Acerca das métricas com valor de distribuição

Este documento descreve como pode criar e interpretar um gráfico que apresenta dados de métricas do tipo de valor Distribution. Este tipo de valor é usado pelos serviços quando as medições individuais são demasiado numerosas para recolher, mas as informações estatísticas, como médias ou percentis, sobre essas medições são valiosas. Por exemplo, quando uma aplicação depende do tráfego HTTP, pode usar uma métrica de valor de distribuição que capture a latência de resposta HTTP para avaliar a rapidez com que os pedidos HTTP são concluídos.

Para ilustrar como é criado um histograma, considere um serviço que mede a latência HTTP dos pedidos e que comunica estes dados através de uma métrica com um tipo de valor de distribuição. Os dados são comunicados a cada minuto. O serviço define intervalos de valores para a métrica, denominados grupos, e regista a contagem de valores medidos que se enquadram em cada grupo. Por exemplo, quando um pedido HTTP é concluído, o serviço incrementa a contagem no intervalo cujo valor de latência inclui o pedido. Estas contagens criam um histograma de valores para esse minuto.

Suponha que as latências medidas num intervalo de um minuto são 5, 1, 3, 5, 6, 10 e 14. Se os intervalos forem [0, 4), [4, 8), [8, 12) e [12, 16), o histograma destes dados é [2, 3, 1, 1]. A tabela seguinte mostra como as medições individuais afetam a contagem de cada grupo:

Grupo	Medições de latência	Número de valores no intervalo
[12,16)	14	1
[8,12)	10	1
[4,8)	5, 5, 6	3
[0,4)	1, 3	2

Quando estes dados são escritos na série cronológica, é criado um objeto Point. Para métricas com um valor de distribuição, esse objeto inclui o histograma de valores. Para este período de amostragem, o Point contém [2, 3, 1, 1]. As medições individuais não são escritas na série cronológica.

Suponha que a tabela anterior regista o histograma dos dados de latência medidos às 1:00. Essa tabela ilustra como fazer uma série de medições e convertê-las em contagens de intervalos. Suponhamos que as contagens de intervalos de tempo às 1:01, 1:02 e 1:03 são as apresentadas na tabela seguinte:

Grupo	Histograma para 1:00	Histograma para 1:01	Histograma para 1:02	Histograma para 1:03
[12,16)	1	6	0	1
[8,12)	1	0	2	2
[4,8)	3	1	1	8
[0,4)	2	6	10	3

A tabela anterior apresenta uma sequência de histogramas indexados por tempo. Cada coluna na tabela representa os dados de latência de um período de um minuto. Para obter o número de medições num momento específico, some as contagens dos contentores. No entanto, as medições reais não são apresentadas, uma vez que não estão disponíveis nas métricas com valor de distribuição.

Gráficos de mapas térmicos

Os gráficos de mapas térmicos foram concebidos para apresentar uma única série temporal com valores de distribuição. Para estes gráficos, o eixo X representa o tempo, o eixo Y representa os grupos e a cor representa o valor. Quanto mais brilhante for a cor, maior é o valor. Por exemplo, as áreas escuras do mapa térmico indicam contagens de grupos inferiores às das áreas amarelas ou brancas.

A figura seguinte é uma representação de um mapa de calor para o exemplo anterior:

Na figura anterior, o mapa de calor usa o preto para representar a quantidade de agrupamentos mais pequena, 0, e o amarelo para representar a quantidade de agrupamentos mais elevada, 10. Os vermelhos e os laranjas representam valores entre estes dois extremos.

Uma vez que os gráficos de mapa de calor só podem apresentar uma única série cronológica, tem de definir as opções de agregação para combinar todas as séries cronológicas.

Para usar o explorador de métricas para apresentar a soma das latências de RTT de uma instância de VM, faça o seguinte:

1. Na Google Cloud consola, aceda à página  Explorador de métricas:

   Aceda ao Metrics Explorer

   Se usar a barra de pesquisa para encontrar esta página, selecione o resultado cujo subtítulo é Monitorização.

2. Na barra de ferramentas da Google Cloud consola, selecione o seu Google Cloud projeto. Para configurações do App Hub, selecione o projeto anfitrião do App Hub ou o projeto de gestão da pasta com apps ativadas.
3. No elemento Métrica, expanda o menu Selecionar uma métrica, introduza RTT latencies na barra de filtros e, de seguida, use os submenus para selecionar um tipo de recurso e uma métrica específicos:
   1. No menu Recursos ativos, selecione Instância de VM.
   2. No menu Categorias de métricas ativas, selecione Vm_flow.
   3. No menu Métricas ativas, selecione Latências de RTT.
   4. Clique em Aplicar.

4. Para adicionar filtros que removem séries cronológicas dos resultados da consulta, use o elemento Filter.

Gráficos de linhas e de barras

Os gráficos de linhas, os gráficos de barras empilhadas e os gráficos de linhas empilhadas, que são concebidos para apresentar dados escalares, não podem apresentar valores de distribuição. Para apresentar uma métrica com um valor de distribuição com um destes tipos de gráficos, tem de converter os valores do histograma em valores escalares. Por exemplo, pode definir as opções de agregação para calcular a média dos valores no histograma ou para calcular um percentil.

Para ver informações sobre como apresentar uma métrica com valor de distribuição num gráfico de linhas, consulte a secção seguinte.

Métricas de agregação e distribuição

A agregação é o processo de regularizar pontos numa série cronológica e de combinar várias séries cronológicas. A agregação é igual para as métricas do tipo de distribuição e para as métricas que têm um tipo de valor de número inteiro ou duplo. No entanto, o tipo de gráfico aplica alguns requisitos às opções usadas para alinhar e agrupar séries cronológicas.

Gráficos de mapas térmicos

Os gráficos de mapas térmicos apresentam uma série de tempos com valores de distribuição. Por conseguinte, a função de alinhamento e a função de agrupamento têm de ser definidas para criar uma única série cronológica.

Selecione uma função de alinhamento sum ou delta quando um gráfico apresentar um mapa térmico. Estas funções combinam, ao nível do intervalo, todas as amostras de uma série cronológica única que se encontram no mesmo período de alinhamento, e o resultado é um valor de distribuição. Por exemplo, se duas amostras adjacentes de uma série cronológica forem [2, 3, 1, 1] e [2, 5, 4, 1], a função de alinhamento de soma produz [4, 8, 5, 2].

A função de agrupamento define como as diferentes séries cronológicas são combinadas. Por vezes, esta função é denominada agregador ou redutor. Para mapas de calor, defina a função de agrupamento para a função sum. A função de soma adiciona os valores dos mesmos intervalos em todos os histogramas, o que resulta num novo histograma. Por exemplo, a soma do valor [2, 3, 1, 1] da série cronológica A e do valor [1, 5, 2, 2] da série cronológica B é [3, 8, 3, 3].

Gráficos de linhas

Os gráficos de linhas apresentam apenas séries cronológicas com valores escalares. Se selecionar uma métrica com valor de distribuição, o gráfico é configurado com parâmetros ideais para apresentar um mapa de calor. Os campos do elemento Aggregation são definidos como Distribution e None.

• A interpretação da Distribuição depende da métrica específica. Para tipos de métricas com valores de distribuição que tenham um tipo de métrica GAUGE, a função de alinhamento predefinida é definida como sum. Quando um tipo de métrica com valor de distribuição tem um tipo de métrica CUMULATIVE, a função de alinhamento predefinida é DELTA.

• A definição Nenhuma garante que todos os horários são combinados.

Se quiser apresentar uma métrica com valor de distribuição num gráfico de linhas, tem de alterar as predefinições do gráfico. Por exemplo, para configurar um gráfico de linhas num painel de controlo para apresentar o percentil 99 de cada série cronológica para uma métrica com valor de distribuição, faça o seguinte:

1. Na Google Cloud consola, aceda à página  Painéis de controlo:

   Aceda a Painéis de controlo

   Se usar a barra de pesquisa para encontrar esta página, selecione o resultado cujo subtítulo é Monitorização.

2. Na barra de ferramentas da Google Cloud consola, selecione o seu Google Cloud projeto. Para configurações do App Hub, selecione o projeto anfitrião do App Hub ou o projeto de gestão da pasta com apps ativadas.
3. Na barra de ferramentas, clique em  Adicionar widget.
4. Na caixa de diálogo Adicionar widget, selecione  Métrica.
5. No elemento Métrica, selecione a métrica Instância de VM – Latências de RTT.
6. No elemento Agregação, expanda o primeiro menu e selecione Percentil 99.
7. No painel Apresentar, defina o valor do menu Tipo de widget como Gráfico de linhas.
8. Opcional: no elemento Agregação, expanda o segundo menu e selecione as etiquetas usadas para agrupar as séries cronológicas. Por predefinição, não são selecionadas etiquetas e, por isso, é apresentada uma linha no gráfico.

O que se segue?

Para obter informações sobre como determinar o modelo de agrupamento para uma métrica e como interpretar percentis, consulte o artigo Percentis e métricas com valores de distribuição.