Métricas, series temporales y recursos

Cloud Monitoring recopila medidas para ayudarte a comprender el rendimiento de las aplicaciones y los servicios del sistema. Una colección de estas mediciones se denomina de manera genérica a una métrica. Las aplicaciones y los servicios del sistema que se supervisan se denominan recursos supervisados.

Existen 1,500 tipos de métricas disponibles en Monitoring, para supervisar Google Cloud, AWS y una variedad de software de terceros. Puedes encontrar el conjunto completo en la Lista de métricas. Si necesitas algo que aún no está definido, puedes crear uno propio.

Existen 100 tipos de recursos supervisados disponibles. Para ver la lista actual, consulta Lista de recursos supervisados.

Resumen

En esta página, se describe el modelo de Cloud Monitoring para supervisar datos, que consta de tres conceptos principales:

  • Tipos de recursos supervisados
  • Tipos de métricas
  • Serie temporal

En esta página, se presenta y describe cada uno de estos conceptos y la forma en que se relacionan. Comienza aquí si estos conceptos son nuevos para ti.

Estos conceptos se analizan en más detalle en Componentes del modelo de métrica.

Para obtener más información 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.

El modelo de métrica de Cloud Monitoring

Una métrica es un conjunto de medidas relacionadas de algunos atributos de un recurso que supervisas. Las mediciones pueden incluir la latencia de las solicitudes a un servicio, la cantidad de espacio en disco disponible en una máquina, la cantidad de tablas en tu base de datos SQL, la cantidad de widgets vendidos, etcétera. Los recursos pueden incluir máquinas virtuales (VM), instancias de bases de datos, discos, etcétera.

La noción general de una métrica en Cloud Monitoring supera tres componentes principales:

  • Información sobre la fuente de las medidas
  • Un conjunto de medidas con marca de tiempo del valor de alguna propiedad
  • Información sobre los valores de la propiedad que se mide

Por ejemplo, supongamos que deseas realizar un seguimiento de la cantidad de widgets que venden tus tiendas. Los componentes del modelo se asignan a este ejemplo de las maneras siguientes:

  • Fuente de las medidas

    El modelo de métrica registra información sobre cada recurso que se supervisa. La información específica capturada depende del tipo de recurso que se supervisa, ya que podría incluir ubicaciones geográficas, nombres de métodos, ID de discos, etc., cualquier dato que sea la fuente de mediciones.

    La información del recurso puede incluir información como el proyecto, la ubicación o el método.

    La fuente de datos de supervisión se denomina recurso supervisado.

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

  • Medidas

    El modelo de métrica captura las medidas de una propiedad como un conjunto de datos, que consta de valores con marcas de tiempo.

    Los valores se recopilan como un arreglo de valores con marcas de tiempo.

    Los valores suelen ser numéricos, pero depende de lo que midas.

    Ejemplo: En el ejemplo de ventas de widgets, las mediciones registran información sobre ventas en momentos determinados. Estas mediciones podrían verse de la siguiente manera:

    [(150, 2019-05-23T17:37:00-04:00),
     (229, 2019-05-23T17:38:00-04:00),
     (138, 2018-05-23T17:39:00-04:00),
     ...]
  • Información sobre los valores

    Los valores de medición son insignificantes sin información para interpretarlos. Debes tener información de “tipo” sobre los valores, como el tipo de datos, la unidad y la categoría de cada medición:

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

    La información sobre los valores incluye el tipo de datos y otra información.

    Cloud Monitoring llama a cada conjunto de características sobre algo que deseas medir un tipo de métrica.

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

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

Series temporales: reúne los componentes

En Cloud Monitoring, la estructura de datos que sustenta este modelo es la serie temporal (la singular y las formas plurales son las mismas).

Cada serie temporal abarca los tres componentes del modelo:

  • Una descripción del recurso supervisado desde el que se originaron los datos
  • El conjunto de valores con marca de tiempo asociados con un solo recurso supervisado
  • Una descripción del tipo de métrica que describa lo que estás midiendo

Componentes de una serie temporal: datos, tipo de información, información de recursos.

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

  • Una descripción de la tienda que vendió los widgets incluidos en esta serie temporal
  • El conjunto de valores con marca de tiempo registrados para esta tienda
  • Una descripción de los valores: números enteros de 64 bits que miden la cantidad de widgets vendidos desde el valor registrado anterior

Se puede asociar un tipo de métrica único de Cloud Monitoring o un tipo de recurso supervisado con 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 de widgets que venden widgets, puede haber 15 ventas de widgets de grabación de series temporales.

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