Acerca de las métricas con valores de distribución

En este documento se describe cómo crear e interpretar un gráfico que muestre datos de métricas del tipo de valor Distribution. Los servicios usan este tipo de valor cuando las mediciones individuales son demasiado numerosas para recogerlas, pero la información estadística sobre esas mediciones, como las medias o los percentiles, es valiosa. Por ejemplo, cuando una aplicación depende del tráfico HTTP, puede usar una métrica con valores de distribución que capture la latencia de respuesta HTTP para evaluar la rapidez con la que se completan las solicitudes HTTP.

Para ilustrar cómo se crea un histograma, vamos a usar un servicio que mide la latencia HTTP de las solicitudes y que registra estos datos mediante una métrica con un tipo de valor de distribución. Los datos se registran cada minuto. El servicio define intervalos de valores para la métrica, llamados segmentos, y registra el número de valores medidos que se incluyen en cada segmento. Por ejemplo, cuando se completa una solicitud HTTP, el servicio incrementa el recuento del contenedor cuyo intervalo incluye el valor de latencia de la solicitud. Estos recuentos crean un histograma de valores de ese minuto.

Supongamos que las latencias medidas en un intervalo de un minuto son 5, 1, 3, 5, 6, 10 y 14. Si los segmentos son [0, 4), [4, 8), [8, 12) y [12, 16), el histograma de estos datos es [2, 3, 1, 1]. En la siguiente tabla se muestra cómo afectan las mediciones individuales al recuento de cada contenedor:

Segmento	Mediciones de latencia	Número de valores del segmento
[12,16)	14	1
[8,12)	10	1
[4,8)	5, 5, 6	3
[0,4)	1, 3	2

Cuando estos datos se escriben en la serie temporal, se crea un objeto Point. En el caso de las métricas con un valor de distribución, ese objeto incluye el histograma de valores. En este periodo de muestreo, el Point contiene [2, 3, 1, 1]. Las mediciones individuales no se escriben en la serie temporal.

Supongamos que la tabla anterior registra el histograma de los datos de latencia medidos a las 1:00. En esta tabla se muestra cómo tomar una serie de mediciones y convertirlas en recuentos de contenedores. Supongamos que los recuentos de los segmentos a las 1:01, 1:02 y 1:03 son los que se muestran en la siguiente tabla:

Segmento	Histograma de 1:00	Histograma de 1:01	Histograma de 1:02	Histograma de 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

En la tabla anterior se muestra una secuencia de histogramas indexados por tiempo. Cada columna de la tabla representa los datos de latencia de un periodo de un minuto. Para obtener el número de mediciones en un momento concreto, suma los recuentos de los contenedores. Sin embargo, las mediciones reales no se muestran porque no están disponibles en las métricas con valores de distribución.

Gráficos de mapa de calor

Los gráficos de mapa de calor se han diseñado para mostrar una sola serie temporal con valores de distribución. En estos gráficos, el eje X representa el tiempo, el eje Y representa los contenedores y el color representa el valor. Cuanto más brillante sea el color, mayor será el valor. Por ejemplo, las zonas oscuras del mapa de calor indican que el número de contenedores es inferior al de las zonas amarillas o blancas.

En la siguiente imagen se muestra una representación de un mapa de calor del ejemplo anterior:

En la figura anterior, el mapa de calor usa el negro para representar el recuento de segmentos más pequeño, 0, y el amarillo para representar el recuento de segmentos más grande, 10. Los rojos y los naranjas representan valores entre estos dos extremos.

Como los gráficos de mapa de calor solo pueden mostrar una serie temporal, debe definir las opciones de agregación para combinar todas las series temporales.

Para usar el explorador de métricas y mostrar la suma de las latencias de RTT de una instancia de VM, haz lo siguiente:

1. En la Google Cloud consola, ve a la página  Explorador de métricas:

   Ve al explorador de métricas.

   Si usas la barra de búsqueda para encontrar esta página, selecciona el resultado cuya sección sea Monitorización.

2. En la barra de herramientas de la Google Cloud consola, selecciona tu Google Cloud proyecto. En las configuraciones de App Hub, selecciona el proyecto host de App Hub o el proyecto de gestión de la carpeta habilitada para aplicaciones.
3. En el elemento Métrica, despliega el menú Seleccionar una métrica, introduce RTT latencies en la barra de filtros y, a continuación, usa los submenús para seleccionar un tipo de recurso y una métrica específicos:
   1. En el menú Recursos activos, selecciona Instancia de VM.
   2. En el menú Categorías de métricas activas, selecciona Vm_flow.
   3. En el menú Métricas activas, selecciona Latencias de RTT.
   4. Haz clic en Aplicar.

4. Para añadir filtros que eliminen series temporales de los resultados de la consulta, usa el elemento Filter.

Gráficos de líneas y de barras

Los gráficos de líneas, de barras apiladas y de líneas apiladas, que se han diseñado para mostrar datos escalares, no pueden mostrar valores de distribución. Para mostrar una métrica con un valor de distribución en uno de estos tipos de gráficos, debes convertir los valores del histograma en valores escalares. Por ejemplo, puede definir las opciones de agregación para calcular la media de los valores del histograma o para calcular un percentil.

Para obtener información sobre cómo mostrar una métrica con valores de distribución en un gráfico de líneas, consulta la sección siguiente.

Métricas de agregación y distribución

La agregación es el proceso de regularizar los puntos de una serie temporal y de combinar varias series temporales. La agregación es la misma para las métricas de tipo de distribución que para las métricas que tienen un tipo de valor entero o doble. Sin embargo, el tipo de gráfico impone algunos requisitos a las opciones que se usan para alinear y agrupar series temporales.

Gráficos de mapa de calor

Los gráficos de mapa de calor muestran una serie temporal con valores de distribución. Por lo tanto, se deben definir la función de alineación y la función de agrupación para crear una única serie temporal.

Selecciona una función de alineación sum o delta cuando un gráfico muestre un mapa de calor. Estas funciones combinan, a nivel de contenedor, todas las muestras de una sola serie temporal que se encuentran en el mismo periodo de alineación. El resultado es un valor de distribución. Por ejemplo, si dos muestras adyacentes de una serie temporal son [2, 3, 1, 1] y [2, 5, 4, 1], la función de alineación de suma produce [4, 8, 5, 2].

La función de agrupación define cómo se combinan las diferentes series temporales. A veces, esta función se denomina "agregador" o "reductor". En el caso de los mapas de calor, define la función de agrupación como sum. La función de suma añade los valores de los mismos segmentos de todos los histogramas, lo que da como resultado un nuevo histograma. Por ejemplo, la suma del valor [2, 3, 1, 1] de la serie temporal A y el valor [1, 5, 2, 2] de la serie temporal B es [3, 8, 3, 3].

Gráficos de líneas

Los gráficos de líneas solo muestran series temporales con valores escalares. Si selecciona una métrica con valores de distribución, el gráfico se configurará con los parámetros óptimos para mostrar un mapa de calor. Los campos del elemento Agregación se definen como Distribución y Ninguno.

• La interpretación de Distribución depende de la métrica específica. En el caso de los tipos de métricas con valores de distribución que tienen un tipo de métrica GAUGE, la función de alineación predeterminada es sum. Cuando un tipo de métrica con valores de distribución tiene un tipo de métrica CUMULATIVE, la función de alineación predeterminada es DELTA.

• Si seleccionas Ninguno, se combinarán todos los tiempos.

Si quiere mostrar una métrica con valores de distribución en un gráfico de líneas, debe cambiar la configuración predeterminada del gráfico. Por ejemplo, para configurar un gráfico de líneas en un panel de control que muestre el percentil 99 de cada serie temporal de una métrica con valores de distribución, haga lo siguiente:

1. En la Google Cloud consola, ve a la página  Paneles de control:

   Ve a Paneles.

   Si usas la barra de búsqueda para encontrar esta página, selecciona el resultado cuya sección sea Monitorización.

2. En la barra de herramientas de la Google Cloud consola, selecciona tu Google Cloud proyecto. En el caso de las configuraciones de App Hub, seleccione el proyecto host de App Hub o el proyecto de gestión de la carpeta habilitada para aplicaciones.
3. En la barra de herramientas, haz clic en  Añadir widget.
4. En el cuadro de diálogo Añadir widget, selecciona  Métrica.
5. En el elemento Métrica, selecciona la métrica Instancia de VM - Latencias de RTT.
6. En el elemento Agregación, despliega el primer menú y selecciona Percentil 99.
7. En el panel Visualización, asigna el valor Gráfico de líneas al menú Tipo de widget.
8. Opcional: En el elemento Agregación, despliega el segundo menú y selecciona las etiquetas que se usan para agrupar las series temporales. De forma predeterminada, no se selecciona ninguna etiqueta, por lo que se muestra una línea en el gráfico.

Siguientes pasos

Para obtener información sobre cómo determinar el modelo de contenedor de una métrica y cómo interpretar los percentiles, consulta el artículo Percentiles y métricas con valores de distribución.