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 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 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 hybrid è:
apigee.googleapis.com/
Ad esempio, la metrica /proxyv2/request_count contiene il numero totale di richieste ricevute da un proxy API. Di conseguenza, il nome della metrica nella Suite operativa di Google Cloud è:
apigee.googleapis.com/proxyv2/request_count
Cloud Operations ti consente di filtrare e raggruppare i dati delle metriche in base alle etichette. Alcune etichette sono predefinite, mentre altre vengono aggiunte esplicitamente da Hybrid. 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 la metrica da esaminare. Scegli una metrica specifica elencata in Metriche disponibili o cerca una metrica.
- Seleziona la metrica che ti interessa.
- Applica i 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
Dashboard sono un modo per visualizzare e analizzare i dati delle metriche importanti per te. Cloud Operations fornisce dashboard predefinite per le risorse e i servizi che utilizzi, ma 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 saperne di più 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 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. 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
Il servizio Prometheus raccoglie ed elabora le metriche (come descritto in Raccolta di metriche) per proxy, di destinazione e del server.
La tabella seguente descrive le metriche e le etichette utilizzate da Prometheus. Queste etichette vengono utilizzate nelle voci di log delle metriche.
| Nome metrica | Etichetta | Utilizza |
|---|---|---|
/proxyv2/request_count |
method |
Il numero totale di richieste proxy API ricevute. |
/proxyv2/response_count |
method
response_code |
Il numero totale di risposte dell'API proxy ricevute. |
/proxyv2/latencies_percentile |
method |
Percentile di tutte le risposte ai criteri dell'API a una richiesta. |
/targetv2/request_count |
method
|
Il numero totale di richieste inviate alla destinazione 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 del server. Ad esempio, l'applicazione potrebbe essere |
/upstream/request_count |
method
|
Il numero di richieste inviate dall'applicazione server alla sua applicazione upstream. 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 in millisecondi nell'applicazione del server a monte. Ad esempio, per |
Metriche UDCA
Il servizio Prometheus raccoglie e elabora le metriche (come descritto nella sezione Raccolta delle metriche) per il servizio UDCA, come per altri servizi ibridi.
La tabella seguente descrive le metriche e le etichette utilizzate da Prometheus nella 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, i file precedenti rimangono 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 e 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 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 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 da 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 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, 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
Il servizio Prometheus raccoglie e elabora le metriche (come descritto nella sezione Raccolta delle metriche) per Cassandra, così come per altri servizi ibridi.
La tabella seguente descrive le metriche e le etichette utilizzate da Prometheus 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 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 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 della memoria heap della 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 della memoria del pool JVM. |
/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_committed |
pool |
Utilizzo della memoria impegnata del 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 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_latencyEtichette risorse: project_id,location,cluster_name,namespace_name,pod_name,container_nameEtichette delle metriche: scope,unitUtilizza queste etichette per filtrare la risorsa specifica o per il raggruppamento.
Per monitorare la frequenza delle 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_latencycon 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 delle richieste di CPU dei pod Cassandra
Metrica: kubernetes.io/container/cpu/request_utilizationEtichette risorse: project_id,location,cluster_namenamespace_name,pod_nameecontainer_nameUtilizza queste etichette per filtrare la risorsa specifica o per il raggruppamento.
- Utilizzo del volume di dati di Cassandra
Metrica: kubernetes.io/pod/volume/utilizationEtichette risorse: project_id,location,cluster_name,namespace_name,pod_nameEtichette delle metriche: volume_nameUtilizza queste etichette per filtrare la risorsa specifica o per il raggruppamento.
Consigli 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. Ti consigliamo di prendere in considerazione l'aumento della dimensione 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% | 3 min |
Read request Latency 99thPercentile | 5s | 3min |
Write request Latency 99thPercentile | 5s | 3min |