Métricas, series temporales y recursos

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

Hay más de 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. Y si necesitas algo que aún no está definido, puedes crear uno propio.

Hay más de 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

Esta página presenta y describe cada uno de estos conceptos y cómo se relacionan. Comience aquí si estos conceptos son nuevos para usted.

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

Para obtener información 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.

El modelo de métricas de Cloud Monitoring

Una métrica es un conjunto de mediciones relacionadas de algún atributo de un recurso que estás supervisando. 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, etc. Los recursos pueden incluir máquinas virtuales (VM), instancias de bases de datos, discos, etc.

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

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

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

  • Fuente de las mediciones

    El modelo de métricas registra información sobre cada recurso que se supervisa. La información particular capturada depende del tipo de recurso que se supervisa: puede incluir ubicaciones geográficas, nombres de métodos, ID de disco, etc., todo lo que pueda ser la fuente de las mediciones.

    La información de recursos puede incluir información como el proyecto, la ubicación o el método.

    La fuente de los 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 métricas captura las medidas de una propiedad como un conjunto de datos, que consta de valores con marca de tiempo.

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

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

    Ejemplo: en el ejemplo de ventas de widgets, las mediciones registran la información de ventas en momentos determinados. Esas mediciones podrían tener el siguiente aspecto:

    [(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 no tienen sentido sin información sobre cómo interpretarlos. Debe tener información de "tipo" sobre los valores, como el tipo de datos, la unidad y el tipo de cada medición:

    • ¿El valor es un número entero o una string?
    • ¿El valor representa millas por hora o radianes?
    • ¿El valor representa el total en ese 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 un elemento que deseas medir de métrica.

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

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

Series temporales: cómo combinar los componentes

En Cloud Monitoring, la estructura de datos que subyace a este modelo es la serie temporal (las formas singular y plural 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 describe lo que estás midiendo.

Componentes de una serie temporal: datos, información de recursos

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

  • Una descripción de la tienda que vendió los widgets que se cuentan 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.

Un solo tipo de métrica de Cloud Monitoring o tipo de recurso supervisado puede asociarse 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 que si hay 15 tiendas que venden widgets, puede haber 15 ventas de widgets de grabación de series temporales.

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