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Os gráficos de métricas de E/S usam códigos de erro canônicos.
Se esses códigos de erro persistirem nas suas origens e coletores, consulte a lista a seguir para ver as possíveis causas e medidas que você pode tomar.
RESOURCE_EXHAUSTED: o projeto pode ter ficado sem cota de recursos para o serviço que a origem ou o coletor está usando.
Se o erro ocorre de vez em quando ou o gráfico de solicitações por segundo indica um grande volume de solicitações, isso pode indicar que você atingiu uma cota de limitação de taxa de API e precisa para aumentar a cota.
DEADLINE_EXCEEDED. A fonte ou o coletor pode ter expirado o tempo de leitura ou gravação de um grande lote de dados. Verifique o gráfico de latência e os registros dos workers. Se o erro persistir, entre em contato com a equipe de suporte.
INVALID_ARGUMENT: os parâmetros especificados para a origem ou o coletor podem estar malformados (como um tópico do Pub/Sub). Verifique a configuração da origem ou do coletor e confira os registros do worker.
FAILED_PRECONDITION: verifique a configuração da origem ou do coletor e confira os registros do worker. Isso também pode indicar um bug.
OUT_OF_RANGE: verifique se o recurso que está sendo usado pela origem ou o coletor existe (como um tópico ou uma assinatura do Pub/Sub).
NOT_FOUND: verifique se as entidades usadas pela origem ou o coletor existem (como um tópico ou uma assinatura do Pub/Sub).
ABORTED: o serviço pode não estar lidando corretamente com as tentativas de leitura ou gravação de dados feitas pela origem ou os coletores. Se o erro persistir, entre em contato com a equipe de suporte.
ALREADY_EXISTS: a E/S pode estar tentando criar uma entidade que já existe (como um tópico ou uma assinatura do Pub/Sub). Se o erro persistir, entre em contato com a equipe de suporte.
CANCELLED: isso pode ocorrer quando um worker do Dataflow é encerrado ou quando a lógica da origem ou do coletor decide intencionalmente cancelar tentativas de leitura ou gravação de dados.
DATALOSS: indica que os dados foram corrompidos ou perdidos de maneira irrecuperável. É uma boa ideia criar um novo conjunto de dados para suas origens e executar novamente o job do Dataflow.
Também é recomendável verificar se há instruções de backup e restauração disponíveis para o serviço Google Cloud básico.
UNIMPLEMENTED: a origem ou o coletor tentou usar o serviço de maneira inválida. O pipeline pode estar configurado incorretamente. Se o erro persistir, entre em contato com a equipe de suporte.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-08-18 UTC."],[[["\u003cp\u003eI/O metric charts utilize canonical error codes, and if these codes persist, this document provides potential causes and actions to resolve them.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eErrors such as \u003ccode\u003eRESOURCE_EXHAUSTED\u003c/code\u003e may indicate that the project has exceeded its resource quota or API rate limiting quota, which requires adjusting the quota.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIssues like \u003ccode\u003eDEADLINE_EXCEEDED\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003eINVALID_ARGUMENT\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003eFAILED_PRECONDITION\u003c/code\u003e, and \u003ccode\u003eOUT_OF_RANGE\u003c/code\u003e typically involve checking the source/sink configuration, worker logs, or resource existence.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003e\u003ccode\u003eUNAUTHENTICATED\u003c/code\u003e and \u003ccode\u003ePERMISSION_DENIED\u003c/code\u003e errors suggest that the Dataflow service account lacks necessary Identity and Access Management permissions or the relevant APIs aren't enabled.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eErrors like \u003ccode\u003eUNKNOWN\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003eINTERNAL\u003c/code\u003e, or \u003ccode\u003eUNAVAILABLE\u003c/code\u003e suggest the service might be down, and users should check the Cloud Status Dashboard for updates.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["The I/O metric charts use [canonical error codes](/apis/design/errors#handling_errors).\nIf these error codes persist in your sources and sinks, refer to the following list for potential causes and actions you can take.\n\n- `RESOURCE_EXHAUSTED`. The project might have run out of [resource quota](/compute/quotas) for the service the source or sink is using.\n\n If the error occurs occasionally or when the **Requests per sec chart** indicates a high volume of requests being made, then this might indicate that you have reached an [API rate limiting quota](/service-infrastructure/docs/rate-limiting) and need to increase the quota.\n- `DEADLINE_EXCEEDED`. Source or sink might have timed out reading or writing a large batch of data. Check the latency chart and worker logs. If the error persists, [contact support](/support-hub).\n\n- `INVALID_ARGUMENT`. Parameters specified to the source or sink might be malformed (such as a Pub/Sub topic). Check configuration of the source or sink, and check the worker logs.\n\n- `FAILED_PRECONDITION`. Check configuration of the source or sink, and check the worker logs. This could also indicate a bug.\n\n- `OUT_OF_RANGE`. Check that the resource being used by the source or sink exists (such as a Pub/Sub topic or subscription).\n\n- `UNAUTHENTICATED`. Check that the [Dataflow service account](/dataflow/docs/concepts/security-and-permissions#cloud_dataflow_service_account) has [Identity and Access Management](/resource-manager/docs/access-control-org) permissions to the specific service and relevant [APIs are enabled](/endpoints/docs/openapi/enable-api) for the project.\n\n- `PERMISSION_DENIED`. Check that the [Dataflow service account](/dataflow/docs/concepts/security-and-permissions#cloud_dataflow_service_account) has [Identity and Access Management](/resource-manager/docs/access-control-org) permissions to the specific service and relevant [APIs are enabled](/endpoints/docs/openapi/enable-api) for the project.\n\n- `NOT_FOUND`. Check that the entities being used by the source or sink exist (such as a Pub/Sub topic or subscription).\n\n- `ABORTED`. Service might not be properly handling the source or sinks attempts to read or write data. If the error persists, [contact support](/support-hub).\n\n- `ALREADY_EXISTS`. I/O might be trying to create an entity which already exists (such as a Pub/Sub topic or subscription). If the error persists, [contact support](/support-hub).\n\n- `CANCELLED`. This can occur when a Dataflow worker is shut down or source or sink logic intentionally decides to cancel attempts to read or write data.\n\n- `DATALOSS`. Indicates unrecoverable data loss or corruption occurred. You might want to create a new dataset for your sources and rerun the Dataflow job.\n\n You might also see if there are any backup and restoring instructions available for the underlying Google Cloud service.\n- `UNKNOWN`. Service might be down. Check for updates on [Cloud Status Dashboard for more information](https://status.cloud.google.com/).\n\n- `INTERNAL`. Service might be down. Check for updates on [Cloud Status Dashboard for more information](https://status.cloud.google.com/).\n\n- `UNAVAILABLE`. Service might be down. Check for updates on [Cloud Status Dashboard for more information](https://status.cloud.google.com/).\n\n- `UNIMPLEMENTED`. The source or sink attempted to use the service in an invalid way. Your pipeline might be misconfigured. If the error persists, [contact support](/support-hub)."]]
