Cloud Monitoring raccoglie metriche, eventi e metadati dai Google Cloud prodotti. Con Cloud Monitoring puoi anche configurare dashboard e avvisi personalizzati sull'utilizzo.
Questo documento illustra come utilizzare le metriche, conoscere la dashboard delle metriche personalizzate e impostare gli avvisi.
Risorse monitorate
Una risorsa monitorata in Cloud Monitoring rappresenta un'entità logica o fisica, ad esempio una macchina virtuale, un database o un'applicazione. Le risorse monitorate contengono un insieme unico di metriche che possono essere esplorate, registrate tramite una dashboard o utilizzate per creare avvisi. Ogni risorsa ha anche un insieme di etichette, che sono coppie chiave-valore che contengono informazioni aggiuntive sulla risorsa. Le etichette delle risorse sono disponibili per tutte le metriche associate alla risorsa.
Utilizzando l'API Cloud Monitoring, le prestazioni di Firestore in modalità Datastore vengono monitorate con le seguenti risorse:
| Risorse | Descrizione | Modalità database supportata |
firestore.googleapis.com/Database (consigliata) | Tipo di risorsa monitorata che fornisce suddivisioni per project,
location* e database_id . L'etichetta database_id sarà (default) per i database creati senza un nome specifico. | Tutte le metriche supportate per entrambe le modalità,
ad eccezione delle seguenti metriche non supportate per Firestore in
modalità Datastore:
|
datastore_request | Tipo di risorsa monitorata per i progetti Datastore e non fornisce un'analisi dettagliata per i database. |
Metriche
Firestore è disponibile in due diverse modalità, Firestore Native e Firestore in modalità Datastore. Per un confronto delle funzionalità tra queste due modalità, consulta Scegliere tra le modalità di database.
Per un elenco completo delle metriche per Firestore in modalità Datastore, consulta Metriche di Firestore in Datastore.
Metriche di runtime del servizio
Le metriche serviceruntime
forniscono una panoramica generale del traffico di un progetto. Queste metriche sono disponibili per la maggior parte delle Google Cloud API. Il
consumed_api
tipo di risorsa monitorata contiene queste metriche comuni. Queste metriche vengono campionate ogni 30 minuti, con un conseguente appiattimento dei dati.
Un'etichetta risorsa importante per le metriche serviceruntime è method. Questa etichetta rappresenta il metodo RPC sottostante chiamato. Il metodo SDK chiamato potrebbe non avere necessariamente lo stesso nome del metodo RPC sottostante. Il motivo è che
l'SDK fornisce un'astrazione dell'API di alto livello. Tuttavia, quando cerchi di comprendere in che modo la tua applicazione interagisce con Firestore, è importante comprendere le metriche in base al nome del metodo RPC.
Se vuoi sapere qual è il metodo RPC sottostante per un determinato metodo SDK, consulta la documentazione dell'API.
api/request_count
Questa metrica fornisce il conteggio delle richieste completate, per protocollo(protocollo di richiesta, ad esempio http, gRPC e così via), codice di risposta (codice di risposta HTTP), response_code_class (classe del codice di risposta, ad esempio 2xx, 4xx e così via) e grpc_status_code (codice di risposta gRPC numerico). Utilizza questa metrica per osservare la richiesta API complessiva e calcolare la percentuale di errori.
Nella figura 1 sono visibili le richieste che restituiscono un codice 2xx raggruppate per servizio e metodo. I codici 2xx sono codici di stato HTTP che indicano che la richiesta è andata a buon fine.
Nella figura 2 sono visibili i commit raggruppati per response_code. In questo esempio, vediamo solo risposte HTTP 200, il che implica che il database è integro.
Utilizza le seguenti metriche di runtime del servizio per monitorare il database.
api/request_count nel tipo di risorsa datastore_request
La metrica api/request_count è disponibile anche nel tipo di risorsa datastore_request con suddivisioni api_method e response_code. Utilizza questa metrica
invece per sfruttare il periodo di campionamento più granulare, che consente di rilevare
i picchi.
api/request_latencies
La metrica api/request_latencies fornisce le distribuzioni delle latenze per tutte le richieste completate.
Firestore registra le metriche del componente Firestore Service. Le metriche sulla latenza includono il momento in cui Firestore riceve la richiesta e il momento in cui termina l'invio della risposta, incluse le interazioni con il livello di archiviazione. Per questo motivo, la latenza di andata e ritorno (RTT) tra il client e il servizio Firestore non è inclusa in queste metriche.
api/request_sizes e api/response_sizes
Le metriche api/request_sizes e api/response_sizes forniscono rispettivamente informazioni sulle dimensioni del payload (in byte). Questi possono essere utili per comprendere i carichi di lavoro di scrittura che inviano grandi quantità di dati o query troppo ampie e restituiscono payload di grandi dimensioni.
Nella figura 5 è visibile una mappa di calore delle dimensioni delle risposte per il metodo RunQuery.
Possiamo vedere che le dimensioni sono costanti, con una media di 50 byte e in generale tra 10 e 100 byte. Tieni presente che le dimensioni del payload vengono sempre misurate in byte non compressi, esclusi gli overhead di controllo della trasmissione.
Metriche relative alle operazioni sulle entità
Queste metriche forniscono distribuzioni in byte delle dimensioni del payload per le letture (lookup e query) e le scritture in un database Firestore. I valori rappresentano
la dimensione totale del payload. Ad esempio, tutti i risultati restituiti da una query.
Queste metriche sono simili a quelle di api/request_sizes e api/response_sizes,
con la differenza principale che le metriche relative alle operazioni sulle entità forniscono un sampling più
granulare, ma con suddivisioni meno granulari.
Ad esempio, le metriche relative alle operazioni sulle entità utilizzano la risorsa monitorata datastore_request, pertanto non è prevista una suddivisione per servizio o metodo.
entity/read_sizes: distribuzione delle dimensioni delle entità lette, raggruppate per tipo.entity/write_sizes: distribuzione delle dimensioni delle entità scritte, raggruppate per operazioni.
Metriche dell'indice
Le frequenze di scrittura dell'indice possono essere messe a confronto con la metrica document/write_ops_count per comprendere il rapporto di fanout dell'indice.
index/write_count: conteggio delle scritture dell'indice.
Nella figura 7 puoi vedere come la frequenza di scrittura dell'indice può essere confrontata con la frequenza di scrittura del documento. In questo esempio, per ogni scrittura di un documento vengono eseguite circa 6 scritture dell'indice, che è una frequenza di fanout dell'indice relativamente ridotta.
Metriche TTL
Le metriche TTL sono disponibili sia per Firestore Native sia per i database Firestore in modalità Datastore. Utilizza queste metriche per monitorare l'effetto delle norme sul TTL applicate.
entity/ttl_deletion_count: conteggio totale delle entità eliminate dai servizi TTL.entity/ttl_expiration_to_deletion_delays: tempo trascorso tra la scadenza di un'entità con un TTL e il momento in cui è stata effettivamente eliminata.Se noti che i ritardi nell'eliminazione del TTL superano le 24 ore, contatta l'assistenza.
Passaggi successivi
- Scopri come utilizzare la dashboard di Cloud Monitoring per visualizzare le metriche.