Usar la interfaz de monitorización de trabajos de Dataflow
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Cuando ejecutas tu flujo de procesamiento con Dataflow, puedes ver esa tarea y cualquier otra mediante la interfaz de monitorización de Dataflow. La interfaz de monitorización te permite ver tus tareas de Dataflow e interactuar con ellas.
Puedes acceder a la interfaz de monitorización de Dataflow en laGoogle Cloud console.
Estas son algunas de las tareas que puedes realizar con la interfaz de monitorización:
Consulta una lista de los trabajos en curso, completados y fallidos.
Ver una representación gráfica de las fases de una tarea y el progreso de cada una
Consulta gráficos de métricas de tareas, como la actualización de datos, la utilización de recursos y las solicitudes de E/S.
Monitoriza el coste estimado de un trabajo.
Ver los registros de la canalización.
Identifica qué pasos pueden provocar un retraso en la canalización.
Identifica las causas de la latencia en tus fuentes y receptores.
Comprender los errores de las canalizaciones.
Componentes de la interfaz de monitorización
La interfaz de monitorización contiene los siguientes visualizadores y gráficos:
Una lista de todas las tareas de Dataflow en ejecución y de todas las tareas que se han ejecutado en los últimos 30 días, junto con su estado, región, tiempo transcurrido y otra información.
Representación gráfica de una canalización. El gráfico de tareas también proporciona un resumen de la tarea, un registro de la tarea e información sobre cada paso de la canalización.
Muestra las fases de ejecución de una tarea, la actualización de datos de las tareas de streaming y el progreso de los trabajadores de las tareas por lotes.
[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Es difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["La información o el código de muestra no son correctos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Me faltan las muestras o la información que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-10 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eThe Dataflow monitoring interface allows users to view and interact with their Dataflow jobs directly from the Google Cloud console.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can track running, completed, and failed jobs, alongside a graphical representation of a job's stages and its progress.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe interface provides job metrics like data freshness, resource utilization, and estimated costs, as well as pipeline logs and potential error sources.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe monitoring interface includes a project dashboard, job list, job graph, execution details, and cost estimation, and also provides recommendations for job performance and error troubleshooting.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe monitoring interface can show data samples of each step of a pipeline.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["When you run your pipeline by using Dataflow,\nyou can view that job and any others by using the Dataflow monitoring\ninterface. The monitoring interface lets you see and\ninteract with your Dataflow jobs.\n\nYou can access the Dataflow monitoring interface in the\n[Google Cloud console](https://console.cloud.google.com/).\n\nTasks that you can perform by using the monitoring interface include the\nfollowing:\n\n- See a list of running, completed, and failed jobs.\n- View a graphical representation of a job's stages and the progress of each stage\n- View graphs of job metrics, such as data freshness, resource utilization, and I/O requests.\n- Monitor the estimated cost of a job.\n- View pipeline logs.\n- Identify which steps might cause pipeline lag.\n- Identify causes of latency in your sources and sinks.\n- Understand pipeline errors.\n\n| **Note:** Sometimes job data is intermittently unavailable. When data is missing, gaps appear in the job monitoring charts.\n\nMonitoring interface components\n\nThe monitoring interface contains the following visualizers and charts:\n\n[Project monitoring dashboard](/dataflow/docs/guides/project-monitoring)\n: A dashboard that monitors your Dataflow jobs at the project\n level.\n\n[Jobs list](/dataflow/docs/guides/jobs-list)\n: A list of all running Dataflow jobs and all jobs run within the\n last 30 days, along with their status, region, elapsed time, and other\n information.\n\n[Job graph](/dataflow/docs/guides/job-graph)\n: A graphical representation of a pipeline. The job graph also provides a job\n summary, a job log, and information about each step in the pipeline.\n\n[Execution details](/dataflow/docs/concepts/execution-details)\n: Shows the execution stages of a job, data freshness for streaming jobs, and\n worker progress for batch jobs.\n\n[Job metrics](/dataflow/docs/guides/using-monitoring-intf)\n: Charts that display metrics over the duration of a job.\n\n[Estimated cost](/dataflow/docs/guides/estimated-cost)\n: The estimated cost of your Dataflow job, based on resource\n usage metrics.\n\n[Recommendations](/dataflow/docs/guides/recommendations)\n: Recommendations for improving job performance, reducing cost, and\n troubleshooting errors.\n\n[Autoscaling](/dataflow/docs/guides/autoscaling-metrics)\n: A set of charts that help you to understand the autoscaling behavior of\n streaming jobs.\n\n[Pipeline logs](/dataflow/docs/guides/logging)\n: Logs emitted by your pipeline and by the Dataflow service.\n\n[Data sampling](/dataflow/docs/guides/data-sampling)\n: A tool that lets you observe sampled data at each step of a pipeline.\n\nWhat's next\n\n- Use [Cloud Monitoring](/dataflow/docs/guides/using-cloud-monitoring) to create alerts and view Dataflow metrics, including custom metrics\n- Learn more about [building production-ready data pipelines](/architecture/building-production-ready-data-pipelines-using-dataflow-monitoring)\n- Learn how to [troubleshoot your pipeline](/dataflow/docs/guides/troubleshooting-your-pipeline?)"]]
