使用配额指标

本页面介绍了如何创建提醒政策和图表,以监控 Google Cloud 分配给您的配额。Google Cloud 设定了多种配额,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

本页面假定您熟悉时间序列数据及其操作。以下页面提供了更多信息:

  • 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字段,请参阅 AlignerReducer

使用配额指标

Cloud Monitoring 以两种方式管理配额:

  1. 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都是使用方配额示例。

  2. 资源专属配额。某些服务提供受监控的资源,其中包含特定于配额的资源指标。这些指标类型以三组方式显示在以下组中:

    • 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compute.googleapis.com/quota 子集。有三种指标类型与“每个 VPC 网络的实例”配额相关:

识别配额指标和限制名称

关于配额消耗的原始数据(尤其是使用方配额)可能包含有关许多类型配额的信息。如需提取图表或提醒政策的特定类型的配额信息,您需要识别配额数据的子集。

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信息:

  • 配额指标:配额指标是一种配额类型的标识符。配额指标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,可用于过滤分配用量数据。
  • 限制名称:限制名称用于标识特定类型的配额。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限制为 100,每天的上限上限为 1000,具有两个限制名称:readsPerMinutereadsPerDayQuota-related metric types might have alimit_name` 字段用于此值。

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。针对配额的资源专属指标类型包括 limit_name 标签。

如需确定具体的配额指标和限制名称,您可以按照以下过程操作:

  1. 在 Google Cloud Console 中,转到管理员配额页面:

    转到“配额”

  2. 找到相关配额,然后点击所有配额

  3. 如果服务支持配额指标,则会显示配额指标限制名称字段。例如,以下 Compute Engine API 子网配额的屏幕截图显示,配额指标为 compute.googleapis.com/subnetworks,限制名称为 SUBNETWORKS-per-project

    配额指标详情页面示例。

如果详细信息未列出配额指标或限制名称,则服务不支持配额指标。

如果详细信息不包含受监控的资源,则受监控的资源为 consumer_quota。否则,此配额是指定受监控资源的特定于资源的配额。

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。此使用者配额示例检索 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量:

  1. 在 Google Cloud Console 中,选择 Cloud Monitoring,然后选择 Metrics Explorer。

  2. 通过将资源类型设置为使用方配额,并将指标类型设置为分配配额用量,将 Metrics Explorer 配置为显示分配配额用量:

    选择使用方配额。

    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"
    
  3. 如需将显示限制为 Compute Engine 服务,请添加过滤条件 service = "compute.googleapis.com"

    按计算服务过滤使用方配额。

    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 表示时间序列用于 Compute Engine 的总磁盘存储配额。图表仅显示已记录用量的配额的配额用量。例如,如果项目没有 Compute Engine 资源,则此过滤条件将生成不包含数据的图表。

  4. 要创建显示 Compute Engine 总磁盘存储空间用量的图表,请添加过滤条件 quota_metric = "compute.googleapis.com/disks_total_storage"

    按配额指标过滤使用方配额。

    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"
    
  5. 上图显示了区域 us-centra1us-east1 以及多个可用区(包括可用区 us-central1-a)的时间序列。要仅按区域显示配额用量,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$" 的过滤条件工作得很好:

    按配额指标和区域过滤。

对于使用方配额,quota_metric 标签的值用于标识正在监控的服务和具体的配额用量。您可以使用该信息来创建监控特定配额指标的图表或提醒政策。

Cloud Monitoring 中的提醒政策

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应生成提醒。一项提醒政策必须指定至少一个条件。
  • 通知渠道指定提醒发生时的通知对象以及通知方式。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。

有两种主要方法可用于创建提醒政策条件:

  • 使用 Monitoring 过滤器选择和操作数据。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。了解使用方配额中所示的示例采用此方法。

  • 使用 Monitoring 查询语言 (MQL) 选择和操作数据。MQL 是一种基于文本的查询语言。借助 MQL 查询编辑器,您可以创建无法使用基于过滤条件的语言创建的查询。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

本页将讨论这两种方法。您还可以同时使用这两种方法来创建图表。

过滤提醒政策示例

在本部分中,每个子部分都包含提醒政策的 JSON 表示法,以及两个表格,介绍了如何在 Google Cloud Console 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。
  • 第二个表格说明了何时生成提醒。

这些示例针对的是基于过滤的方法。

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 Console 或使用 Cloud Monitoring API 来创建此类政策。

使用 Google Cloud Console

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目标对话框。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。

目标窗格
字段

资源类型 输入 consumer_quota
指标 选择 serviceruntime.googleapis.com/quota/exceeded
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。

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。

聚合器

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。

周期 选择 1 m
高级聚合 校准器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,校准器设置为 count truecount 是等效的。

使用以下设置完成配置对话框。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。

配置窗格
字段

Condition triggers if Any time series violates
Condition is above
Threshold 0
For 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 gcloud 命令行工具或客户端库直接调用 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 Console 或使用 Cloud Monitoring API 来创建此类政策。

使用 Google Cloud Console

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目标对话框。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。

目标窗格
字段

资源类型 输入 consumer_quota
指标 选择 serviceruntime.googleapis.com/quota/allocation/usage
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。

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。

聚合器

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。

周期 选择 1440 m

时间段匹配的是此指标的采样间隔。

高级聚合 校准器next older

校准器设置为 next older,以包括此 GAUGE 指标的测量值。

使用以下设置完成配置对话框。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。1440 秒这一值匹配校准时间段。 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。

配置窗格
字段

Condition triggers if Any time series violates
Condition is above
Threshold 2.5
For 1440 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 gcloud 命令行工具或客户端库直接调用 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": "86400s",
              "crossSeriesReducer": "REDUCE_SUM",
              "groupByFields": [
                "metric.label.quota_metric"
              ],
              "perSeriesAligner": "ALIGN_NEXT_OLDER"
            }
          ],
          "comparison": "COMPARISON_GT",
          "duration": "84600s",
          "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,使用由流水线连接的一系列操作。与使用 Monitoring 过滤器构建的构建相比,MQL 可让您构建功能强大且灵活的查询。我们建议您使用 MQL 来设置基于比率的提醒政策。例如,对于 MQL,您可以为费率配额用量设置比率,这需要计算采样指标(限制)和增量指标(速率)的比率。

您可以使用 Cloud Console 或 Monitoring API 创建基于 MQL 的提醒政策:

  • Cloud Console:创建提醒条件时,请使用 MQL 查询编辑器。如需打开查询编辑器,请点击条件面板上的指标标签页上的 查询编辑器。 如需详细了解如何使用此编辑器,请参阅使用查询编辑器

  • Monitoring API:使用 alertPolicies.create 方法并提供 MonitoringQueryLanguageCondition 类型的条件。此条件类型采用 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,请参阅为 MQL 提醒政策创建条件

如需了解 MQL 专用的相关信息,请参阅使用 Monitoring 查询语言。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

某一限制的速率配额使用率的比例提醒

以下 MQL 查询模式描述了一个提醒,用于监控特定资源服务的每分钟费率超过特定上限的 80%:

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 == 'myApiLimitPerDay'
    | 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:

  • sample.googleapis.com 替换为您要监控的服务。
  • metric.limit_namemyApiLimitPerDay 替换为要跟踪的限制。如需了解如何查找限制名称,请参阅识别配额指标和限制名称
  • delta_gaugesliding 函数中的 1m 替换为适当限制的时段。

请勿修改 every 1m 操作,该操作会检查条件检查的频率。

您无法使用过滤器创建此查询。

使用通配符的速率配额用量提醒

MQL 支持使用通配符、正则表达式和布尔值逻辑进行过滤。例如,您可以使用 MQL 创建可跟踪多个限制的提醒,并在任何超出阈值时发出警告。

以下 MQL 查询模式描述了一项提醒,该监控监控任何资源服务的每分钟费率或每日速率使用量超过 80%:

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(1d)
      | 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(1d), max(val()) }
    | ratio }
| union
| every 1m
| condition gt(val(), 0.8 '1')

如需使用此查询模式,请进行以下更改:

  • 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:
    • metric.limit_name.*PerMinute.* 替换为一个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,请参阅识别配额指标和限制名称
    • delta_gaugesliding 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:
    • metric.limit_name.*PerDay.* 替换为您希望跟踪的第二个限制条件的正则表达式。
    • delta_gaugesliding 函数中的 1d 替换为与您的限制相符的时段。

请勿修改 every 1m 操作,该操作会检查条件检查的频率。

您无法使用过滤器创建此查询。

关于使用配额上限(某个限制)的比率提醒

以下 MQL 查询模式描述了一个提醒,该监控监控特定资源服务的每日分配使用量超过特定限制的 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 == 'CPUs-per-project'
    | 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:

  • sample.googleapis.com 替换为您要监控的服务。
  • metric.limit_nameCPUs-per-project 替换为要跟踪的限制。如需了解如何查找限制名称,请参阅识别配额指标和限制名称

请勿修改 every 1m 操作,该操作会检查条件检查的频率。

示例:任何区域的 CPU 使用率为 75%

以下查询会创建一个提醒政策,当 Compute Engine 虚拟机实例的 CPU 使用率在任何区域超出限额 75% 时触发:

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,请参阅识别配额指标和限制名称

关于任何服务分配配额的比率提醒

MQL 支持使用通配符、正则表达式和布尔值逻辑进行过滤。例如,您可以使用 MQL 创建可跟踪多项限制或服务的提醒,并在任何超出阈值时发出警告。

以下 MQL 查询描述了一条提醒,用于监控任何资源服务的每日分配使用量超过任何配额的 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,该操作会检查条件检查的频率。

示例:特定可用区中的 CPU 使用率超过 50%

以下查询会创建一个提醒政策,以便在 Compute Engine 虚拟机实例的 CPU 使用率超过任何 us-central1 可用区限制的 50% 时触发。以下查询会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,请参阅识别配额指标和限制名称

使用资源专有配额的比率提醒

您可以使用 MQL 为特定于资源的配额指标设置比率。在本示例中,您可以指定特定于服务的受监控资源,并针对一对特定于资源的配额指标计算比率。

以下查询模式描述了一个监控配额使用量超过限额 80% 的提醒:

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:

  • sample.googleapis.com 替换为您要监控的服务。
  • sampleResource 替换为关联的受监控资源。
  • samplemetric 替换为一组指标类型的字符串。
  • 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 查询设置一个提醒,用于监控 Compute Engine instances_per_vpc_network 配额是否超过任何网络 ID 的 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),它使用两个 compute.googleapis.com/quota/instances_per_vpc_network 指标的比率。

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。

要创建图表,请指定要查看的数据以及查看数据的方式。本节的其余部分包含可用于为使用方配额和资源专用配额创建图表的设置。您还可以使用提醒政策的目标对话框中的设置来创建图表。

quota/allocation/usage 在时间间隔内的最大用量

要查看 Google Cloud 项目中所有服务的 serviceruntime 指标 quota/allocation/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该指标在 25 小时时间间隔内的最大值,请使用以下设置:

目标窗格
字段

资源类型 输入 consumer_quota
指标 选择 serviceruntime.googleapis.com/quota/allocation/usage
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。

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。

聚合器

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。

周期 选择 1500 m

时间段为 25 小时,略长于此指标的采样间隔。

高级聚合 校准器max
二级聚合器sum

校准器设置为显示在校准时间段内测量的指标的最大值。二次聚合器会将不同服务的时间序列组合到一个时间序列中。

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:

目标窗格
字段

资源类型 输入 consumer_quota
指标 选择 serviceruntime.googleapis.com/quota/rate/net_usage
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。

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。

聚合器

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。

周期 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。

高级聚合 校准器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。

quota/limit 的时间序列

要查看 Google Cloud 项目中所有服务的 serviceruntime 指标 quota/limit 的时间序列数据,其中聚合了 25 小时内的数据,请使用以下设置:

目标窗格
字段

资源类型 输入 consumer_quota
指标 选择 serviceruntime.googleapis.com/quota/limit
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。

分组依据 留空。
聚合器 none
周期 选择 1500 m
高级聚合 校准器next older

校准器设置为 next older,以显示此 GAUGE 指标的测量值。校准时间段为 25 小时,略长于此指标的采样间隔。

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:

目标窗格
字段

资源类型 输入 compute.googleapis.com/VpcNetwork
指标 选择 compute.googleapis.com/quota/instances_per_vpc_network/limit
过滤 留空
分组依据 留空
聚合器 保留为 none
周期 选择 1 m

时间段匹配的是此指标的采样间隔。

高级聚合 忽略

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:

目标窗格
字段

资源类型 输入 compute.googleapis.com/VpcNetwork
指标 选择 compute.googleapis.com/quota/instances_per_vpc_network/usage
过滤

添加过滤条件,以便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。

分组依据 留空
聚合器 保留为 none
周期 选择 1 m
高级聚合 忽略

MQL 图表

您可以通过使用 MQL 查询编辑器,使用 MQL 查询来创建图表。例如,MQL 提醒政策示例中显示的任何查询都可以在查询编辑器中输入。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,请参阅使用查询编辑器MQL 示例