Tipos de valores y categorías de métricas

En el análisis sobre el modelo de métrica, en la sección Tipos de métricas, se proporciona un análisis general de los atributos que describen un tipo de métrica. En esta sección, se proporciona un análisis más detallado de dos de esos atributos:

• Tipo de valor
• Categoría de métrica

Tipo de valor

El tipo de valor es el tipo de datos para las mediciones. Cada serie temporal registra el tipo de valor (tipo ValueType) para sus datos.

• Para las mediciones que constan de un solo valor a la vez, como valores booleanos y datos numéricos, el tipo de valor indica cómo se almacenan los datos:

  • BOOL, un valor booleano
  • INT64, un número entero de 64 bits.
  • DOUBLE, un número de punto flotante de doble precisión
  • STRING, una string.

• Para las mediciones de distribución, el valor no es un valor único, sino un grupo de valores. El tipo de valor para las mediciones de distribución es DISTRIBUTION.

  Una distribución contiene estadísticas que resumen un grupo de valores. Los valores de una distribución incluyen la media, el recuento, el máximo y otras estadísticas calculadas para un grupo de valores. Una distribución también puede incluir un histograma que representa cómo se distribuyen los valores en un conjunto de rangos.

Las métricas de latencia generalmente capturan datos como distribuciones. Para obtener más información sobre las distribuciones, consulta la página de referencia de Distribution. Para obtener información sobre cómo graficar estas métricas, consulta Métricas de distribución.

Categoría de métrica

Cada serie temporal incluye el tipo de métrica (tipo MetricKind) para sus datos. El categoría de datos de métricas te indica cómo interpretar los valores relacionados entre sí. Las métricas de Cloud Monitoring son uno de los siguientes tres tipos:

• Una métrica de indicador, en la que el valor mide un instante específico en el tiempo. Por ejemplo, las métricas que miden el uso de CPU son métricas de indicador; cada punto registra el uso de CPU en el momento de la medición. Otro ejemplo de una métrica de indicador es la temperatura actual.

• Una métrica delta, en la que el valor mide el cambio en un intervalo de tiempo. Para las lecturas, el intervalo de tiempo está semiabierto, excluye la hora de inicio, pero incluye la hora de finalización: (startTime, endTime]. Por ejemplo, las métricas que miden los recuentos de solicitudes son métricas delta; cada valor registra cuántas solicitudes se y se reciben después de la hora de inicio, hasta la hora de finalización.

  Nota: Todas las métricas que cuentan elementos discretos durante un intervalo de tiempo son métricas delta. Es razonable esperar que estos valores sean números enteros, pero, por razones de implementación históricas, se informan como números de punto flotante.

• Una métrica acumulada, en la que el valor aumenta de forma constante con el tiempo. Por ejemplo, una métrica para “bytes enviados” podría ser acumulativa. Cada valor registra la cantidad total de bytes que envía un servicio en ese momento.

Combinaciones admitidas

No todas las combinaciones de tipo de métrica y de valor tienen sentido. Por ejemplo, nunca verás una métrica delta con datos booleanos. Hay ciertas combinaciones que tienen sentido.

En la siguiente tabla, se enumeran los tipos de métricas y tipos de valores admitidos:

Tipo de valor	GAUGE	DELTA	ACUMULATIVO^4
BOOL	sí	no	No
INT64	sí	sí^1	sí
DOBLE	sí	sí^1	sí
STRING	sí^1	No	No
DISTRIBUCIÓN	Sí ^2	sí^1, 3	sí

¹ Esta combinación no se permite en las métricas personalizadas.custom.googleapis.com
² No se permite esta combinación para métricas basadas en registros. Para obtener más información, consulta Configura métricas basadas en registros de tipo de distribución.
³ Esta es la única combinación permitida para Métricas basadas en registros, logging.googleapis.com/user, con tipo de valor DISTRIBUTION; Para obtener más información, consulta el campo metricDescriptor. en la referencia LogMetric de la API de Logging.
⁴ Las métricas acumulativas no se pueden usar directamente para crear gráficos o alertas en Monitoring, pero se pueden agregar a métricas no acumulativas que se pueden usar. de estas maneras. Consulta Tipos, tipos y conversiones para obtener más información.

Además, si creas tus propias métricas, solo debes usar combinaciones válidas de tipos de valores y categorías de métricas.

Emula métricas personalizadas con valores de string

No se admiten los valores de string en las métricas personalizadas, pero puedes replicar la funcionalidad de métrica con valor de string de las siguientes maneras:

• Crea una métrica GAUGE con un valor INT64 como una enumeración que se asigne a un valor de string. Traduce de forma externa la enumeración a un valor de string cuando consultes la métrica.
• Crea una métrica GAUGE con un valor BOOL y una etiqueta cuyo valor sea una de las strings que desees supervisar. Usa el valor booleano para indicar si el valor es el valor activo.

Por ejemplo, supongamos que deseas crear una métrica con valores de string llamada “estado” con posibles opciones ACEPTADA, SIN CONEXIÓN o PENDIENTE. Puedes crear una métrica de GAUGE con una etiqueta llamada status_value. Cada actualización escribiría tres series temporales, una para cada status_value (ACEPTADA, SIN CONEXIÓN o PENDIENTE), con un valor de 1 para “true” o 0 para “false”.