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Version 1.7 (unsupported)

   支持的版本：

• v1.13（最新）                        
• v1.12                         
• v1.11                         
• 支持的版本列表

   不支持的版本：

• v1.10                                      
• v1.9                                         
• v1.8                                         
• v1.7                                         
• v1.6                                         
• v1.5                                         
• v1.4                                         
• v1.3                                         
• v1.2                                         
• v1.1                                         

本主题介绍如何在 Cloud Operations 信息中心内查看 Apigee Hybrid 指标。

Cloud Operations 简介

如需详细了解指标、信息中心和 Cloud Operations，请参阅：

• Metrics Explorer 文档
• 提醒简介
• 创建图表

启用 Hybrid 指标

您必须首先启用指标收集，然后才能将 Hybrid 指标发送到 Cloud Operations。请参阅配置指标收集，了解此过程。

Hybrid 指标名称和标签简介

Hybrid 在启用后会自动填充 Cloud Operations 指标。Hybrid 创建的指标的域名前缀为：

apigee.googleapis.com/

例如，/proxyv2/request_count 指标包含 API 代理收到的请求总数。因此，Cloud Operations 中的指标名称如下：

apigee.googleapis.com/proxyv2/request_count

借助 Cloud Operations，您可以根据标签对指标数据进行过滤和分组。有些标签是预定义的，其他标签则由 Hybrid 显式添加。下面的可用指标部分列出了所有可用的 Hybrid 指标以及专门为过滤和分组指标而添加的所有标签。

查看指标

以下示例展示了如何在 Cloud Operations 中查看指标：

1. 在浏览器中打开 Monitoring Metrics Explorer。或者，如果您已位于 Cloud Operations Console 中，则选择 Metrics Explorer。

2. 在 Find resource type and metric 中，查找并选择要检查的指标。选择可用指标中列出的一个特定指标，或搜索一个指标。

3. 选择所需的指标。
4. 应用过滤条件可用指标列出了每个指标的过滤条件选项。
5. Cloud Operations 会显示所选指标的图表。
6. 点击保存。

创建信息中心

信息中心是查看和分析对您而言重要的指标数据的一种方式。Cloud Operations 为您使用的资源和服务提供预定义信息中心，您还可以创建自定义信息中心。

您可以使用图表在自定义信息中心内显示 Apigee 指标。利用自定义信息中心，您可以完全控制所显示的图表和它们的配置。如需详细了解如何创建图表，请参阅创建图表。

以下示例展示了如何在 Cloud Operations 中创建信息中心，然后添加图表以查看指标数据：

1. 在浏览器中打开 Monitoring Metrics Explorer，然后选择信息中心。
2. 选择 + 创建信息中心。
3. 为信息中心命名。 例如：混合代理请求流量
4. 点击确认。

5. 对于要添加到信息中心的每个图表，请按以下步骤操作：

   1. 在信息中心内选择添加图表。
   2. 如上面查看指标部分所述，选择所需的指标。
   3. 完成对话框以定义图表。
   4. 点击保存。Cloud Operations 将显示所选指标的数据。

可用指标

下表列出了用于分析代理流量的指标。

代理、目标和服务器流量指标

Prometheus 服务会收集和处理代理、目标和服务器流量的指标（如指标收集中所述）。

下表介绍了 Prometheus 使用的指标和标签。这些标签用于指标日志条目。

指标名称	标签	使用
/proxyv2/request_count	method	收到的 API 代理请求总数。
/proxyv2/response_count	method response_code	收到的 API 代理响应的总数。
/proxyv2/latencies_percentile	method	一个请求的所有 API 政策响应的百分位数。
/targetv2/request_count	method target_type target_endpoint	发送到代理目标的请求总数。
/targetv2/response_count	method response_code target_type target_endpoint	从代理目标接收到的响应总数。
/server/fault_count	source	服务器应用的错误总数。 例如，应用可以是 apigee-runtime、 apigee-synchronizer 或 apigee-udca。使用 pod_name 标签按应用过滤结果。
/server/nio	state	打开的套接字数量。
/server/num_threads		服务器中活跃的非守护程序线程数。
/server/request_count	method type	服务器应用接收的请求总数。 例如，应用可以是 apigee-runtime、 apigee-synchronizer 或 apigee-udca。使用 pod_name 标签按应用过滤结果。
/server/response_count	method response_code type	服务器应用发送的响应总数。 例如，应用可以是 apigee-runtime、 apigee-synchronizer 或 apigee-udca。使用 pod_name 标签按应用过滤结果。
/server/latencies	method response_code type	延迟时间是指服务器应用引入的延迟时间（以毫秒为单位）。 例如，应用可以是 apigee-runtime、 apigee-synchronizer 或 apigee-udca。使用 pod_name 标签按应用过滤结果。
/upstream/request_count	method type	服务器应用发送至其上游应用的请求数。 例如，对于 apigee-synchronizer，控制平面是上游。因此，apigee-synchronizer 的 upstream/request_count 指标表示 apigee-synchronizer 向控制平面发出的请求。
/upstream/response_count	method response_code type	服务器应用从其上游应用接收的响应数量。 例如，对于 apigee-synchronizer，控制平面是上游。因此，apigee-synchronizer 的 upstream/response_count 指标表示 apigee-synchronizer 从控制平面接收的请求。
/upstream/latencies	method response_code type	上游服务器应用发生的延迟（以毫秒为单位）。 例如，对于 apigee-synchronizer，控制平面是上游。因此，apigee-synchronizer 的 upstream/latencies 指标表示控制平面产生的延迟时间。

UDCA 指标

Prometheus 服务会为 UDCA 服务收集和处理指标（如指标收集中所述），就像处理其他混合服务一样。

下表介绍了 Prometheus 在 UDCA 指标数据中使用的指标和标签。这些标签用于指标日志条目。

指标名称	标签	使用
/udca/server/local_file_oldest_ts	dataset state	数据集中最早的文件的时间戳，从 Unix Epoch 开始计算（以毫秒为单位）。 该值每 60 秒计算一次，并不实时反映状态。如果 UDCA 是最新版本，并且在计算此指标时没有等待上传的文件，那么此值将为 0。 如果此值继续增大，则说明旧文件仍在磁盘上。
/udca/server/local_file_latest_ts	dataset state	磁盘上最新文件的时间戳（按状态），从 Unix 计时原点开始计算（以毫秒为单位）。 该值每 60 秒计算一次，并不实时反映状态。如果 UDCA 是最新版本，并且在计算此指标时没有等待上传的文件，那么此值将为 0。
/udca/server/local_file_count	dataset state	数据收集 pod 中磁盘上的文件数量计数。 理想情况下，该值将接近 0。如果该值一直很高，则表示文件没有上传，或者 UDCA 无法及时上传这些文件。 此值每 60 秒计算一次，并不实时反映 UDCA 状态。
/udca/server/total_latencies	dataset	创建数据文件与成功上传数据文件之间的时间间隔（以秒为单位）。 分桶为 100 毫秒、250 毫秒、500 毫秒、1 秒、2 秒、4 秒、8 秒、16 秒、32 秒和 64 秒。 从文件创建时间到成功上传时间的总延迟时间的直方图。
/udca/server/upload_latencies	dataset	UDCA 上传数据文件所花费的总时间（以秒为单位）。 分桶为 100 毫秒、250 毫秒、500 毫秒、1 秒、2 秒、4 秒、8 秒、16 秒、32 秒和 64 秒。 这些指标将显示总上传延迟时间的直方图，包括所有上游调用。
/udca/upstream/http_error_count	service dataset response_code	UDCA 遇到的 HTTP 错误总数。此指标有助于确定 UDCA 外部依赖项的哪个部分出错以及具体原因。 这些错误可能来自各种服务（getDataLocation、Cloud storage、Token generator）和各种数据集（例如 api 和 trace），并具有各种响应代码。
/udca/upstream/http_latencies	service dataset	服务的上游延迟时间（以秒为单位）。 分桶为 100 毫秒、250 毫秒、500 毫秒、1 秒、2 秒、4 秒、8 秒、16 秒、32 秒和 64 秒。 来自上游服务的延迟时间的直方图。
/udca/upstream/uploaded_file_sizes	dataset	正在上传到 Apigee 服务的文件的大小（以字节为单位）。 分桶为 1KB、10KB、100KB、1MB、10MB、100MB 和 1GB。 按数据集、组织和环境划分的文件大小的直方图。
/udca/upstream/uploaded_file_count	dataset	UDCA 上传到 Apigee 服务的文件的数量。 请注意以下事项： event 数据集值应持续增长。 如果组织/环境具有稳定的流量，则 api 数据集值应持续增长。 当您使用 Apigee 跟踪记录工具调试或检查请求时，trace 数据集值应增加。
/udca/disk/used_bytes	dataset state	数据收集 pod 磁盘上的数据文件占用的空间（以字节为单位）。 此值随着时间增加： ready_to_upload 表示代理滞后。 failed 表示文件正在磁盘上堆积，没有被上传。此值每 60 秒计算一次。
/udca/server/pruned_file_count	dataset state	由于文件存留时间 (TTL) 超过设定阈值而被删除的文件的数量。该数据集可以包含 API、跟踪记录等，其状态可以是 UPLOADED、FAILED 或 DISCARDED。
/udca/server/retry_cache_size	dataset	UDCA 正在重试上传的文件数量计数（按数据集）。 每个文件重试 3 次后，UDCA 会将文件移动到 /failed 子目录，并将其从此缓存中移除。此数值随时间推移增加意味着缓存未清除，在 3 次重试后将文件移动到 /failed 子目录时也会发生这种情况。

Cassandra 指标

Prometheus 服务会收集和处理 Cassandra 的指标（如指标收集中所述）。

下表介绍了 Prometheus 在 Cassandra 指标数据中使用的指标和标签。这些标签用于指标日志条目。

指标名称（不包括网域）	标签	使用
/cassandra/process_max_fds		打开文件描述符数量上限。
/cassandra/process_open_fds		打开文件描述符。
/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_max	pool	池的 JVM 最大内存用量。
/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_init	pol	池的 JVM 初始内存用量。
/cassandra/jvm_memory_bytes_max	area	JVM 堆内存用量上限。
/cassandra/process_cpu_seconds_total		用户和系统 CPU 时间（以秒为单位）。
/cassandra/jvm_memory_bytes_used	area	JVM 堆内存用量。
/cassandra/compaction_pendingtasks	unit	Cassandra sstables 的未完成压缩。如需了解详情，请参阅压缩。
/cassandra/jvm_memory_bytes_init	area	JVM 堆初始内存用量。
/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_used	pool	JVM 池内存用量。
/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_committed	pool	JVM 池提交的内存用量。
/cassandra/clientrequest_latency	scope unit	第 75 百分位范围内的读取请求延迟时间（以微秒为单位）。
/cassandra/jvm_memory_bytes_committed	area	JVM 堆提交的内存用量。

使用 Cassandra 指标

Apigee 建议将以下指标作为监控 Cassandra 数据库的关键：

• Cassandra 请求速率：使用此指标可监控 Cassandra 读取和写入请求速率。

  指标：	apigee.googleapis.com/cassandra/clientrequest_latency
  资源标签：	project_id、location、cluster_name、namespace_name、pod_name、container_name
  指标标签：	scope、unit 使用这些标签过滤特定资源或分组。

  如需监控 cassandra 读取请求率，请应用以下过滤条件。

  过滤条件：

  metric.scope == 'Read' metric.unit == 'OneMinuteRate'

  如需监控 Cassandra 写入请求速率，请应用以下过滤条件。

  过滤条件：

  metric.scope == 'Write' metric.unit == 'OneMinuteRate'

• Cassandra 请求延迟时间：使用此指标监控 Cassandra 读取和写入请求延迟时间。此指标与请求速率相同，即应用不同过滤条件的 apigee.googleapis.com/cassandra/clientrequest_latency。

  如需监控 cassandra 读取请求延迟时间，请应用以下过滤条件。

  过滤条件：

  metric.scope == 'Read' metric.unit == '99thPercentile'或'95thPercentile'或'75thPercentile'

  如需监控 cassandra 写入请求延迟时间，请应用以下过滤条件。

  过滤条件：

  metric.scope == 'Write' metric.unit == '99thPercentile'或'95thPercentile'或'75thPercentile'

• Cassandra pod CPU 请求利用率

  指标：	kubernetes.io/container/cpu/request_utilization
  资源标签：	project_id、location、cluster_name、namespace_name、pod_name、container_name 使用这些标签过滤特定资源或分组。

• Cassandra 数据量利用率

  指标：	kubernetes.io/pod/volume/utilization
  资源标签：	project_id、location、cluster_name、namespace_name、pod_name
  指标标签：	volume_name 使用这些标签过滤特定资源或分组。

Cassandra 集群扩缩建议

以下准则可作为推荐集群，用于决定是否扩缩 Cassandra 集群。通常，如果读取或写入请求持续显示第 99 百分位延迟时间，或者延迟时间不断上升，并且您看到 CPU 请求利用率峰值和读取或写入请求速率的相应峰值，则您的 Cassandra 集群可以是被认为具有压力。您可能需要考虑扩展集群。如需了解详情，请参阅扩缩 Cassandra

指标	阈值	触发时长
kubernetes.io/pod/volume/utilization	85%	5 分钟
kubernetes.io/container/cpu/request_utilization	85%	3 分钟
Read request Latency 99thPercentile	5 秒	3 分钟
Write request Latency 99thPercentile	5 秒	3 分钟