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

El modelo de métricas de Cloud Monitoring describe estos conceptos en términos generales. Si no conoces los conceptos, primero lee la página.

En esta página, se describen los tipos de métricas, los recursos supervisados y las series temporales, junto con algunos conceptos relacionados, con más detalle. 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:

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 que los datos se clasifiquen durante el análisis. Por ejemplo:

  • Un tipo de recurso supervisado para una máquina virtual puede incluir etiquetas para la ubicación de la máquina y el ID del proyecto asociado con la máquina. Cuando se registra 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 etiquetas se explica con más detalle en Etiquetas.

Tipos de recursos supervisados

Un recurso supervisado es un recurso desde el que se capturan los 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

Aquí está la entrada en la lista para un bucket de Cloud Storage:

Lista para el 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 medidas que se pueden recopilar en un recurso supervisado. Un tipo de métrica incluye una descripción de lo que se mide y cómo se interpretan las mediciones. Por último, Cloud Monitoring admite aproximadamente 1,500 tipos de métricas y 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.

Un tipo de métrica de muestra

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

Un extracto de la lista de métricas para 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 categorías 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: recursos supervisados para los que está disponible este tipo de métrica. Los valores aquí son los mismos que se describen 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, debes incluir un proyecto de Google Cloud en la llamada a la API. Puedes recuperar solo los datos que son visibles para ese proyecto de Google Cloud. Por ejemplo, si solicitas datos de tu proyecto para el tipo de métrica storage.googleapis.com/api/request_count, entonces verás recuentos de API solo para depósitos de Cloud Storage en tu proyecto. Si tu proyecto no usa ningún bucket de Cloud Storage, no se muestran datos de métricas.

Tipos de métricas integradas

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

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

Métricas personalizadas

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

Por ejemplo, si deseas realizar un seguimiento del número de widgets vendidos por 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 etiquetas. Las etiquetas son clasificadores de los datos que se recopilan. ayudan a clasificar los datos para realizar 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 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 para 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 están documentadas 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 uno puede suponer se denominan cardinalidad. La cardinalidad es el número de series temporales posibles que se pueden recopilar para un par de tipos de métricas y recursos supervisados: una serie temporal para cada combinación de valores de sus etiquetas. Esto se analiza con más detalle en Cardinalidad: Series temporales y etiquetas.

Etiquetas de metadatos de recursos

Además de las etiquetas definidas en los tipos de métricas y recursos supervisados, Monitoring recopila de manera 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 cuando se configuran recursos como instancias de VM en Google Cloud Console.

Las etiquetas de metadatos del usuario y del sistema se denominan de forma colectiva etiquetas de metadatos de recursos. Puedes usar estas etiquetas, como las etiquetas 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 medida, y la marca de tiempo es el momento en 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 descrito anteriormente podría tener muchas series temporales para los depósitos de Cloud Storage de tu proyecto. En la ilustración siguiente, 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:

Imágenes que muestran varias series temporales en una métrica

Cloud Monitoring no registra series temporales "vacías". En el ejemplo de bucket s de Cloud Storage, si no usas un bucket en particular o nunca llamas a un método de la API determinado, 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 la serie temporal de las métricas. En Cloud Storage, solo hay un tipo de recurso supervisado: gcs_bucket. Algunos tipos de métricas se sincronizan 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 de timeSeries.list en la API de Monitoring. El botón PROBAR que aparece 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, debes cambiar [PROJECT_ID] en el campo name por el ID del 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 tu caso.

Cuando recuperas datos de series temporales, debes especificar horas de inicio y finalización. En este ejemplo, se usa un período del 11 de noviembre de 2019. Sin embargo, los datos de series temporales se almacenan durante 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.

Probar

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, incluida la solución de problemas, consulta el 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 cantidad posible de series temporales se determina según la cardinalidad del par: la cantidad de etiquetas y la cantidad de valores que cada etiqueta puede asumir.

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 depende de las etiquetas y sus valores.

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 métricas 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 de las consultas sean más lentos.

La cardinalidad también es una preocupación cuando se diseñan métricas personalizadas, en las que determinas el conjunto de etiquetas y sus valores posibles. Tienes un límite de 10 etiquetas en un tipo de métrica, pero también debes asegurarte de que el conjunto de valores posibles para cualquier etiqueta esté restringido. Un conjunto pequeño de valores discretos (como “rojo”, “verde” y “azul”) es el enfoque preferido. No se deben usar valores detallados, como las marcas de tiempo. También existen otros límites para las métricas personalizadas. Consulta Métricas personalizadas para obtener más información.