Visualizza metriche

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Version 1.8 (unsupported)

   Versioni supportate:

• v1.13 (più recente)                        
• v1.12                         
• v1.11                         
• Elenco delle versioni supportate

Versioni non supportate:

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

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:

• Documentazione di Esplora metriche
• Introduzione agli avvisi
• Creare grafici

Attivazione delle metriche ibride

Prima di poter inviare le metriche ibride Suite operativa di Google Cloud, devi prima abilitare la raccolta delle metriche. Per questa procedura, consulta Configurare la raccolta delle metriche.

Nota: le metriche per il gateway in entrata Apigee non sono supportate. Consulta Problemi noti.

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 /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 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:

1. Apri Esplora metriche di Monitoring in un browser. In alternativa, se ti trovi già nella Suite operativa di Google Cloud Console, seleziona Metrics Explorer.

2. 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.

3. Seleziona la metrica che ti interessa.
4. Applica i filtri. Le scelte dei filtri per ogni metrica sono elencate nella sezione Metriche disponibili.
5. Cloud Operations mostra il grafico per la metrica selezionata.
6. 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 loro configurazione. Per saperne di più sulla creazione di 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:

1. Apri Esplora metriche di Monitoring in un browser e seleziona Dashboard.
2. Seleziona + Crea dashboard.
3. Assegna un nome alla dashboard. Ad esempio: Traffico di richieste proxy ibride
4. Fai clic su Conferma.

5. Per ogni grafico che vuoi aggiungere alla dashboard, segui questi passaggi:

   1. Nella dashboard, seleziona Aggiungi grafico.
   2. Seleziona la metrica che ti interessa come descritto sopra in Visualizzazione delle metriche.
   3. Completa la finestra di dialogo per definire il grafico.
   4. 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 relative al traffico proxy, target e server

Il servizio Prometheus raccoglie e 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 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 dei criteri dell'API a una richiesta.
/targetv2/request_count	method target_type target_endpoint	Il numero totale di richieste inviate al target del proxy.
/targetv2/response_count	method response_code target_type target_endpoint	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 apigee-runtime, apigee-synchronizer oapigee-udca. Utilizza l'etichetta pod_name per filtrare i risultati per applicazione.
/server/nio	state	Il numero di socket aperti.
/server/num_threads		Il numero di thread non daemon attivi nel server.
/server/request_count	method type	Il numero totale di richieste ricevute dall'applicazione server. Ad esempio, l'applicazione potrebbe essere apigee-runtime, apigee-synchronizer, o apigee-udca. Utilizza l'etichetta pod_name per filtrare i risultati in base all'applicazione.
/server/response_count	method response_code type	Numero totale di risposte inviate dall'applicazione server. Ad esempio, l'applicazione potrebbe essere apigee-runtime, apigee-synchronizer, o apigee-udca. Utilizza l'etichetta pod_name per filtrare i risultati per applicazione.
/server/latencies	method response_code type	La latenza è la latenza in millisecondi introdotta dall'applicazione del server. Ad esempio, l'applicazione potrebbe essere apigee-runtime, apigee-synchronizer, o apigee-udca. Utilizza l'etichetta pod_name per filtrare i risultati in base all'applicazione.
/upstream/request_count	method type	Il numero di richieste inviate dall'applicazione server all'applicazione a monte. Ad esempio, per apigee-synchronizer, il piano di controllo è a monte. Pertanto, upstream/request_count per apigee-synchronizer è una metrica che indica le richieste effettuate da apigee-synchronizer al piano di controllo.
/upstream/response_count	method response_code type	Il numero di risposte ricevute dall'applicazione server dall'applicazione a monte. Ad esempio, per apigee-synchronizer, il piano di controllo è a monte. Quindi upstream/response_count per apigee-synchronizer è una metrica che indica le richieste che apigee-synchronizer ha ricevuto dal piano di controllo.
/upstream/latencies	method response_code type	La latenza in millisecondi nell'applicazione del server a monte. Ad esempio, per apigee-synchronizer, il piano di controllo è a monte. Pertanto, upstream/latencies per apigee-synchronizer è una metrica che indica la latenza del piano di controllo.

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 state	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 state	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 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 state	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 dataset response_code	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 (getDataLocation, Cloud storage, Token generator) e per vari set di dati (ad esempio api e trace) con vari codici di risposta.
/udca/upstream/http_latencies	service dataset	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 per la latenza dei servizi upstream.
/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 che UDCA ha caricato nei servizi Apigee. Ricorda: Il valore del set di dati event dovrebbe continuare a crescere. Il valore del set di dati api deve mantenere in crescita se il traffico tra org/env è costante. Il valore del set di dati trace deve aumentare quando utilizzi gli strumenti di traccia Apigee per eseguire il debug o l'ispezione delle tue richieste.
/udca/disk/used_bytes	dataset state	Lo spazio occupato dai file di dati sul disco del pod di raccolta dati, in byte. Un aumento di questo valore nel tempo: ready_to_upload indica che l'agente è in ritardo. failed implica che i file si stanno accumulando sul disco e non vengono caricati. Questo valore viene calcolato ogni 60 secondi.
/udca/server/pruned_file_count	dataset state	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 /failed e lo rimuove da questa cache. Un aumento di questo valore nel tempo indica che la cache non viene svuotata, il che si verifica quando i file vengono spostati nella sottodirectory /failed dopo 3 nuovi tentativi.

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 nella Dati delle metriche Cassandra. Queste etichette vengono utilizzate nelle voci dei log delle metriche.

Nome metrica (escluso il dominio)	Etichetta	Utilizza
/cassandra/process_max_fds		Numero massimo di descrittori di file aperti.
/cassandra/process_open_fds		Apri i descrittori di 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 memoria heap JVM.
/cassandra/process_cpu_seconds_total		Tempo della CPU dell'utente e del sistema in secondi.
/cassandra/jvm_memory_bytes_used	area	Utilizzo della memoria heap della JVM.
/cassandra/compaction_pendingtasks	unit	Compattazioni eccezionali per le sstable 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 unit	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 il tasso di richieste di lettura e scrittura Cassandra.

  Metrica:	apigee.googleapis.com/cassandra/clientrequest_latency
  Etichette risorse:	project_id, location, cluster_name, namespace_name, pod_name, container_name
  Etichette delle metriche:	scope, unit Utilizza 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 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. 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 delle richieste di CPU dei pod Cassandra

  Metrica:	kubernetes.io/container/cpu/request_utilization
  Etichette risorse:	project_id, location, cluster_name namespace_name, pod_name e container_name Utilizza queste etichette per filtrare la risorsa specifica o per il raggruppamento.

• Utilizzo del volume di dati Cassandra

  Metrica:	kubernetes.io/pod/volume/utilization
  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. Ti consigliamo di prendere in considerazione l'aumento della dimensione 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	3min
Write request Latency 99thPercentile	5 s	3 min