Afficher et comprendre les insights sur les MIG

Les insights sur les groupes d'instances gérés (MIG) vous aident à comprendre l'utilisation du processeur et de la mémoire des instances de machines virtuelles (VM) qui font partie de votre MIG. Ces insights sont générés automatiquement, à partir des métriques système ou des métriques collectées par le service Cloud Monitoring. Vous pouvez utiliser ces insights pour appuyer des décisions concernant le redimensionnement du type de machine de votre MIG, afin d'utiliser plus efficacement les ressources de la VM.

Pour en savoir plus sur les insights, consultez la page Insights.

Avant de commencer

  • Si ce n'est pas déjà fait, configurez l'authentification. L'authentification est le processus permettant de valider votre identité pour accéder aux services et aux API Google Cloud. Pour exécuter du code ou des exemples depuis un environnement de développement local, vous pouvez vous authentifier auprès de Compute Engine comme suit :

    Select the tab for how you plan to use the samples on this page:

    Console

    When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.

    gcloud

    1. Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command: 

      gcloud init
    2. Set a default region and zone.

      3. REST

      Pour utiliser les exemples d'API REST de cette page dans un environnement de développement local, vous devez utiliser les identifiants que vous fournissez à gcloud CLI.

        Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command: 

        gcloud init

      Pour en savoir plus, consultez la section S'authentifier pour utiliser REST dans la documentation sur l'authentification Google Cloud.

Afficher les insights pour les recommandations de MIG

Compute Engine génère des recommandations de type de machine basées sur les insights sur les ressources. En affichant les insights associés à un MIG spécifique, vous pouvez en savoir plus sur l'utilisation du processeur et de la mémoire pour votre MIG.

Pour afficher les insights ayant généré une recommandation spécifique, utilisez la gcloud CLI ou REST.

gcloud

Pour afficher le détail de tous les insights disponibles pour une zone spécifique, utilisez la commande insights list.

gcloud recommender insights list --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION \
  --insight-type=INSIGHT_TYPE_ID \
  --format=FORMAT

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : par l'ID du projet.
  • LOCATION : la zone contenant les ressources pour lesquelles vous souhaitez afficher les insights.
  • INSIGHT_TYPE_ID : l'ID du type d'insight. Pour obtenir la liste des insights disponibles sur les VM, consultez la section Types d'insights sur les MIG.
  • FORMAT : le format de sortie souhaité (par exemple, json).

Une sortie type de la commande insights list utilisant le format de sortie json peut ressembler à ceci :

[
  {
    "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

Pour afficher le détail de tous les insights disponibles pour une zone spécifique, utilisez la méthode insights.list.

GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/insightTypes/INSIGHT_TYPE_ID/insights

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID : par l'ID du projet.
  • LOCATION : la zone contenant les ressources pour lesquelles vous souhaitez afficher les insights.
  • INSIGHT_TYPE_ID : l'ID du type d'insight. Pour obtenir la liste des insights disponibles sur les VM, consultez la section Types d'insights sur les MIG.

Une sortie type de la méthode insights.list peut se présenter comme suit :

[
  {
    "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"
      }
    ]
  }
]

Pour plus d'informations sur les insights, consultez la documentation de référence.

Types d'insights sur les MIG

Vous pouvez utiliser différents insights pour récupérer des informations sur les performances de vos MIG. Chaque type d'insight possède des attributs de contenu spécifiques.

Les sections suivantes référencent les différents insights disponibles sur les MIG.

Insights sur l'utilisation du processeur

Compute Engine génère des insights sur l'utilisation du processeur lorsque sur vos MIG, celle-ci s'est révélée supérieure ou inférieure à la normale au cours de la dernière période d'observation.

L'ID de ce type d'insight est google.compute.instanceGroupManager.CpuUsageInsight.

Les sous-types disponibles sont les suivants :

  • HIGH_CPU_USAGE
  • LOW_CPU_USAGE

Ils sont associés à des descriptions d'insights telles que les suivantes :

  • 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.

Le tableau suivant fournit des détails sur le contenu associé aux insights sur l'utilisation du processeur.

Attribut Type Description
pointsForLeastUtilizedVm ARRAY Tableau d'objets. Chaque objet contient les propriétés suivantes :
  • sampleProbability : (DOUBLE) quantité relative d'échantillons d'utilisation du processeur inférieurs à la valeur de la fonction quantile.
  • quantileFunctionValue : (DOUBLE) limite supérieure de l'utilisation du processeur qui contient au moins une partie des échantillons (probabilité d'échantillonnage).

    La valeur représente le ratio du nombre total de processeurs virtuels et se situe dans la plage [0, 1].
pointsForMostUtilizedVm ARRAY Tableau d'objets. Chaque objet contient les propriétés suivantes :
  • sampleProbability : (DOUBLE) quantité relative d'échantillons d'utilisation du processeur inférieurs à la valeur de la fonction quantile.
  • quantileFunctionValue : (DOUBLE) limite supérieure de l'utilisation du processeur qui contient au moins une partie des échantillons (probabilité d'échantillonnage).

    La valeur représente le ratio du nombre total de processeurs virtuels et se situe dans la plage [0, 1].

Insights sur la prédiction d'utilisation du processeur

Compute Engine crée des insights sur la prédiction d'utilisation du processeur pour indiquer l'utilisation prédite du processeur pour le jour suivant.

L'ID de ce type d'insight est google.compute.instanceGroupManager.CpuUsagePredictionInsight.

Voici une description que ce type d'insight est susceptible de renvoyer :

  • Predicted CPU usage of a single instance is 1.5 vCPUs.

Le tableau suivant fournit des détails sur le contenu associé aux insights sur la prédiction d'utilisation du processeur.

Attribut Type Description
predicted_cpu_cores DOUBLE Quantité prédite de cœurs de processeur.

Insights sur les tendances d'utilisation du processeur

Compute Engine crée des insights sur les tendances d'utilisation du processeur lorsque l'utilisation du processeur indique une tendance à la hausse ou à la baisse au cours de la dernière période d'observation.

L'ID de ce type d'insight est google.compute.instanceGroupManager.CpuUsageTrendInsight.

Les sous-types disponibles sont les suivants :

  • CPU_USAGE_INCREASE
  • CPU_USAGE_DECREASE

Ils sont généralement associés à des descriptions d'insights telles que les suivantes :

  • 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%.

Le tableau suivant fournit des détails sur le contenu associé aux insights sur les tendances d'utilisation du processeur.

Attribut Type Description
cpu_usage_percentage_at_start DOUBLE Mesure de la moyenne quotidienne de l'utilisation du processeur, au début de la période d'observation.

La valeur représente le pourcentage du nombre total de processeurs virtuels et se situe dans la plage [0, 100].

cpu_usage_percentage_at_end DOUBLE Mesure de la moyenne quotidienne de l'utilisation du processeur, à la fin de la période d'observation.

La valeur représente le pourcentage du nombre total de processeurs virtuels et se situe dans la plage [0, 100].

cpu_usage_percentage_change DOUBLE Prédiction de l'évolution de la moyenne quotidienne d'utilisation du processeur au cours de la période d'observation.

La prédiction utilise la régression linéaire pour modéliser l'évolution de l'utilisation quotidienne du processeur.

La valeur représente le pourcentage du nombre total de processeurs virtuels et se situe dans la plage [0, 100].

Insights sur l'utilisation de mémoire

Compute Engine génère des insights sur l'utilisation de la mémoire si celle-ci est particulièrement élevée ou faible au cours de la période d'observation.

L'ID de ce type d'insight est google.compute.instanceGroupManager.MemoryUsageInsight.

Les sous-types disponibles sont les suivants :

  • HIGH_MEMORY_USAGE
  • LOW_MEMORY_USAGE

Ils sont généralement associés à des descriptions d'insights telles que les suivantes :

  • 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%.

Le tableau suivant fournit des détails sur le contenu associé aux insights sur l'utilisation de mémoire.

Attribut Type Description
sample_probability DOUBLE Quantité relative d'échantillons d'utilisation de mémoire sous la valeur de la fonction quantile.

La valeur se situe dans la plage [0, 1].

quantile_function_lowest_value DOUBLE Limite supérieure de l'utilisation de mémoire contenant au moins une partie des échantillons (probabilité d'échantillonnage) correspondant à la VM la moins utilisée.

La valeur représente le ratio de la quantité totale de mémoire et se situe dans la plage [0, 1].

quantile_function_highest_value DOUBLE Limite supérieure de l'utilisation de mémoire contenant au moins une partie des échantillons (probabilité d'échantillonnage) correspondant à la VM la plus utilisée.

La valeur représente le ratio de la quantité totale de mémoire et se situe dans la plage [0, 1].

Insights sur la prédiction d'utilisation de mémoire

Compute Engine crée des insights sur la prédiction d'utilisation de mémoire pour indiquer l'utilisation de mémoire prédite le jour suivant.

L'ID de ce type d'insight est google.compute.instanceGroupManager.MemoryUsagePredictionInsight.

Voici une description que ce type d'insight est susceptible de renvoyer :

  • Predicted memory usage is 1536 MB.

Le tableau suivant fournit des détails sur le contenu associé aux insights sur la prédiction d'utilisation de mémoire.

Attribut Type Description
predicted_memory_mb DOUBLE Quantité de mémoire prédite, exprimée en Mo.

Étape suivante