Verteilungswerte

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie ein Diagramm erstellen und interpretieren, das Messwertdaten vom Typ Distribution enthält. Dieser Wertetyp wird von Diensten verwendet, wenn die einzelnen Messungen zu zahlreich sind, um sie zu erfassen, aber statistische Informationen, wie z. B. Durchschnittswerte oder Perzentile, zu diesen Messungen wertvoll sind. Wenn eine Anwendung beispielsweise auf HTTP-Traffic angewiesen ist, können Sie einen Messwert mit einem Verteilungswert, der die Latenz von HTTP-Antworten zur Auswertung erfasst wie schnell HTTP-Anfragen abgeschlossen werden.

Anhand eines Beispiels für einen Dienst, der die HTTP-Latenz von Anfragen misst und diese Daten mit einem Messwert mit dem Werttyp „Verteilung“ erfasst, wird veranschaulicht, wie ein Histogramm erstellt wird. Die Daten werden jede Minute erfasst. Der Dienst definiert Wertebereiche für den Messwert, sogenannte Buckets, und erfasst die Anzahl der gemessenen Werte, die in die einzelnen Buckets fallen. Wenn beispielsweise eine HTTP-Anfrage abgeschlossen ist, erhöht der Dienst die Anzahl in dem Bucket, dessen Bereich den Latenzwert der Anfrage enthält. Anhand dieser Werte wird ein Histogramm mit Werten für diese Minute erstellt.

Angenommen, die Latenzen, die in einem Intervall von einer Minute gemessen wurden, sind 5, 1, 3, 5, 6, 10 und 14. Wenn die Buckets [0, 4), [4, 8), [8, 12) und [12, 16) sind, ist das Histogramm dieser Daten [2, 3, 1, 1]. In der folgenden Tabelle sehen Sie, wie sich einzelne Messungen auf die Anzahl der einzelnen Bucket auswirken:

Bucket Latenzmessungen Anzahl der Werte im Bucket
[12,16) 14 1
[8,12) 10 1
[4,8) 5, 5, 6 3
[0,4) 1, 3 2

Beim Schreiben dieser Daten in die Zeitreihe wird ein Point erstellt wird. Bei Messwerten mit einem Verteilungswert enthält dieses Objekt das Histogramm der Werte. Für diesen Stichprobenzeitraum Point enthält [2, 3, 1, 1]. Die einzelnen Messungen in die Zeitreihe geschrieben.

Angenommen, die vorherige Tabelle zeichnet das Histogramm für die Latenzdaten als um 1:00 Uhr gemessen wurde. Diese Tabelle zeigt, wie Sie eine Reihe und wandeln sie in Bucket-Anzahlen um. Angenommen, der Bucket Die Zahlen für die Zeiten 1:01, 1:02 und 1:03 werden in der folgenden Tabelle dargestellt:

Bucket Histogramm für
1:00		 Histogramm für
1:01		 Histogramm für
1:02		 Histogramm für
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

Die obige Tabelle enthält eine Reihe von Histogrammen, die nach Zeit indexiert sind. Jedes Spalte in der Tabelle enthält die Latenzdaten für einen einminütigen Zeitraum. Um die Anzahl der Messungen zu einem bestimmten Zeitpunkt, summieren die Containeranzahlen. Sie können jedoch Die tatsächlichen Werte werden nicht angezeigt, da sie nicht verfügbar sind. der Verteilungswerte.

Heatmap-Diagramme

Heatmap-Diagramme sollen eine einzelne Zeitreihe mit Verteilung darstellen Werte. Bei diesen Diagrammen steht die X-Achse für die Zeit, die Y-Achse für die Bucket und die Farbe für den Wert. Je heller die Farbe, desto höher der Wert. Dunkle Bereiche der Heatmap zeigen beispielsweise niedrigere Bucket-Anzahl als die gelben oder weißen Bereiche.

Die folgende Abbildung zeigt eine Heatmap für das vorherige Beispiel:

Heatmap-Diagramm für das Beispiel.

In der vorherigen Abbildung verwendet die Heatmap Schwarz, um die kleinste Bucket-Zählwert darzustellen, 0 und gelb, um die größte Bucket-Zählwert darzustellen: 10. Rottöne und Orangetöne stellen Werte zwischen diesen beiden Extremen dar.

Da Heatmap-Diagramme nur eine einzelne Zeitachse anzeigen können, müssen Sie die Aggregationsoptionen so festlegen, dass alle Zeitreihen kombiniert werden.

Wenn Sie mit dem Metrics Explorer die Summe der Gehen Sie bei RTT-Latenzen einer VM-Instanz so vor:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Metrics Explorer auf.

    Zum Metrics Explorer

    Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

  2. Maximieren Sie im Element Messwert das Menü Messwert auswählen, geben Sie RTT latencies in die Filterleiste ein und wählen Sie dann über die Untermenüs einen bestimmten Ressourcentyp und Messwert aus:
    1. Wählen Sie im Menü Aktive Ressourcen die Option VM-Instanz aus.
    2. Wählen Sie im Menü Aktive Messwertkategorien die Option Vm_flow aus.
    3. Wählen Sie im Menü Aktive Messwerte die Option RTT-Latenzen aus.
    4. Klicken Sie auf Anwenden.

Im vorherigen Beispiel wird das Heatmap-Diagramm konfiguriert, indem Werte aus Menüs ausgewählt werden. Sie können aber auch die Monitoring Query Language (MQL) verwenden, um Diagramme für Messwerte mit Verteilungswerten zu erstellen. So geben Sie eine MQL-Abfrage ein:

  1. Klicken Sie in der Symbolleiste des Bereichs "Query Builder" auf die Schaltfläche  MQL oder  PromQL.
  2. Prüfen Sie, ob MQL im Schalter Sprache ausgewählt ist. Die Sprachschaltfläche befindet sich in derselben Symbolleiste, mit der Sie Ihre Abfrage formatieren können.
  3. Geben Sie eine Abfrage ein und führen Sie sie aus.

Geben Sie beispielsweise Folgendes in den Code-Editor ein:

fetch gce_instance
| metric 'networking.googleapis.com/vm_flow/rtt'
| align delta(1m)
| every 1m
| group_by [], [aggregate(value.rtt)]

Im vorherigen Ausdruck werden die Zeitreihendaten abgerufen, ausgerichtet und dann gruppiert. Für den Ausrichtungsprozess wird eine delta-Ausrichtungsfunktion mit einer Eins-eins-Funktion verwendet. Minuten-Ausrichtungszeitraum. Da [] das erste Argument für group_by ist, werden alle Zeitreihen kombiniert. Das zweite Argument, [aggregate(value.rtt)], definiert, wie die Zeitreihen sind. kombiniert. In diesem Beispiel werden für jeden Zeitstempel die Werte des Felds rtt der verschiedenen Zeitreihen werden mit der Funktion aggregate kombiniert, die von MQL ausgewählt.

Wenn Sie den Messwert über Menüs auswählen und dann zu MQL wechseln, in eine MQL-Abfrage konvertiert, die strikte Form:

fetch gce_instance
| metric 'networking.googleapis.com/vm_flow/rtt'
| align delta(1m)
| every 1m
| group_by [], [value_rtt_aggregate: aggregate(value.rtt)]

Die Funktion des vorherigen Ausdrucks entspricht der Funktion des Originalausdrucks. MQL-Beispiel.

Weitere Informationen zu MQL finden Sie unter Monitoring Query Language – Übersicht.

Linien- und Balkendiagramme

In Liniendiagrammen, gestapelten Balken- und gestapelten Liniendiagrammen, die für die Darstellung skalarer Daten entwickelt wurden, können keine Verteilungswerte angezeigt werden. Wenn Sie einen Messwert mit einem Verteilungswert in einem dieser Diagrammtypen darstellen möchten, müssen Sie die Histogrammwerte in Skalarwerte konvertieren. Sie können beispielsweise die Aggregationsoptionen so einstellen, dass der Mittelwert des im Histogramm oder um ein Perzentil zu berechnen.

Informationen zum Anzeigen eines Messwerts mit dem Verteilungswert Liniendiagramm zu erstellen, finden Sie im folgenden Abschnitt.

Aggregations- und Verteilungsmesswerte

Bei der Aggregation werden Punkte innerhalb einer Zeitachse regularisiert und mehrere Zeitachsen kombiniert. Die Aggregation ist für Verteilungstypmesswerte die gleiche Aggregation wie für Messwerte, die einen Ganzzahl- oder Doppel-Werttyp haben. Der Diagrammtyp erzwingt jedoch einige Anforderungen an die Auswahlmöglichkeiten, die für die Ausrichtung und Gruppierung von Zeitachsen verwendet werden.

Heatmap-Diagramme

Heatmap-Diagramme zeigen eine Zeitreihe mit Verteilungswerte an. Daher müssen die Ausrichtungsfunktion und die Gruppierungsfunktion festgelegt werden, um eine einzelne Zeitachse zu erstellen.

Wählen Sie eine sum- oder delta-Ausrichtungsfunktion aus, wenn in einem Diagramm eine Heatmap angezeigt wird. Bei diesen Funktionen werden auf Bucketebene alle Stichproben für eine einzelne Zeitreihe, die sich im selben Ausrichtungszeitraum befinden, kombiniert. Das Ergebnis ist ein Verteilungswert. Wenn zwei benachbarte Stichproben einer Zeitreihe beispielsweise [2, 3, 1, 1] und [2, 5, 4, 1] lauten, ergibt die Summenausrichtungsfunktion [4, 8, 5, 2].

Die Gruppierungsfunktion definiert, wie verschiedene Zeitreihen sind. kombiniert. Diese Funktion wird manchmal als Aggregator oder Reducer bezeichnet. Legen Sie für Heatmaps die Gruppierungsfunktion auf die Funktion sum fest. Die Summenfunktion addiert die Werte derselben Buckets in allen Histogrammen, und führt zu einem neuen Histogramm. Beispiel: Der Parameter die Summe des Werts [2, 3, 1, 1] aus Zeitreihe-A und dem Wert [1, 5, 2, 2] aus Zeitachse-B ist [3, 8, 3, 3].

Liniendiagramme

In Liniendiagrammen werden nur Zeitreihen mit Skalarwerten angezeigt. Wenn Sie eine ist das Diagramm mit dem optimalen Wert zum Anzeigen einer Heatmap. Die Felder des Elements Aggregation sind auf Distribution und Keine festgelegt.

  • Die Interpretation von Verteilung hängt vom jeweiligen Messwert ab. Bei verteilungsbewerteten Messwerttypen mit der Messwertart GAUGE ist die Standardausrichtungsfunktion auf sum festgelegt. Wenn ein Messwerttyp mit Verteilungswerten die Messwertart CUMULATIVE hat, ist DELTA die Standardausrichtungsfunktion.

  • Wenn Sie Kein auswählen, werden alle Zeiträume kombiniert.

Wenn Sie einen Messwert mit Verteilungswert in einem Liniendiagramm anzeigen möchten, müssen Sie die Standardeinstellungen des Diagramms ändern. Um beispielsweise ein Liniendiagramm auf einem Dashboard zu konfigurieren, um den 99. Perzentil jeder Zeitachse für einen Messwert mit Verteilungswert, Gehen Sie so vor:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Dashboards auf.

    Dashboards aufrufen

    Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.

  2. Klicken Sie in der Symbolleiste auf  Widget hinzufügen.
  3. Wählen Sie im Dialogfeld Widget hinzufügen die Option  Messwert aus.
  4. Wählen Sie im Element Metric (Messwert) die Option Messwert VM-Instanz – RTT-Latenzen
  5. Maximieren Sie im Element Aggregation das erste Menü und wählen Sie 99. Perzentil:
  6. Legen Sie im Bereich Anzeige im Menü Widget-Typ den Wert Liniendiagramm fest.
  7. Optional: Maximieren Sie im Element Aggregation das zweite Menü und wählen Sie die Labels zum Gruppieren von Zeitreihen. Standardmäßig sind keine Labels ausgewählt, Daher wird im Diagramm eine Zeile angezeigt.

Nächste Schritte

Informationen zum Ermitteln des Bucket-Modells für einen Messwert und Perzentile zu interpretieren, siehe Perzentile und Messwerte der Verteilungswerte: