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 Gráficos de 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 desde la última vez que se registró. Por ejemplo, las métricas que miden los recuentos de solicitudes son métricas delta. cada valor registra cuántas solicitudes se recibieron desde que se registró el último dato.

  • 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 ACUMULATIVO4
BOOL no No
INT64 1
DOBLE 1
STRING 1 No No
DISTRIBUCIÓN 2 1, 3

1 No se permite esta combinación en las métricas personalizadas, custom.googleapis.com.
2 Esta combinación no está permitida para las métricas basadas en registros. Para obtener más información, consulta Configura métricas basadas en registros del tipo de distribución.
3 Esta es la única combinación permitida para las métricas basadas en registros, logging.googleapis.com/user, con el 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 ni alertas en Monitoring, pero se pueden agregar a métricas no acumulativas que se pueden usar. de estas formas. 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.