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Visualizza metriche

Questo argomento spiega come visualizzare le metriche ibride di Apigee in una dashboard Operazioni di Cloud.

Informazioni sulla Suite operativa di Google Cloud

Per ulteriori informazioni su metriche, dashboard e suite operativa di Google Cloud, consulta:

Attivazione delle metriche ibride in corso...

Prima di poter inviare le metriche ibride alla Suite operativa di Google Cloud, devi abilitare la raccolta delle metriche. Consulta Configurare la raccolta delle metriche per questa procedura.

Informazioni su nomi ed etichette delle metriche ibride

Se abilitato, il servizio ibrido completa 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

La Suite operativa di Google Cloud consente di filtrare e raggruppare i dati delle metriche in base alle etichette. Alcune etichette sono predefinite, mentre altre vengono aggiunte in modo esplicito da un modello ibrido. La sezione Metriche disponibili di seguito elenca tutte le metriche ibride disponibili e qualsiasi etichetta aggiunta specificamente per una metrica che puoi utilizzare per filtrare e raggruppare.

Visualizzazione delle metriche

L'esempio seguente mostra come visualizzare le metriche nella Suite operativa di Google Cloud:

Apri Monitoring Metrics Explorer in un browser. In alternativa, se ti trovi già nella console Suite operativa di Google Cloud, seleziona Metrics Explorer.
In Trova tipo di risorsa e metrica, individua e seleziona la metrica che vuoi esaminare. Scegli una metrica specifica elencata in Metriche disponibili oppure cercane una.
Seleziona la metrica che ti interessa.
Applica filtri. Le opzioni di filtro per ogni metrica sono elencate in Metriche disponibili.
La Suite operativa di Google Cloud 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 fornisce dashboard predefinite per le risorse e i servizi che utilizzi e consente di 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 dei grafici, consulta la sezione Creazione dei grafici.

L'esempio seguente mostra come creare una dashboard nella Suite operativa di Google Cloud e quindi aggiungere grafici per visualizzare i dati delle metriche:

Apri Monitoring Metrics Explorer in un browser e seleziona Dashboard.
Seleziona + Crea dashboard.
Assegna un nome alla dashboard. Ad esempio: Traffico delle richieste proxy ibrido
Fai clic su Conferma.
Per ogni grafico che vuoi aggiungere alla dashboard:
1. Nella dashboard, seleziona Aggiungi grafico.
2. Seleziona la metrica che ti interessa come descritto in Visualizzazione delle metriche sopra.
3. Completa la finestra di dialogo per definire il grafico.
4. Fai clic su Salva. La Suite operativa di Google Cloud 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 per proxy, target e server

Il servizio Prometheus raccoglie ed elabora le metriche (come descritto nella raccolta delle metriche) per il traffico proxy, di destinazione e del server.

La seguente tabella 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 del proxy API ricevute.
`/proxyv2/latencies_percentile`	`method`	Percentile di tutte le risposte a una richiesta relative alle norme dell'API.
`/targetv2/request_count`	`method` `target_type` `target_endpoint`	Il numero totale di richieste inviate alla destinazione 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` o `apigee-udca`. Utilizza l'etichetta `pod_name` per filtrare i risultati in base all'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 in base all'applicazione.
`/server/latencies`	`method` `response_code type`	La latenza è la latenza in millisecondi introdotta 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.
`/upstream/request_count`	`method` `type`	Il numero di richieste inviate dall'applicazione server alla sua applicazione upstream. 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 che `apigee-synchronizer` ha inviato al piano di controllo.
`/upstream/response_count`	`method` `response_code` `type`	Il numero di risposte ricevute dall'applicazione server dalla sua applicazione upstream. Ad esempio, per `apigee-synchronizer`, il piano di controllo è upstream. Pertanto, `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 sostenuta dall'applicazione server upstream in millisecondi. Ad esempio, per `apigee-synchronizer`, il piano di controllo è upstream. Quindi `upstream/latencies` per `apigee-synchronizer` è una metrica che indica la latenza del piano di controllo.

Metriche UDCA

Il servizio Prometheus raccoglie ed elabora le metriche (come descritto nella sezione Raccolta delle metriche) per il servizio UDCA proprio come per gli altri servizi ibridi.

La seguente tabella descrive le metriche e le etichette utilizzate da Prometheus nei dati delle metriche UDCA. Queste etichette vengono utilizzate nelle voci di log delle metriche.

Nome metrica	Etichetta	Utilizza
`/udca/server/local_file_oldest_ts`	`dataset` `state`	Il timestamp, in millisecondi dall'inizio dell'epoca di Unix, del 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 aggiornata e non ci sono file in attesa di caricamento quando viene calcolata questa metrica, questo valore sarà 0. Se questo valore continua ad aumentare, i file precedenti sono ancora su disco.
`/udca/server/local_file_latest_ts`	`dataset` `state`	Il timestamp, in millisecondi dall'inizio dell'epoca di Unix, per l'ultimo file su disco per stato. Questo valore viene calcolato ogni 60 secondi e non riflette lo stato in tempo reale. Se l'UDCA è aggiornata e non ci sono file in attesa di caricamento quando viene calcolata questa metrica, questo 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 coerente indica che i file non vengono caricati o che la UDCA non è in grado di caricarli abbastanza velocemente. Questo valore viene calcolato ogni 60 secondi e non riflette lo stato della funzione 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 corretto del file di dati. I bucket saranno pari a 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, che l'UDCA ha impiegato per caricare un file di dati. I bucket saranno pari a 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 per la latenza totale di caricamento, comprese tutte le chiamate upstream.
`/udca/upstream/http_error_count`	`service` `dataset` `response_code`	Il numero totale di errori HTTP riscontrati da UDCA. Questa metrica è utile per determinare quale parte delle dipendenze esterne di UDCA non funziona e per quale motivo. Questi errori possono verificarsi per vari servizi (`getDataLocation`, `Cloud storage`, `Token generator`) e per vari set di dati (come `api` e `trace`) con vari codici di risposta.
`/udca/upstream/http_latencies`	`service` `dataset`	Latenza upstream dei servizi, in secondi. I bucket saranno pari a 100 ms, 250 ms, 500 ms, 1 s, 2 s, 4 s, 8 s, 16 s, 32 s e 64 s. Istogramma della latenza dai servizi upstream.
`/udca/upstream/uploaded_file_sizes`	`dataset`	Le dimensioni in byte del file che viene caricato nei servizi Apigee. I bucket saranno da 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: Il valore del set di dati `event` dovrebbe continuare a crescere. Il valore del set di dati `api` dovrebbe continuare a crescere se il traffico verso l'organizzazione/env è costante. Il valore del set di dati `trace` dovrebbe aumentare quando utilizzi gli strumenti di traccia Apigee per eseguire il debug o ispezionare le 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` significa che l'agente è in ritardo. `failed` significa che i file si stanno accumulando sul disco e non sono in fase di caricamento. Questo valore viene calcolato ogni 60 secondi.
`/udca/server/pruned_file_count`	`dataset` `state`	Numero di file eliminati perché la loro durata (TTL) supera 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, che l'UDCA sta riprovando a caricare. Dopo 3 tentativi per ogni file, UDCA sposta il file nella sottodirectory `/failed` e lo rimuove da questa cache. Un aumento di questo valore nel tempo implica che la cache non viene cancellata, il che si verifica quando i file vengono spostati nella sottodirectory `/failed` dopo 3 tentativi.

Metriche Cassandra

Il servizio Prometheus raccoglie ed elabora le metriche (come descritto nella sezione Raccolta delle metriche) per Cassandra proprio come per altri servizi ibridi.

La seguente tabella descrive le metriche e le etichette utilizzate da Prometheus nei dati delle metriche Cassandra. Queste etichette vengono utilizzate nelle voci di 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 dei file.
`/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_max`	`pool`	Utilizzo massimo della 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 per JVM.
`/cassandra/process_cpu_seconds_total`		Tempo di CPU dell'utente e del sistema trascorso in secondi.
`/cassandra/jvm_memory_bytes_used`	`area`	Utilizzo della memoria heap JVM.
`/cassandra/compaction_pendingtasks`	`unit`	Eccellenti compattazioni per gli stabili di Cassandra. Per saperne di più, consulta Compazione.
`/cassandra/jvm_memory_bytes_init`	`area`	Utilizzo iniziale della memoria 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` `unit`	Latenza delle richieste di lettura nell'intervallo del 75° percentile in microsecondi.
`/cassandra/jvm_memory_bytes_committed`	`area`	Utilizzo della memoria heap per JVM.

Utilizzare le metriche Cassandra

Apigee consiglia le seguenti metriche come fondamentali per il monitoraggio per il tuo database Cassandra:

Tasso di richieste Cassandra: utilizza questa metrica per monitorare la percentuale di richieste di lettura e scrittura di cassandra.

Metrica:	`apigee.googleapis.com/cassandra/clientrequest_latency`
Etichette risorse:	`project_id`, `location`, `cluster_name`, `namespace_name`, `pod_name` e `container_name`
Etichette metriche:	`scope`, `unit` Utilizza queste etichette per filtrare la risorsa specifica o per il raggruppamento.

Per monitorare il tasso di richieste di lettura cassandra, applica il filtro seguente.

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

Per monitorare il tasso di richieste di scrittura cassandra, applica il filtro seguente.

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

Latenza richieste Cassandra: utilizza questa metrica per monitorare la latenza delle richieste di lettura e scrittura di cassandra. 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 filtro seguente.

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 CPU 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` e `pod_name`
Etichette metriche:	`volume_name` Utilizza queste etichette per filtrare la risorsa specifica o per il raggruppamento.

Suggerimenti per la scalabilità del cluster Cassandra

Le seguenti linee guida possono fungere da 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 o la latenza è in costante aumento e noti picchi corrispondenti nel picco di utilizzo delle richieste della CPU e nei tassi di richieste di lettura o scrittura, il tuo cluster Cassandra può essere considerato sotto stress. Potresti voler fare lo scale up del cluster. Per maggiori informazioni, consulta 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`	5s	3min
`Write request Latency 99thPercentile`	5s	3min