Questo argomento spiega come visualizzare le metriche ibride di Apigee in un Dashboard della suite operativa di Google Cloud.
Informazioni su Cloud Operations
Per ulteriori informazioni su metriche, dashboard e la suite operativa di Google Cloud, consulta:
Abilitazione delle metriche ibride
Prima che le metriche ibride possano essere inviate a Cloud Operations, devi prima attivare la raccolta delle metriche. Consulta Configurare la raccolta delle metriche per questa procedura.
Informazioni su nomi ed 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 un modello ibrido 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 disponibili e le eventuali etichette aggiunte specificamente per una metrica che puoi utilizzare per filtrare e raggruppare.
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 ti trovi già nella Suite operativa di Google Cloud Console, seleziona Metrics Explorer.
In Trova tipo di risorsa e metrica, individua e seleziona la metrica da esaminare. Scegli una metrica specifica elencata in Metriche disponibili o cerca una metrica.
- Seleziona la metrica che ti interessa.
- Applica filtri. Le opzioni di filtro per ogni metrica sono elencate in 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.
Utilizza un grafico per visualizzare una metrica Apigee nella dashboard personalizzata. Con le dashboard personalizzate, hai il controllo completo sui grafici visualizzati e sulla loro configurazione. Per ulteriori informazioni sulla creazione di grafici, consulta Creare grafici.
L'esempio seguente mostra come creare una dashboard nella suite operativa di Google Cloud 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 ibrido
- 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. Cloud Operations mostra i dati relativi alla metrica selezionata.
Metriche disponibili
Le seguenti tabelle 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 in Raccolta di metriche) per proxy, di destinazione e del server.
La seguente tabella descrive le metriche e le etichette utilizzate dal collector OpenTelemetry. Queste etichette vengono utilizzate nelle voci dei log delle metriche.
Nome metrica | Etichetta | Utilizza |
---|---|---|
/proxy/request_count |
method |
Numero di richieste al proxy Apigee dall'ultimo campione registrato. |
/proxy/response_count |
method
|
Numero di risposte inviate dal proxy API Apigee. |
/proxy/latencies |
method |
Distribuzione delle latenze, calcolate dal momento in cui la richiesta è stata ricevuta dal proxy Apigee al 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 dell'API proxy 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, che vengono calcolate dal momento in cui la richiesta è stata inviata ad Apigee in base 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 al target del proxy. |
/targetv2/response_count |
method
|
Il numero totale di risposte ricevute dalla destinazione 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 dall'applicazione a monte. Ad esempio, per |
/upstream/latencies |
method
|
La latenza in millisecondi nell'applicazione del server a monte. 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 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. Se questo valore continua ad aumentare, significa che i file precedenti sono ancora sul disco. |
/udca/server/local_file_latest_ts |
dataset
|
Il timestamp, in millisecondi dall'inizio dell'epoca Unix, per l'ultimo file sul disco in base allo stato. 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. |
/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 la creazione del file di dati e il caricamento riuscito del 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. Istogramma per la latenza totale dal momento della creazione del file al momento del caricamento riuscito. |
/udca/server/upload_latencies |
dataset |
Il tempo totale, in secondi, impiegato dalla UDCA per il caricamento di 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 caricato sui 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 dei 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 elementi e lo stato può essere UPLOADED ,
FAILED o DISCARDED .
|
/udca/server/retry_cache_size |
dataset |
Un conteggio del numero di file, per set di dati, di cui UDCA sta tentando di nuovo il caricamento. Dopo tre tentativi per ogni file, UDCA sposta il file nella sottodirectory |
Metriche Cassandra
Open Telemetry raccoglie e elabora le metriche (come descritto nella sezione Raccolta delle metriche) per Cassandra, come per altri servizi ibridi.
La tabella seguente descrive le metriche e le etichette utilizzate dal collector OpenTelemetry nei dati delle metriche Cassandra. Queste etichette vengono utilizzate nelle voci dei log delle metriche.
Nome della metrica (escluso il dominio) | Etichetta | Utilizza |
---|---|---|
/cassandra/process_max_fds |
Numero massimo di descrittori 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 della memoria iniziale della JVM per il pool. |
/cassandra/jvm_memory_bytes_max |
area |
Utilizzo massimo memoria heap JVM. |
/cassandra/process_cpu_seconds_total |
Tempo di CPU dell'utente e del sistema impiegato 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 memoria 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 dell'heap JVM. |
Utilizzo delle metriche di Cassandra
Apigee consiglia le seguenti metriche come critiche per il monitoraggio del 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 metriche: scope
,unit
Utilizza queste etichette per filtrare la risorsa specifica o per raggruppare.
Per monitorare la frequenza delle richieste di lettura di Cassandra, applica il seguente filtro.
Filtri: metric.scope == 'Read'
metric.unit == 'OneMinuteRate'
Per monitorare il tasso di 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. Si tratta della stessa metrica della frequenza di richiesta,
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 Cassandra, applica il filtro seguente.
Filtri: metric.scope == 'Write'
metric.unit == '99thPercentile'
o'95thPercentile'
o'75thPercentile'
- Utilizzo delle richieste di CPU dei 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
econtainer_name
Utilizza queste etichette per filtrare la risorsa specifica o per raggruppare.
- 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 raggruppare.
Suggerimenti per la scalabilità del cluster Cassandra
Le seguenti linee guida possono fungere da cluster consigliato per la decisione di scalare 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, consulta Scalabilità di Cassandra
Metrica | Soglia | Durata trigger |
---|---|---|
kubernetes.io/pod/volume/utilization | 85% | 5 min |
kubernetes.io/container/cpu/request_utilization | 85% | 3min |
Read request Latency 99thPercentile | 5 s | 3 min |
Write request Latency 99thPercentile | 5 s | 3 min |