Componentes del modelo de métricas

El modelo de Cloud Monitoring para supervisar los datos consta de tres conceptos principales:

• Tipos de recursos supervisados
• Tipos de métricas
• Series temporales

En el modelo de métricas de Cloud Monitoring, se describen estos conceptos en términos generales. Si no conoces estos conceptos, primero lee esa página.

En esta página, se describen con más detalle los tipos de métricas, los recursos supervisados y las series temporales, junto con algunos conceptos relacionados. Estos conceptos son la base de todas las métricas de Monitoring.

Debes comprender la información de esta página si deseas realizar alguna de las siguientes acciones:

• Inspecciona los datos de métricas con el Explorador de métricas.

• Crea políticas de alertas para notificarte cuando un valor se sale de sus límites normales, como se describe en Usa políticas de alertas.

• Recupera datos de supervisión sin procesar o agregados con la API de Monitoring, como se describe en Lee datos de métricas.

• Crea tus propios tipos de métricas, como se describe en Usa métricas personalizadas.

Para obtener más detalles sobre estos conceptos y cómo se asignan a la API de Cloud Monitoring, consulta Estructura de series temporales, en especial si planeas usar la API de Monitoring o las métricas personalizadas.

Información sobre las etiquetas

Los tipos de recursos supervisados y los tipos de métricas admiten etiquetas que permiten clasificar los datos durante el análisis. Por ejemplo:

• Un tipo de recurso supervisado para una máquina virtual puede incluir etiquetas de la ubicación de la máquina y el ID del proyecto asociado a ella. Cuando se registra la información sobre el recurso supervisado, la información incluye los valores de las etiquetas.

  Un recurso supervisado también puede tener etiquetas de metadatos proporcionadas por el usuario o el sistema, además de las etiquetas definidas por el tipo de recurso supervisado.

• Un tipo de métrica que cuenta las solicitudes a la API puede tener etiquetas para registrar el nombre del método invocado y el estado de la solicitud.

El uso de las etiquetas se analiza con más detalle en Etiquetas.

Tipos de recursos supervisados

Un recurso supervisado es un recurso desde el cual se capturan datos de métricas. Por último, Cloud Monitoring admite aproximadamente 100 tipos de recursos supervisados.

Entre los tipos de recursos supervisados, se incluyen nodos y tareas genéricos, tablas en Cloud Bigtable, componentes arquitectónicos en Google Kubernetes Engine, varios recursos de AWS y muchos más.

Cada tipo de recurso supervisado se describe formalmente en una estructura de datos llamada descriptor de recursos supervisados. Para obtener más información, consulta Descriptores de recursos supervisados.

Cada uno de los tipos de recursos supervisados compatibles tiene una entrada en la Lista de recursos supervisados. Las entradas de la lista se crean a partir de los descriptores de recursos supervisados. En esta sección, se describe la información que se captura en un descriptor de recursos supervisados y se muestra cómo se presenta en la lista.

Un muestra de tipo de recurso supervisado

A continuación, se muestra la entrada en la lista de un depósito de Cloud Storage:

Todas las entradas de la lista incluyen la siguiente información:

• Tipo: El encabezado de la entrada muestra el tipo de recurso supervisado, gcs_bucket en el ejemplo.
• Nombre visible: una descripción breve del recurso supervisado.
• Descripción: Una descripción más larga del recurso supervisado.
• Etiquetas: Son un conjunto de dimensiones para clasificar datos. Para obtener más información, consulta Etiquetas.

Tipos de métricas

Un tipo de métrica describe las medidas que se pueden recopilar de un recurso supervisado. Un tipo de métrica incluye una descripción de lo que se mide y cómo se interpretan. Por último, Cloud Monitoring admite aproximadamente 1,500 tipos de métricas. Además, te permite definir tipos nuevos.

Los tipos de métricas incluyen recuentos de llamadas a la API, estadísticas de uso del disco, consumo de almacenamiento y mucho más.

Cada tipo de métrica se describe formalmente en una estructura de datos llamada descriptor de métrica. Para obtener más información, consulta Descriptores de métricas.

Cada uno de los tipos de métricas integradas tiene una entrada en la lista de métricas. Las entradas de estas tablas se crean a partir de los descriptores de métricas. En esta sección, se describe la información que se captura en un tipo de métrica y se muestra cómo se presenta en el material de referencia.

Ejemplo de un tipo de métrica

En la siguiente imagen, se muestra una entrada de un tipo de métrica de Cloud Storage:

Los tipos de métricas se muestran en una tabla, y el encabezado de la tabla explica el diseño de la información. En esta sección, se usa una entrada como ejemplo, pero todas las tablas usan el mismo formato.

La entrada de la tabla de muestra de Cloud Storage te brinda la siguiente información sobre un tipo de métrica:

• Tipo de métrica: Un identificador para el tipo de métrica, storage.googleapis.com/api/request_count en el ejemplo.

  El prefijo storage.googleapis.com actúa como un espacio de nombres para Cloud Storage. Todos los tipos de métricas asociados con un tipo de recurso supervisado en particular usan el mismo espacio de nombres.

  Los espacios de nombres se omiten en las entradas en las tablas.

  Todos los tipos de métricas asociados con Cloud Storage se enumeran en la tabla de métricas de Cloud Storage.

• Fase de lanzamiento: Un bloque de color que indica la etapa de lanzamiento del tipo de métrica con un valor como Alfa, Beta y GA.

• Nombre visible: una string breve que describe el tipo de métrica, “Request count” en el ejemplo.

• Clase, tipo, unidad: Esta línea proporciona información para interpretar los valores de datos. El ejemplo muestra una métrica delta registrada como un número entero de 64 bits sin unidad (ese es el valor 1).

  • Tipo: Este ejemplo es una métrica delta, que registra un cambio durante un período. Es decir, cada dato registra la cantidad de llamadas a la API desde que se escribió el dato anterior. Para obtener más información sobre los tipos, consulta Tipos de valores y tipos de métricas.

  • Tipo: En este ejemplo, se registran sus valores como números enteros de 64 bits. Para obtener más información sobre los tipos, consulta Tipos de valores y tipos de métricas.

  • Unidad: Esta métrica no necesita una unidad explícita porque representa un recuento, el dígito 1 se usa para indicar que no se necesita ninguna unidad.

• Recursos supervisados: Los recursos supervisados para los que está disponible este tipo de métrica. Los valores aquí son los mismos que se describen en los tipos de recursos supervisados.

• Descripción: información más detallada sobre lo que se registra y cómo. Configura las cursivas para distinguirla de las etiquetas.

• Etiquetas: Son un conjunto de dimensiones para clasificar datos. Para obtener más información, consulta Etiquetas.

Cuando accedes a los datos de supervisión mediante la API de Cloud Monitoring, incluyes un proyecto de Google Cloud en la llamada a la API. Solo puedes recuperar los datos visibles para ese proyecto de Google Cloud. Por ejemplo, si solicitas los datos de tu proyecto para el tipo de métrica storage.googleapis.com/api/request_count, solo verás los recuentos de API para los buckets de Cloud Storage de tu proyecto. Si tu proyecto no usa ningún bucket de Cloud Storage, no se mostrarán datos de métricas.

Tipos de métricas integradas

Los tipos de métricas integradas se definen mediante los servicios de Google Cloud, incluido Cloud Monitoring. Estos tipos de métricas describen las medidas estándar de una amplia gama de infraestructura común y están disponibles para que las use cualquier persona.

En la lista de métricas, se muestra el conjunto completo de tipos de métricas integradas. Las métricas que se enumeran en la página Lista de métricas externas son un subconjunto especial de métricas integradas que define Cloud Monitoring en asociación con proyectos de código abierto o proveedores externos. Por lo general, estas métricas tienen un prefijo external.googleapis.com.

Métricas personalizadas

Cuando compilas tu aplicación, es posible que tengas ciertas propiedades que desees medir, elementos para los que no hay métricas integradas. Con Cloud Monitoring, puede definir sus propios tipos de métricas. Estos tipos de métricas se denominan métricas personalizadas. Si una métrica tiene un prefijo custom.googleapis.com o external.googleapis.com/prometheus, es una métrica personalizada. Las últimas métricas suelen provenir del sidecar de Prometheus de Stackdriver. Consulta Usa Prometheus para obtener más información.

Por ejemplo, si deseas realizar un seguimiento de la cantidad de widgets que venden tus tiendas, debes usar una métrica personalizada. Para obtener más información, consulta Usa métricas personalizadas.

Labels

Las definiciones de los tipos de métrica y de recursos supervisados incluyen las etiquetas. Las etiquetas son clasificadores de los datos que se recopilan; ayudan a categorizar los datos para realizar un análisis más detallado. Por ejemplo:

• El tipo de métrica de Cloud Storage storage.googleapis.com/api/request_count tiene dos etiquetas, response_code y method.
• El tipo de recurso supervisado de Cloud Storage gcs_bucket tiene tres etiquetas, project_id, bucket_name y location. Las etiquetas identifican instancias específicas del tipo de recurso.

Por lo tanto, todos los datos recopilados para las solicitudes a la API desde un bucket de Cloud Storage se clasifican según el método al que se llamó, el código de respuesta de la llamada, el nombre, la ubicación y el proyecto del bucket. El conjunto de etiquetas varía según la métrica o el tipo de recurso supervisado; las etiquetas disponibles se documentan en las páginas Lista de métricas y Lista de recursos supervisados.

Si realizas un seguimiento del código de respuesta, el nombre del método y la ubicación cuando se cuentan las llamadas a la API, puedes recuperar la cantidad de llamadas a un método de API en particular, la cantidad de llamadas fallidas a cualquier método o la cantidad de llamadas a un método específico en una ubicación específica.

La cantidad de etiquetas y la cantidad de valores que cada una puede suponer se conoce como cardinalidad. La cardinalidad es la cantidad de series temporales posibles que se pueden recopilar para un par de métricas y tipos de recursos supervisados: hay una serie temporal para cada combinación de valores de sus etiquetas. Esto se explica con más detalle en Cardinalidad: Series temporales y etiquetas.

Etiquetas de metadatos de recursos

Además de las etiquetas definidas en la métrica y los tipos de recursos supervisados, Monitoring recopila de forma interna información adicional sobre los recursos supervisados y almacena esta información en etiquetas de metadatos del sistema. Estas etiquetas de metadatos del sistema están disponibles para los usuarios como valores de solo lectura. Algunos recursos también permiten que los usuarios creen sus propias etiquetas de metadatos de recursos cuando configuran recursos como instancias de VM en Google Cloud Console.

En conjunto, las etiquetas de metadatos del usuario y del sistema se denominan etiquetas de metadatos del recurso. Puedes usar estas etiquetas, como las definidas en la métrica y los tipos de recursos supervisados en los filtros de series temporales. Para obtener más información sobre los filtros, consulta Filtros de supervisión.

Series temporales: Datos de un recurso supervisado

En esta sección, se analiza qué son los datos de supervisión y cómo se organizan en las series temporales. Aquí es donde los componentes conceptuales del modelo de métrica se convierten en artefactos concretos.

Cloud Monitoring almacena mediciones regulares en el tiempo para pares de tipos de métricas y recursos supervisados. Las mediciones se recopilan en series temporales y cada una de ellas contiene los siguientes elementos:

• El nombre del tipo de métrica al que pertenece la serie temporal y una combinación de valores para las etiquetas de métrica

• Una serie de pares (marca de tiempo, valor). El valor es la medición y la marca de tiempo es la hora en la que se realizó la medición.

• El recurso supervisado que es la fuente de los datos de serie temporal y una combinación de valores para las etiquetas de recursos.

Se crea una serie temporal para cada combinación de etiquetas de métrica y recursos que genera datos.

Ejemplo estilizado: El tipo de métrica storage.googleapis.com/api/request_count que se describió antes podría tener muchas series temporales para los buckets de Cloud Storage de tu proyecto. En la siguiente ilustración, se muestran algunas series temporales posibles.

En la ilustración, el valor bucket: xxxx representa el valor de la etiqueta bucket_name en el tipo de recurso supervisado, mientras que response_code y method son etiquetas en el tipo de métrica. Hay una serie temporal para cada combinación de valores en las etiquetas de recursos y métricas. Las ilustraciones muestran algunos casos:

Cloud Monitoring no graba series temporales “vacías”. En el ejemplo de buckets de Cloud Storage, si no usas un bucket en particular o nunca llamas a un método de API en particular, no se recopilan datos de esa etiqueta y ninguna serie temporal lo menciona. Esto significa que, si tu proyecto no tiene datos para una métrica en particular, nunca verás el tipo de métrica.

Los tipos de métricas no indican qué tipos de recursos supervisados se encuentran en las series temporales. En Cloud Storage, solo hay un tipo de recurso supervisado: gcs_bucket. Algunos tipos de métricas se vinculan con más de un recurso supervisado.

Ejemplo en vivo: Si tienes un proyecto de Google Cloud, puedes probar el widget del Explorador de API, ubicado en la página de referencia del método timeSeries.list en la API de Monitoring. El botón TRY IT que se encuentra a continuación proporciona los siguientes parámetros predeterminados al método timeSeries.list:

• name: projects/[PROJECT_ID]
• filter: metric.type="logging.googleapis.com/log_entry_count" resource.type="gce_instance"
• interval.start_time: 2019-11-11T00:00:00Z
• interval.end_time: 2019-11-11T00:20:00Z
• fields: timeSeries.metric

Cuando intentes ejecutar este ejemplo, deberás cambiar [PROJECT_ID] en el campo name por el ID de tu proyecto.

En este ejemplo, se supone que tienes una instancia de Compute Engine que ejecuta el agente de Cloud Logging. El tipo de recurso supervisado es gce_instance y el tipo de métrica es logging.googleapis.com/log_entry_count. Puedes cambiar estos valores si no se aplican a ti.

Cuando recuperas datos de series temporales, debes especificar las horas de inicio y finalización. En este ejemplo, se usa un período el 11 de noviembre de 2019. Sin embargo, los datos de series temporales se almacenan por 6 semanas, por lo que es probable que también debas ajustar la fecha antes de ejecutar la solicitud.

Para ejecutar la solicitud, haz clic en el botón a continuación, ajusta los parámetros según sea necesario y haz clic en el botón Ejecutar en la parte inferior del panel del widget.

¡Pruébalo!

Si la solicitud se realiza correctamente, se mostrarán los datos de series temporales que coincidan con la solicitud. Se verán como el siguiente fragmento:

{
  "timeSeries": [
    {
      "metric": {
        "labels": {
          "severity": "INFO",
          "log": "compute.googleapis.com/activity_log"
        },
        "type": "logging.googleapis.com/log_entry_count"
      },
      "resource": {
        "type": "gce_instance",
        "labels": {
          "instance_id": "0",
          "zone": "us-central1",
          "project_id": "your-project-id"
        }
      },
      "metricKind": "DELTA",
      "valueType": "INT64",
      "points": [
        {
        "interval": {
            "startTime": "2019-10-29T13:53:00Z",
            "endTime": "2019-10-29T13:54:00Z"
          },
          "value": {
            "int64Value": "0"
          }
        },
        ...
      ]
    },
    ...
  ]
}

Para obtener más información sobre el uso de este widget, incluido el solucionador de problemas, consulta Explorador de API.

Cardinalidad: series temporales y etiquetas

Cada serie temporal está asociada con un par específico de métricas y tipos de recursos supervisados, pero cada par puede tener muchas series temporales. La cardinalidad del par determina la cantidad posible de series temporales: la cantidad de etiquetas y la cantidad de valores que puede asumir cada etiqueta.

Por ejemplo, supongamos que tienes un tipo de métrica trivial que especifica una etiqueta color y un tipo de recurso supervisado con otra etiqueta, zone. Obtienes una serie temporal para cada combinación de valores zone y color.

La cantidad de valores que puede suponer una etiqueta es importante:

• Si solo hay dos zonas posibles, “east” y “west”, la etiqueta zone puede tener hasta dos valores distintos.
• Si solo hay tres colores posibles, “red”, “green” y “blue”, la etiqueta color puede tener hasta tres valores distintos.

La cardinalidad de esta métrica es 6 (3×2), aunque la métrica podría producir menos series temporales. Por ejemplo, si nunca obtienes datos de la zona "west", nunca tendrás más de tres series temporales.

La cardinalidad de métrica es un factor fundamental en el rendimiento cuando solicitas métricas para un gráfico o para otros usos. Una cardinalidad más alta puede hacer que los tiempos de respuesta a las consultas sean más lentos.

La cardinalidad también es una preocupación cuando se diseñan métricas personalizadas, en las que se determina el conjunto de etiquetas y sus posibles valores. Tienes un límite de 30 etiquetas en un tipo de métrica, pero también debes asegurarte de que el conjunto de valores posibles para cualquier etiqueta esté restringido. Te recomendamos que uses un pequeño conjunto de valores discretos (como “rojo”, “verde” y “azul”). No se deben usar valores detallados, como las marcas de tiempo. También hay otros límites en las métricas personalizadas. Consulta Métricas personalizadas para obtener más información.