Usa la dashboard di Cloud Monitoring

In questa pagina viene descritto come utilizzare la dashboard di Cloud Monitoring per visualizzare le metriche disponibili, creare una dashboard personalizzata e impostare gli avvisi.

Visualizzare le metriche di Firestore

Per visualizzare le diverse metriche di Firestore e creare grafici, utilizza Esplora metriche all'interno di Cloud Monitoring nella console Google Cloud. Per saperne di più sulla creazione di grafici, consulta Creare grafici con Esplora metriche.

Configurare una dashboard di Cloud Monitoring

In Cloud Monitoring, le dashboard personalizzate ti consentono di visualizzare le informazioni pertinenti in modo organizzato. Ad esempio, potresti creare una dashboard per visualizzare le metriche sul rendimento e i criteri di avviso per il tuo progetto nell'ambiente di produzione.

Per ulteriori informazioni sulla configurazione di una dashboard personalizzata, vedi Gestire le dashboard personalizzate e Aggiungere widget.

Monitora i tassi di errore

Puoi creare una dashboard di monitoraggio per monitorare le percentuali di errore e garantire la disponibilità del tuo database. La disponibilità si riferisce alla frequenza con cui il database risponde entro un periodo di tempo previsto con un codice di stato positivo. L'SLA di Firestore definisce i dettagli specifici di ciò che viene classificato come richiesta valida.

La percentuale di errori viene determinata dividendo il numero di richieste che hanno generato una risposta di errore per il numero totale di richieste inviate.

Un esempio di dashboard per il calcolo delle percentuali di errore può essere creato calcolando il rapporto A/B per api/request_count delle richieste valide con codici di errore 4xx o 5xx rispetto al api/request_count di tutte le richieste valide.

 Informazioni sulla disponibilità con il tasso di errore
Figura 1. Comprendi la disponibilità con la percentuale di errore.

Nella figura 1, puoi vedere come visualizzare il rapporto del tasso di errore utilizzando le metriche api/request_count in Esplora metriche.

Crea un criterio di avviso

Cloud Monitoring consente di creare avvisi che ti avvisano quando si verifica una modifica in una condizione di metrica. Puoi utilizzare questi avvisi per ricevere notifiche su potenziali problemi prima che abbiano impatto sui tuoi utenti.

Per saperne di più sulla creazione di avvisi, consulta Creare criteri di avviso con soglia della metrica.

Considera l'esempio seguente in cui viene creato un criterio di avviso sulla latenza. Il criterio di avviso controlla la latenza p99 in una finestra temporale continua di 5 minuti. Se la latenza p99 rimane superiore a 250 ms per 5 minuti, viene attivato l'avviso.

Console

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Monitoraggio e poi seleziona  Avvisi.

    Vai a Monitoring

  2. Seleziona Crea criterio.

  3. Seleziona la metrica Latenze di richiesta dalla risorsa API consumata.

  4. Aggiungi un filtro di servizio per firestore.googleapis.com per i database Firestore Native.

    Seleziona la metrica api/request_latencies per creare l'attivatore.
  5. Fai clic su Avanti per configurare l'attivatore.

  6. Seleziona Tipi di condizione come Soglia.

    Una condizione di soglia è impostata su un valore di soglia di 250 ms. Viene attivato un avviso quando il valore di latenza p99 rimane invariato per l'intero periodo della finestra temporale continua (5 min).

    Aggiungi la soglia per la metrica.
  7. Imposta il Valore soglia su 250.

  8. Fai clic su Avanti per configurare le notifiche.

  9. Imposta il nome del criterio di avviso e fai clic su Avanti.

  10. Rivedi le configurazioni degli avvisi e fai clic su Crea criterio.

MQL

Puoi implementare lo stesso criterio di avviso di latenza utilizzando una query Monitoring Query Language (MQL). Per altri esempi di utilizzo di MQL, consulta Query MQL di esempio.

      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'