Metriche, serie temporali e risorse

Questo documento descrive in che modo Cloud Monitoring modella le misurazioni che raccoglie. Queste misurazioni ti aiutano a capire il rendimento delle tue applicazioni e dei tuoi servizi di sistema. Il modello di Cloud Monitoring per il monitoraggio dei dati è costituito da tre concetti principali: tipi di risorse monitorate, tipi di metriche e serie temporali:

  • I tipi di risorse monitorate sono le origini delle misurazioni, ad esempio le applicazioni e i servizi di sistema. Sono disponibili più di 270 tipi di risorse monitorate. Per l'elenco attuale, vedi Elenco delle risorse monitorate.

  • I tipi di metriche definiscono la proprietà che viene misurata, ad esempio di utilizzo della CPU. In Monitoring sono disponibili più di 6500 tipi di metriche per il monitoraggio di Google Cloud, AWS e di una serie di software di terze parti. Per gli elenchi di tipi di metriche, consulta Elenco delle metriche. E se hai bisogno di qualcosa che non sia già definito, puoi crearne uno personalizzato.

  • Una serie temporale è una raccolta di misurazioni di uno specifico risorsa monitorata.

Per un'introduzione a questi concetti e alla loro relazione, leggi questo documento. I seguenti documenti forniscono informazioni più approfondite:

  • Per informazioni su etichette e cardinalità delle serie temporali e per esempi di risorse e tipi di metriche monitorate, consulta Componenti del modello di metrica.
  • Per informazioni dettagliate sulle serie temporali, incluso il modo in cui sono rappresentate dall'API Cloud Monitoring, consulta Struttura delle serie temporali. Queste informazioni sono particolarmente pertinenti se prevedi di utilizzare l'API Monitoring o le metriche personalizzate.

Il modello di metriche di Cloud Monitoring

Una metrica è un insieme di misure correlate di alcuni attributi di una risorsa che stai monitorando. Le misurazioni possono includere la latenza delle richieste a un servizio, la quantità di spazio su disco disponibile su una macchina, il numero di tabelle nel database SQL, il numero di widget venduti e così via. Le risorse possono includono macchine virtuali (VM), istanze di database, dischi e così via.

La nozione generale di metrica in Cloud Monitoring include tre componenti principali:

  • Informazioni sull'origine delle misurazioni.
  • Un insieme di misurazioni di una proprietà. Ogni misurazione viene registrata come valore con timestamp.
  • Informazioni sui valori della proprietà misurata.

Ad esempio, supponiamo che ci sia una metrica che tiene traccia del numero di widget venduti da un negozio. I componenti del modello corrispondono a questo esempio nei seguenti modi:

  • Origine delle misurazioni

    Il modello di metrica registra le informazioni su ogni risorsa monitorata. Le informazioni specifiche acquisite dipendono dal tipo di risorsa da monitorare: può includere posizioni geografiche, metodo nomi, ID disco e così via, tutto ciò che potrebbe essere l'origine di le misurazioni.

    Le informazioni sulle risorse potrebbero includere informazioni come progetto, posizione o metodo.

    L'origine dei dati di monitoraggio è chiamata risorsa monitorata.

    Esempio: nell'esempio delle vendite del widget, le risorse monitorate sono negozi che vendono widget.

  • Misurazioni

    Il modello di metrica acquisisce le misurazioni di una proprietà come un insieme punti dati, costituiti da valori con timestamp.

    I valori vengono raccolti come array di valori con timestamp.

    I valori sono in genere numerici, ma dipende da cosa stai misurando.

    Esempio: nell'esempio di widget-sales, le misurazioni registrano le informazioni sulle vendite in determinati momenti. Tali misurazioni potrebbero essere simili seguenti:

    [(150, 2024-05-23T17:37:00-04:00),
 (229, 2024-05-23T17:38:00-04:00),
 (138, 2024-05-23T17:39:00-04:00),
 ...]

  • Informazioni sui valori

    I valori di misurazione non hanno significato senza informazioni su come interpretarli. Devi disporre di alcune informazioni di "tipo" sui valori, come il tipo di dati, l'unità e il tipo di ogni misurazione:

    • Il valore è un numero intero o una stringa?
    • Il valore rappresenta miglia all'ora o radianti?
    • Il valore rappresenta il totale al momento o la variazione rispetto al valore precedente?

    Le informazioni sui valori includono il tipo di dati e altre informazioni.

    Cloud Monitoring chiama ogni insieme di caratteristiche di qualcosa che vuoi misurare un tipo di metrica.

    Esempio: nell'esempio delle vendite del widget, queste informazioni possono indicare le seguenti:

    • Ogni valore viene registrato come numero intero a 64 bit.
    • Ogni valore rappresenta un conteggio dei widget venduti.
    • Ogni valore rappresenta il numero di widget venduti dall'ultimo misurazione registrata.

Serie temporali: combinazione dei componenti

In Cloud Monitoring, la struttura dei dati alla base di questo modello è la serie temporale (le forme al plurale e al singolare sono le stesse).

Ogni serie temporale comprende i tre componenti del modello:

  • Una descrizione della risorsa monitorata da cui hanno avuto origine le misurazioni.
  • L'insieme di misurazioni associate a una singola risorsa monitorata.
  • Una descrizione del tipo di metrica che descrive ciò che stai misurando.

Componenti di una serie temporale: punti dati, informazioni sul tipo, informazioni sulle risorse.

Esempio: nell'esempio relativo alle vendite di widget, una serie temporale include quanto segue:

  • Una descrizione dello store che ha venduto i widget conteggiati in questo periodo di tempo Google Cloud.
  • L'insieme di misurazioni registrate per questo negozio.
  • Una descrizione dei valori: numeri interi a 64 bit che misurano il numero di widget venduti dal valore registrato precedente.

Un singolo tipo di metrica o di risorsa monitorata di Cloud Monitoring può essere associato a molte serie temporali correlate. Nell'esempio delle vendite del widget, ogni negozio che vende widget memorizza i propri dati in una serie temporale, quindi se ci sono 15 archivi vendita di widget, ci possono essere 15 vendite di widget di registrazione di serie temporali.

Passaggi successivi