector Search:
Standart PostgreSQL pgvector kullanırken AlloyDB, Google Research tarafından geliştirilen ScaNN dizini (Ölçeklenebilir En Yakın Komşular) ile bu özelliği daha da geliştirir. Bu, diğer Postgres tekliflerinde bulunan standart HNSW dizinlerine kıyasla önemli ölçüde daha hızlı vektör benzerliği araması ve daha yüksek ölçekte hatırlama sağlar. Bu sayede, yüksek performanslı RAG (Almayla Artırılmış Üretim) uygulamalarını yerel olarak oluşturabilirsiniz.
- Geniş Ölçekte Performans:
AlloyDB, standart PostgreSQL'e kıyasla 4 kata kadar daha hızlı işlem performansı sunar. Bilgi işlem ile depolamayı birbirinden ayırarak bağımsız olarak ölçeklendirilmelerini sağlar. Depolama katmanı akıllıdır ve işi birincil örnekten yüklemek için önce yazma (WAL) işlemeyi gerçekleştirir.
- Kurumsal Kullanılabilirlik:
Bakım dahil % 99, 99 çalışma süresi HDS'si sunar. PostgreSQL ile uyumlu bir veritabanı için bu güvenilirlik düzeyi, hızlı hata kurtarma ve depolama dayanıklılığı sağlayan bulutta yerel bir mimari sayesinde elde edilir.
4. AlloyDB kurulumu
Bu laboratuvarda, test verileri için veritabanı olarak AlloyDB'yi kullanacağız. Veritabanları ve günlükler gibi tüm kaynakları tutmak için kümeler kullanılır. Her kümede, verilere erişim noktası sağlayan bir birincil örnek bulunur. Tablolar gerçek verileri içerir.
Test veri kümesinin yükleneceği bir AlloyDB kümesi, örneği ve tablosu oluşturalım.
- Google Cloud Console kullanıcısının oturumunun açık olduğu tarayıcıda düğmeyi tıklayın veya aşağıdaki bağlantıyı tarayıcınıza kopyalayın.
- Bu adım tamamlandıktan sonra depo yerel Cloud Shell düzenleyicinize klonlanır ve aşağıdaki komutu proje klasöründen çalıştırabilirsiniz (proje dizininde olduğunuzdan emin olmanız önemlidir):
sh run.sh
- Şimdi kullanıcı arayüzünü kullanın (terminaldeki bağlantıyı veya terminaldeki "web'de önizleme" bağlantısını tıklayarak).
- Başlamak için proje kimliği, küme ve örnek adlarıyla ilgili ayrıntılarınızı girin.
- Günlükler kayarken kahve almaya gidebilirsiniz. Bu işlemin arka planda nasıl yapıldığı hakkında bilgi edinmek için burayı ziyaret edebilirsiniz.
5. Kurulumun Resimli Açıklaması
6. Temizleme
Bu deneme laboratuvarı tamamlandıktan sonra AlloyDB kümesini ve örneğini silmeyi unutmayın.
Küme, örnekleriyle birlikte temizlenmelidir.
7. Tebrikler
Artık kullanmaya başlayabilirsiniz.
AlloyDB ile verilerinizi hızlı ve kolay bir şekilde ayarlamak için başlayın.