Use o painel de controlo do Cloud Monitoring

Esta página descreve como usar o painel de controlo do Cloud Monitoring para ver as métricas disponíveis, criar um painel de controlo personalizado e definir alertas.

Veja as métricas do Firestore no modo Datastore

Para ver as diferentes métricas do Firestore no modo Datastore e criar gráficos, use o explorador de métricas no Cloud Monitoring na Google Cloud consola. Para mais informações sobre como criar gráficos, consulte o artigo Crie gráficos com o explorador de métricas.

Configure um painel de controlo do Cloud Monitoring

No Cloud Monitoring, os painéis de controlo personalizados permitem-lhe apresentar informações relevantes para si de forma organizada. Por exemplo, pode criar um painel de controlo para apresentar as métricas de desempenho e as políticas de alerta do seu projeto no ambiente de produção.

Para mais informações sobre como configurar um painel de controlo personalizado, consulte os artigos Faça a gestão do painel de controlo personalizado e Adicione widgets do painel de controlo.

Monitorize as taxas de erro

Pode criar um painel de controlo de monitorização para monitorizar as taxas de erro e garantir a disponibilidade da sua base de dados. A disponibilidade refere-se à taxa à qual a sua base de dados responde dentro de um prazo esperado com um código de estado bem-sucedido. O SLA do Firestore no modo Datastore define os detalhes específicos do que é classificado como um pedido válido.

A taxa de erros é determinada dividindo o número de pedidos que resultaram numa resposta de erro pelo número total de pedidos enviados.

Pode criar um painel de controlo de exemplo para calcular as taxas de erro calculando a relação A/B de api/request_count de pedidos válidos com códigos de erro 4xx ou 5xx em contraste com api/request_count de todos os pedidos válidos.

 Compreenda a disponibilidade com a taxa de erro
Figura 1. Compreenda a disponibilidade com a taxa de erro.

Na figura 1, pode ver como visualizar a relação da taxa de erros através das métricas api/request_count no Explorador de métricas.

Crie uma política de alerta

O Cloud Monitoring permite-lhe criar alertas para receber uma notificação quando ocorre uma alteração numa condição de métrica. Pode usar estes alertas para receber notificações de potenciais problemas antes que afetem os seus utilizadores.

Para mais informações sobre a criação de alertas, consulte o artigo Crie políticas de alerta de limite de métricas.

Considere o seguinte exemplo em que criamos uma política de alerta de latência. A política de alerta verifica a latência do percentil 99 numa janela contínua de 5 minutos. Se a latência do percentil 99 permanecer superior a 250 ms durante 5 minutos, o alerta é acionado.

Consola

  1. Na Google Cloud consola, aceda à página Monitorização e, de seguida, selecione  Alertas.

    Aceder a Monitorização

  2. Selecione Criar política.

  3. Selecione a métrica Latências de pedidos no recurso API consumida.

  4. Adicione um filtro de serviço para datastore.googleapis.com. A métrica api/request_latencies é monitorizada durante a janela contínua de 5 minutos.

    Selecione a métrica api/request_latencies para criar o acionador.
    Figura 2. Selecione a métrica api/request_latencies para criar o acionador.
  5. Clique em Seguinte para configurar o acionador.

  6. Selecione os Tipos de condições como Limite.

    Uma condição de limite é definida para um valor limite de 250 ms. É acionado um alerta quando o valor de latência p99 permanece o mesmo durante todo o período da janela contínua (5 minutos).

    Adicione o limite para a métrica.
    Figura 3. Adicione o limite para a métrica.
  7. Defina o Valor limite como 250.

  8. Clique em Seguinte para configurar as notificações.

  9. Defina o nome da política de alertas e clique em Seguinte.

  10. Reveja as configurações de alertas e clique em Criar política.

MQL

Pode implementar a mesma política de alerta de latência através de uma consulta da linguagem de consultas de monitorização (MQL). Para ver mais exemplos de utilização da MQL, consulte o artigo Consultas MQL de exemplo.

      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'