Questo argomento spiega come visualizzare le metriche ibride di Apigee in un Dashboard della suite operativa di Google Cloud.
Informazioni sulla suite operativa di Google Cloud
Per ulteriori informazioni su metriche, dashboard e Cloud Operations, consulta:
Abilitazione delle metriche ibride
Prima di poter inviare le metriche ibride Suite operativa di Google Cloud, devi prima abilitare la raccolta delle metriche. Consulta Configurare la raccolta delle metriche per questa procedura.
Informazioni sui nomi e sulle etichette delle metriche ibride
Se questa opzione è abilitata, il modello ibrido compila automaticamente le metriche della suite operativa di Google Cloud. Il prefisso del nome di dominio delle metriche create da hybrid è:
apigee.googleapis.com/
Ad esempio, la metrica /proxy/request_count
contiene il numero totale di richieste ricevute da un proxy API. Il nome della metrica in Cloud Operations è quindi:
apigee.googleapis.com/proxy/request_count
La Suite operativa di Google Cloud ti consente di filtrare e gruppo i dati delle metriche in base a etichette. Alcune etichette sono predefinite, mentre altre vengono aggiunte esplicitamente da un ibrido. La sezione Metriche disponibili di seguito elenca tutte le metriche ibride ed eventuali etichette aggiunte specificatamente per una metrica, che puoi utilizzare per l'applicazione di filtri e raggruppamenti.
Visualizzazione delle metriche
L'esempio seguente mostra come visualizzare le metriche in Cloud Operations:- Apri Esplora metriche di Monitoring in un browser. In alternativa, se sei già nella console Cloud Operations, seleziona Esplora metriche.
In Trova tipo di risorsa e metrica, individua e seleziona che vuoi esaminare. Scegli una metrica specifica elencata in Metriche disponibili o cerca una metrica.
- Seleziona la metrica che ti interessa.
- Applica filtri. Le scelte dei filtri per ogni metrica sono elencate nella sezione Metriche disponibili.
- Cloud Operations mostra il grafico per la metrica selezionata.
- Fai clic su Salva.
Creazione di una dashboard
Le dashboard sono un modo per visualizzare e analizzare i dati delle metriche importanti per te. La suite operativa di Google Cloud offre dashboard predefinite per le risorse e i servizi che utilizzi, e puoi anche creare dashboard personalizzate.
Utilizzi un grafico per visualizzare una metrica Apigee nella tua dashboard personalizzata. Con le dashboard personalizzate hai il controllo completo sui grafici visualizzati e sulla relativa configurazione. Per ulteriori informazioni sulla creazione dei grafici, consulta Creare grafici.
L'esempio seguente mostra come creare una dashboard in Cloud Operations e poi aggiungere grafici per visualizzare i dati delle metriche:
- Apri Esplora metriche di Monitoring in un browser e seleziona Dashboard.
- Seleziona + Crea dashboard.
- Assegna un nome alla dashboard. Ad esempio: Traffico di richieste proxy ibride
- Fai clic su Conferma.
Per ogni grafico che vuoi aggiungere alla dashboard:
- Nella dashboard, seleziona Aggiungi grafico.
- Seleziona la metrica che ti interessa come descritto sopra in Visualizzazione delle metriche.
- Completa la finestra di dialogo per definire il grafico.
- Fai clic su Salva. La Suite operativa di Google Cloud mostra i dati per la metrica selezionata.
Metriche disponibili
Le tabelle seguenti elencano le metriche per l'analisi del traffico proxy.
Metriche sul traffico di proxy, target e server
OpenTelemetry raccoglie ed elabora le metriche (come descritto nella sezione Raccolta delle metriche) per il traffico proxy, target e del server.
La tabella seguente descrive le metriche e le etichette utilizzate dal raccoglitore OpenTelemetry. Queste etichette vengono utilizzate nelle voci di log delle metriche.
Nome metrica | Etichetta | Utilizza |
---|---|---|
/proxy/request_count |
method |
Numero di richieste al proxy Apigee dall'ultima registrazione dell'ultimo campione. |
/proxy/response_count |
method
|
Numero di risposte inviate dal proxy API Apigee. |
/proxy/latencies |
method |
Distribuzione delle latenze, che vengono calcolate dal momento in cui la richiesta è stata ricevuta da Apigee proxy nel momento in cui la risposta è stata inviata dal proxy Apigee al client. |
/proxyv2/request_count |
method |
Il numero totale di richieste proxy API ricevute. |
/proxyv2/response_count |
method
|
Il numero totale di risposte del proxy API ricevute. |
/proxyv2/latencies_percentile |
method |
Percentile di tutte le risposte dei criteri dell'API a una richiesta. |
/target/request_count |
method
|
Numero di richieste inviate alla destinazione Apigee dalla registrazione dell'ultimo campione. |
/target/response_count |
method
|
Numero di risposte ricevute dal target Apigee dall'ultimo campionamento registrato. |
/target/latencies |
method
|
Distribuzione delle latenze, calcolate dal momento in cui la richiesta è stata inviata al target Apigee al momento in cui la risposta è stata ricevuta dal proxy Apigee. Il tempo non include il sovraccarico del proxy API Apigee. |
/targetv2/request_count |
method
|
Il numero totale di richieste inviate alla destinazione del proxy. |
/targetv2/response_count |
method
|
Il numero totale di risposte ricevute dal target del proxy. |
/server/fault_count |
source |
Il numero totale di errori per l'applicazione server. Ad esempio, l'applicazione potrebbe essere |
/server/nio |
state |
Il numero di socket aperti. |
/server/num_threads |
Il numero di thread non daemon attivi nel server. | |
/server/request_count |
method
|
Il numero totale di richieste ricevute dall'applicazione server. Ad esempio, l'applicazione potrebbe essere |
/server/response_count |
method
|
Numero totale di risposte inviate dall'applicazione server. Ad esempio, l'applicazione potrebbe essere |
/server/latencies |
method
|
La latenza è la latenza in millisecondi introdotta dall'applicazione server. Ad esempio, l'applicazione potrebbe essere |
/upstream/request_count |
method
|
Il numero di richieste inviate dall'applicazione server all'applicazione a monte. Ad esempio, per |
/upstream/response_count |
method
|
Il numero di risposte ricevute dall'applicazione server dalla sua applicazione upstream. Ad esempio, per |
/upstream/latencies |
method
|
La latenza registrata presso l'applicazione server upstream in millisecondi. Ad esempio, per |
Metriche UDCA
OpenTelemetry raccoglie ed elabora le metriche (come descritto in Raccolta di metriche) per servizio UDCA proprio come avviene per gli altri servizi ibridi.
La tabella seguente descrive le metriche e le etichette utilizzate dal collector OpenTelemetry nei dati delle metriche UDCA. Queste etichette vengono utilizzate nelle voci dei log delle metriche.
Nome metrica | Etichetta | Utilizza |
---|---|---|
/udca/server/local_file_oldest_ts |
dataset
|
Timestamp, in millisecondi dall'inizio dell'epoca di Unix, per il file meno recente nel set di dati. Questo valore viene calcolato ogni 60 secondi e non riflette lo stato in tempo reale. Se l'UDCA è aggiornato e non ci sono file in attesa di essere caricati al momento del calcolo di questa metrica, il valore sarà 0. Se questo valore continua ad aumentare, significa che i file precedenti sono ancora sul disco. |
/udca/server/local_file_latest_ts |
dataset
|
Timestamp, in millisecondi dall'inizio dell'epoca di Unix, per il file più recente su disco per stato. Questo valore viene calcolato ogni 60 secondi e non riflette lo stato in tempo reale. Se la funzione UDCA è aggiornata e non ci sono file in attesa di essere caricati al momento del calcolo di questa metrica, questo valore sarà 0. |
/udca/server/local_file_count |
dataset
|
Un conteggio del numero di file su disco nel pod di raccolta dati. Idealmente, il valore sarà vicino a 0. Un valore elevato costante indica che i file non vengono caricati o che l'UDCA non è in grado di caricarli abbastanza velocemente. Questo valore viene calcolato ogni 60 secondi e non riflette lo stato dell'UDCA in tempo reale. |
/udca/server/total_latencies |
dataset |
L'intervallo di tempo, in secondi, tra il file di dati creato e il caricamento riuscito. I bucket saranno di 100 ms, 250 ms, 500 ms, 1 s, 2 s, 4 s, 8 s, 16 s, 32 s e 64 s. Istogramma della latenza totale dal momento della creazione del file al momento del caricamento riuscito. |
/udca/server/upload_latencies |
dataset |
Il tempo totale, in secondi, impiegato dall'UDCA per caricare un file di dati. I bucket saranno di 100 ms, 250 ms, 500 ms, 1 s, 2 s, 4 s, 8 s, 16 s, 32 s e 64 s. Le metriche mostreranno un istogramma della latenza di caricamento totale, incluse tutte le chiamate upstream. |
/udca/upstream/http_error_count |
service
|
Il conteggio totale degli errori HTTP riscontrati dalla funzione UDCA. Questa metrica è utile per aiutarti a determinare la parte delle dipendenze esterne dell'UDCA che non funziona e il motivo. Questi errori possono verificarsi per vari servizi (
|
/udca/upstream/http_latencies |
service
|
La latenza upstream dei servizi, in secondi. I bucket saranno di 100 ms, 250 ms, 500 ms, 1 s, 2 s, 4 s, 8 s, 16 s, 32 s e 64 s. Istogramma della latenza dei servizi a monte. |
/udca/upstream/uploaded_file_sizes |
dataset |
Le dimensioni del file che viene caricato nei servizi Apigee, espresse in byte. I bucket saranno di 1 KB, 10 KB, 100 KB, 1 MB, 10 MB, 100 MB e 1 GB. Istogramma delle dimensioni del file per set di dati, organizzazione e ambiente. |
/udca/upstream/uploaded_file_count |
dataset |
Un conteggio dei file caricati da UDCA nei servizi Apigee.
Ricorda:
|
/udca/disk/used_bytes |
dataset
|
Lo spazio occupato dai file di dati sul disco del pod di raccolta dei dati, in byte. Un aumento di questo valore nel tempo:
|
/udca/server/pruned_file_count |
dataset
|
Conteggio dei file che sono stati eliminati perché la loro durata (TTL) superava una soglia impostata.
Il set di dati può includere API, traccia e altri, mentre lo stato può essere UPLOADED ,
FAILED o DISCARDED .
|
/udca/server/retry_cache_size |
dataset |
Un conteggio del numero di file, in base al set di dati, che l'UDCA sta riprovando a caricare. Dopo tre tentativi per ogni file, UDCA sposta il file nella sottodirectory |
Metriche Cassandra
Open Telemetry raccoglie e elabora le metriche (come descritto in Raccolta delle metriche) per Cassandra, come per altri servizi ibridi.
La tabella seguente descrive le metriche e le etichette utilizzate dal raccoglitore OpenTelemetry nella Dati delle metriche Cassandra. Queste etichette vengono utilizzate nelle voci di log delle metriche.
Nome della metrica (escluso il dominio) | Etichetta | Utilizza |
---|---|---|
/cassandra/process_max_fds |
Numero massimo di descrittori di file aperti. | |
/cassandra/process_open_fds |
Apri descrittori dei file. | |
/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_max |
pool |
Utilizzo massimo di memoria JVM per il pool. |
/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_init |
pol |
Utilizzo iniziale della memoria JVM per il pool. |
/cassandra/jvm_memory_bytes_max |
area |
Utilizzo massimo della memoria heap della JVM. |
/cassandra/process_cpu_seconds_total |
Tempo della CPU dell'utente e del sistema in secondi. | |
/cassandra/jvm_memory_bytes_used |
area |
Utilizzo memoria heap JVM. |
/cassandra/compaction_pendingtasks |
unit |
Compazioni in sospeso per le tabelle SS di Cassandra. Per saperne di più, consulta Complessità. |
/cassandra/jvm_memory_bytes_init |
area |
Utilizzo iniziale della memoria dell'heap JVM. |
/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_used |
pool |
Utilizzo memoria pool JVM. |
/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_committed |
pool |
Utilizzo della memoria impegnata per il pool JVM. |
/cassandra/clientrequest_latency |
scope
|
Latenza della richiesta di lettura nell'intervallo del 75° percentile in microsecondi. |
/cassandra/jvm_memory_bytes_committed |
area |
Utilizzo della memoria impegnata nell'heap JVM. |
Utilizzo delle metriche di Cassandra
Apigee consiglia di monitorare le seguenti metriche come fondamentali per il database Cassandra:
- Tasso di richieste Cassandra: utilizza questa metrica per monitorare la richiesta di lettura e scrittura di Cassandra
di conversione.
Metrica: apigee.googleapis.com/cassandra/clientrequest_latency
Etichette risorse: project_id
,location
,cluster_name
namespace_name
,pod_name
econtainer_name
Etichette delle metriche: scope
,unit
Utilizza queste etichette per filtrare la risorsa specifica o per il raggruppamento.
Per monitorare il tasso di richieste di lettura di Cassandra, applica il seguente filtro.
Filtri: metric.scope == 'Read'
metric.unit == 'OneMinuteRate'
Per monitorare la frequenza delle richieste di scrittura di Cassandra, applica il seguente filtro.
Filtri: metric.scope == 'Write'
metric.unit == 'OneMinuteRate'
- Latenza richiesta Cassandra: utilizza questa metrica per monitorare la lettura e la scrittura di Cassandra
latenza delle richieste. Questa è la stessa metrica della tasso di richieste,
apigee.googleapis.com/cassandra/clientrequest_latency
con filtri diversi applicati.Per monitorare la latenza delle richieste di lettura di Cassandra, applica il seguente filtro.
Filtri: metric.scope == 'Read'
metric.unit == '99thPercentile'
o'95thPercentile'
o'75thPercentile'
Per monitorare la latenza delle richieste di scrittura di Cassandra, applica il seguente filtro.
Filtri: metric.scope == 'Write'
metric.unit == '99thPercentile'
o'95thPercentile'
o'75thPercentile'
- Utilizzo richieste CPU del pod Cassandra
Metrica: kubernetes.io/container/cpu/request_utilization (GKE on Google Cloud)
kubernetes.io/anthos/container/cpu/request_utilization (Google Distributed Cloud)
Etichette risorse: project_id
,location
,cluster_name
,namespace_name
,pod_name
,container_name
Utilizza queste etichette per filtrare la risorsa specifica o per il raggruppamento.
- Utilizzo del volume di dati di Cassandra
Metrica: kubernetes.io/pod/volume/utilization (GKE on Google Cloud)
kubernetes.io/anthos/pod/volume/utilization (Google Distributed Cloud)
Etichette risorse: project_id
,location
,cluster_name
namespace_name
pod_name
Etichette metriche: volume_name
Utilizza queste etichette per filtrare la risorsa specifica o per il raggruppamento.
Consigli per la scalabilità del cluster Cassandra
Le seguenti linee guida possono essere utilizzate come cluster consigliato per la decisione di scalare il cluster Cassandra. In generale, se le richieste di lettura o scrittura mostrano costantemente una latenza del 99° percentile oppure la latenza è in continuo aumento, con picchi corrispondenti nelle richieste di CPU e le percentuali di richieste di lettura o scrittura, il tuo cluster Cassandra può essere considerato essere sotto stress. Valuta la possibilità di fare lo scale up del cluster. Per ulteriori informazioni, vedi Scalabilità di Cassandra
Metrica | Soglia | Durata trigger |
---|---|---|
kubernetes.io/pod/volume/utilization | 85% | 5min |
kubernetes.io/container/cpu/request_utilization | 85% | 3min |
Read request Latency 99thPercentile | 5 s | 3min |
Write request Latency 99thPercentile | 5 s | 3 min |