Métricas, series temporales y recursos

En este documento se describe cómo modeliza Cloud Monitoring las mediciones que recoge. Estas mediciones le ayudan a comprender el rendimiento de sus aplicaciones y servicios del sistema. El modelo de Cloud Monitoring para monitorizar datos consta de tres conceptos principales: tipos de recursos monitorizados, tipos de métricas y series temporales.

• Los tipos de recursos monitorizados son las fuentes de las mediciones, como tus aplicaciones y servicios del sistema. Hay más de 270 tipos de recursos monitorizados disponibles. Para ver la lista actual, consulta Lista de recursos monitorizados.

• Los tipos de métricas definen la propiedad que se está midiendo, como el uso de la CPU. Hay más de 6500 tipos de métricas disponibles en Monitoring para monitorizar Google Cloud, AWS y una variedad de software de terceros. Para ver listas de tipos de métricas, consulta Lista de métricas. Si necesitas algo que aún no se ha definido, puedes crear tu propio elemento.

• Una serie temporal es un conjunto de mediciones de un recurso monitorizado específico.

Para obtener una introducción a estos conceptos y a cómo se relacionan, consulta este documento. En los siguientes documentos se ofrece información más detallada:

• Para obtener información sobre las etiquetas y la cardinalidad de las series temporales, así como ejemplos de recursos monitorizados y tipos de métricas, consulta Componentes del modelo de métricas.
• Para obtener información detallada sobre las series temporales, incluido cómo las representa la API Cloud Monitoring, consulta Estructura de las series temporales. Esta información es especialmente relevante si tienes previsto usar la API Monitoring o métricas personalizadas.

Modelo de métricas de Cloud Monitoring

Una métrica es un conjunto de mediciones relacionadas de algún atributo de un recurso que estés monitorizando. Las métricas pueden incluir la latencia de las solicitudes a un servicio, la cantidad de espacio en disco disponible en una máquina, el número de tablas de tu base de datos SQL, el número de widgets vendidos, etc. Los recursos pueden incluir máquinas virtuales, instancias de bases de datos, discos, etc.

El concepto general de métrica en Cloud Monitoring abarca tres componentes principales:

• Información sobre la fuente de las mediciones.
• Un conjunto de mediciones de alguna propiedad. Cada medición se registra como un valor con marca de tiempo.
• Información sobre los valores de la propiedad que se está midiendo.

Por ejemplo, supongamos que hay una métrica que registra el número de widgets vendidos por una tienda. Los componentes del modelo se corresponden con este ejemplo de las siguientes formas:

• Fuente de las mediciones

  El modelo de métricas registra información sobre cada recurso monitorizado. La información concreta que se registra depende del tipo de recurso que se esté monitorizando. Puede incluir ubicaciones geográficas, nombres de métodos, IDs de disco, etc., es decir, cualquier elemento que pueda ser la fuente de las mediciones.

  

  La fuente de los datos de monitorización se denomina recurso monitorizado.

  Ejemplo: En el ejemplo de ventas de widgets, los recursos monitorizados son las tiendas que venden los widgets.

• Mediciones

  El modelo de métrica registra las mediciones de una propiedad como un conjunto de puntos de datos, que constan de valores con marca de tiempo.

  

  Los valores suelen ser numéricos, pero dependen de lo que estés midiendo.

  Ejemplo: En el ejemplo de ventas de widgets, las mediciones registran información sobre las ventas en momentos concretos. Estas mediciones podrían ser las siguientes:

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

• Información sobre los valores

  Los valores de medición no tienen sentido si no se sabe cómo interpretarlos. Debe tener información sobre el "tipo" de los valores, como el tipo de datos, la unidad y el tipo de cada medición:

  • ¿El valor es un número entero o una cadena?
  • ¿El valor representa millas por hora o radianes?
  • ¿El valor representa el total en ese momento o el cambio desde el valor anterior?

  

  Cloud Monitoring llama tipo de métrica a cada conjunto de características de algo que quieras medir.

  Ejemplo: En el ejemplo de ventas de widgets, esta información podría indicarte lo siguiente:

  • Cada valor se registra como un número entero de 64 bits.
  • Cada valor representa el número de widgets vendidos.
  • Cada valor representa el número de widgets vendidos desde la última medición registrada.

Series temporales: juntar los componentes

En Cloud Monitoring, la estructura de datos subyacente a este modelo es la serie temporal (las formas singular y plural son iguales).

Cada serie temporal abarca los tres componentes del modelo:

• Descripción del recurso monitorizado del que proceden las mediciones.
• Conjunto de mediciones asociadas a un solo recurso monitorizado.
• Descripción del tipo de métrica que describe lo que estás midiendo.

Ejemplo: en el ejemplo de ventas de widgets, una serie temporal incluye lo siguiente:

• Descripción de la tienda que vendió los widgets contabilizados en esta serie temporal.
• Conjunto de mediciones registradas de esta tienda.
• Descripción de los valores: números enteros de 64 bits que miden el número de widgets vendidos desde el valor registrado anterior.

Un solo tipo de métrica de Cloud Monitoring o un solo tipo de recurso monitorizado se pueden asociar a muchas series temporales relacionadas. En el ejemplo de ventas de widgets, cada tienda que vende widgets almacena sus datos en una serie temporal. Por lo tanto, si hay 15 tiendas que venden widgets, puede haber 15 series temporales que registren las ventas de widgets.

Siguientes pasos

• Para obtener más información sobre la estructura de las métricas de Cloud Monitoring, consulta
  • Componentes del modelo de métricas para obtener más información sobre las métricas, los recursos y las series temporales.
  • Consulta la estructura de las series temporales para obtener información sobre cómo se asignan las series temporales a la API de Cloud Monitoring.
• Para obtener información sobre las operaciones de series temporales, como la agregación, la agrupación y el filtrado, consulta Filtrado y agregación: manipulación de series temporales.
• Si necesitas ayuda con la terminología, consulta Notas sobre la terminología.