Verteilungsmesswerte konfigurieren

Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie mithilfe des Tools Google Cloud Console, die Logging API und die Google Cloud CLI Eine Gesamtübersicht über die logbasierten Messwerte finden Sie unter Übersicht über logbasierte Messwerte

Übersicht

Verteilungsmesswerte benötigen sowohl einen Filter zur Auswahl relevanter Logeinträge als auch einen Wertextrahierer, um den numerischen Wert für die Verteilung abzurufen. Dieser Wertextrahierer wird auch für benutzerdefinierte Labels verwendet.

Mithilfe eines Verteilungsmesswerts wird die statistische Verteilung der extrahierten Werte in Histogramm-Buckets aufgezeichnet. Die extrahierten Werte werden nicht einzeln aufgezeichnet, sondern ihre Verteilung über die konfigurierten Buckets wird zusammen mit der Anzahl, dem Mittelwert und der Summe der quadratischen Abweichungen der Werte aufgezeichnet. Sie können das Standardlayout von Histogramm-Buckets in Ihrer Verteilung verwenden oder die Grenzwerte für die Buckets anpassen, um die Werte ungefähr zu erfassen.

Weitere Informationen zum Anzeigen und Interpretieren von Verteilungsmesswerten finden Sie unter Verteilungsmesswerte:

Hinweise

  1. Wenn Sie logbasierte Messwerte verwenden möchten, benötigen Sie ein Google Cloud-Projekt mit Abrechnung aktiviert:

    1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.
    2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

      Go to project selector

    3. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

    4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

      Go to project selector

    5. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  2. Achten Sie darauf, dass Ihre Rolle für Identity and Access Management die Berechtigungen enthält, die für Folgendes erforderlich sind: Logbasierte Messwerte erstellen und anzeigen sowie Benachrichtigungsrichtlinien erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Berechtigungen für logbasierte Messwerte

Verteilungsmesswert erstellen

Der Messwert zählt die Logeinträge, die durch einen von Ihnen angegebenen Filter identifiziert werden. Sie können reguläre Ausdrücke verwenden Filter verwenden und wir empfehlen, einen Ressourcentyp anzugeben. Die Die Länge eines Filters darf 20.000 Zeichen nicht überschreiten.

Geben Sie keine vertraulichen Informationen in den Filter ein. Filter werden wie Dienstdaten behandelt.

Console

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen logbasierten Zählermesswert in der Google Cloud Console in Ihrem Google Cloud-Projekt:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logbasierte Messwerte auf:

    Zu Logbasierte Messwerte

    Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

  2. Klicken Sie auf Messwert erstellen. Der Bereich Logmesswert erstellen wird angezeigt.

  3. Legen Sie den Messwerttyp fest: Wählen Sie Verteilung aus.

  4. Legen Sie im Abschnitt Details die folgenden Felder fest:

    • Name des Logmesswerts: Wählen Sie einen Namen aus, der unter den Logbasierte Messwerte in Ihrem Google Cloud-Projekt erstellen. Für die Benennung gelten einige Einschränkungen. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Fehlerbehebung.
    • Beschreibung: Geben Sie eine Beschreibung für den Messwert ein.
    • Units (Einheiten): (optional) Für Verteilungsmesswerte können Sie optional Einheiten wie s, ms usw. eingeben. Weitere Informationen finden Sie beim Feld unit der Ressource MetricDescriptor.
  5. Definieren Sie den Messwertfilter im Abschnitt Filterauswahl.

    1. Legen Sie mit Logbereich auswählen fest, ob der Filter auf alle ausgerichtet werden soll Ihre Google Cloud-Projektlogs oder nur Logs aus einem bestimmten Bucket.

    2. Erstellen Sie einen Filter, der nur die Logeinträge erfasst, die Sie in Ihrem Messwert mit der Logging-Abfragesprache zählen möchten. Sie können auch reguläre Ausdrücke verwenden, um Filter des Messwerts zu erstellen.

    3. Feldname: Geben Sie das Feld des Logeintrags ein, das den Wert der Verteilung enthält. Bei der Eingabe werden Optionen zur Auswahl angezeigt. Beispiel:

       protoPayload.latency
      
    4. Regulärer Ausdruck (optional): Wenn Feldname immer einen numerischen Wert enthält, der in den Typ double konvertiert werden kann, können Sie lassen Sie dieses Feld leer. Geben Sie andernfalls einen regulären Ausdruck an, mit dem der numerische Verteilungswert aus dem Feldwert extrahiert wird.

      Beispiel: Angenommen, das Logeintragsfeld latency enthält eine Zahl gefolgt von ms für Millisekunden. Mit dem folgenden regulären Ausdruck wird die Zahl ohne die nachstehende Einheit ausgewählt:

      ([0-9.]+)
      

      Die Klammern kennzeichnen die Erfassungsgruppe für reguläre Ausdrücke, d. h. den zu extrahierenden Teil des übereinstimmenden Texts. Weitere Informationen finden Sie unter Reguläre Ausdrücke verwenden.

    • Erweitert (Histogramm-Buckets): (Optional) Durch Klicken auf Erweitert wird ein Abschnitt des Formulars geöffnet, in dem Sie benutzerdefinierte Bucket-Layouts angeben können. Wenn Sie keine Bucket-Layouts angeben, wird ein Standard-Bucket-Layout verwendet. Weitere Informationen finden Sie auf dieser Seite unter Histogramm-Buckets.
    1. Klicken Sie auf Logsvorschau, um zu sehen, welche Logeinträge Ihrem Filter entsprechen.
  6. (Optional) Fügen Sie im Abschnitt Labels ein Label hinzu. Eine Anleitung zum Erstellen von Labels finden Sie unter Label erstellen.

  7. Klicken Sie auf Messwert erstellen, um den Messwert zu erstellen.

gcloud

Um einen logbasierten Verteilungsmesswert zu erstellen, Erstellen Sie eine Datei, die eine Darstellung Ihrer Definition von LogMetric in JSON- oder YAML-Format. Lesen Sie dann mit dem folgenden Befehl Konfiguration aus Ihrer Datei:

gcloud logging metrics create metric_name --config-from-file FILENAME

Informationen zur Beschreibung der Histogramm-Buckets für eine Verteilung Siehe Histogramm-Buckets.

API

Verwenden Sie zum Erstellen eines Verteilungsmesswerts die Methode projects.metrics.create der Logging API. Sie können die Methode im APIs Explorer ausprobieren. Bereiten Sie die Argumente für die Methode so vor:

  1. Legen Sie für das Feld parent das Projekt oder den Bucket fest, in dem sich der Messwert befindet. noch zu erstellen:

    • Geben Sie für einen projektbezogenen logbasierten Messwert das Projekt an:
    projects/PROJECT_ID
    
    • Geben Sie für einen auf Bucket-bezogenen logbasierten Messwert den Bucket an:
    projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/bucket/BUCKET_ID
    
  2. Legen Sie den Anfragetext auf ein LogMetric-Objekt fest. Mitlesen bei eine Stichprobe für einen Verteilungsmesswert.

    {
      name:        "my-metric"
      description: "Description of my-metric."
      filter:      "resource.type=gce_instance AND log_id(\"syslog\")",
      valueExtractor: "REGEXP_EXTRACT(jsonPayload.latencyField, \"([0-9.]+)ms\")",
    
      labelExtractors: {
        "my-label-1":
          "REGEXP_EXTRACT(jsonPayload.someField, \"before ([[:word:]]+) after\")",
        "my-label-2":
          "EXTRACT(jsonPayload.anotherField, \"before ([0-9]+) after\")",
      },
      bucketOptions: { [SEE_BELOW] },
    
      metricDescriptor: {
          metricKind: DELTA,
          valueType: DISTRIBUTION,
          unit: "ms",
    
          labels: [
            {
              key: "my-label-1",
              valueType: STRING,
              description: "Description of string my-label-1.",
            },
            {
              key: "my-label-2",
              valueType: INT64,
              description: "Description of integer my-label-2.",
            }
          ]
      },
    }
    

Hinweise:

  • Für die Benennung gelten einige Einschränkungen. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Fehlerbehebung.

  • metricDescriptor: ein MetricDescriptor-Objekt. metricKind muss DELTA lauten. valueType muss DISTRIBUTION lauten.

Histogramm-Buckets

Verteilungsmesswerte beinhalten ein Histogramm, mit dem die Anzahl der Werte gezählt wird, die in bestimmte Bereiche (Buckets) fallen. Sie können bis zu 200 Buckets in einem Verteilungsmesswert verwenden.

Jeder Bucket hat zwei Grenzwerte, L und H, die den niedrigsten und den höchsten Wert der vom Bucket abgedeckten Werte definieren. Die Breite des Buckets ist H - L. Da es zwischen Buckets keine Lücken geben kann, ist der untere Grenzwert eines Buckets mit dem oberen Grenzwert des vorherigen Buckets identisch. Damit Grenzwerte nicht in mehr als einem Bucket enthalten sind, enthält ein Bucket seinen unteren Grenzwert, während sein oberer Grenzwert zum nächsten Bucket gehört.

Sie können alle Bucket-Layouts angeben, indem Sie die Grenzwerte zwischen einzelnen Buckets in aufsteigender Reihenfolge auflisten. Der erste Bucket ist der Unterlauf-Bucket. Damit werden unter dem ersten Grenzwert liegende Werte gezählt. Der letzte Bucket ist der Überlauf-Bucket zum Zählen der Werte, die größer oder gleich dem letzten Grenzwert sind. Mit den anderen Buckets werden Werte gezählt, die größer oder gleich ihrer Untergrenze und kleiner als ihre Obergrenze sind. Wenn n Grenzwerte vorhanden sind, gibt es n+1 Buckets. Neben dem Unterlauf- und dem Überlauf-Bucket gibt es n-1 endliche Buckets.

Sie können die Grenzwerte zwischen Histogramm-Buckets für Verteilungsmesswerte auf drei verschiedene Arten angeben: Sie geben entweder eine Formel für die Grenzwerte an oder listen die Grenzwerte auf:

  • Linear (offset, width, i): Jeder Bucket hat dieselbe Breite. Die Grenzwerte sind offset + width * i, wobei i = 0, 1, 2, …, N. Weitere Informationen zu linearen Buckets finden Sie in der API-Referenz.

  • Exponentiell (scale, growth_factor, i): Die Buckets werden bei höheren Werten breiter. Die Grenzwerte sind scale * growth_factori, wobei i = 0, 1, 2, …, N. Weitere Informationen zu exponentiellen Buckets finden Sie in der API-Referenz.

  • Explizit: Sie listen alle Grenzwerte für die Buckets im Array bounds auf. Der Bucket i hat diese Grenzwerte:

    Obere Grenze: bounds[i], wobei (0 <= i < N-1)
    Untere Grenze: bounds[i - 1], wobei (1 <= i < N)

    Weitere Informationen zu expliziten Buckets finden Sie in der API-Referenz.

Wie Sie Ihre Histogramm-Buckets festlegen, wird im folgenden Abschnitt erläutert.

Console

Das Untermenü Histogramm-Buckets wird geöffnet, wenn Sie einen Verteilungsmesswert erstellen und im Formular Messwert-Editor auf Mehr klicken. Nachfolgend sehen Sie das Unterformular für das Layout eines Buckets vom Typ Linear:

Histogramm-Buckets

Lineare Buckets: Füllen Sie das Histogramm-Bucket-Formular so aus:

  • Typ: Linear
  • Start value (Startwert) (a): Der untere Grenzwert des ersten endlichen Buckets. Dieser Wert wird in der API als Versatz bezeichnet.
  • Number of buckets (Anzahl der Buckets) (N): Die Anzahl der endlichen Buckets. Der Wert muss größer oder gleich 0 sein.
  • Bucket width (Bucket-Breite) (b): Die Differenz zwischen der Ober- und Untergrenze jedes endlichen Buckets. Der Wert muss größer als 0 sein.

Angenommen, der Startwert ist 5, es sind insgesamt vier Buckets vorhanden und diese haben eine Breite von 15. Dadurch ergeben sich die folgenden Bucket-Bereiche:

(-INF, 5), [5, 20), [20, 35), [35, 50), [50, 65), [65, +INF)

Explizite Buckets: Füllen Sie das Histogramm-Bucket-Formular wie folgt aus:

  • Typ: Explizit
  • Grenzwerte (b): Eine durch Kommas getrennte Liste der Grenzwerte der endlichen Buckets. Damit wird auch die Anzahl der Buckets und deren Breite bestimmt.

Beispiel: Die Liste der Grenzwerte lautet so:

0, 1, 2, 5, 10, 20

In diesem Fall sind fünf endliche Buckets mit folgenden Bereichen vorhanden:

(-INF, 0), [0, 1), [1, 2), [2,5), [5, 10), [10, 20), [20, +INF)

Exponentielle Buckets: Füllen Sie das Histogramm-Bucket-Formular so aus:

  • Type (Typ): Exponentiell
  • Number of buckets (Anzahl der Buckets) (N): Die Gesamtzahl der endlichen Buckets. Der Wert muss größer als 0 sein.

  • Linear scale (Lineare Skala) (a): Die lineare Skala für die Buckets. Der Wert muss größer als 0 sein.

  • Exponential growth factor (Faktor für exponentielles Wachstum) (b): Der Faktor für exponentielles Wachstum für die Buckets. Der Wert muss größer als 1 sein.

Beispiel: Wenn N = 4, a = 3 und b = 2, gelten die folgenden Bucket-Bereiche:

(-INF, 3), [3, 6), [6, 12), [12, 24), [24, 48), [48, +INF)

Weitere Informationen zu den Buckets finden Sie unter BucketOptions in der Cloud Monitoring API.

API

Das optionale Bucket-Layout wird über das Feld bucketOptions festgelegt in Das an projects.metrics.create bereitgestellte LogMetric-Objekt. Für die Objekt LogMetric fertigstellen, Weitere Informationen finden Sie unter Verteilungsmesswert erstellen auf dieser Seite. Die Zusätze für Bucket-Layouts sind unten dargestellt:

Lineare Buckets:

{ # LogMetric object
  ...
  bucketOptions: {
    linearBuckets: {
      numFiniteBuckets: 4,
      width: 15,
      offset: 5
    }
  },

Mit dem vorangegangenen Beispiel werden folgende Buckets erstellt:

(-INF, 5), [5, 20), [20, 35), [35, 50), [50, 65), [65, +INF)

Explizite Buckets: Die Grenzwerte werden individuell aufgelistet.

{ # LogMetric object
  ...
  bucketOptions: {
    explicitBuckets: {
      bounds: [0, 1, 2, 5, 10, 20 ]
    }
  },

Mit dem vorangegangenen Beispiel werden folgende Buckets erstellt:

(-INF, 0), [0, 1), [1, 2), [2, 5), [5, 10), [10, 20), [20, +INF)

Exponentielle Buckets: Die Grenzwerte sind scale * growthFactor ^ i, wobei i = 0, 1, 2, ..., numFiniteBuckets ist.

{ # LogMetric object
  ...
  bucketOptions: {
    exponentialBuckets: {
      numFiniteBuckets: 4,
      growthFactor: 2,
      scale: 3
    }
  },
  ...
}

Mit dem vorangegangenen Beispiel werden folgende Buckets erstellt:

(-INF, 3), [3, 6), [6, 12), [12, 24), [24, 48), [48, +INF)

Latenz für neue Messwerte

Ihr neuer Messwert wird unmittelbar in der Messwertliste der Loganzeige und in den relevanten Menüs von Monitoring angezeigt. Es kann jedoch bis zu einer Minute dauern, bis für den Messwert Daten für die entsprechenden Logeinträge erhoben werden.

Verteilungsmesswerte prüfen

So listen Sie die benutzerdefinierten logbasierten Messwerte in Ihrem Google Cloud-Projekt auf oder einen bestimmten Messwert in Ihrem Google Cloud-Projekt untersuchen, gehen Sie so vor:

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logbasierte Messwerte auf:

    Zu Logbasierte Messwerte

    Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

  2. Im Bereich Benutzerdefinierte Messwerte werden die benutzerdefinierten logbasierte Messwerte im aktuellen Google Cloud-Projekt:

  3. Um die Daten in einem logbasierten Messwert anzusehen, klicken Sie auf den Menü in der Messwertzeile aus und wählen Sie Im Metrics Explorer ansehen aus.

gcloud

So listen Sie die benutzerdefinierten logbasierten Messwerte in Ihrem Google Cloud-Projekt auf: verwenden Sie den folgenden Befehl:

gcloud logging metrics list

So rufen Sie einen benutzerdefinierten logbasierten Messwert in Ihrem Google Cloud-Projekt auf: verwenden Sie den folgenden Befehl:

gcloud logging metrics describe metric_name

Rufen Sie mit dem folgenden Befehl die Hilfe auf:

gcloud logging metrics --help

Sie können die Zeitachsendaten eines Messwerts nicht aus der Google Cloud CLI lesen.

API

Messwerte auflisten

Verwenden Sie zum Auflisten der benutzerdefinierten logbasierten Messwerte in einem Google Cloud-Projekt Die API-Methode projects.metrics.list. Geben Sie die Parameter der Methode so an:

  • parent: Der Ressourcenname des Google Cloud-Projekts: projects/PROJECT_ID
  • pageSize: Die maximale Anzahl der Ergebnisse.
  • pageToken: Ruft die nächste Seite mit Ergebnissen auf. Informationen zur Verwendung von Seitentoken finden Sie unter projects.metrics.list.

Messwertdefinitionen abrufen

Um einen einzelnen benutzerdefinierten logbasierten Messwert abzurufen, verwenden Sie die Methode projects.metrics.get-Objekts. Geben Sie die Parameter der Methode so an:

  • metricName: Der Ressourcenname des Messwerts:

    projects/PROJECT_ID/metrics/METRIC_ID
    

Messwertdaten lesen

Zum Lesen der Zeitachsendaten in einem logbasierten Messwert verwenden Sie projects.timeseries.list in der Cloud Monitoring API Weitere Informationen zu Zeitachsendaten finden Sie unter Zeitachsen lesen.

Um einen einzelnen benutzerdefinierten logbasierten Messwert zu lesen, füllen Sie das Feld Parameter mit diesem Messwerttyp und dieser ID:

logging.googleapis.com/user/METRIC_ID

Verteilungsmesswerte aktualisieren

Sie können einen benutzerdefinierten logbasierten Messwert bearbeiten, um seine Beschreibung, und die Namen der Felder, auf die im Messwert verwiesen wird. Sie können dem Messwert neue Labels hinzufügen und die regulären Ausdrücke ändern, mit denen Werte für den Messwert und dessen Labels extrahiert werden. Wenn Sie einen Bucket-bezogenen Messwert verwenden, Aktualisieren Sie den Bucket des Messwerts.

Sie können die Namen oder Typen von benutzerdefinierten logbasierten Messwerten oder deren Labels und Sie können vorhandene Labels in einem logbasierten Messwert nicht löschen.

So bearbeiten Sie einen logbasierten Messwert:

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logbasierte Messwerte auf:

    Zu Logbasierte Messwerte

    Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

  2. Klicken Sie im Drop-down-Menü auf Messwert bearbeiten Speisekarte für den logbasierten Messwert, den Sie ändern möchten.

  3. Ändern Sie nur die zulässigen Elemente des Messwerts.

  4. Klicken Sie auf Messwert aktualisieren.

gcloud

Mit der Google Cloud CLI die Beschreibung und den Filter eines Zählermesswerts ändern Abfrage und Bucket. Sie können einzelne oder alle Felder gleichzeitig aktualisieren.

gcloud logging update metric_name \
  --description="METRIC_DESCRIPTION" \
  --log-filter="FILTER" \
  --bucket-name=BUCKET_NAME

Wenn Sie den Bucket ändern, der mit einem Bucket-bezogenen Messwert verknüpft ist, gilt Folgendes: Messwertdaten, die vor der Änderung erhoben wurden, spiegeln nicht mehr die aktuelle Konfiguration. Die für den vorherigen Bucket erfassten Messwertdaten wird nicht entfernt.

Um Verteilungsmesswerte oder andere Felder für Zählermesswerte zu aktualisieren, mit Ausnahme des metric_name, erstelle eine Datei, die die überarbeitete Spezifikation von Ihr LogMetric im JSON- oder YAML-Format. Aktualisieren Sie dann die durch Aufrufen des Befehls update mit dem Feld „--config-from-file“ Ersetzen Sie FILENAME durch den Namen Ihrer JSON- oder YAML-Datei:

gcloud logging update metric_name --config-from-file FILENAME

Rufen Sie mit folgendem Befehl weitere Details ab:

gcloud logging metrics update --help

API

Verwenden Sie zum Bearbeiten eines logbasierten Messwerts die Methode Methode projects.metrics.update in der API verwenden. Legen Sie die Felder so fest:

  • metricName: Der vollständige Ressourcenname des Messwerts:

    projects/PROJECT_ID/metrics/METRIC_ID
    

    Beispiel:

    projects/my-gcp-project/metrics/my-error-metric
    
  • Der Anfragetext muss ein LogMetric-Objekt enthalten, das abgesehen von den gewünschten Änderungen und Ergänzungen genau dem vorhandenen Messwert entspricht.

Verteilungsmesswerte löschen

So löschen Sie einen benutzerdefinierten logbasierten Messwert:

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Logbasierte Messwerte auf:

    Zu Logbasierte Messwerte

    Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

  2. Wählen Sie den zu löschenden Messwert aus und klicken Sie auf Löschen.

    Alternativ können Sie im Menü Messwert löschen Speisekarte des logbasierten Messwerts, den Sie löschen möchten.

gcloud

Verwenden Sie den folgenden Befehl, um einen benutzerdefinierten logbasierten Messwert zu löschen im aktuellen Google Cloud-Projekt:

gcloud logging metrics delete metric_name

For more details, use the following command:

gcloud logging metrics delete --help

API

Um einen benutzerdefinierten logbasierten Messwert zu löschen, verwenden Sie den Methode projects.metrics.delete in der API.

Außerdem wird auf der Seite Logbasierter Messwert der Google Cloud Console der Wert Im Bereich Benutzerdefinierte Messwerte der Oberfläche für logbasierte Messwerte finden Sie mehr Funktionen zur Verwaltung der benutzerdefinierten Messwerte auf Ihrer Google Cloud-Projekt Weitere Informationen finden Sie im Bereich "Benutzerdefinierte Messwerte".