Os insights de grupos gerenciados de instâncias (MIG, na sigla em inglês) ajudam a entender o uso de CPU e memória das instâncias de máquina virtual (VM, na sigla em inglês) que fazem parte do MIG. Esses insights são gerados automaticamente com base nas métricas do sistema ou métricas coletadas pelo serviço do Cloud Monitoring. Use esses insights para embasar decisões sobre o redimensionamento do tipo de máquina do MIG para usar recursos de VM com mais eficiência.
Para mais informações, consulte Insights.
Antes de começar
-
Configure a autenticação, caso ainda não tenha feito isso.
A autenticação é
o processo de verificação da sua identidade para acesso a serviços e APIs do Google Cloud.
Para executar códigos ou amostras de um ambiente de desenvolvimento local, autentique-se no
Compute Engine da seguinte maneira.
Selecione a guia para como planeja usar as amostras nesta página:
Console
Quando você usa o console do Google Cloud para acessar os serviços e as APIs do Google Cloud, não é necessário configurar a autenticação.
gcloud
-
Instale a Google Cloud CLI e inicialize-a executando o seguinte comando:
gcloud init
- Defina uma região e uma zona padrão.
REST
Para usar as amostras da API REST nesta página em um ambiente de desenvolvimento local, use as credenciais fornecidas para a CLI gcloud.
Instale a Google Cloud CLI e inicialize-a executando o seguinte comando:
gcloud init
-
Ver insights de recomendações de MIG
O Compute Engine gera recomendações de tipo de máquina com base nos insights do recurso. Ao ver insights associados a um MIG específico, é possível saber mais sobre o uso de CPU e memória do MIG.
Para ver os insights que geraram uma recomendação específica, use a gcloud CLI ou a REST.
gcloud
Para visualizar todos os insights disponíveis em detalhes sobre uma zona específica, use o
comando insights list.
gcloud recommender insights list --project=PROJECT_ID \ --location=LOCATION \ --insight-type=INSIGHT_TYPE_ID \ --format=FORMAT
Substitua:
PROJECT_ID: ID do projeto.LOCATION: a zona que contém os recursos com os insights que você quer ver.INSIGHT_TYPE_ID: o código do tipo de insight. Para uma lista dos insights de VM disponíveis, consulte Tipos de insights de MIG.FORMAT: o formato de saída preferido, por exemplo,json.
Uma saída típica do comando insights list usando o formato de saída
json pode ser semelhante a esta:
[
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/insightTypes/google.compute.instanceGroupManager.CpuUsagePredictionInsight/insights/0ec21a13-bb04-3121-7321-dc43a11cc3e3",
"description": "Predicted CPU usage is 1.5 vCPUs.",
"targetResources": [
"//compute.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/zones/us-central1-a/instanceGroupManagers/test-instance"
],
"insightSubtype": "CPU_USAGE_PREDICTION",
"lastRefreshTime": "2021-09-15T06:50:45Z",
"observationPeriod": "14 days",
"stateInfo": {
"state": "ACTIVE"
},
"content": {
"predictedCpuCores": 1.5
},
"category": "PERFORMANCE",
"etag": "fds421j2340",
"associatedRecommendations": [
{
"recommendation": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/recommenders/google.compute.instanceGroupManager.MachineTypeRecommender/recommendations/0fd31b24-cc05-4132-8431-ed54a22dd4f1"
}
]
}
]
REST
Para ver todos os insights disponíveis em detalhes sobre uma zona específica, use o
método insights.list.
GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/insightTypes/INSIGHT_TYPE_ID/insights
Substitua:
PROJECT_ID: ID do projeto.LOCATION: a zona que contém os recursos com os insights que você quer ver.INSIGHT_TYPE_ID: o código do tipo de insight. Para uma lista dos insights de VM disponíveis, consulte Tipos de insights de MIG.
Uma saída comum do método insights.list pode ser
semelhante à saída a seguir.
[
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/insightTypes/google.compute.instanceGroupManager.CpuUsagePredictionInsight/insights/0ec21a13-bb04-3121-7321-dc43a11cc3e3",
"description": "Predicted CPU usage is 1.5 vCPUs.",
"targetResources": [
"//compute.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/zones/us-central1-a/instanceGroupManagers/test-instance"
],
"insightSubtype": "CPU_USAGE_PREDICTION",
"lastRefreshTime": "2021-09-15T06:50:45Z",
"observationPeriod": "14 days",
"stateInfo": {
"state": "ACTIVE"
},
"content": {
"predictedCpuCores": 1.5
},
"category": "PERFORMANCE",
"etag": "fds421j2340",
"associatedRecommendations": [
{
"recommendation": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/recommenders/google.compute.instanceGroupManager.MachineTypeRecommender/recommendations/0fd31b24-cc05-4132-8431-ed54a22dd4f1"
}
]
}
]
Para mais informações sobre insights, consulte os documentos de referência.
Tipos de insights do MIG
É possível usar diferentes insights para recuperar informações sobre o desempenho dos MIGs. Cada tipo de insight tem atributos de conteúdo específicos.
As seções a seguir fornecem uma referência para os insights do MIG disponíveis.
Insight sobre o uso da CPU
O Compute Engine cria insights de uso da CPU quando o uso dos MIGs é maior ou menor que o normal no último período de observação.
O ID do tipo de insight é google.compute.instanceGroupManager.CpuUsageInsight.
Os subtipos disponíveis são:
HIGH_CPU_USAGELOW_CPU_USAGE
Eles são associadas a descrições de insights como as seguintes:
In the last 7 days for 80% of the time, CPU usage was greater than or equal to 83% for the least utilized VM instance. In the last 7 days for 80% of the time, CPU usage was greater than or equal to 93% for the most utilized VM instance.In the last 7 days for 80% of the time, CPU usage was lower than or equal to 10% for the most utilized VM instance. In the last 7 days for 80% of the time, CPU usage was lower than or equal to 3% for the least utilized VM instance.
A tabela a seguir fornece alguns detalhes sobre o conteúdo associado aos insights de uso da CPU.
| Atributo | Tipo | Descrição |
pointsForLeastUtilizedVm |
ARRAY | Matriz de objetos. Cada objeto contém as seguintes propriedades:
|
pointsForMostUtilizedVm |
ARRAY | Matriz de objetos. Cada objeto contém as seguintes propriedades:
|
Insight da previsão de uso da CPU
O Compute Engine cria insights de previsão de uso da CPU para indicar o uso previsto para o dia seguinte.
O ID do tipo de insight é
google.compute.instanceGroupManager.CpuUsagePredictionInsight.
Uma descrição típica que você encontra neste insight é semelhante a esta:
Predicted CPU usage of a single instance is 1.5 vCPUs.
A tabela a seguir fornece alguns detalhes sobre o conteúdo associado aos insights de previsão de uso da CPU.
| Atributo | Tipo | Descrição |
predicted_cpu_cores
|
DOUBLE | Quantidade prevista de núcleos de CPU. |
Insight de tendências de uso da CPU
O Compute Engine cria insights de tendência de uso da CPU quando o uso de CPU mostra uma tendência crescente ou decrescente no último período de observação.
O ID do tipo de insight é
google.compute.instanceGroupManager.CpuUsageTrendInsight.
Os subtipos disponíveis são:
CPU_USAGE_INCREASECPU_USAGE_DECREASE
Eles geralmente são associados a descrições de insights, como as seguintes:
In the last 7 days, average daily CPU usage has increased by 8% from 65% to 73%.In the last 7 days, average daily CPU usage has decreased by 10% from 55% to 45%.
A tabela a seguir fornece alguns detalhes sobre o conteúdo associado aos insights de tendências de uso da CPU.
| Atributo | Tipo | Descrição |
cpu_usage_percentage_at_start
|
DOUBLE | Média diária medida do uso da CPU no início do
período de observação.
O valor representa a porcentagem do número total de vCPUs e está no intervalo [0, 100]. |
cpu_usage_percentage_at_end
|
DOUBLE | Média diária de uso de medição do uso de CPU no final do
período de observação.
O valor representa a porcentagem do número total de vCPUs e está no intervalo [0, 100]. |
cpu_usage_percentage_change
|
DOUBLE | Mudança prevista da média diária de uso da CPU durante o
período de observação.
A previsão usa regressão linear para modelar a alteração do uso diário da CPU. O valor representa a porcentagem do número total de vCPUs e está no intervalo [0, 100]. |
Insight sobre o uso da memória
O Compute Engine cria insights de uso da memória se o uso de memória for excepcionalmente alto ou baixo durante o período de observação.
O ID do tipo de insight é
google.compute.instanceGroupManager.MemoryUsageInsight.
Os subtipos disponíveis são:
HIGH_MEMORY_USAGELOW_MEMORY_USAGE
Eles geralmente são associados a descrições de insights, como as seguintes:
In the last 12 days for 80% of the time, memory usage was greater than or equal to 64%.In the last 7 days for 50% of the time, memory usage was lower than or equal to 10%.
A tabela a seguir fornece alguns detalhes sobre o conteúdo associado aos insights de uso da memória.
| Atributo | Tipo | Descrição |
sample_probability
|
DOUBLE | Quantidade relativa de amostras de uso de memória abaixo do valor da função quantil.
O valor está no intervalo [0, 1]. |
quantile_function_lowest_value
|
DOUBLE | Limite superior para uso de memória que contém pelo menos parte
(probabilidade de amostra) de amostras para a VM menos utilizada.
O valor representa a proporção da quantidade total de memória e está no intervalo [0, 1]. |
quantile_function_highest_value
|
DOUBLE | Limite superior para uso de memória que contém pelo menos parte
(probabilidade de amostra) de amostras para a VM mais utilizada.
O valor representa a proporção da quantidade total de memória e está no intervalo [0, 1]. |
Insight da previsão de uso da memória
O Compute Engine cria insights de previsão de uso de memória para indicar o uso de memória previsto para o dia seguinte.
O ID do tipo de insight é
google.compute.instanceGroupManager.MemoryUsagePredictionInsight.
Uma descrição típica de insight é a seguinte:
Predicted memory usage is 1536 MB.
A tabela a seguir fornece alguns detalhes sobre o conteúdo associado aos insights de previsão do uso da memória.
| Atributo | Tipo | Descrição |
predicted_memory_mb
|
DOUBLE | Quantidade prevista de memória expressa em MB. |
A seguir
- Saiba mais sobre as recomendações de tipo de máquina que o Compute Engine cria com base nos insights.