In diesem Dokument erfahren Sie, wie Sie den besten Ansatz zum Diagramm oder Überwachen eines Verhältnisses auswählen. von metrischen Daten. Sie enthält auch Links zu Beispielen, können Sie Verhältnisse berechnen, und beschreibt Anomalien, die Sie beim Diagramm eines Verhältnisses von zwei unterschiedliche Metriken ab. Diese Anomalien sind auf Unterschiede bei der Stichprobenrate zurückzuführen. Ausrichtungsparameter.
Mit Verhältnissen können Sie Ihre Messwertdaten in einen anderen und potenziell noch nützlicher machen: Formular. Stellen Sie sich zum Beispiel eine Messwerttyp, der die Anzahl der HTTP-Antworten zählt, -Antwortcode. Die Messwertdaten geben die Anzahl der Fehler an, nicht aber den Anteil der fehlgeschlagenen Anfragen. Sie können jedoch werden die Leistungsanforderungen oft als Prozentsatz angegeben, „Die Fehlerrate muss unter 0,1 % liegen.“ Um die Fehlerrate zu ermitteln Unter Verwendung der Messwertdaten berechnen Sie das Verhältnis der fehlgeschlagenen Anfragen mit der Gesamtzahl der Anfragen vergleichen.
Best Practices
Zur Überwachung oder grafischen Darstellung eines Verhältnisses von Messwertdaten empfehlen wir die Verwendung von Monitoring Query Language (MQL) Sie können MQL mit dem Cloud Monitoring API und mit der Google Cloud Console Die Google Cloud Console enthält einen Code-Editor, bietet Vorschläge, Fehlererkennung und andere Unterstützung beim Erstellen gültiger MQL-Abfragen Weitere Informationen und Beispiele finden Sie in den folgenden Dokumenten:
So erstellen Sie eine Benachrichtigungsrichtlinie, die ein Verhältnis von Messwerten überwacht, wenn Sie nicht mit MQL vertraut sind, verwenden Sie die Cloud Monitoring API und fügen Sie Zeitachsenfilter verwenden. Ein Beispiel finden Sie unter Messwertverhältnis:
Wenn Sie ein Verhältnis von Messwertdaten darstellen möchten, wenn Sie mit MQL nicht vertraut sind, empfehlen wir Ihnen, die Google Cloud Console und dass Sie eine menügesteuerte Oberfläche verwenden. Detaillierte Anweisungen finden Sie unter Diagramme ein Verhältnis von Messwerten und Einem benutzerdefinierten Dashboard Diagramme und Tabellen hinzufügen
Einschränkungen mit Seitenverhältnissen
Wenn Sie ein Verhältnis konfigurieren, gelten die folgenden Einschränkungen:
Nach der Aggregation müssen die Beschriftungen in der Nenner-Zeitreihe die mit den Labels in der Zählerzeitachse identisch oder eine Teilmenge davon.
Wir empfehlen Ihnen, Aggregationsoptionen auszuwählen, die nach Aggregation, haben die Zähler- und Nennerzeitachsen dasselbe Labels.
Nehmen wir als Beispiel eine Konfiguration, bei der die Zählerzeitachse
method
enthält.quota_metric
- undproject_id
-Labels. Nenner-Zeit Reihe hatlimit_name
,quota_metric
undproject_id
Labels. Die gültigen Auswahlmöglichkeiten für die Nennergruppierung hängen von der Auswahl für den Zähler:- Zähler, gruppiert nach dem Label
method
: Kombinieren Sie die Nenner-Zeitreihen zu einer einzigen Zeitreihe. Keine anderen Gruppierungsergebnisse in den Labels für die Nenner-Zeitreihe eine Teilmenge der Beschriftungen für die Zählerzeitachse. - Zähler, gruppiert nach dem Label
quota_metric
: Den Nenner nach diesem Label gruppieren oder alle kombinieren im Nenner zu einer einzelnen Zeitreihe zusammengefasst. - Zähler, gruppiert nach den Labels
quota_metric
undproject_id
: Gruppieren Sie den Nenner nach beiden Labels, nach einem Label oder kombinieren Sie Nenner-Zeitachsen zu einer einzelnen Zeitreihe machen.
Die gültigen Aggregationsoptionen für den Nenner schließen
limit_name
immer aus aus der gruppierten Zeitreihe, Label in der Zeitreihe des Zählers nicht vorhanden ist.Beispiele finden Sie unter Beispiele für MQL-Benachrichtigungsrichtlinien
- Zähler, gruppiert nach dem Label
Der Ausrichtungszeitraum muss für den Zähler und den Nenner identisch sein wenn Sie ein Diagramm über die Google Cloud Console konfigurieren Diese Felder können sich jedoch unterscheiden, wenn Sie die Cloud Monitoring API verwenden.
Wir empfehlen, denselben Ausrichtungszeitraum für den Zähler und unabhängig davon, mit welchem Tool Sie das Diagramm erstellen.
Der Zähler und der Nenner müssen gleich Werttyp: Wenn der Zähler beispielsweise vom Typ
DOUBLE
ist, wird der Nenner muss ebenfalls vom TypDOUBLE
sein.Verhältnisse erfordern, dass der Zähler- und der Nennermesswert einen Wert haben Typ von
DOUBLE
oderINT64
.Die ausgerichtete Zeitreihe für den Zähler und den Nenner muss dieselbe Messwertart haben. Wenn die beiden Messwerte verschiedene Arten verwenden, müssen Sie sie mithilfe von Alignern in denselben Typ konvertieren.
Stellen Sie sich eine Konfiguration vor, in der der Messwert
DELTA
für die Zähler und der MesswertGAUGE
wird für den Nenner ausgewählt. Verwenden Sie in diesem Fall die PreisanpassungALIGN_RATE
, um den MesswertDELTA
in den MesswertGAUGE
umzuwandeln. Ein Beispiel finden Sie unter Verhältnis von Benachrichtigungsrichtlinien zur Nutzung des Ratenkontingents für ein Limit:Bei Verhältnissen, die nicht mit MQL definiert sind, ist der Typ der überwachten Ressource muss für den Zähler und den Nenner identisch sein.
Wenn beispielsweise die Ressource für den Zählermesswert Compute Engine-Instanzen sind, dann ist die Ressource für den Nenner-Messwert müssen ebenfalls Compute Engine-Instanzen sein.
Anomalien aufgrund von Abweichungen bei der Stichprobenerhebung und der Ausrichtung
Im Allgemeinen ist es am besten, Verhältnisse basierend auf Zeitachsen zu berechnen, die unter Einsatz von Labelwerten für einen einzelnen Messwerttyp erfasst wurden. Ein über zwei berechnetes Verhältnis verschiedenen Messwerttypen aufgrund unterschiedlicher Stichproben Anomalien und Ausrichtungsfenster.
Angenommen, Sie haben zwei verschiedene Messwerttypen, eine RPCs-Gesamtzahl und eine RPC-Fehlerzahl, und Sie möchten das Verhältnis von Fehler- zu Gesamtzahl berechnen. Die fehlgeschlagenen RPCs werden in der Zeitreihe für beide Messwerttypen. Daher besteht die Möglichkeit, dass bei der Abstimmung der Zeit -Serie ist, wird ein fehlgeschlagener RPC nicht im gleichen Ausrichtungsintervall für beiden Zeitreihen. Dies kann folgende Gründe haben:
- Da zwei verschiedene Zeitachsen dasselbe Ereignis aufzeichnen, gibt es zwei unterliegende Zählerwerte, die die Sammlung implementieren. Diese werden nicht atomar aktualisiert.
- Die Abtastraten können abweichen. Wenn die Zeitachsen auf einen gemeinsamen Zeitraum ausgerichtet sind, kann die Anzahl für ein einzelnes Ereignis in angrenzenden Ausrichtungsintervallen für die verschiedenen Messwerte angezeigt werden.
Die unterschiedliche Anzahl der Werte in den entsprechenden Ausrichtungsintervallen kann zu einem unsinnigen error/total
-Verhältniswert führen, z. B. 1/0 oder 2/1.
Bei Verhältnissen größerer Zahlen ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass sie zu unsinnigen Werten führen. Sie können größere Zahlen durch Aggregation erhalten, indem Sie entweder ein Ausrichtungsfenster verwenden das entspricht länger als der Stichprobenzeitraum ist, oder indem Daten für bestimmte Labels. Diese Techniken minimieren den Effekt kleiner Unterschiede in der Anzahl der Punkte in einem gegebenen Intervall. Das heißt, ein Zwei-Punkte-Unterschied ist bei einer erwarteten Anzahl von 3 Punkten in einem Intervall signifikanter als bei einer erwarteten Anzahl von 300.
Wenn Sie integrierte Messwerttypen verwenden, haben Sie möglicherweise keine andere Wahl, als die Verhältnisse zwischen den Messwerttypen zu berechnen, um den von Ihnen benötigten Wert zu erhalten.
Wenn Sie benutzerdefinierte Messwerte entwerfen, die die gleiche Sache – wie RPCs, die den Fehlerstatus zurückgeben – in zwei verschiedenen Messwerten zählen könnten, sollten Sie stattdessen einen einzigen Messwert in Betracht ziehen, der jede Zählung nur einmal enthält. Angenommen, Sie zählen RPCs und möchten das Verhältnis von nicht erfolgreichen RPCs zu allen RPCs verfolgen. Zur Behebung dieses Problems erstellen Sie einen einzelnen Messwerttyp, um RPCs zu zählen, und verwenden ein Label, um den Status des Aufrufs einschließlich des Status „OK“ aufzuzeichnen. Dann wird jeder Statuswert bzw. jeder Fehler oder jedes „OK“ aufgezeichnet, indem für diesen Fall ein einzelner Zähler aktualisiert wird.
Nächste Schritte
Informationen zum Konfigurieren von Benachrichtigungen mit MQL finden Sie unter Benachrichtigungsrichtlinien mit MQL.
Informationen zum Erstellen von Diagrammen finden Sie in den folgenden Dokumenten:
- Informationen zum Erstellen temporärer Diagramme finden Sie unter Metrics Explorer:
- Informationen zum Hinzufügen von Diagrammen zu einem Dashboard mithilfe der Google Cloud Console finden Sie unter Einem benutzerdefinierten Dashboard Diagramme und Tabellen hinzufügen
- Informationen zum Verwalten von Diagrammen mit der Cloud Monitoring API finden Sie unter Dashboards nach API erstellen und verwalten
- Informationen zum Erstellen von Diagrammen mit MQL finden Sie unter Diagramme erstellen