对 Dataflow 流水线使用 Cloud Monitoring

Cloud Monitoring 提供了强大的日志记录和诊断功能。通过 Dataflow 与 Monitoring 的集成，您可以从 Monitoring 信息中心访问各种 Dataflow 作业指标，例如作业状态、元素计数、系统延隔时间（适用于流式传输作业）和用户计数器。您还可以使用 Monitoring 提醒功能来接收各种条件的通知，例如，流式传输系统延隔时间过长或作业失败。

准备工作

按照 Java 快速入门、Python 快速入门或 Go 快速入门设置 Dataflow 项目。然后，构建并运行流水线。

注意：如果您的指标范围配置了适用于 Monitoring API 的 VPC Service Controls 服务边界，则某些指标不适用于边界外的流水线 Compute Engine 工作器。 如需详细了解服务边界，请参阅 VPC Service Controls 服务边界配置文档。

如需在 Metrics Explorer 中查看日志，工作器服务账号必须具有 roles/monitoring.metricWriter 角色。

自定义指标

对于您在 Apache Beam 流水线中定义的任何指标，Dataflow 都会将其作为自定义指标报告给 Monitoring。Apache Beam 具有三种流水线指标：Counter、Distribution 和 Gauge。

• Dataflow 向 Monitoring 报告 Counter 和 Distribution 指标。
• Distribution 以四个子指标的形式报告，后缀分别为 _MAX、_MIN、_MEAN 和 _COUNT。
• Dataflow 不支持根据 Distribution 指标创建直方图。
• Dataflow 大约每 30 秒向 Monitoring 报告一次增量更新。
• 为避免冲突，所有 Dataflow 自定义指标都导出为 double 数据类型。

• 为简单起见，所有 Dataflow 自定义指标都导出为 GAUGE 指标种类。您可以监控 GAUGE 指标在一段时间内的增量，如以下 Monitoring Query Language 示例所示：

   fetch dataflow_job
   | metric 'dataflow.googleapis.com/job/user_counter'
   | filter (metric.job_id == '[JobID]')
   | delta 1m
   | group_by 1m, [value_user_counter_mean: mean(value.user_counter)]
   | every 1m
   | group_by [metric.ptransform, metric.metric_name],
     [value_user_counter_mean_aggregate: aggregate(value_user_counter_mean)]
  

• Dataflow 自定义指标在 Monitoring 中显示为标签为 metric_name: metric-name 和 ptransform: ptransform-name 的 dataflow.googleapis.com/job/user_counter。

• 为了向后兼容，Dataflow 还会将自定义指标作为 custom.googleapis.com/dataflow/metric-name 报告给 Monitoring。

• Dataflow 自定义指标受到 Monitoring 中基数的限制。

• 每个项目最多只能有 100 个 Dataflow 自定义指标。这些指标发布为 custom.googleapis.com/dataflow/metric-name。

报告给 Monitoring 的自定义指标会按照 Cloud Monitoring 价格计费。

使用 Metrics Explorer

使用 Monitoring 探索 Dataflow 指标。 请按照本部分中的步骤操作，并观察为您的每个 Apache Beam 流水线提供的标准指标。如需详细了解如何使用 Metrics Explorer，请参阅使用 Metrics Explorer 创建图表。

1. 在 Google Cloud 控制台中，选择 Monitoring：

   进入 Monitoring

2. 在导航窗格中，选择 Metrics Explorer。

3. 在选择指标窗格中，在过滤条件中输入 Dataflow Job。

4. 从显示的列表中，选择要观察的某个作业的指标。

   了解可用的 Dataflow 相关指标。

   • 作业状态：每 30 秒（以及发生更新时）以 enum 形式提供一次作业状态（失败、成功）。注意：enum 值不能绘制成图表，也不能用于提醒，但您可以使用 Cloud Monitoring 网页界面检索此值。要实现提醒功能，请使用“失败”指标，作业失败时该指标设置为 1。
   • 失败：如果作业因失败而退出，则“失败”指标设置为 1。 使用此指标可根据失败流水线的数量发出相应提醒并绘制图表。
   • Elapsed time：作业所用时间（以秒为单位），此指标每 30 秒报告一次。
   • 系统延隔时间：整个流水线的最长延迟（以秒为单位报告）。
   • 当前 vCPU 计数：作业当前使用的虚拟 CPU 数量，该指标随值的变化而更新。
   • vCPU 总使用量：作业使用的虚拟 CPU 总数，该指标随值的变化而更新。
   • 永久性磁盘总使用量：作业所用永久性磁盘的累计总量（以 GB 秒为单位），该指标随值的变化而更新。注意：有两种不同类型的永久性磁盘（即 SSD 和 HDD）。二者均使用相同指标名称进行报告，并使用指标标签进行区分。
   • 总内存用量：为作业分配的内存累计总量（以 GB 秒为单位），随值的变化而更新。
   • 元素计数：每个 PCollection 的元素数量。注意：此指标针对于单个 PCollection，而不是作业级，因此还不能用于提醒。
   • 预估字节计数：每个 PCollection 处理的字节数。 注意：此指标针对于单个 PCollection，而不是作业级，因此还不能用于提醒。

运行 Dataflow 作业时，您可能还需要监控来源和接收器的指标。例如，您可能希望监控 BigQuery Storage API 指标。如需了解详情，请参阅创建信息中心、图表和提醒，以及来自 BigQuery Data Transfer Service 的指标的完整列表。

创建提醒政策和信息中心

利用 Monitoring，您可以访问与 Dataflow 相关的指标。创建信息中心以绘制指标的时间序列，并创建提醒政策以便在指标达到指定值时通知您。

创建资源组

为了更轻松地设置提醒和构建信息中心，请创建包含多个 Apache Beam 流水线的资源组。

1. 在 Google Cloud 控制台中，选择 Monitoring：

   进入 Monitoring

2. 在导航窗格中，选择群组。

3. 点击创建群组。

4. 输入群组名称。

5. 添加过滤条件以定义此群组包含的 Dataflow 资源。 例如，您可以使用流水线的名称前缀作为其中一个过滤条件。

6. 创建群组后，您就可以看到与该群组中资源相关的基本指标。

为 Dataflow 指标创建提醒政策

通过 Monitoring，您可以创建提醒并在指标超过指定阈值时收到通知。例如，当流处理流水线的系统延隔时间增加到预定义值以上时，您可以收到通知。

1. 在 Google Cloud 控制台中，选择 Monitoring：

   进入 Monitoring

2. 在导航窗格中，选择提醒。

3. 点击创建政策。

4. 在新建提醒政策页面上，定义提醒发出条件和通知渠道。
   例如，要为 WindowedWordCount Apache Beam 流水线群组的系统延隔时间设置提醒，请执行以下步骤：

   1. 点击选择指标。
   2. 在选择指标字段中，输入 Dataflow Job。
   3. 对于指标类别，请选择作业。
   4. 对于指标，选择系统延隔时间。

   每次触发提醒时，都会创建一个突发事件和相应的事件。如果您在提醒中指定了通知机制（例如电子邮件或短信），您将会收到通知。

构建自定义监控信息中心

您可以使用与 Dataflow 最为相关的图表构建 Monitoring 信息中心。 如需将图表添加到信息中心，请按以下步骤操作：

1. 在 Google Cloud 控制台中，选择 Monitoring：

   进入 Monitoring

2. 在导航窗格中，选择信息中心。

3. 点击创建信息中心。

4. 点击添加微件。

5. 在添加微件窗口中，对于数据，选择指标。

6. 在选择指标窗格中，对于指标，输入 Dataflow Job。

7. 选择指标类别和指标。

您可以根据需要向信息中心添加任意数量的图表。

从 Monitoring 代理接收工作器虚拟机指标

您可以使用 Monitoring 来监控永久性磁盘、CPU、网络和进程指标。运行流水线时，请从 Dataflow 工作器虚拟机实例启用 Monitoring 代理。请参阅可用的 Monitoring 代理指标列表。

要启用 Monitoring 代理，请在运行流水线时使用 --experiments=enable_stackdriver_agent_metrics 选项。工作器服务账号必须具有 roles/monitoring.metricWriter 角色。

要在不停止流水线的情况下停用 Monitoring 代理，请启动替换作业并且不指定 --experiments=enable_stackdriver_agent_metrics 参数，以更新流水线。

存储和保留

已完成或已取消的 Dataflow 作业的相关信息会存储 30 天。

操作日志存储在 _Default 日志存储桶中。 Logging API 服务名称为 dataflow.googleapis.com。如需详细了解 Cloud Logging 中使用的 Google Cloud 受监控的资源类型和服务，请参阅受监控的资源和服务。

如需详细了解 Logging 将保留日志条目多长时间，请参阅“配额和限制：日志保留期限”中的保留期限信息。

如需了解如何查看操作日志，请参阅监控和查看流水线日志。

后续步骤

如需了解详情，请考虑探索以下资源：

• Monitoring 文档
• 使用 Dataflow 监控界面