Sie können Diagramme im Tab Jobmesswerte der Dataflow-Seite in der Google Cloud Console ansehen. Die Messwerte sind in folgenden Dashboards organisiert:
Übersichtsmesswerte
Streamingmesswerte (nur Streamingpipelines)
- Datenaktualität (mit und ohne Streaming Engine)
- Systemlatenz (mit und ohne Streaming Engine)
- Rückstand
- Verarbeitung (nur Streaming Engine)
- Parallelität (nur Streaming Engine)
- Persistenz (nur Streaming Engine)
- Duplikate (nur Streaming Engine)
- Timer (nur Streaming Engine)
Ressourcenmesswerte
Eingabemesswerte
Ausgabemesswerte
Weitere Informationen zu Szenarien, in denen Sie diese Messwerte für das Debugging verwenden können, finden Sie unter Tools zum Debugging in „Fehlerbehebung bei langsamen oder hängenden Jobs“.
Unterstützung und Einschränkungen
Beachten Sie bei der Verwendung der Dataflow-Messwerte die folgenden Details.
Manchmal sind Jobdaten zeitweise nicht verfügbar. Wenn Daten fehlen, werden in den Job-Monitoring-Diagrammen Lücken angezeigt.
Einige dieser Diagramme gelten nur für Streamingpipelines.
Zum Schreiben von Messwertdaten muss ein nutzerverwaltetes Dienstkonto die IAM API-Berechtigung
monitoring.timeSeries.createhaben. Diese Berechtigung ist in der Rolle "Dataflow-Worker" enthalten.Der Dataflow-Dienst meldet die reservierte CPU-Zeit nach dem Abschluss von Jobs. Bei unbegrenzten (Streaming) Jobs wird die reservierte CPU-Zeit erst gemeldet, nachdem sie abgebrochen wurden oder fehlgeschlagen sind. Daher enthalten die Jobmesswerte keine reservierte CPU-Zeit für Streamingjobs.
Auf Jobmesswerte zugreifen
- Melden Sie sich in der Google Cloud Console an.
- Wählen Sie Ihr Google Cloud-Projekt aus.
- Öffnen Sie das Navigationsmenü und wählen Sie Dataflow aus.
- Klicken Sie in der Jobliste auf den Namen des Jobs. Die Seite Jobdetails wird aufgerufen.
- Klicken Sie auf den Tab Jobmesswerte.
Klicken Sie auf Daten auswerten, um auf zusätzliche Informationen in den Jobmesswertdiagrammen zuzugreifen.
Cloud Monitoring verwenden
Dataflow ist vollständig in Cloud Monitoring eingebunden. Verwenden Sie Cloud Monitoring für die folgenden Aufgaben:
- Erstellen Sie Benachrichtigungen, wenn der Job einen benutzerdefinierten Grenzwert überschreitet.
- Verwenden Sie den Metrics Explorer, um Abfragen zu erstellen und die Zeitspanne der Messwerte anzupassen.
Eine Anleitung zum Erstellen von Benachrichtigungen und zur Verwendung von Metrics Explorer finden Sie unter Cloud Monitoring für Dataflow-Pipelines verwenden.
Cloud Monitoring-Benachrichtigungen erstellen
Mit Cloud Monitoring können Sie Benachrichtigungen erstellen, wenn Ihr Dataflow-Job einen benutzerdefinierten Grenzwert überschreitet. Klicken Sie zum Erstellen einer Cloud Monitoring-Benachrichtigung aus einem Messwertdiagramm auf Benachrichtigungsrichtlinie erstellen.
Wenn Sie die Monitoring-Diagramme nicht sehen oder keine Benachrichtigungen erstellen können, benötigen Sie möglicherweise zusätzliche Monitoring-Berechtigungen.
Im Metrics Explorer ansehen
Sie können die Dataflow-Messwertdiagramme im Metrics Explorer aufrufen, wo Sie Abfragen erstellen und die Zeitspanne der Messwerte anpassen können.
Öffnen Sie zum Anzeigen der Dataflow-Diagramme in Metrics Explorer in der Ansicht Jobmesswerte die Option Weitere Diagrammoptionen und klicken Sie auf Im Metrics Explorer aufrufen.
Wenn Sie die Zeitspanne der Messwerte anpassen, können Sie eine vordefinierte Dauer oder ein benutzerdefiniertes Zeitintervall für die Auswertung des Jobs auswählen.
Standardmäßig werden für Streaming- und In-Flight-Batch-Jobs die Messwerte des letzten sechs Stunden für diesen Job angezeigt. Bei angehaltenen oder fertigen Streamingjobs gibt die Standardanzeige die gesamte Laufzeit der Jobdauer wieder.
Dataflow-E/A-Messwerte
Sie können die folgenden Dataflow-E/A-Messwerte im Metrics Explorer aufrufen:
job/pubsub/write_count: Pub/Sub-Veröffentlichungsanfragen von PubsubIO.Write in Dataflow-Jobs.job/pubsub/read_count: Pub/Sub-Pull-Anfragen von Pubsub.IO.Read in Dataflow-Jobs.job/bigquery/write_count: BigQuery-Veröffentlichungsanfragen von BigQueryIO.Write in Dataflow-Jobs.job/bigquery/write_count-Messwerte sind in Python-Pipelines mithilfe der WriteToBigQuery-Transformation verfügbar, wennmethod='STREAMING_INSERTS'für Apache Beam Version 2.28.0 oder höher aktiviert ist.- Wenn Ihre Pipeline eine BigQuery-Quelle oder -Senke verwendet, verwenden Sie die BigQuery Storage API-Messwerte, um Kontingentprobleme zu beheben.
Die vollständige Liste der Dataflow-Messwerte finden Sie in der Dokumentation zu Google Cloud-Messwerten.
Anzeigebereich- und Worker-Messwerte
Die folgenden Abschnitte enthalten Details zu den auf der Monitoring-Oberfläche verfügbaren Phasen- und Worker-Messwerten.
Autoscaling
Der Dataflow-Dienst wählt automatisch die zum Ausführen des Autoscaling-Jobs erforderliche Anzahl von Worker-Instanzen aus. Die Anzahl der Worker-Instanzen kann sich im Laufe der Zeit entsprechend den Jobanforderungen ändern.
Sie können den Verlauf der Autoscaling-Änderungen durch Klicken auf die Schaltfläche Weiteren Verlauf aufrufen. Eine Tabelle mit Informationen zum Worker-Verlauf Ihrer Pipeline wird angezeigt.
Durchsatz
Der Durchsatz ist das Datenvolumen, das zu einem bestimmten Zeitpunkt verarbeitet wird. Dieser Messwert pro Schritt wird als Anzahl der Elemente pro Sekunde angezeigt. Wenn Sie diesen Messwert in Byte pro Sekunde sehen möchten, sehen Sie sich das Diagramm Durchsatz (Byte/Sek.) weiter unten auf der Seite an.
Logzähler für Worker-Fehler
In Logzähler für Worker-Fehler sehen Sie die Fehlerquote der einzelnen Worker zum jeweiligen Zeitpunkt.
Datenaktualität (mit und ohne Streaming Engine)
Der Messwert zur Datenaktualität zeigt die Differenz in Sekunden zwischen dem Zeitstempel des Datenelements und dem Zeitpunkt, zu dem das Ereignis in Ihrer Pipeline verarbeitet wird. Das Datenelement erhält einen Zeitstempel, wenn ein Ereignis für das Element auftritt, z. B. ein Klickereignis auf eine Website oder eine Aufnahme durch Pub/Sub. Das Ausgabewasserzeichen ist der Zeitpunkt, an dem die Daten verarbeitet werden.
Der Dataflow-Job kann jederzeit mehrere Elemente verarbeiten. Die Datenpunkte im Datenaktualitätsdiagramm zeigen das Element mit der größten Verzögerung im Verhältnis zur Ereigniszeit an. Daher enthält dieselbe Linie im Diagramm Daten für mehrere Elemente. Jeder Datenpunkt in der Linie zeigt Daten für das langsamste Element in dieser Phase in der Pipeline an.
Wenn irgendwelche Eingabedaten noch nicht verarbeitet wurden, kann das Ausgabewasserzeichen verzögert sein, was sich auf die Datenaktualität auswirkt. Ein erheblicher Unterschied zwischen der Wasserzeichenzeit und der Ereigniszeit kann auf einen langsamen oder hängenden Vorgang hinweisen.
Für kürzlich aktualisierte Streamingjobs sind möglicherweise keine Jobstatus- und Wasserzeicheninformationen verfügbar. Der Aktualisierungsvorgang nimmt mehrere Änderungen vor, deren Weitergabe an die Monitoring-Oberfläche von Dataflow einige Minuten dauern kann. Aktualisieren Sie die Monitoring-Oberfläche 5 Minuten nach der Aktualisierung Ihres Jobs.
Weitere Informationen finden Sie in der Apache Beam-Dokumentation unter Wasserzeichen und verspätete Daten.
Das Dashboard enthält die folgenden zwei Diagramme:
- Datenaktualität nach Phasen
- Datenaktualität
In der vorherigen Abbildung zeigt der markierte Bereich einen erheblichen Unterschied zwischen der Ereigniszeit und der Ausgabezeit im Wasserzeichen, was auf einen langsamen Vorgang hinweist.
Hohe Messwerte zur Datenaktualität (z. B. Messwerte, die darauf hinweisen, dass die Daten weniger aktuell sind) können folgende Ursachen haben:
- Leistungsengpässe: Wenn Ihre Pipeline eine Phase mit hoher Systemlatenz oder Logs aufweist, die auf hängende Transformationen hinweisen, kann die Pipeline Leistungsprobleme aufweisen, die die Datenaktualität erhöhen können. Befolgen Sie diese Richtlinien zur Fehlerbehebung bei langsamen Pipelines, um das Problem weiter zu untersuchen.
- Engpässe in der Datenquelle: Wenn Ihre Datenquellen wachsende Rückstände haben, können die Ereigniszeitstempel Ihrer Elemente vom Wasserzeichen abweichen, wenn sie auf die Verarbeitung warten. Große Rückstände werden häufig durch Leistungsengpässe oder Probleme mit Datenquellen verursacht, die am besten durch Monitoring der von Ihrer Pipeline verwendeten Quellen erkannt werden.
- Hinweis: Ungeordnete Quellen wie Pub/Sub können feste Wasserzeichen erzeugen, auch wenn sie mit einer hohen Rate ausgegeben werden. Diese Situation tritt auf, weil Elemente nicht in der Reihenfolge der Zeitstempel ausgegeben werden und das Wasserzeichen auf dem minimalen unverarbeiteten Zeitstempel basiert.
- Häufige Wiederholungsversuche: Wenn Fehler angezeigt werden, die darauf hinweisen, dass Elemente nicht verarbeitet werden können und noch einmal versucht werden, können ältere Zeitstempel aus wiederholten Elementen die Datenaktualität erhöhen. Die Liste der häufigen Dataflow-Fehler kann Ihnen bei der Fehlerbehebung helfen.
Systemlatenz (mit und ohne Streaming Engine)
Die Systemlatenz ist die aktuelle maximale Dauer in Sekunden, die ein Datenelement verarbeitet wurde oder auf die Verarbeitung wartet. Dieser Messwert gibt an, wie lange ein Element innerhalb einer Quelle in der Pipeline wartet. Die maximale Dauer wird nach der Verarbeitung angepasst. Weitere Hinweise:
- Bei mehreren Quellen und Senken ist die Systemlatenz die maximale Zeitspanne, die ein Element innerhalb einer Quelle wartet, bevor es in alle Senken geschrieben wird.
- Manchmal gibt eine Quelle keinen Wert für den Zeitraum an, für den ein Element innerhalb der Quelle wartet. Außerdem kann das Element keine Metadaten haben, um die Ereigniszeit zu definieren. In diesem Szenario wird die Systemlatenz ab dem Zeitpunkt berechnet, an dem die Pipeline das Element empfängt.
Das Dashboard enthält die folgenden zwei Diagramme:
- Systemlatenz nach Phasen
- Systemlatenz
Rückstand
Das Dashboard Rückstand enthält Informationen zu Elementen, die noch verarbeitet werden müssen. Das Dashboard enthält die folgenden zwei Diagramme:
- Rückstandssekunden (nur Streaming Engine)
- Rückstand in Byte (mit und ohne Streaming Engine)
Das Diagramm Rückstandsekunden zeigt eine Schätzung der Zeit in Sekunden, die benötigt wird, um den aktuellen Rückstand zu verarbeiten, wenn keine neuen Daten eintreffen und sich der Durchsatz nicht ändert. Die geschätzte Rückstandszeit wird sowohl aus dem Durchsatz als auch aus den Rückstandbyte aus der Eingabequelle berechnet, die noch verarbeitet werden müssen. Dieser Messwert wird vom Feature Streaming-Autoscaling verwendet, um zu bestimmen, wann hoch- oder herunterskaliert werden soll.
Das Diagramm Rückstandbyte zeigt die Menge der bekannten nicht verarbeiteten Eingaben für eine Phase in Byte an. Bei diesem Messwert werden die verbleibenden Byte, die von jeder Phase verbraucht werden, mit den vorgelagerten Phasen verglichen. Damit dieser Messwert genau die Berichte meldet, muss jede von der Pipeline aufgenommene Quelle korrekt konfiguriert sein. Integrierte Quellen wie Pub/Sub und BigQuery werden bereits standardmäßig unterstützt. Benutzerdefinierte Quellen erfordern jedoch eine zusätzliche Implementierung. Weitere Informationen finden Sie unter Autoscaling für benutzerdefinierte unbegrenzte Quellen.
Verarbeitung (nur Streaming Engine)
Wenn Sie eine Apache Beam-Pipeline im Dataflow-Dienst ausführen, werden Pipelineaufgaben auf Worker-VMs ausgeführt. Das Dashboard Verarbeitung enthält Informationen dazu, wie lange Aufgaben auf den Worker-VMs verarbeitet wurden. Das Dashboard enthält die folgenden zwei Diagramme:
- Heatmap der Nutzerverarbeitungslatenzen
- Nutzerverarbeitungslatenzen nach Phase
Die Heatmap zur Nutzerverarbeitungslatenz zeigt die maximalen Latenzen für Vorgänge über die Verteilungen des 50., 95. und 99. Perzentils. Mit der Heatmap können Sie feststellen, ob Longtail-Vorgänge eine hohe Gesamtsystemlatenz oder die Gesamtdatenaktualität negativ beeinträchtigen.
Um ein Upstream-Problem zu beheben, bevor es zu einem Problem wird, legen Sie eine Benachrichtigungsrichtlinie für hohe Latenzen im 50. Perzentil fest.
Im Diagramm Nutzerverarbeitungslatenzen nach Phase wird das 99. Perzentil für alle Aufgaben angezeigt, die Worker nach Phase verarbeiten. Verursacht Nutzercode einen Engpass, wird in diesem Diagramm angezeigt, welche Phase den Engpass enthält. Mit den folgenden Schritten können Sie Fehler in der Pipeline beheben:
Verwenden Sie das Diagramm, um eine Phase mit ungewöhnlich hoher Latenz zu finden.
Wählen Sie auf der Seite mit den Jobdetails auf dem Tab Ausführungsdetails für Grafikansicht die Option Phasenworkflow aus. Suchen Sie im Diagramm Phasenworkflow nach der Phase mit ungewöhnlich hoher Latenz.
Klicken Sie im Diagramm auf den Knoten für diese Phase, um die zugehörigen Nutzervorgänge zu ermitteln.
Für weitere Details rufen Sie Cloud Profiler auf und verwenden Sie Cloud Profiler, um Fehler im Stacktrace zum richtigen Zeitraum zu beheben. Suchen Sie nach den Nutzervorgängen, die Sie im vorherigen Schritt ermittelt haben.
Parallelität (nur Streaming Engine)
Das Diagramm Parallelverarbeitung zeigt die ungefähre Anzahl der Schlüssel an, die für die Datenverarbeitung in jeder Phase verwendet werden. Dataflow skaliert auf der Grundlage der Parallelität einer Pipeline.
Wenn Dataflow eine Pipeline ausführt, wird die Verarbeitung auf mehrere Compute Engine-VMs (VMs) verteilt, die auch als Worker bezeichnet werden. Der Dataflow-Dienst parallelisiert und verteilt die Verarbeitungslogik in Ihrer Pipeline automatisch an die Worker. Die Verarbeitung für einen bestimmten Schlüssel ist serialisiert, sodass die Gesamtzahl der Schlüssel für eine Phase die maximal verfügbare Parallelität in dieser Phase darstellt.
Parallelitätsmesswerte können nützlich sein, um heiße Schlüssel oder Engpässe für langsame oder hängende Pipelines zu ermitteln.
Persistenz (nur Streaming Engine)
Das Dashboard Persistenz bietet Informationen zur Rate, mit der nichtflüchtiger Speicher von einer bestimmten Pipelinephase in Byte pro Sekunde geschrieben und gelesen wird. Das Dashboard enthält die folgenden zwei Diagramme:
- Schreiben in Speicher
- Speicherlesevorgänge
Duplikate (nur Streaming Engine)
Das Diagramm Duplikate zeigt die Anzahl der Nachrichten, die von einer bestimmten Phase verarbeitet wurden und als Duplikate herausgefiltert wurden.
Dataflow unterstützt viele Quellen und Senken, die eine at least once-Zustellung garantieren. Der Nachteil der at least once-Zustellung ist, dass sie zu Duplikaten führen kann.
Dataflow garantiert die exactly once-Zustellung, d. h. Duplikate werden automatisch herausgefiltert.
Nachgelagerte Phasen werden aus der erneuten Verarbeitung derselben Elemente gespeichert, wodurch sichergestellt wird, dass der Status und die Ausgaben nicht betroffen sind.
Die Pipeline kann für Ressourcen und Leistung optimiert werden, indem die Anzahl der Duplikate in jeder Phase reduziert wird.
Timer (nur Streaming Engine)
Das Dashboard Timer enthält Informationen zur Anzahl der ausstehenden Timer und zur Anzahl der Timer, die bereits in einer bestimmten Pipelinephase verarbeitet wurden. Da Fenster auf Timer angewiesen sind, können Sie mit diesem Messwert den Fortschritt von Fenstern verfolgen.
Das Dashboard enthält die folgenden zwei Diagramme:
- Ausstehende Timer nach Phase
- Timer für die Verarbeitung nach Phase
Diese Diagramme zeigen die Rate, zu der Fenster zu einem bestimmten Zeitpunkt ausstehen oder verarbeitet werden. Das Diagramm Timer nach Phase gibt an, wie viele Fenster aufgrund von Engpässen verzögert werden. Das Diagramm Timer für die Verarbeitung nach Phase gibt an, wie viele Fenster derzeit Elemente erfassen.
In diesen Diagrammen werden alle Job-Timer angezeigt. Wenn Timer an anderer Stelle im Code verwendet werden, werden diese Timer ebenfalls in diesen Diagrammen angezeigt.
CPU-Auslastung
Die CPU-Auslastung ist die genutzte CPU-Kapazität, geteilt durch die CPU-Kapazität, die für die Verarbeitung verfügbar ist. Dieser Messwert pro Worker wird als Prozentsatz angezeigt. Das Dashboard enthält die folgenden vier Diagramme:
- CPU-Auslastung (Alle Worker)
- CPU-Auslastung (Stats)
- CPU-Auslastung (Obere 4)
- CPU-Auslastung (Untere 4)
Arbeitsspeicherauslastung
Die Speicherauslastung ist die geschätzte Speichermenge, die von den Workern in Byte pro Sekunde verwendet wird. Das Dashboard enthält die folgenden zwei Diagramme:
- Maximale Worker-Speicherauslastung (geschätzte Byte pro Sekunde)
- Speicherauslastung (geschätzte Byte pro Sekunde)
Das Diagramm Maximale Worker-Auslastung enthält Informationen zu den Workern, die zu jedem Zeitpunkt den meisten Arbeitsspeicher im Dataflow-Job verwenden. Wenn der Worker an verschiedenen Punkten während eines Jobs die maximale Größe des Arbeitsspeichers ändert, zeigt dieselbe Linie im Diagramm Daten für mehrere Worker an. Jeder Datenpunkt in der Linie zeigt Daten für den Worker mit der maximalen Speichermenge zu diesem Zeitpunkt an. Das Diagramm vergleicht den geschätzten Worker, der vom Worker verwendet wird, mit dem Arbeitsspeicherlimit in Byte.
Sie können dieses Diagramm verwenden, um Probleme mit unzureichendem Speicherplatz zu beheben. Abstürze ohne Worker-Speicher werden in diesem Diagramm nicht angezeigt.
Das Diagramm Speicherauslastung zeigt eine Schätzung des Arbeitsspeichers, der von allen Workern im Dataflow-Job verwendet wird, im Vergleich zum Arbeitsspeicherlimit in Byte.
Eingabe- und Ausgabemesswerte
Wenn Ihr Streaming-Dataflow-Job Datensätze mit Pub/Sub liest oder schreibt, werden Eingabemesswerte und Ausgabemesswerte angezeigt.
Alle Eingabemesswerte desselben Typs werden kombiniert und auch alle Ausgabemesswerte werden kombiniert. Beispielsweise werden alle Pub/Sub-Messwerte in einem Abschnitt gruppiert. Jeder Messwerttyp ist in einem separaten Abschnitt organisiert. Wählen Sie den Abschnitt auf der linken Seite aus, der die gewünschten Messwerte darstellt, um die angezeigten Messwerte zu ändern. In den folgenden Abbildungen sind alle verfügbaren Abschnitte aufgeführt.
Die folgenden beiden Diagramme werden sowohl im Bereich Eingabemesswerte als auch im Bereich Ausgabemesswerte angezeigt.
Anfragen pro Sekunde
„Anfragen pro Sekunde“ ist die Rate von API-Anfragen der Quelle oder Senke zum Lesen oder Schreiben von Daten im Zeitverlauf. Wenn diese Rate auf null sinkt oder erheblich für einen längeren Zeitraum relativ zum erwarteten Verhalten sinkt, kann die Pipeline bestimmte Vorgänge möglicherweise nicht ausführen. Außerdem liegen unter Umständen keine Daten zum Lesen vor. Überprüfen Sie in einem solchen Fall die Jobschritte mit einem hohen Systemwasserzeichen. Überprüfen Sie auch die Worker-Logs auf Fehler oder Hinweise auf eine langsame Verarbeitung.
Antwortfehler pro Sekunde nach Fehlertyp
„Antwortfehler pro Sekunde nach Fehlertyp“ ist die Rate fehlgeschlagener API-Anfragen von der Quelle oder Senke zum Lesen oder Schreiben von Daten im Zeitverlauf. Wenn solche Fehler häufig auftreten, verlangsamen diese API-Anfragen möglicherweise die Verarbeitung. Diese fehlgeschlagenen API-Anfragen müssen untersucht werden. Informationen zur Behebung dieser Probleme finden Sie in der allgemeinen Dokumentation zu E/A-Fehlercodes. Lesen Sie auch die Dokumentation der jeweiligen Fehlercodes, die von der Quelle oder Senke verwendet wird, z. B. die Pub/Sub-Fehlercodes.
