Cloud Monitoring-Dashboard verwenden

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie im Cloud Monitoring-Dashboard die verfügbaren Messwerte aufrufen, ein benutzerdefiniertes Dashboard erstellen und Benachrichtigungen festlegen.

Firestore-Messwerte ansehen

Wenn Sie die verschiedenen Firestore-Messwerte aufrufen und Diagramme erstellen möchten, verwenden Sie den Metrics Explorer in Cloud Monitoring in der Google Cloud Console. Weitere Informationen zum Erstellen von Diagrammen finden Sie unter Diagramme mit dem Metrics Explorer erstellen.

Cloud Monitoring-Dashboard einrichten

In Cloud Monitoring können Sie mit benutzerdefinierten Dashboards Informationen, die für Sie relevant sind, auf strukturierte Weise anzeigen lassen. Sie können beispielsweise ein Dashboard erstellen, um die Leistungsmesswerte und Benachrichtigungsrichtlinien für Ihr Projekt in Ihrer Produktionsumgebung anzuzeigen.

Weitere Informationen zum Einrichten eines benutzerdefinierten Dashboards finden Sie unter Benutzerdefiniertes Dashboard verwalten und Dashboard-Widgets hinzufügen.

Fehlerraten überwachen

Sie können ein Monitoring-Dashboard erstellen, um Fehlerraten zu überwachen und die Verfügbarkeit Ihrer Datenbank zu gewährleisten. Die Verfügbarkeit bezieht sich auf die Häufigkeit, mit der Ihre Datenbank innerhalb eines erwarteten Zeitraums mit einem erfolgreichen Statuscode antwortet. Im Firestore-SLA wird genau definiert, was als gültige Anfrage eingestuft wird.

Die Fehlerrate wird ermittelt, indem die Anzahl der Anfragen, die zu einer Fehlerantwort geführt haben, durch die Gesamtzahl der gesendeten Anfragen geteilt wird.

Sie können ein Beispiel-Dashboard zur Berechnung von Fehlerraten erstellen, indem Sie das A/B-Verhältnis für api/request_count gültige Anfragen mit 4xx- oder 5xx-Fehlercodes berechnen, die den api/request_count aller gültigen Anfragen gegenübergestellt wurden.

Verfügbarkeit anhand der Fehlerrate nachvollziehen
Abbildung 1. Machen Sie sich ein Bild von der Verfügbarkeit mithilfe der Fehlerrate.

In Abbildung 1 sehen Sie, wie Sie das Verhältnis der Fehlerrate mithilfe des Messwerts api/request_count im Metrics Explorer visualisieren.

Benachrichtigungsrichtlinie erstellen

Mit Cloud Monitoring können Sie Benachrichtigungen erstellen, um informiert zu werden, wenn sich eine Messwertbedingung ändert. Sie können diese Benachrichtigungen verwenden, um über potenzielle Probleme informiert zu werden, bevor sie sich auf Ihre Nutzer auswirken.

Weitere Informationen zum Erstellen von Benachrichtigungen finden Sie unter Benachrichtigungsrichtlinien mit Messwertschwellen erstellen.

Im folgenden Beispiel wird eine Richtlinie für Latenzwarnungen erstellt. Die Benachrichtigungsrichtlinie prüft die P99-Latenz über ein rollierendes Zeitfenster von 5 Minuten. Wenn die p99-Latenz fünf Minuten lang über 250 ms liegt, wird die Benachrichtigung ausgelöst.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Monitoring auf und wählen Sie  Benachrichtigungen.

    Zu Monitoring

  2. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

  3. Wählen Sie den Messwert Anfragelatenz aus der Ressource Consumed API aus.

  4. Fügen Sie einen Dienstfilter für firestore.googleapis.com für native Firestore-Datenbanken hinzu.

    Wählen Sie den Messwert „api/request_latencies“ aus, um einen Trigger zu erstellen.

  5. Klicken Sie auf Weiter, um den Trigger zu konfigurieren.

  6. Wählen Sie unter Bedingungstypen die Option Schwellenwert aus.

    Eine Grenzwertbedingung ist auf einen Grenzwert von 250 ms festgelegt. Eine Benachrichtigung wird ausgelöst, wenn der Wert der p99-Latenz während des gesamten rollierenden Zeitfensters (5 Minuten) gleich bleibt.

    Fügen Sie den Schwellenwert für den Messwert hinzu.

  7. Legen Sie den Grenzwert auf 250 fest.

  8. Klicken Sie auf Weiter, um Benachrichtigungen zu konfigurieren.

  9. Legen Sie den Namen der Benachrichtigungsrichtlinie fest und klicken Sie auf Weiter.

  10. Prüfen Sie die Benachrichtigungskonfigurationen und klicken Sie auf Richtlinie erstellen.

MQL

Sie können dieselbe Richtlinie für Latenzwarnungen auch mit einer Monitoring Query Language (MQL)-Abfrage implementieren. Weitere Beispiele für die Verwendung von MQL finden Sie unter Beispiel-MQL-Abfragen.

      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'