사용 설정된 경우 하이브리드가 Stackdriver 측정항목을 자동으로 채웁니다. 하이브리드에서 생성된 측정항목의 도메인 이름 프리픽스는 다음과 같습니다.
apigee.googleapis.com/
예를 들어 /proxy/request_count 측정항목에는 API 프록시가 수신한 요청 총수가 포함됩니다. 따라서 Stackdriver의 측정항목 이름은 다음과 같습니다.
apigee.googleapis.com/proxy/request_count
Stackdriver를 사용하면 라벨을 기반으로 측정항목 데이터를 필터링하고 그룹화할 수 있습니다. 일부 라벨은 사전 정의되며 다른 라벨은 하이브리드에 의해 명시적으로 추가됩니다.
아래의 사용 가능한 측정항목 섹션에는 사용 가능한 모든 하이브리드 측정항목과 필터링 및 그룹화에 사용할 수 있도록 측정항목에 특별히 추가된 라벨이 나열됩니다.
측정항목 보기
다음 예시는 Stackdriver에서 측정항목을 보는 방법을 보여줍니다.
브라우저에서 측정 항목 탐색기 모니터링을 엽니다. 또는 이미 Stackdriver 콘솔에 있는 경우 측정항목 탐색기를 선택합니다.
리소스 유형 및 측정항목 찾기에서 살펴볼 측정항목을 찾아 선택합니다. 사용 가능한 측정항목에 나열된 특정 측정항목을 선택하거나 측정항목을 검색합니다. 예를 들어 proxy/latencies를 검색합니다.
원하는 측정항목을 선택합니다.
필터를 적용합니다. 각 측정항목의 필터 선택사항은 사용 가능한 측정항목에 나열되어 있습니다.
예를 들어 proxy_latencies 측정항목의 경우 필터 선택사항은 org=org_name입니다.
Stackdriver에서 선택한 측정항목의 차트를 표시합니다.
저장을 클릭합니다.
대시보드 만들기
대시보드는 중요한 측정항목 데이터를 보고 분석할 수 있는 한 가지
방법입니다.
Stackdriver에서 사용자가 사용하는 리소스 및 서비스에 대해 제공하는 사전 정의된 대시보드를 사용하거나 커스텀 대시보드를 만들 수도 있습니다.
차트를 사용하여 커스텀 대시보드에 Apigee 측정항목을 표시합니다. 커스텀 대시보드를 사용하면 표시된 차트와 구성을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 차트 만들기에 대한 자세한 내용은 차트 만들기를 참조하세요.
다음 예는 Stackdriver에서 대시보드를 만든 다음 차트를 추가하여 측정항목 데이터를 보는 방법을 보여줍니다.
다음 표에서는 Prometheus에서 사용하는 측정항목과 라벨을 설명합니다.
이러한 라벨은 측정항목 로그 항목에 사용됩니다.
측정항목 이름
라벨
사용
/proxy/request_count
method
수신된 API 프록시 요청의 총 개수입니다.
/proxy/response_count
methodresponse_code
수신된 API 프록시 응답의 총 개수입니다.
/proxy/latencies
method
호출에 응답하는 데 걸린 총 시간(밀리초)입니다. 이 시간에는 Apigee API 프록시 오버헤드와 대상 서버 시간이 포함됩니다.
/target/request_count
method
target_type
target_endpoint
프록시의 대상으로 전송된 요청의 총 개수입니다.
/target/response_count
method
response_code
target_type
target_endpoint
프록시 대상에서 수신된 응답의 총 개수입니다.
/target/latencies
method
response_code
target_type
target_endpoint
호출에 응답하는 데 걸린 총 시간(밀리초)입니다. 이 시간에는 Apigee API 프록시 오버헤드가 포함되지 않습니다.
/policy/latencies
policy_name
이 이름이 지정된 정책을 실행하는 데 걸린 총시간(밀리초)입니다.
/server/fault_count
source
서버 애플리케이션 오류의 총 개수입니다.
예를 들어 애플리케이션은 apigee-runtime, apigee-synchronizer 또는 apigee-udca일 수 있습니다. pod_name 라벨을 사용하여 애플리케이션별로 결과를 필터링하세요.
/server/nio
state
열려 있는 소켓의 수입니다.
/server/num_threads
서버의 활성 비데몬 스레드 수입니다.
/server/request_count
method
type
서버 애플리케이션에서 수신한 요청의 총 개수입니다.
예를 들어 애플리케이션은 apigee-runtime, apigee-synchronizer 또는 apigee-udca일 수 있습니다. pod_name 라벨을 사용하여 애플리케이션별로 결과를 필터링하세요.
/server/response_count
method
response_code
type
서버 애플리케이션에서 보낸 응답의 총 개수입니다.
예를 들어 애플리케이션은 apigee-runtime, apigee-synchronizer 또는 apigee-udca일 수 있습니다. pod_name 라벨을 사용하여 애플리케이션별로 결과를 필터링하세요.
/server/latencies
method
response_code
type
지연 시간은 서버 애플리케이션으로 인한 지연 시간(밀리초)입니다.
예를 들어 애플리케이션은 apigee-runtime, apigee-synchronizer 또는 apigee-udca일 수 있습니다. pod_name 라벨을 사용하여 애플리케이션별로 결과를 필터링하세요.
/upstream/request_count
method
type
서버 애플리케이션에서 업스트림 애플리케이션으로 전송한 요청 수입니다.
예를 들어 apigee-synchronizer의 경우 컨트롤 플레인은 업스트림입니다.
따라서 apigee-synchronizer의 upstream/request_count는 컨트롤 플레인에 대해 apigee-synchronizer가 수행한 요청을 나타내는 측정항목입니다.
/upstream/response_count
method
response_code
type
서버 애플리케이션이 업스트림 애플리케이션에서 수신한 응답 수입니다.
예를 들어 apigee-synchronizer의 컨트롤 플레인은 업스트림입니다.
따라서 apigee-synchronizer의 upstream/response_count는 apigee-synchronizer가 컨트롤 플레인에서 수신한 요청을 나타내는 측정항목입니다.
/upstream/latencies
method
response_code
type
업스트림 서버 애플리케이션에서 발생하는 지연 시간(밀리초)입니다.
예를 들어 apigee-synchronizer의 컨트롤 플레인은 업스트림입니다.
따라서 apigee-synchronizer의 upstream/latencies는 컨트롤 플레인의 지연 시간을 나타내는 측정항목입니다.
UDCA 측정항목
Prometheus 서비스는 다른 하이브리드 서비스와 마찬가지로 UDCA 서비스에 대한 측정항목을 측정항목 수집에 설명된 대로 수집하고 처리합니다.
다음 표에서는 Prometheus가 UDCA 측정항목 데이터에 사용하는 측정항목과 라벨을 설명합니다. 이러한 라벨은 측정항목 로그 항목에 사용됩니다.
측정항목 이름
라벨
사용
/udca/server/local_file_oldest_ts
dataset
state
데이터 세트에서 가장 오래된 파일에 대한 Unix Epoch의 시작 이후의 타임스탬프(밀리초)입니다.
이 값은 60초마다 계산되며 실시간으로 상태를 반영하지는 않습니다. UDCA가 최신 상태이며 이 측정항목을 계산할 때 업로드 대기 중인 파일이 없는 경우 이 값은 0입니다.
이 값이 계속 증가하면 기존 파일은 여전히 디스크에 있습니다.
/udca/server/local_file_latest_ts
dataset
state
디스크의 최신 파일에 대한 Unix Epoch의 시작 이후의 타임스탬프(밀리초)입니다.
이 값은 60초마다 계산되며 실시간으로 상태를 반영하지는 않습니다. UDCA가 최신 상태이며 이 측정항목을 계산할 때 업로드 대기 중인 파일이 없는 경우 이 값은 0입니다.
/udca/server/local_file_count
dataset
state
데이터 수집 포드에 있는 디스크의 파일 수입니다.
이상적으로 값은 0에 가깝습니다. 값이 지속적으로 높으면 파일이 업로드되고 있지 않거나 UDCA에서 충분히 빠르게 업로드할 수 없음을 나타냅니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-09-10(UTC)"],[[["\u003cp\u003eThis document outlines how to view and analyze Apigee hybrid metrics within Stackdriver, including enabling metrics collection, understanding metric names and labels, and creating custom dashboards.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eHybrid automatically populates Stackdriver with metrics that begin with the \u003ccode\u003eapigee.googleapis.com/\u003c/code\u003e domain prefix, such as \u003ccode\u003e/proxy/request_count\u003c/code\u003e, which can be filtered and grouped based on predefined labels.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe document provides a detailed breakdown of available metrics for proxy, target, server, and UDCA traffic, including metric names, associated labels, and their usage for analyzing API traffic and server performance.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eStackdriver allows users to view metrics by using the Metrics Explorer, applying filters, saving charts, and create dashboards for analyzing data and tracking performance.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThere is also an in depth description of Cassandra metrics, how they are collected, and what each individual metric pertains to.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# View metrics\n\n| You are currently viewing version 1.1 of the Apigee hybrid documentation. **This version is end of life.** You should upgrade to a newer version. For more information, see [Supported versions](/apigee/docs/hybrid/supported-platforms#supported-versions).\n\nThis topic explains how to view Apigee hybrid metrics in a\n[Stackdriver](https://cloud.google.com/monitoring/kubernetes-engine/) dashboard.\n\nAbout Stackdriver\n-----------------\n\nFor more information about metrics, dashboards, and [Stackdriver](https://cloud.google.com/monitoring/kubernetes-engine/) see:\n\n- [Metrics Explorer documentation](https://cloud.google.com/monitoring/charts/metrics-explorer)\n- [Introduction to alerting](https://cloud.google.com/monitoring/alerts/)\n- [Creating charts](https://cloud.google.com/monitoring/charts/)\n\nEnabling hybrid metrics\n-----------------------\n\nBefore hybrid metrics can be sent to\n[Stackdriver](https://cloud.google.com/monitoring/kubernetes-engine/),\nyou must first enable metrics collection. See [Configure metrics collection](/apigee/docs/hybrid/v1.1/metrics-enable)\nfor this procedure.\n\nAbout hybrid metric names and labels\n------------------------------------\n\nWhen enabled, hybrid automatically populates Stackdriver metrics. The domain name prefix\nof the metrics created by hybrid is: \n\n```text\napigee.googleapis.com/\n```\n\nFor example, the `/proxy/request_count` metric contains the total number of requests received\nby an API proxy. The metric name in Stackdriver is therefore: \n\n```scdoc\napigee.googleapis.com/proxy/request_count\n```\n\nStackdriver lets you [filter](https://cloud.google.com/monitoring/charts/metrics-selector#filter-option)\nand [group](https://cloud.google.com/monitoring/charts/metrics-selector#groupby-option)\nmetrics data based on labels. Some labels are predefined, and others are added explicitly by hybrid.\nThe [Available metrics](#available_metrics) section below lists all of the available hybrid\nmetrics and any labels added specifically for a metric that you can use for filtering and grouping.\n\nViewing metrics\n---------------\n\nThe following example shows how to view metrics in Stackdriver:\n\n1. Open the [Monitoring Metrics Explorer](https://console.cloud.google.com/monitoring/metrics-explorer) in a browser. Alternatively, if you're already in the Stackdriver console, select **Metrics explorer**.\n2. In **Find resource type and metric** , locate and select the\n metric you want to examine. Choose a specific metric listed in\n [Available metrics](#available_metrics), or search for a metric. For example,\n search for `proxy/latencies`:\n\n3. Select the desired metric.\n4. Apply filters. Filter choices for each metric are listed in [Available metrics](#available-metrics). For example, for the `proxy_latencies` metric, filter choices are: **org=\u003cvar translate=\"no\"\u003eorg_name\u003c/var\u003e**.\n5. Stackdriver displays the chart for the selected metric.\n6. Click **Save**.\n\nCreating a dashboard\n--------------------\n\n[Dashboards](https://cloud.google.com/monitoring/dashboards)\nare one way for you to view and analyze metric data that is important to you.\nStackdriver provides predefined dashboards for the resources and services that you use,\nand you can also create custom dashboards.\n\nYou use a [chart](https://cloud.google.com/monitoring/dashboards)\nto display an Apigee metric in your custom dashboard. With custom dashboards, you have complete control\nover the charts that are displayed and their configuration. For more information on creating charts, see\n[Creating charts](https://cloud.google.com/monitoring/charts).\n\nThe following example shows how to create a dashboard in Stackdriver and then to add charts to view metrics data:\n\n1. Open the [Monitoring Metrics Explorer](https://console.cloud.google.com/monitoring/metrics-explorer) in a browser and then select **Dashboards**.\n2. Select **+ Create Dashboard**.\n3. Give the dashboard a name. For example: **Hybrid Proxy Request Traffic**\n4. Click **Confirm**.\n5. For each chart that you want to add to your dashboard, follow these steps:\n\n 1. In the dashboard, select **Add chart**.\n 2. Select the desired metric as described above in [Viewing metrics](#view_metrics).\n 3. Complete the dialog to define your chart.\n 4. Click **Save**. Stackdriver displays data for the selected metric.\n\nAvailable metrics\n-----------------\n\nThe following tables list metrics for analyzing proxy traffic.\n\n### Proxy, target, and server traffic metrics\n\nThe [Prometheus](https://github.com/kubernetes/kops/tree/master/addons/prometheus-operator) service collects\nand processes metrics (as described in [Metrics collection](/apigee/docs/hybrid/v1.1/metrics-collection)) for\nproxy, target, and server traffic.\n\nThe following table describes the metrics and labels that Prometheus uses.\nThese labels are used in the metrics log entries.\n\n### UDCA metrics\n\nThe [Prometheus](https://github.com/kubernetes/kops/tree/master/addons/prometheus-operator) service collects\nand processes metrics (as described in [Metrics collection](/apigee/docs/hybrid/v1.1/metrics-collection)) for the\nUDCA service just as it does for other hybrid services.\n\nThe following table describes the metrics and labels that Prometheus uses in the\nUDCA metrics data. These labels are used in the metrics log entries.\n\n### Cassandra metrics\n\nThe [Prometheus](https://github.com/kubernetes/kops/tree/master/addons/prometheus-operator) service collects\nand processes metrics (as described in [Metrics collection](/apigee/docs/hybrid/v1.1/metrics-collection)) for\nCassandra just as it does for other hybrid services.\n\nThe following table describes the metrics and labels that Prometheus uses in the\nCassandra metrics data. These labels are used in the metrics log entries."]]
