특정 시점에 프로젝트에 할당된 슬롯의 작업 유형별 수입니다.
이 수는 해당 프로젝트에서 사용 중인 슬롯 수로 간주될 수 있습니다. 로드 및 내보내기 작업은 무료 작업이므로 공개 리소스 풀에서 실행됩니다.
슬롯은 결제 계정별로 할당되며 여러 프로젝트가 동일한 슬롯 예약을 공유할 수 있습니다.
BigQuery
Slots used by project, reservation, and job type
슬롯
프로젝트에 할당된 BigQuery 슬롯 수입니다. 슬롯 할당은 예약 및 작업 유형을 기준으로 분류할 수 있습니다.
BigQuery
Total slots
슬롯
프로젝트에서 사용할 수 있는 슬롯의 총 수입니다.
프로젝트가 슬롯 예약을 다른 프로젝트와 공유하는 경우, 다른 프로젝트에서 사용 중인 슬롯은 반영되지 않습니다.
BigQuery
Slots used across projects in reservations
슬롯
예약에 있는 프로젝트 간에 할당된 BigQuery 슬롯 수입니다. 하나 이상의 프로젝트가 예약에 할당되고 슬롯을 사용하는 동안에만 측정항목 데이터가 보고됩니다. 대안으로 INFORMATION_SCHEMA의 예약 정보를 쿼리하는 것이 좋습니다.
BigQuery
Slots used by project in reservation
슬롯
예약에서 프로젝트에 할당된 BigQuery 슬롯 수입니다.
BigQuery 연속 작업
Estimated backlog logical bytes
바이트
연속 작업의 각 단계에 대한 백로그의 바이트 수입니다.
BigQuery 연속 작업
Estimated backlog records
레코드
연속 작업의 각 단계에 대한 예상 백로그 레코드 수입니다.
BigQuery 연속 작업
Estimated bytes processed
바이트
연속 작업의 각 단계에서 처리된 예상 바이트 수입니다.
BigQuery 연속 작업
Output watermark
타임스탬프
에포크 이후 이 연속 작업 단계에서 모든 데이터가 처리될 때까지의 가장 최근 타임스탬프(마이크로초)입니다.
BigQuery 연속 작업
Records read
레코드
연속 작업의 각 단계에서 읽은 입력 레코드 수입니다.
BigQuery 연속 작업
Records written
레코드
연속 작업의 각 단계에 대해 작성된 출력 레코드 수입니다.
BigQuery 연속 작업
Slots used
슬롯 밀리초
연속 작업에서 사용한 총 슬롯 밀리초입니다.
BigQuery 데이터 세트
Stored bytes
바이트
데이터 세트에 저장된 바이트 수 - 데이터 세트에서 가장 큰 100개의 테이블에 대해 각 테이블의 저장된 바이트 수가 테이블 이름별로 표시됩니다. 데이터 세트의 가장 큰 테이블 100개를 제외한 모든 추가 테이블은 단일 합계로 보고되고 요약의 테이블 이름은 빈 문자열입니다.
실행 중인 쿼리가 없으면 할당된 슬롯, 사용 가능한 슬롯, 기타 쿼리 관련 변수에 대한 데이터가 반환되지 않습니다. 데이터를 보려면 표시 영역을 축소해야 합니다.
쿼리가 US와 EU 모두에서 실행되는 경우 할당된 슬롯과 사용 가능한 슬롯이 정확하지 않을 수 있습니다.
할당된 슬롯은 특정 기간의 평균값으로 보고됩니다(기간 길이는 차트의 확대/축소 수준에 따라 다름). 확대 및 축소 수준에 따라 할당된 슬롯 값이 바뀔 수 있습니다. 1시간 이하의 기간으로 확대하면 실제 할당된 슬롯 값이 표시됩니다. 차트에 표시되는 시간 범위는 avg(slots allocated) = slots allocated입니다.
Cloud Monitoring 차트의 데이터는 선택한 프로젝트에만 적용됩니다.
측정항목은 특정 시점에 샘플링되는 일회성 값이며 샘플 간격 사이에 데이터 포인트가 누락될 수 있습니다. 예를 들어 작업 수 측정항목은 1분마다 샘플링됩니다. 값은 특정 시점의 작업 수이며, 1분 전체의 최대 작업 수입니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-09-04(UTC)"],[[["\u003cp\u003eUse Cloud Monitoring to create dashboards to visualize BigQuery resource metrics, including slot utilization and query execution times.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCloud Monitoring allows the creation of custom charts to display various metrics, such as query execution time, scanned bytes, and slot usage.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can view quota usage and limits for the BigQuery Storage Write API within Cloud Monitoring.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAlerting policies can be created to trigger notifications when specific metrics, like query execution times, exceed defined thresholds, such as 60 seconds.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVarious metrics are available for visualization in Cloud Monitoring, including scanned bytes, query counts, slot usage, and dataset-related data like stored bytes and table counts.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Create dashboards, charts, and alerts\n=====================================\n\nThis document describes how to create charts and alerts to monitor\nBigQuery resources using Cloud Monitoring.\n\nBefore you begin\n----------------\n\nBefore you use Cloud Monitoring, ensure that you have the following:\n\n- A Cloud Billing account.\n- A BigQuery project with billing enabled.\n\nOne way to ensure that you have both is to complete the\n[Quickstart using the Google Cloud console](/bigquery/docs/quickstarts/quickstart-web-ui).\n\nView and create dashboards, charts, and alerts\n----------------------------------------------\n\n### View the Cloud Monitoring dashboard\n\nTo use Cloud Monitoring to monitor your BigQuery project:\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **Monitoring** page.\n\n [Go to Monitoring](https://console.cloud.google.com/monitoring)\n\n \u003cbr /\u003e\n\n2. Select the name of your project if it is not already selected at the top of\n the page.\n\n3. To view BigQuery resources, select **Dashboards \\\u003e\n BigQuery**. On this page you see a list of tables, events, and incident\n reporting that are user-configurable as well as charts of project metrics or\n dataset metrics.\n\n### Visualize slots available and slots allocated\n\nTo visualize the slots available and slots allocated to your project, go to the\ndashboard for BigQuery described in\n[Viewing the Cloud Monitoring dashboard](#view-dashboards):\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **Monitoring** page.\n\n [Go to Monitoring](https://console.cloud.google.com/monitoring)\n\n \u003cbr /\u003e\n\n2. Select **Dashboards \\\u003e BigQuery**.\n\n3. On the Cloud Monitoring dashboard for BigQuery, scroll to\n the chart named **Slot Utilization**.\n\nThe **Slot Utilization** chart appears on both the main Cloud Monitoring\ndefault dashboard and the Cloud Monitoring dashboard for\nBigQuery.\n\n### Create a dashboard and chart\n\nDisplay the metrics collected by Cloud Monitoring in your own charts and\ndashboards:\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **Monitoring** page.\n\n [Go to Monitoring](https://console.cloud.google.com/monitoring)\n\n \u003cbr /\u003e\n\n2. Select **Dashboards \\\u003e Create Dashboard**.\n\n3. Click **Add Chart**. You see the Add Chart page:\n\n4. In the **Find resource type and metric** panel fields:\n\n - For the **Resource type** drop-down list, select **Global** . You might need to expand the list of **Resource types** for the **Global** option to be visible.\n - For the **Metric** drop-down list, select **Query execution time**.\n5. The **Aggregation** pane fields control how the execution-time data are\n displayed. You can modify the default settings for these fields.\n\n6. Click **Save**.\n\n### View quota usage and limits\n\nIn Cloud Monitoring, you can view metrics for quota usage and limits:\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **Monitoring** page.\n\n [Go to Monitoring](https://console.cloud.google.com/monitoring)\n\n \u003cbr /\u003e\n\n2. In the navigation pane, select\n **Metrics explorer**.\n\n3. In the toolbar, select **Explorer \\\u003e Configuration**.\n\n4. In the **Resource \\& Metric** section, click **Select a metric**.\n\n5. Select **Consumer Quota \\\u003e Quota \\\u003e Quota limit** , and then click **Apply**.\n\n6. Click add_box **Add filter** , and then in the **Label** menu, select **limit_name**.\n\n7. In the **Value** menu, select the quota for which you want to view the metrics.\n\n| **Note:** You can view metrics for quota usage and limits only for the [BigQuery Storage Write API's](/bigquery/quotas#write-api-limits) concurrent connections and throughput quotas.\n\n### Create an alert\n\nTo create an alerting policy that triggers when the 99th percentile of the\nexecution time of a [BigQuery](/bigquery/docs) query\nexceeds a user-defined limit, use the following settings.\n\n#### Steps to create an [alerting policy](/monitoring/alerts/using-alerting-ui#create-policy).\n\nTo create an alerting policy, do the following:\n\n1. In the Google Cloud console, go to the\n *notifications* **Alerting** page:\n\n [Go to **Alerting**](https://console.cloud.google.com/monitoring/alerting)\n\n \u003cbr /\u003e\n\n If you use the search bar to find this page, then select the result whose subheading is\n **Monitoring**.\n2. If you haven't created your notification channels and if you want to be notified, then click **Edit Notification Channels** and add your notification channels. Return to the **Alerting** page after you add your channels.\n3. From the **Alerting** page, select **Create policy**.\n4. To select the resource, metric, and filters, expand the **Select a metric** menu and then use the values in the **New condition** table:\n 1. Optional: To limit the menu to relevant entries, enter the resource or metric name in the filter bar.\n 2. Select a **Resource type** . For example, select **VM instance**.\n 3. Select a **Metric category** . For example, select **instance**.\n 4. Select a **Metric** . For example, select **CPU Utilization**.\n 5. Select **Apply**.\n5. Click **Next** and then configure the alerting policy trigger. To complete these fields, use the values in the **Configure alert trigger** table.\n6. Click **Next**.\n7. Optional: To add notifications to your alerting policy, click\n **Notification channels** . In the dialog, select one or more notification\n channels from the menu, and then click **OK**.\n\n To be notified when incidents are openend and closed, check\n **Notify on incident closure**. By default, notifications are sent only when\n incidents are openend.\n8. Optional: Update the **Incident autoclose duration**. This field determines when Monitoring closes incidents in the absence of metric data.\n9. Optional: Click **Documentation**, and then add any information that you want included in a notification message.\n10. Click **Alert name** and enter a name for the alerting policy.\n11. Click **Create Policy**.\n\nMetrics available for visualization\n-----------------------------------\n\nThe following metrics are available, time delayed up to several hours.\n\nFor a complete list of available Google Cloud metrics, see [Google Cloud metrics](/monitoring/api/metrics_gcp#gcp-bigquerybiengine).\n\nKnown issues\n------------\n\n- If no queries are running, then no data is returned for slots allocated, slots available, or any query-related variables. Zoom out to see data.\n\n- If queries are running in both the US and the EU, then slots allocated and\n slots available might be incorrect.\n\n- Slots allocated is reported as the average value in a time window (the width\n of the time window depends on the zoom level of the chart). Zooming in and\n out can change the value of slots allocated. Zooming in to a time window of\n 1 hr or less shows the true values of slots allocated. At this range for any\n time visible on the chart, `avg(slots allocated) = slots allocated`.\n\n- The data in Cloud Monitoring charts pertains only to the selected\n project.\n\n- Metrics are instantaneous values, sampled at a point in time, and might miss\n data points between sample intervals. For example, the job count metric is\n sampled every minute. The value is the number of jobs at that particular\n time, not the maximum number of jobs throughout the entire minute."]]
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