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为配额指标绘制图表并进行监控

本文档介绍了如何创建提醒政策和图表来监控 Google Cloud 分配给您的配额，并提供了几个示例。Google Cloud 设定了各种配额，您可以利用这些配额来跟踪和限制项目或组织使用的资源。有关配额的常规信息，包括有关分配配额和速率配额的信息，请参阅使用配额。

准备工作

本文档假定您熟悉时间序列数据及其操纵。以下资源提供了更多信息：

如需了解如何使用时间序列数据，请参阅过滤和聚合。
如需了解采样平均值、增量和累计等术语的定义，请参阅指标种类。
如需详细了解用于组合时间序列的函数，请参阅 Aligner 和 Reducer。

配额管理

Cloud Monitoring 以两种方式管理配额：

使用方配额：对于此类配额，受监控的资源为 consumer_quota。此资源的指标是 serviceruntime 指标的一部分。

本页面上的大多数示例为使用方配额示例。
特定于资源的配额：某些服务提供受监控的资源，这些资源具有针对配额的特定于资源的指标。这些指标类型分为三组，并遵循命名格式：
- service/quota/quota-type/exceeded
- service/quota/quota-type/limit
- service/quota/quota-type/usage
例如，Compute Engine 具有 compute.googleapis.com/VpcNetwork 资源。与此资源关联的配额相关指标是 compute 指标的 compute.googleapis.com/quota 子集。有三种指标类型与“每个 VPC 网络的实例数量”配额相关：
- quota/instances_per_vpc_network/exceeded
- quota/instances_per_vpc_network/limit
- quota/instances_per_vpc_network/usage

确定配额指标和限制名称

关于配额消耗的原始数据（特别是使用方配额）可包含许多不同配额的信息。如需提取特定配额的信息以用于图表或提醒政策，您需要确定该部分配额数据。

根据来源的不同，配额数据可能包含可用于隔离所需信息的标签。这些标签包括：

配额指标：配额指标是一种配额类型的标识符，不是指标列表中所述的指标类型。例如，所有使用方配额数据都写为 serviceruntime.googleapis.com 指标类型，例如 quota/allocation/usage。此指标类型具有 quota_metric 标签，可用于过滤特定配额，例如分配使用情况数据。
限制名称：限制名称标识特定类型配额的限制。一个配额可以关联多项限制。例如，读取调用的配额可能限制为每分钟 100 次，每天的上限为 1000，并且有两个限制名称：readsPerMinute 和 readsPerDay。对于此值，配额相关指标类型可能有一个 limit_name 字段。

所有 serviceruntime.googleapis.com/quota 指标类型都提供 quota_metric 标签，但只有部分标签包含 limit_name 标签。配额的特定于资源的指标类型包含 limit_name 标签。

并非所有 Google Cloud 服务都支持配额指标。如需确定服务是否支持配额指标并确定配额专用标签的值，您可以按照以下步骤操作：

在 Google Cloud 控制台中，前往配额和系统限制页面：
转到配额和系统限制

如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为 IAM 和管理的结果。
点击 查看列，然后将以下列添加到配额显示中：
- 指标：此列显示 quota_metric 标签的值。
- 限制名称：此列显示 limit_name 标签的值。
- 受监控的资源：填充后，配额使用列出的受监控资源。如果为空，则配额的受监控资源为 consumer_quota。
找到相关配额。

例如，Compute Engine API 子网配额将指标列为 compute.googleapis.com/subnetworks，限制名称列为 SUBNETWORKS-per-project，并且未列出受监控资源。因此，此配额的受监控资源为 consumer_quota。

示例：查看特定使用方配额指标的使用情况

目标是创建一个图表，其中按区域显示 Compute Engine 的总磁盘存储配额。此使用方配额示例检索 quota/allocation/usage 数据，然后过滤数据，以显示特定配额指标的分配使用情况：

在 Google Cloud 控制台中，选择 Cloud Monitoring，然后选择 Metrics Explorer。
选择配置标签页。
在工具栏中，选择 1 个月将时间范围设为 1 个月。
展开折线图菜单，然后选择堆叠条形图。
配置 Metrics Explorer 以显示分配配额用量：
1. 点击选择指标，然后在allocation 过滤栏。
2. 为该资源选择使用者配额。
3. 为指标类别选择配额。
4. 为指标选择分配配额使用量，然后点击应用。
该图表将分配配额用量显示为六周的条形图。通过查看图例，您可以看到该图表显示多项服务的配额用量。

如果您使用 Cloud Monitoring API，则等效过滤条件值如下：
```
metric.type="serviceruntime.googleapis.com/quota/allocation/usage" resource.type="consumer_quota"
```
您可以通过展开资源类型菜单，然后选择直接过滤模式来查看此过滤条件值。
如需将图表限制为 Compute Engine 服务，请添加过滤条件 service = compute.googleapis.com：

如果您使用 Cloud Monitoring API，则等效过滤条件值如下：
```
metric.type="serviceruntime.googleapis.com/quota/allocation/usage" resource.type="consumer_quota" resource.label.service="compute.googleapis.com"
```
该图表现在显示为 Compute Engine 配额分配的配额用量的时间序列。图例会显示每个显示的时间序列的 quota_metric 标签值。此值用于标识特定配额。例如，compute.googleapis.com/disks_total_storage 标识 Compute Engine 的总磁盘存储配额的时间序列。

图表仅针对已记录用量的配额显示配额用量。例如，如果项目没有任何 Compute Engine 资源，那么过滤 compute.googleapis.com 服务会生成没有数据的图表。
如需创建显示 Compute Engine 总磁盘存储配额用量的图表，请使用过滤条件 quota_metric = compute.googleapis.com/disks_total_storage：

如果您使用 Cloud Monitoring API，则等效过滤条件值如下：
```
metric.type="serviceruntime.googleapis.com/quota/allocation/usage" resource.type="consumer_quota" metric.label.quota_metric="compute.googleapis.com/disks_total_storage"
```
上图显示了区域 us-central1 和 us-east1 以及多个可用区（包括可用区 us-central1-a）的时间序列。

如需优化图表以仅显示区域数据，而不显示可用区数据，请添加基于 location 标签的过滤条件。在此示例中，两个区域均以 us- 为前缀，并以 1 结尾，因此使用正则表达式 location =~ ^us.*1$ 的过滤条件效果良好：

对于使用方配额，quota_metric 标签的值标识服务以及受监控的特定配额用量。创建监控特定配额指标的图表或提醒政策时，您需要使用这些信息。

Cloud Monitoring 中的提醒政策

借助提醒政策，您可以将 Monitoring 配置为在发生某些事件（例如达到配额上限的 85%）时向您发送通知。

一项提醒政策由一系列条件和通知信息组成：

条件描述了受监控的内容、该资源的时间序列数据如何组合以及何时生成突发事件。一项提醒政策必须指定至少一个条件。
通知渠道指定通知对象和通知方式以便在突发事件发生时接收通知例如，您可以配置提醒政策，以便向特定的某人或一群人发送电子邮件。

您可以使用两种方法来创建提醒政策条件：

使用 Monitoring 过滤器选择和操纵数据。例如，使用图形界面创建提醒政策条件时，您要创建过滤条件。使用配额指标中的示例使用过滤条件为图表选择数据。您还可以在对 Monitoring API 的请求中使用过滤条件。
使用 MQL 选择和操纵数据。MQL 是一种基于文本的查询语言。借助 MQL 代码编辑器，您可以创建无法通过基于过滤条件的方法创建的查询。我们建议您使用 MQL 创建基于比率的提醒政策。如需了解详情，请参阅 MQL 提醒政策示例。

本页面将讨论这两种方法。您还可以使用任意一种方法来创建图表。

过滤条件提醒政策示例

在本部分中，每个子部分都包含一个 JSON 表示法和一对表，描述如何在 Google Cloud 控制台中配置政策：

第一个表说明了受监控的内容以及数据的组合方式。
第二个表描述了何时生成突发事件。

这些示例针对的是基于过滤条件的方法。

这些政策都没有计算比率。如需查看基于比率的示例，请参阅 MQL 提醒政策示例。

`quota/exceeded` 错误提醒

您可以创建一项提醒政策，以便在 Google Cloud 项目中的任何服务报告超出配额错误时收到通知。您可以使用 Google Cloud 控制台或使用 Cloud Monitoring API 来创建此类政策。

使用 Google Cloud 控制台

本小节中的其余内容针对的是提醒政策的条件对话框。

使用下表中的设置完成新建条件对话框。这些设置表明您希望监控 Google Cloud 项目中所有服务的 serviceruntime 指标 /quota/exceeded 的时间序列数据，并且您希望按配额上限对数据进行分组。

新建条件对话框字段	值
资源和指标	在资源菜单中，选择使用者配额。在指标类别菜单中，选择配额。在指标菜单中，选择已超出配额错误。（`metric.type` 为 `serviceruntime.googleapis.com/quota/exceeded`，且 `resource.type` 为 `consumer_quota`）。
过滤	添加过滤器，以便图表仅显示您要监控的服务的数据。例如，若要监控 Identity and Access Management 服务，请添加以下过滤器：service = iam.googleapis.com。当过滤器字段为空时，图表中包含所有可用的指标数据。
滚动窗口	选择 `1 m`
滚动窗口函数	选择 `count true` 此指标的类型为 `GAUGE`，表示时间序列中的每个数据点均为瞬时测量。值类型为 `BOOL`。值 `true` 表示已超出配额。对于此指标，`count true` 和 `count` 是等效的。
跨时序时间序列聚合	选择 `sum`。当数据分组时，聚合字段会自动设置为 `sum`。此设置定义各个时间序列中数据的组合方式。
跨时序时序分组依据	选择 `quota_metric`。此选项按 `quota_metric` 的名称类型对数据进行分组。

使用以下设置完成配置触发器对话框。这些设置使提醒政策在配额超出错误的数量在 1 分钟内超过 0 时创建提醒。此处选择的值为 0，这是因为配额超出错误是意料之外的，表明需要增加配额或需要修改服务以减少 API 请求。您也可以使用一个更高的阈值。

配置触发器对话框字段	值
条件类型	`Threshold`
提醒触发器	`Any time series violates`
阈值位置	`Above threshold`
阈值	`0`
重新测试窗口	1 m

使用 Cloud Monitoring API

您可以使用 API 方法 alertPolicies.create 来创建此提醒政策。您可以使用 Google Cloud CLI 或使用客户端库直接调用 Cloud Monitoring API。如需了解详情，请参阅创建政策。

如需了解如何在 JSON 或 YAML 中表示提醒政策，请参阅政策示例。

此提醒政策采用 JSON 格式的表示法如下。


{
    "combiner": "OR",
    "conditions": [
      {
        "conditionThreshold": {
          "aggregations": [
            {
              "alignmentPeriod": "60s",
              "crossSeriesReducer": "REDUCE_SUM",
              "groupByFields": [
                "metric.label.quota_metric"
              ],
              "perSeriesAligner": "ALIGN_COUNT_TRUE"
            }
          ],
          "comparison": "COMPARISON_GT",
          "duration": "60s",
          "filter": "metric.type=\"serviceruntime.googleapis.com/quota/exceeded\" resource.type=\"consumer_quota\"",
          "trigger": {
            "count": 1
          }
        },
        "displayName": "Quota exceeded error by label.quota_metric SUM",
      }
    ],
    "displayName": "Quota exceeded policy",
  }

`quota/allocation/usage` 绝对值提醒

您可以创建一项提醒政策，以便在 Google Cloud 项目中特定服务的分配配额超出用户指定的阈值时收到通知。您可以使用 Google Cloud 控制台或 Cloud Monitoring API 监控。

使用 Google Cloud 控制台

本小节中的其余内容针对的是提醒政策的条件对话框。

使用下表中的设置完成新建条件对话框。这些设置表明您希望监控 Google Cloud 项目中一项服务的 serviceruntime 指标 /quota/allocation/usage 的时间序列数据，并且您希望按配额上限对数据进行分组。

新建条件对话框字段	值
资源和指标	在资源菜单中，选择使用者配额。在指标类别菜单中，选择配额。在指标菜单中，选择分配配额用量。（`metric.type` 为 `serviceruntime.googleapis.com/quota/allocation/usage`，且 `resource.type` 为 `consumer_quota`）。
过滤	添加过滤器，以便图表仅显示您要监控的服务的数据。例如，若要监控 Identity and Access Management 服务，请添加以下过滤器：service = iam.googleapis.com。当过滤器字段为空时，图表中包含所有可用的指标数据。
滚动窗口	选择 `1440 m` 时间段匹配的是此指标的采样间隔。
滚动窗口函数	选择 `next older` 滚动窗口函数设置为 `next older`，以包含该指标的最新衡量值 `GAUGE`指标。
跨时序时间序列聚合	选择 `sum`。当数据分组时，聚合字段会自动设置为 `sum`。此设置定义各个时间序列中数据的组合方式。
跨时序时序分组依据	选择 `quota_metric`。此选项按 `quota_metric` 的名称类型对数据进行分组。

使用以下设置完成配置触发器对话框。这些设置会使提醒政策在时间序列的值在 1440 秒内超过 2.5 时创建提醒。值 1440 m 与滚动窗口匹配。此示例中选择的值为 2.5，这是因为它略高于测试系统的正常值。您应该根据监控的服务以及对该指标预期值范围的了解来选择阈值。

配置触发器对话框字段	值
条件类型	`Threshold`
提醒触发器	`Any time series violates`
阈值位置	`Above threshold`
阈值	`2.5`
重新测试窗口	1440 m

使用 Cloud Monitoring API

如需了解如何在 JSON 或 YAML 中表示提醒政策，请参阅政策示例。

此提醒政策采用 JSON 格式的表示法如下。


{
    "combiner": "OR",
    "conditions": [
      {
        "conditionThreshold": {
          "aggregations": [
            {
              "alignmentPeriod": "86400s",
              "crossSeriesReducer": "REDUCE_SUM",
              "groupByFields": [
                "metric.label.quota_metric"
              ],
              "perSeriesAligner": "ALIGN_NEXT_OLDER"
            }
          ],
          "comparison": "COMPARISON_GT",
          "duration": "86400s",
          "filter": "metric.type=\"serviceruntime.googleapis.com/quota/allocation/usage\" resource.type=\"consumer_quota\" resource.label.\"service\"=\"iam.googleapis.com\"",
          "thresholdValue": 2.5,
          "trigger": {
            "count": 1
          }
        },
        "displayName": "Allocation quota usage for iam.googleapis.com by label.quota_metric SUM",
      }
    ],
    "displayName": "Absolute quota usage policy",
  }

MQL 提醒政策示例

MQL 是一种基于文本的查询语言，使用由竖线连接的一系列操作。与 Monitoring 过滤条件相比，MQL 可让您构建更强大和灵活的查询。我们建议您使用 MQL 来设置基于比率的提醒政策。例如，使用 MQL，您可以为速率配额用量设置比率，这需要计算衡量指标（限制）和增量指标（速率）的比率。

您可以通过以下方式创建基于 MQL 的提醒政策：使用 Google Cloud 控制台或 Monitoring API：

Google Cloud 控制台：创建提醒条件时，请使用 MQL 代码编辑器。如需打开代码编辑器，请在创建提醒政策对话框的工具栏上，点击 查询编辑器。如需详细了解如何使用此编辑器，请参阅使用 MQL 的代码编辑器。
Monitoring API：使用 alertPolicies.create 方法并提供 MonitoringQueryLanguageCondition 类型的条件。此条件类型使用 MQL 查询作为字段值。如需详细了解如何将 Monitoring API 与 MQL 搭配使用，请参阅创建 MQL 提醒政策的条件。

如需了解特定于 MQL 的信息，请参阅使用 Monitoring Query Language。如需详细了解基于 MQL 的提醒政策，请参阅使用 MQL 的提醒政策。

监控速率配额与配额限制之比的提醒政策

以下 MQL 查询模式描述了一项提醒政策，当特定资源的每分钟费率使用量时发送通知超过特定限额的 80% 的情况：

fetch consumer_quota
| filter resource.service == 'sample.googleapis.com'
| { metric serviceruntime.googleapis.com/quota/rate/net_usage
    | align delta_gauge(1m)
    | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
        sum(value.net_usage)
  ; metric serviceruntime.googleapis.com/quota/limit
    | filter metric.limit_name == 'Limit'
    | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
        sliding(1m), max(val()) }
| ratio
| every 1m
| condition gt(val(), 0.8 '1')

如需使用此查询模式，请进行以下更改：

将 sample.googleapis.com 替换为您要监控的服务。
将 metric.limit_name 的 Limit 替换为要跟踪的限制。如需了解如何查找限制名称，请参阅确定配额指标和限制名称
将 delta_gauge 和 sliding 函数中的 1m 替换为适当限制的时段。

请勿修改 every 1m 操作，该操作确定数据的间隔时间以及它们是否出现在查询结果中

您无法使用过滤条件创建此查询。

监控带通配符的速率配额比率的提醒政策

MQL 支持使用通配符、正则表达式和布尔逻辑进行过滤。例如，您可以使用 MQL 创建可跟踪多个限制的提醒政策，并在超出任一阈值时发出警告。

以下 MQL 查询模式描述了一项提醒政策，用于在任何资源服务的每分钟费率或每日速率用量超过 80% 时发送通知：

fetch consumer_quota
| filter resource.service =~ '.*'
| { { metric serviceruntime.googleapis.com/quota/rate/net_usage
      | align delta_gauge(1m)
      | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
          sum(value.net_usage)
    ; metric serviceruntime.googleapis.com/quota/limit
      | filter metric.limit_name =~ '.*PerMinute.*'
      | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
          sliding(1m), max(val()) }
    | ratio
  ; { metric serviceruntime.googleapis.com/quota/rate/net_usage
      | align delta_gauge(23h)
      | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
          sum(value.net_usage)
    ; metric serviceruntime.googleapis.com/quota/limit
      | filter metric.limit_name =~ '.*PerDay.*'
      | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
          sliding(23h), max(val()) }
    | ratio }
| union
| every 1m
| condition gt(val(), 0.8 '1')

在上一个查询中，delta_gauge 校准器的参数设置为 23 小时，而不是 1 天。MQL 只需要 23 小时 30 分钟的数据，出于计算目的，delta_gauge 校准器会向校准周期添加一小时。如果使用 delta_gauge(1d)，则无法保存条件，因为条件需要 25 小时的数据。此行为不同于 next_older 校准器，不会填充校准时间段。

如需使用此查询模式，请进行以下更改：

将 resource.service 的正则表达式替换为您要跟踪的服务的正则表达式。
在第一个比率中：
- 将 metric.limit_name 的 .*PerMinute.* 替换为您要跟踪的第一组限制的正则表达式。如需了解如何查找限制名称，请参阅确定配额指标和限制名称
- 将 delta_gauge 和 sliding 函数中的 1m 替换为与您的限制相符的时段。
在第二个比率中：
- 将 metric.limit_name 的 .*PerDay.* 替换为您要跟踪的第二组限制的正则表达式。
- 将 delta_gauge 和 sliding 函数中的 23h 替换为与您的限制相符的时段。

请勿修改 every 1m 操作，该操作确定查询结果中数据点之间的距离。

您无法使用过滤条件创建此查询。

某一限制的分配配额使用率的比例提醒

以下 MQL 查询模式描述了一项提醒，用于监控特定资源服务的每日分配使用量是否超过特定限制的 80%：

fetch consumer_quota
| filter resource.service == 'sample.googleapis.com'
| { metric serviceruntime.googleapis.com/quota/allocation/usage
    | align next_older(1d)
    | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
        max(val())
  ; metric serviceruntime.googleapis.com/quota/limit
    | filter metric.limit_name == 'Limit'
    | align next_older(1d)
    | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
        min(val())
  }
| ratio
| every 1m
| condition gt(val(), 0.8 '1')

如需使用此查询模式，请进行以下更改：

将 sample.googleapis.com 替换为您要监控的服务。
将 metric.limit_name 的 Limit 替换为要跟踪的限制。如需了解如何查找限制名称，请参阅确定配额指标和限制名称

请勿修改 every 1m 操作，该操作确定数据的间隔时间以及它们是否出现在查询结果中

示例：任何区域的 CPU 使用率为 75%

以下查询创建了一条提醒政策，当 CPU 使用率达到 100 倍时触发的 Compute Engine 虚拟机实例高于任何区域中上限的 75%：

fetch consumer_quota
| filter resource.service == 'compute.googleapis.com'
| { metric serviceruntime.googleapis.com/quota/allocation/usage
    | align next_older(1d)
    | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
        max(val())
  ; metric serviceruntime.googleapis.com/quota/limit
    | filter metric.limit_name == 'CPUS-per-project-region'
    | align next_older(1d)
    | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
        min(val())
  }
| ratio
| every 1m
| condition gt(val(), 0.75 '1')

此使用方配额政策使用 Compute Engine API“CPU”配额中的 CPUS-per-project-region 限制名称。如需了解如何查找限制名称，请参阅确定配额指标和限制名称。

用于监控任何服务的分配配额比例的提醒政策

MQL 支持使用通配符、正则表达式和布尔逻辑进行过滤。例如，您可以使用 MQL 创建可跟踪多个限制或服务的提醒，并在超出任一阈值时发出警告。

以下 MQL 查询描述了一项提醒，用于监控任何资源服务的每日分配用量是否超过任何配额限制的 80%：

fetch consumer_quota
| filter resource.service =~ '.*'
| { metric serviceruntime.googleapis.com/quota/allocation/usage
    | align next_older(1d)
    | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
        max(val())
  ; metric serviceruntime.googleapis.com/quota/limit
    | align next_older(1d)
    | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
        min(val())
  }
| ratio
| every 1m
| condition gt(val(), 0.8 '1')

您可以按原样使用查询，也可以将 resource.service 的正则表达式替换为您要跟踪的服务的正则表达式。您还可以针对特定服务进行过滤，并在限制过滤条件中使用通配符。

请勿修改 every 1m 操作，该操作确定数据的间隔时间以及它们是否出现在查询结果中

示例：特定可用区中的 CPU 使用率超过 50%

以下查询会创建一项提醒政策，当任何 us-central1 可用区中 Compute Engine 虚拟机实例的 CPU 使用率超过限制的 50% 时触发。以下查询按限制名称和资源位置过滤 limit 数据：

fetch consumer_quota
| filter resource.service == 'compute.googleapis.com'
| { metric serviceruntime.googleapis.com/quota/allocation/usage
    | align next_older(1d)
    | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
        max(val())
  ; metric serviceruntime.googleapis.com/quota/limit
    | filter metric.limit_name == 'CPUS-per-project-zone' &&
              resource.location =~ 'us-central1-.*'
    | align next_older(1d)
    | group_by [resource.project_id, metric.quota_metric, resource.location],
        min(val())
  }
| ratio
| every 1m
| condition gt(val(), 0.50 '1')

此使用方配额政策使用 Compute Engine API“CPU”配额中的 CPUS-per-project-zone 限制名称。如需了解如何查找限制名称，请参阅确定配额指标和限制名称。

使用特定于资源的配额的比率提醒

您可以使用 MQL 为特定于资源的配额相关指标设置比率。在这种情况下，您需要指定特定于服务的受监控资源，并计算一对特定于资源的配额相关指标的比率。

以下查询模式描述了一项提醒，用于监控配额用量是否超过限制的 80%：

fetch sample.googleapis.com/SampleResource
  | { metric sample.googleapis.com/quota/samplemetric/usage
    | align next_older(1d)
    | group_by [resource.label_1, ... , resource.label_n,
                metric.label_1, ... , metric.label_n],
        max(val())
  ; metric sample.googleapis.com/quota/samplemetric/limit
    | align next_older(1d)
    | group_by [resource.label_1, ... , resource.label_n,
                metric.label_1, ... , metric.label_n],
        min(val())
  }
| ratio
| every 1m
| condition gt(val(), 0.8 '1')

如需使用此查询模式，请进行以下更改：

将 sample.googleapis.com 替换为您要监控的服务。
将 sampleResource 替换为关联的受监控资源。
将 samplemetric 替换为一组指标类型的字符串。
在 group_by 操作中，列出每个资源和指标标签。

示例：任何区域的 CPU 使用率为 75%

例如，以下 MQL 查询设置一项提醒，用于监控任何网络 ID 的 Compute Engine instances_per_vpc_network 配额的用量是否超过 80%：

fetch compute.googleapis.com/VpcNetwork
| { metric compute.googleapis.com/quota/instances_per_vpc_network/usage
    | align next_older(1d)
    | group_by [resource.resource_container, metric.limit_name,
                resource.location, resource.network_id],
        max(val())
  ; metric compute.googleapis.com/quota/instances_per_vpc_network/limit
    | align next_older(1d)
    | group_by [resource.resource_container, metric.limit_name,
                resource.location, resource.network_id],
        min(val())
  }
| ratio
| every 1m
| condition gt(val(), 0.80 '1')

请注意，此查询使用 compute.googleapis.com/VpcNetwork 资源类型（而不是 consumer_quota），并使用两个 compute.googleapis.com/quota/instances_per_vpc_network 指标（usage 和 limit）的比率。

图表示例

图表显示时间序列数据。您可以使用 Metrics Explorer 来创建图表。利用 Metrics Explorer，您可以在不再需要图表时舍弃它，也可以将其保存到信息中心。在信息中心视图中，您可以将图表添加到信息中心。

如果您只想配置用于显示配额数据的图表，可以使用新条件表中的设置。提醒条件使用的表示法与图表工具不同。图表工具包括 Metrics Explorer 和在自定义信息中心上配置图表：

新建条件对话框字段名称	图表
滚动窗口函数	根据所选的指标和汇总设置进行最佳配置。如需指定对齐函数，请执行以下操作：在 Aggregation 元素中，展开第一个菜单并选择配置校准器。添加了对齐函数和分组元素。展开对齐函数元素并做出选择。
滚动窗口	最小时间间隔（如需访问，请点击添加查询元素）
时序分组依据（在跨时间序列部分中）	Aggregation 元素的第二个菜单
时序聚合（在跨时序部分中）	Aggregation 元素的第一个菜单

`quota/rate/net_usage` 的时间序列

要查看 Google Cloud 项目中所有服务的 serviceruntime 指标 quota/rate/net_usage 的时间序列数据，其中数据按配额指标的名称进行分组并显示使用速率，请使用以下设置：

新建条件对话框字段	值
资源和指标	在资源菜单中，选择使用者配额。在指标类别菜单中，选择配额。在指标菜单中，选择速率配额用量。（`metric.type` 为 `serviceruntime.googleapis.com/quota/rate/net_usage`， `resource.type` 为 `consumer_quota`）。
过滤	添加过滤器，以便图表仅显示您要监控的服务的数据。例如，若要监控 Identity and Access Management 服务，请添加以下过滤器：service = iam.googleapis.com。当过滤器字段为空时，图表中包含所有可用的指标数据。
滚动窗口	选择 `1 m` 该指标的 1 分钟的时间段与该指标的采样间隔匹配。
滚动窗口函数	选择 `rate` 通过将校准器的值设为 `rate`，存储在此 `DELTA` 指标的时间序列中的值被转换为新的时间序列，其中存储着速率数据。图表的 y 轴单位为每秒配额单位。
跨时间序列时序聚合	选择 `sum`。当数据分组时，聚合字段会自动设置为 `sum`。此设置定义各个时间序列中数据的组合方式。
跨时序时序分组依据	选择 `quota_metric`。此选项按 `quota_metric` 的名称类型对数据进行分组。

`quota/instances_per_vpc_network/limit` 的时间序列

如需查看 compute.googleapis.com 指标 quota/instances_per_vpc_network/limit 的时间序列数据，请使用 Google Cloud 项目中所有网络的时间序列数据：

新建条件对话框字段	值
资源和指标	在资源类型菜单中，选择 VPC 网络。在指标类别菜单中，选择配额。在“指标”菜单中，选择“每个 VPC 网络的实例配额限制”。（`metric.type` 为 `compute.googleapis.com/quota/instances_per_vpc_network/limit`， `resource.type` 为 `compute.googleapis.com/VpcNetwork`）。
过滤	留空
滚动窗口	选择 `1 m` 时间段匹配的是此指标的采样间隔。
滚动窗口函数	选择 `mean`
跨时序时间序列聚合	保留为 `none`
跨时间序列时间序列分组依据	留空

`quota/instances_per_vpc_network/usage` 的时间序列

如需查看 compute.googleapis.com 指标 quota/instances_per_vpc_network/usage 的时间序列数据，请使用 Google Cloud 项目中某个网络的时间序列数据：

新建条件对话框字段	值
资源和指标	在资源类型菜单中，选择 VPC 网络。在指标类别菜单中，选择配额。在指标菜单中，选择每 VPC 网络配额用量的实例数。（`metric.type` 为 `compute.googleapis.com/quota/instances_per_vpc_network/usage`，且 `resource.type` 为 `compute.googleapis.com/VpcNetwork`）。
指标	在指标菜单中，选择 `compute.googleapis.com/quota/instances_per_vpc_network/usage`。
过滤	添加过滤条件，以使图表仅显示所有数据的子集。例如，如需查看特定网络的使用情况，请添加以下过滤条件：network_id = identifier。当过滤器字段为空时，图表中包含所有可用的指标数据。
滚动窗口	选择 `1 m` 时间段匹配的是此指标的采样间隔。
滚动窗口函数	选择 `mean`
跨时序时间序列聚合	保留为 `none`
跨时间序列时间序列分组依据	留空

MQL 图表

您可以通过 MQL 代码编辑器，使用 MQL 查询来创建图表。例如，可输入 MQL 提醒政策示例进入代码编辑器您可以省略每个查询中的最后一个操作 condition；但为提醒政策创建条件时除外。在图表中，condition 操作不执行任何操作。

如需了解详情，请参阅使用 MQL 的代码编辑器和 MQL 示例。

为配额指标绘制图表并进行监控

准备工作

配额管理

确定配额指标和限制名称

示例：查看特定使用方配额指标的使用情况

Cloud Monitoring 中的提醒政策

过滤条件提醒政策示例

quota/exceeded 错误提醒

使用 Google Cloud 控制台

使用 Cloud Monitoring API

quota/allocation/usage 绝对值提醒

使用 Google Cloud 控制台

使用 Cloud Monitoring API

MQL 提醒政策示例

监控速率配额与配额限制之比的提醒政策

监控带通配符的速率配额比率的提醒政策

某一限制的分配配额使用率的比例提醒

示例：任何区域的 CPU 使用率为 75%

用于监控任何服务的分配配额比例的提醒政策

示例：特定可用区中的 CPU 使用率超过 50%

使用特定于资源的配额的比率提醒

示例：任何区域的 CPU 使用率为 75%

图表示例

quota/rate/net_usage 的时间序列

quota/instances_per_vpc_network/limit 的时间序列

quota/instances_per_vpc_network/usage 的时间序列

MQL 图表

`quota/exceeded` 错误提醒

`quota/allocation/usage` 绝对值提醒

`quota/rate/net_usage` 的时间序列

`quota/instances_per_vpc_network/limit` 的时间序列

`quota/instances_per_vpc_network/usage` 的时间序列