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Questa pagina descrive come accedere e utilizzare la dashboard di monitoraggio per un ambiente Cloud Composer.
Per un tutorial sul monitoraggio delle metriche chiave dell'ambiente, consulta Monitora l'integrità e le prestazioni dell'ambiente con metriche chiave.
Per ulteriori informazioni su metriche specifiche, consulta Monitorare gli ambienti con Cloud Monitoring.
Accedere alla dashboard di monitoraggio
La dashboard di monitoraggio contiene metriche e grafici per monitorare le tendenze delle esecuzioni del DAG nel tuo ambiente e identificare i problemi relativi ai componenti di Airflow e alle risorse Cloud Composer.
Per accedere alla dashboard di monitoraggio per il tuo ambiente:
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.
Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome del tuo ambiente. Si apre la pagina Dettagli ambiente.
Vai alla scheda Monitoring.
Configurare gli avvisi per le metriche
Puoi configurare gli avvisi per una metrica facendo clic sull'icona a forma di campana nell'angolo della scheda di monitoraggio.
Visualizza una metrica in Monitoring
Puoi esaminare più da vicino una metrica visualizzandola in monitoraggio.
Per accedervi dalla dashboard di monitoraggio di Cloud Composer, fai clic su i tre puntini nell'angolo in alto a destra della scheda di una metrica e seleziona Visualizza in Esplora metriche.
Descrizioni delle metriche
Ogni ambiente Cloud Composer ha una propria dashboard di monitoraggio. Le metriche visualizzate in una dashboard di monitoraggio solo per un determinato ambiente monitorano le esecuzioni dei DAG, i componenti Airflow e i dettagli dell'ambiente solo per questo ambiente. Ad esempio, se hai due ambienti, la dashboard non aggrega le metriche di entrambi gli ambienti.
Panoramica ambiente
| Metrica di ambiente | Descrizione |
|---|---|
| Integrità dell'ambiente (DAG di monitoraggio di Airflow) | Una cronologia che mostra l'integrità del deployment di Composer. Lo stato verde riflette solo lo stato del deployment di Composer. Ciò non significa che tutti i componenti di Airflow siano operativi e che i DAG possano essere eseguiti. |
| Heartbeat dello scheduler | Una sequenza temporale che mostra il battito cardiaco dello scheduler Airflow. Controlla le aree rosse per identificare i problemi dello scheduler Airflow. Se il tuo ambiente ha più di uno scheduler, lo stato del heartbeat è corretto purché almeno uno degli scheduler risponda. |
| Integrità del server web | Una sequenza temporale che mostra lo stato del server web Airflow. Questo stato viene generato in base ai codici di stato HTTP restituiti dal server web di Airflow. |
| Integrità del database | Una sequenza temporale che mostra lo stato della connessione all'istanza Cloud SQL che ospita il database Airflow. |
| Operazioni relative all'ambiente | Una sequenza temporale che mostra le operazioni che modificano l'ambiente, ad esempio l'esecuzione di aggiornamenti della configurazione o il caricamento di snapshot dell'ambiente. |
| Operazioni di manutenzione | Una sequenza temporale che mostra i periodi in cui vengono eseguite le operazioni di manutenzione sul cluster dell'ambiente. |
| Dipendenze ambiente | Una sequenza temporale che mostra lo stato dei controlli di raggiungibilità e autorizzazioni per il funzionamento dell'ambiente. |
Statistiche DAG
| Metrica ambiente | Descrizione |
|---|---|
| Esecuzioni di DAG riuscite | Il numero totale di esecuzioni riuscite per tutti i DAG nell'ambiente durante l'intervallo di tempo selezionato. Se il numero di esecuzioni di DAG riuscite scende al di sotto dei livelli previsti, potrebbe trattarsi di errori (vedi Esecuzioni di DAG non riuscite) o di un problema di pianificazione. |
| Esecuzioni di DAG non riuscite Attività non riuscite | Il numero totale di esecuzioni non riuscite per tutti i DAG nell'ambiente durante l'intervallo di tempo selezionato. Il numero totale di attività non riuscite nell'ambiente durante l'intervallo di tempo selezionato. Le attività non riuscite non causano sempre l'esito negativo dell'esecuzione di un DAG, ma possono essere un indicatore utile per la risoluzione dei problemi relativi ai DAG. |
| Esecuzioni di DAG completate | Il numero di operazioni DAG riuscite e non riuscite per gli intervalli nell'intervallo di tempo selezionato. Ciò può essere utile per identificare problemi temporanei con le esecuzioni del DAG e correlarli ad altri eventi, come le espulsioni dei pod di lavoro. |
| Attività completate | Il numero di attività completate nell'ambiente con una suddivisione delle attività riuscite e non riuscite. |
| Durata mediana di esecuzione dei DAG | La durata mediana delle esecuzioni di DAG. Questo grafico può aiutarti a identificare i problemi di prestazioni e a individuare le tendenze nella durata del DAG. |
| Attività Airflow | Il numero di attività in esecuzione, in coda o differite in un determinato momento. Le attività di Airflow sono attività in stato di coda in Airflow e possono essere inviate alla coda dell'intermediario Celery o Kubernetes Executor. Le attività nella coda Celery sono istanze di attività che vengono inserite nella coda dell'intermediario Celery. |
| Attività zombie interrotte | Il numero di compiti zombie terminati in una piccola finestra temporale. Le attività zombie sono spesso causate dall'interruzione esterna dei processi Airflow. Lo scheduler di Airflow interrompe periodicamente le attività zombie, il che si riflette in questo grafico. |
| Dimensione bag DAG | Il numero di DAG di cui è stato eseguito il deployment nel bucket del tuo ambiente ed elaborati da Airflow in un determinato momento. Questo può essere utile quando si analizzano i colli di bottiglia del rendimento. Ad esempio, un aumento del numero di deployment DAG potrebbe ridurre le prestazioni a causa del carico eccessivo. |
| Errori del processore DAG | Il numero di errori e timeout al secondo riscontrati durante l'elaborazione dei file DAG. Il valore indica la frequenza degli errori segnalati dal processore DAG (un valore diverso dal numero di DAG non riusciti). |
| Tempo totale di analisi per tutti i DAG | Un grafico che mostra il tempo totale necessario ad Airflow per elaborare tutti i DAG nell'ambiente. Un maggiore tempo di analisi può influire sull'efficienza della pianificazione. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Differenza tra il tempo di analisi e il tempo di esecuzione del DAG. |
Statistiche dello scheduler
| Metrica di ambiente | Descrizione |
|---|---|
| Hearbeat dello scheduler | Consulta la Panoramica dell'ambiente. |
| CPU totale utilizzata dallo scheduler | L'utilizzo totale dei core vCPU da parte dei container in esecuzione in tutti i pod degli scheduler di Airflow e il limite combinato delle vCPU per tutti gli scheduler. |
| Utilizzo totale della memoria dello scheduler | L'utilizzo totale della memoria da parte dei container in esecuzione in tutti i pod degli scheduler di Airflow e il limite combinato delle vCPU per tutti gli scheduler. |
| Utilizzo totale del disco dello scheduler | L'utilizzo totale dello spazio su disco da parte dei container in esecuzione in tutti i pod degli scheduler di Airflow e il limite di spazio su disco combinato per tutti gli scheduler. |
| Riavvii dei container scheduler | Il numero totale di riavvii per i singoli container dello scheduler. |
| Eliminazioni dei pod dello scheduler | Numero di eliminazioni dei pod dello scheduler di Airflow. L'eliminazione dei pod può verificarsi quando un determinato pod nel cluster dell'ambiente raggiunge i limiti di risorse. |
Statistiche dei worker
| Metrica ambiente | Descrizione |
|---|---|
| Utilizzo totale della CPU dei worker | L'utilizzo totale dei core vCPU da parte dei container in esecuzione in tutti i pod worker Airflow e il limite combinato delle vCPU per tutti i worker. |
| Utilizzo totale della memoria dei worker | Utilizzo totale della memoria da parte dei container in esecuzione in tutti i pod worker Airflow e limite combinato di vCPU per tutti i worker. |
| Utilizzo totale disco worker | L'utilizzo totale dello spazio su disco da parte dei container in esecuzione in tutti i pod worker Airflow e il limite dello spazio su disco combinato per tutti i worker. |
| Worker attivi | Il numero attuale di worker nel tuo ambiente. In Cloud Composer 2, il tuo ambiente scala automaticamente il numero di worker attivi. |
| Riavvii dei container worker | Il numero totale di riavvii per i singoli container worker. |
| Eliminazioni dei pod di worker | Numero di eliminazioni dei pod dei worker Airflow. L'eliminazione dei pod può verificarsi quando un determinato pod nel cluster dell'ambiente raggiunge i limiti di risorse. Se un pod worker Airflow viene rimosso, tutte le istanze delle attività in esecuzione su quel pod vengono interrotte e in seguito contrassegnate come non riuscite da Airflow. |
| Attività Airflow | Vedi Panoramica dell'ambiente. |
| Timeout della pubblicazione di broker Celery |
Il numero totale di AirflowTaskTimeout errori generati durante la pubblicazione delle attività per i broker Celery. Questa metrica corrisponde alla metrica celery.task_timeout_error Flusso di aria. |
| Errori del comando di esecuzione Celery |
Il numero totale di codici di uscita diversi da zero delle attività Celery. Questa metrica corrisponde alla metrica Airflow celery.execute_command.failure. |
| Attività terminate dal sistema | Il numero di attività del flusso di lavoro in cui l'esecutore dell'attività è stato terminato con un SIGKILL (ad esempio a causa di problemi di memoria o di heartbeat dei worker). |
Statistiche del server web
| Metrica ambiente | Descrizione |
|---|---|
| Integrità del server web | Vedi Panoramica dell'ambiente. |
| Utilizzo CPU server web | Utilizzo totale di core vCPU da parte dei container in esecuzione in tutti i server web Airflow istanze e il limite combinato di vCPU per tutti i server web. |
| Utilizzo memoria server web | L'utilizzo totale della memoria da parte dei container in esecuzione in tutte le istanze del server web Airflow e il limite combinato delle vCPU per tutti i server web. |
| Utilizzo totale disco server web | Utilizzo totale dello spazio su disco da parte dei container in esecuzione in tutti i server web Airflow istanze e il limite di spazio su disco combinato per tutti i server web. |
Statistiche dei database SQL
| Metrica di ambiente | Descrizione |
|---|---|
| Integrità del database | Consulta la Panoramica dell'ambiente. |
| Utilizzo CPU database | L'utilizzo di core CPU da parte delle istanze del database Cloud SQL del tuo ambiente. |
| Utilizzo memoria database | L'utilizzo totale della memoria da parte delle istanze del database Cloud SQL del tuo ambiente. |
| Utilizzo disco database | Utilizzo totale dello spazio su disco da parte delle istanze del database Cloud SQL del tuo ambiente. Questa metrica si applica all'istanza del database Cloud SQL stessa, quindi la metrica non diminuisce quando le dimensioni del database Airflow vengono ridotte. Per una metrica che mostra le dimensioni dei contenuti del database Airflow, consulta Dimensione del database dei metadati Airflow. |
| Dimensione del database dei metadati Airflow | Dimensioni del database di metadati Airflow. Questa metrica si applica al componente Airflow del tuo ambiente e mostra la quantità di spazio su disco occupata dal database di metadati Airflow sull'istanza del database Cloud SQL. Questa metrica diminuisce quando le dimensioni del database di metadati Airflow vengono ridotte (ad esempio, dopo la manutenzione del database Airflow) e determina se è possibile creare snapshot ed eseguire l'upgrade degli ambienti. Questa metrica è diversa dalla metrica Utilizzo dello spazio su disco del database, che mostra la quantità di spazio su disco utilizzata dalle istanze del database Cloud SQL. |
| Connessioni al database | Il numero totale di connessioni attive al database e il limite totale di connessioni. |
Differenza tra il tempo di analisi e il tempo di esecuzione del DAG
La dashboard di monitoraggio di un ambiente mostra il tempo totale necessari per analizzare tutti i DAG nel tuo ambiente Cloud Composer il tempo medio necessario per eseguire un DAG.
L'analisi di un DAG e la pianificazione delle attività da un DAG per l'esecuzione sono due operazioni distinte eseguite dallo scheduler di Airflow.
Il tempo di analisi dei DAG è il tempo impiegato dallo scheduler di Airflow per leggere un file DAG e analizzarlo.
Prima che lo scheduler di Airflow possa pianificare qualsiasi attività da un DAG, deve analizzare il file DAG per scoprire la struttura del DAG e le attività definite. Dopo l'analisi del file DAG, lo scheduler può avviare la pianificazione delle attività del DAG.
Tempo di esecuzione DAG è la somma di tutti i tempi di esecuzione di tutte le attività per un DAG.
Per vedere il tempo necessario per eseguire una determinata attività Airflow da un DAG, nell'interfaccia web di Airflow seleziona un DAG e apri la scheda Durata attività. Questa scheda mostra i tempi di esecuzione delle attività per il numero specificato di ultime esecuzioni del DAG.