Cloud Monitoring ダッシュボードを使用する

このページでは、Cloud Monitoring ダッシュボードを使用して、利用可能な指標の表示、カスタムダッシュボードの作成、アラートの設定を行う方法について説明します。

Datastore モードの Firestore の指標を表示する

Datastore モードの Firestore のさまざまな指標を表示し、グラフを作成するには、Google Cloud コンソールの Cloud Monitoring 内で Metrics Explorer を使用します。グラフの作成の詳細については、Metrics Explorer でグラフを作成するをご覧ください。

Cloud Monitoring ダッシュボードを設定する

Cloud Monitoring では、カスタムダッシュボードを使用して、自分に関連する情報を体系的に表示できます。たとえば、本番環境でプロジェクトのパフォーマンス指標とアラートポリシーを表示するダッシュボードを作成できます。

カスタムダッシュボードの設定の詳細については、カスタムダッシュボードを管理するとダッシュボードウィジェットを追加するをご覧ください。

エラー率をモニタリングする

モニタリングダッシュボードを作成して、エラー率をモニタリングし、データベースの可用性を確保できます。可用性とは、データベースが予想される時間枠内で、正常なステータスコードで応答する率を指します。Datastore モードの Firestore の SLA では、有効なリクエストとして分類される情報の詳細を定義します。

エラー率は、エラーレスポンスとなったリクエストの数を、送信されたリクエストの合計数で割ることによって求められます。

エラー率を計算するダッシュボードの例は、4xx または 5xx のエラーコードを持つ有効なリクエストの api/request_count と、すべての有効なリクエストの api/request_count の A/B 比率を計算することで作成できます。

エラー率で可用性を理解する — **図 1.** エラー率で可用性を理解します。

図 1 に、Metrics Explorer の api/request_count 指標を使用してエラー率の比率を可視化する方法を示します。

アラートポリシーを作成する

Cloud Monitoring では、指標条件が変化したときに通知されるアラートを作成できます。これらのアラートを使用すると、ユーザーに影響を与える前に潜在的な問題について通知できます。

アラートの作成の詳細については、指標しきい値アラートポリシーの作成をご覧ください。

レイテンシアラートポリシーを作成する次の例について考えてみます。アラートポリシーは、5 分間のローリングウィンドウで p99 レイテンシをチェックします。p99 レイテンシが 5 分間で 250 ミリ秒を超えた場合、アラートがトリガーされます。

コンソール

Google Cloud コンソールで、モニタリングページに移動して、 アラートを選択します。

[モニタリング] に移動
[ポリシーを作成] を選択します。
[消費した API] リソースから [リクエストのレイテンシ] 指標を選択します。
datastore.googleapis.com のサービスフィルタを追加します。api/request_latencies 指標は 5 分間のローリングウィンドウでモニタリングされます。

図 2. トリガーを作成する api/request_latencies 指標を選択します。
[次へ] をクリックしてトリガーを構成します。
[Condition Types] で [Threshold] を選択します。

しきい値条件は、250 ミリ秒のしきい値に設定されます。p99 レイテンシ値がローリングウィンドウ全体（5 分）にわたって維持されると、アラートがトリガーされます。

図 3. 指標のしきい値を追加します。
[しきい値] を [250] に設定します。
[次へ] をクリックして通知を構成します。
アラートポリシー名を設定し、[次へ] をクリックします。
アラート構成を確認して [ポリシーを作成] をクリックします。

MQL

Monitoring Query Language（MQL）クエリを使用して、同じレイテンシのアラートポリシーを実装できます。MQL の使用例については、MQL クエリのサンプルをご覧ください。

      fetch consumed_api
      | metric 'serviceruntime.googleapis.com/api/request_latencies'
      | filter (resource.service == 'firestore.googleapis.com')
      | group_by 5m,
          [value_request_latencies_percentile:
            percentile(value.request_latencies, 99)]
      | every 5m
      | condition val() > 0.25 's'