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 documento El modelo de métricas, se describen estos conceptos de Cloud Monitoring en términos generales. Si estos conceptos son nuevos para ti, 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:

• Inspeccionar 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 agregados o sin procesar con la API de Monitoring, como se describe en Recupera datos de series temporales.

• Crea tus propios tipos de métricas, como se describe en Descripción general de las métricas definidas por el usuario.

Para obtener más detalles sobre estos conceptos y cómo se asignan a la API de Cloud Monitoring, consulta Estructura de series temporales, en particular si planeas usar la API de Monitoring o 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 con la máquina. Cuando se registra información sobre el recurso supervisado, se incluyen los valores de las etiquetas. Un recurso supervisado también puede tener etiquetas de metadatos proporcionadas por el sistema o el usuario, además de las etiquetas definidas para 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 la sección Etiquetas.

Tipos de recursos supervisados

Un recurso supervisado es un recurso del que se capturan datos de métricas. Cloud Monitoring admite aproximadamente 270 tipos de recursos supervisados.

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

Cada tipo de recurso supervisado se describe de manera formal 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 en la lista se crean a partir de los descriptores de recursos supervisados. En esta sección, se describe la información capturada en un descriptor de recursos supervisados y se muestra cómo se presenta en la lista.

Un muestra de tipo de recurso supervisado

En la siguiente imagen, se muestra la entrada en la lista de un bucket 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: Un conjunto de dimensiones para clasificar datos Para obtener más información, consulta Etiquetas.

Tipos de métricas

Un tipo de métrica describe las mediciones que se pueden recopilar de un recurso supervisado. Un tipo de métrica incluye una descripción de lo que se mide y cómo se interpretan las mediciones. Cloud Monitoring admite aproximadamente 6,500 tipos de métricas y te proporciona la capacidad de 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 las páginas de la Lista de métricas. Las entradas en estas tablas se crean a partir de los descriptores de métricas. En esta sección, se describe la información capturada en un tipo de métrica y se muestra cómo se presenta en el material de referencia.

Un tipo de métrica de muestra

En la siguiente imagen, se muestra una entrada para 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 en 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 los descritos en Tipos de recursos supervisados.

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

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

Cuando accedes a los datos de supervisión a través de la API de Cloud Monitoring, incluyes un proyecto de Google Cloud en la llamada a la API. Solo puedes recuperar los datos que sean 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, verás los recuentos de API solo para los buckets de Cloud Storage de tu proyecto. Si tu proyecto no usa ningún buckets de Cloud Storage, no se muestran datos de métricas.

Tipos de métricas integradas

Los servicios de Google Cloud, incluido Cloud Monitoring, definen los tipos de métricas integradas. Estos tipos de métricas describen mediciones estándar para una amplia gama de infraestructuras comunes y están disponibles para que las use cualquier persona.

En la Lista de métricas, se muestra todo el conjunto de tipos de métricas integrados. Las métricas que aparecen en la página [External metrics list][metrics-external] son un subconjunto especial de métricas integradas que define Cloud Monitoring en asociación con proyectos de código abierto o proveedores de terceros. Por lo general, estas métricas tienen un prefijo de external.googleapis.com.

Métricas personalizadas

Cuando compilas tu aplicación, es posible que tengas ciertas propiedades que deseas medir, para las cuales no hay métricas integradas en Cloud Monitoring. Con Cloud Monitoring, puedes definir tus propios tipos de métricas o importar tipos de métricas desde fuentes externas. Estos tipos de métricas se denominan métricas personalizadas. Si una métrica tiene el prefijo custom.googleapis.com o prometheus.googleapis.com, es una métrica personalizada. Las últimas métricas suelen provenir de Google Cloud Managed Service para Prometheus.

Por ejemplo, si deseas hacer un seguimiento de la cantidad de widgets que venden tus tiendas, debes usar una métrica personalizada. Para obtener más información, consulta Descripción general de las métricas definidas por el usuario.

Etiquetas

Una etiqueta es un par clave-valor que se puede usar para proporcionar información sobre un valor de datos.

Etiquetas de métricas y recursos supervisados

Las definiciones de tipos de métricas y de recursos supervisados incluyen etiquetas. Las etiquetas son clasificadores de los datos que se recopilan y ayudan a categorizar los datos para un análisis más profundo. 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 gcs_bucket de Cloud Storage 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 de un bucket de Cloud Storage se clasifican por el método al que se llamó, el código de respuesta de la llamada, el nombre, la ubicación y el proyecto del bucket involucrado. 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 asumir se conoce como cardinalidad. La cardinalidad es la cantidad de series temporales posibles que se pueden recopilar para un par de tipos de métricas y recursos supervisados: hay una serie temporal para cada combinación de valores de sus etiquetas. Para obtener más información, consulta 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 la almacena 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 a los usuarios crear sus propias etiquetas de metadatos de recursos cuando configuran recursos como las instancias de VM en la consola de Google Cloud.

Las etiquetas de metadatos del sistema y del usuario se denominan en conjunto etiquetas de metadatos de recursos. 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 el filtrado, consulta Filtros de supervisión.

Series temporales: datos de un recurso supervisado

En esta sección, se explica qué son los datos de supervisión y cómo se organizan en series temporales. Aquí es donde los componentes conceptuales del modelo de métricas 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 la 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 series temporales y una combinación de valores para las etiquetas del recurso.

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

Ejemplo estilizado: El tipo de métrica storage.googleapis.com/api/request_count 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 registra las series temporales “vacías”. En el ejemplo de los 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 para esa etiqueta y ninguna serie temporal la 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 de las métricas. Para Cloud Storage, solo hay un tipo de recurso supervisado: gcs_bucket. Algunos tipos de métricas se vinculan con más de un recurso supervisado.

Ejemplo real: Si tienes un proyecto de Google Cloud, puedes probar el widget del Explorador de APIs, que se encuentra en la página de referencia del método timeSeries.list en la API de Monitoring.

1. Abre la página de referencia de timeSeries.list.

2. En el panel Prueba este método, ingresa lo siguiente:

   • nombre: projects/PROJECT_ID Reemplaza PROJECT_ID por el ID de tu proyecto de Google Cloud.
   • filter: metric.type="logging.googleapis.com/log_entry_count" resource.type="gce_instance"
   • interval.start_time: Ingresa la hora de inicio y asegúrate de que sea 20 minutos antes de la hora de finalización.
   • interval.end_time: Ingresa la hora de finalización.

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": "2024-03-29T13:53:00Z",
            "endTime": "2024-03-29T13:54:00Z"
          },
          "value": {
            "int64Value": "0"
          }
        },
        ...
      ]
    },
    ...
  ]
}

Para obtener más información sobre el uso del widget del Explorador de APIs, incluida la solución de problemas, consulta Explorador de APIs.

Cardinalidad: series temporales y etiquetas

Cada serie temporal se asocia con un par específico de tipos de métricas y recursos supervisados. El tipo de métrica y el tipo de recurso supervisado proporcionan cierto número de etiquetas. En Cloud Monitoring, la cantidad de combinaciones únicas de valores para el conjunto de etiquetas es la cardinalidad del tipo de métrica o de recurso supervisado. Estos valores se denominan cardinalidad de las métricas y cardinalidad de recursos, y determinan cuántas series temporales posibles, la cardinalidad total, se podrían generar.

Métrica, recurso y cardinalidad total

Supongamos que tienes un tipo de métrica que especifica dos etiquetas, color y zone. La cardinalidad de la métrica depende de la cantidad de valores posibles que tienen esas etiquetas:

• Si solo hay tres colores posibles, “rojo”, “verde” y “azul”, la etiqueta color puede tener hasta tres valores distintos.
• Si solo hay dos zonas posibles, "este" y "oeste", la etiqueta zone puede tener hasta dos valores distintos.

La cardinalidad de esta métrica es 6 (3 × 2). Si hay 1,000 valores posibles para la etiqueta color y cada color puede aparecer en todas las zonas, la cardinalidad de la métrica es 2,000 (1,000 × 2). Se aplica el mismo cálculo si son etiquetas de un tipo de recurso supervisado en lugar de un tipo de métrica.

Este valor de cardinalidad es un máximo según la cantidad de combinaciones de valores de etiqueta posibles. El valor real efectivo puede ser mucho más bajo cuando no ocurren todas las combinaciones de valores de etiquetas. Por ejemplo, si cada color aparece en una sola zona, no en ambas, la cantidad máxima de series temporales que ves en el sistema en ejecución es 1,000. Sin embargo, la utilidad de la cardinalidad efectiva depende de los motivos por los que ciertas combinaciones no aparecen y de si podrían hacerlo en el futuro.

Cuando se escriben datos de series temporales, se clasifican por tipos de métricas y recursos supervisados. Para cualquier par de tipos de métricas y recursos, la cardinalidad total es el producto de la cardinalidad de la métrica y la cardinalidad de recursos. Si tienes una métrica con cardinalidad de 1,000 y un recurso con cardinalidad de 100, y si aparece cada valor de etiqueta, tienes 100,000 series temporales (1,000 × 100).

Cuando diseñes tus propias métricas, asegúrate de que el conjunto de valores posibles para cualquier etiqueta esté restringido. Un pequeño conjunto de valores discretos (como “rojo”, “verde” y “azul”) es el enfoque preferido. Por ejemplo, si usas valores RGB de 8 bits para una etiqueta color, puedes tener más de 16 millones de valores diferentes. No uses valores de alta resolución, como marcas de tiempo, ningún tipo de identificador único, IDs de usuario, direcciones IP, URLs sin parámetros, etc., para las etiquetas de métricas.

Rendimiento y cardinalidad de las consultas

Cuando realizas una consulta de datos, el volumen de datos que solicitas es el factor más importante en el rendimiento de la consulta: una consulta por una hora de datos suele ser más rápida que la misma consulta que cubre seis meses. Sin embargo, el volumen de datos que muestra una solicitud también es sensible a la cantidad de series temporales de una solicitud. Es probable que una consulta que recupera dos meses de datos para una métrica de baja cardinalidad sea más rápida que otra que recupera dos meses de datos para una métrica de cardinalidad muy alta, debido a la cantidad de datos que se recuperan.

La cardinalidad depende principalmente de la cantidad de valores que pueden tener las etiquetas, no de la cantidad de etiquetas. En general, no tienes control sobre la cardinalidad de los recursos, como cuando la cantidad de Pods o VM cambia según las necesidades empresariales. Sin embargo, cuando transfieres métricas a Cloud Monitoring, en lugar de usar métricas del sistema, a menudo tienes cierto control sobre la cardinalidad de las métricas. Por ejemplo, con las métricas personalizadas definidas por el usuario, tú determinas las etiquetas y los valores posibles para ellas. Si transfieres métricas de Prometheus, puedes usar el reetiquetado para modificar el conjunto de etiquetas y descartar las series temporales que no deseas transferir.

Puedes usar la página Administración de métricas de Cloud Monitoring para identificar las métricas que podrían tener problemas de cardinalidad. Para ver la página Administración de métricas, haz lo siguiente:

1. En el panel de navegación de la consola de Google Cloud, selecciona Monitoring y, luego,  Administración de métricas.

   Ir a Administración de métricas

2. En la barra de herramientas, selecciona tu período. De forma predeterminada, la página Administración de métricas muestra información sobre las métricas recopiladas en el día anterior.

Para obtener más información de la página Administración de métricas, consulta Visualiza y administra el uso de métricas.

Para obtener información técnica sobre la forma en que Cloud Monitoring almacena y recupera los datos de series temporales, consulta Monarch: la base de datos de series temporales en la memoria a escala planetaria de Google.

Para obtener información sobre los límites de las métricas definidas por el usuario en Cloud Monitoring, consulta Métricas definidas por el usuario.