Benutzerdefinierte Messwerte mit OpenCensus erstellen

OpenCensus ist ein kostenloses Open-Source-Projekt, dessen Bibliotheken:

  • Anbieterneutrale Unterstützung für die Erfassung von Messwert- und Trace-Daten in mehreren Sprachen
  • Exportieren der gesammelten Daten mithilfe von Exportern in verschiedene Back-End-Anwendungen, einschließlich Cloud Monitoring.

API, die das Definieren und Erfassen benutzerdefinierter Messwerte unterstützt, handelt es sich dabei um eine untergeordnete API. OpenCensus bietet eine API, die dem Stil der Sprachcommunity entspricht, sowie einen Exporter, der Ihre Messwertdaten über die Monitoring API an Cloud Monitoring sendet.

OpenCensus bietet außerdem eine gute Unterstützung für Anwendungs-Tracing. Einen allgemeinen Überblick finden Sie unter OpenCensus Tracing. Cloud Trace empfiehlt OpenCensus für die Trace-Instrumentierung. Wenn Sie sowohl Messwert- als auch Trace-Daten von Ihren Diensten erfassen möchten, können Sie eine einzige Bibliothek von Bibliotheken verwenden. Weitere Informationen zum Verwenden von OpenCensus mit Cloud Trace finden Sie unter Clientbibliotheken für Trace.

Hinweise

Um Cloud Monitoring verwenden zu können, muss ein Google Cloud-Projekt mit aktivierter Abrechnungsfunktion vorhanden sein. Gehen Sie bei Bedarf so vor:

  1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  2. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  3. Achten Sie darauf, dass die Monitoring API aktiviert ist. Weitere Informationen finden Sie unter Monitoring-API aktivieren.

  4. Anwendungen, die außerhalb von Google Cloud ausgeführt werden, müssen von Ihrem Google Cloud-Projekt authentifiziert werden. In der Regel konfigurieren Sie die Authentifizierung, indem Sie ein Dienstkonto für Ihr Projekt erstellen und eine Umgebungsvariable konfigurieren.

    Erstellen Sie für Anwendungen, die Sie auf einer Amazon Elastic Compute Cloud-Instanz (Amazon EC2) ausführen, das Dienstkonto für das AWS-Connector-Projekt der Instanz.

    Informationen zum Erstellen eines Dienstkontos finden Sie unter Erste Schritte bei der Authentifizierung.

OpenCensus installieren

Wenn Sie von OpenCensus in Ihrem Google Cloud-Projekt erfasste Messwerte verwenden möchten, müssen Sie die OpenCensus-Messwertbibliotheken und den Stackdriver-Exporter für Ihre Anwendung verfügbar machen. Der Stackdriver-Exporter exportiert die von OpenCensus erfassten Messwerte in Ihr Google Cloud-Projekt. Anschließend können Sie diese Messwerte mit Cloud Monitoring grafisch darstellen oder überwachen.

Go

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

Für die Verwendung von OpenCensus ist Go-Version 1.11 oder höher erforderlich. Die Abhängigkeiten werden automatisch für Sie gehandhabt.

Java

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

Fügen Sie für Maven Folgendes in das Element dependencies in der Datei pom.xml ein: 
<dependency>
  <groupId>io.opencensus</groupId>
  <artifactId>opencensus-api</artifactId>
  <version>${opencensus.version}</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>io.opencensus</groupId>
  <artifactId>opencensus-exporter-stats-stackdriver</artifactId>
  <version>${opencensus.version}</version>
</dependency>

Node.js

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  1. Bevor Sie den OpenCensus-Kern und die Exporter-Bibliotheken installieren, müssen Sie Ihre Umgebung auf die Node.js-Entwicklung vorbereitet haben.
  2. Am einfachsten lässt sich OpenCensus mit npm installieren: 
    npm install @opencensus/core
npm install @opencensus/exporter-stackdriver
  3. Platzieren Sie die unten aufgeführten require-Anweisungen am Anfang des Hauptskripts oder des Einstiegspunkts Ihrer Anwendung vor jedem anderen Code:
const {globalStats, MeasureUnit, AggregationType} = require('@opencensus/core');
const {StackdriverStatsExporter} = require('@opencensus/exporter-stackdriver');

Python

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Installieren Sie die OpenCensus Core- und Stackdriver-Exporter-Bibliotheken mit dem folgenden Befehl:

pip install -r opencensus/requirements.txt

Die Datei requirements.txt befindet sich im GitHub-Repository für diese Beispiele (python-docs-samples).

Benutzerdefinierte Messwerte mit OpenCensus schreiben

Die Instrumentierung Ihres Codes zur Verwendung von OpenCensus für Messwerte umfasst drei Schritte:

  1. Importieren Sie die OpenCensus-Statistiken und OpenCensus-Stackdriver-Exporter-Pakete.
  2. Initialisieren Sie den Stackdriver-Exporter.
  3. Verwenden Sie die OpenCensus API, um Ihren Code zu instrumentieren.

Das folgende Beispiel ist ein minimales Programm, das Messwertdaten mit OpenCensus schreibt. Das Programm führt eine Schleife aus und erfasst Latenzmesswerte. Wenn die Schleife beendet ist, werden die Statistiken nach Cloud Monitoring exportiert und beendet:

Go

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// metrics_quickstart is an example of exporting a custom metric from
// OpenCensus to Stackdriver.
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"time"

	"contrib.go.opencensus.io/exporter/stackdriver"
	"go.opencensus.io/stats"
	"go.opencensus.io/stats/view"
	"golang.org/x/exp/rand"
)

var (
	// The task latency in milliseconds.
	latencyMs = stats.Float64("task_latency", "The task latency in milliseconds", "ms")
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Register the view. It is imperative that this step exists,
	// otherwise recorded metrics will be dropped and never exported.
	v := &view.View{
		Name:        "task_latency_distribution",
		Measure:     latencyMs,
		Description: "The distribution of the task latencies",

		// Latency in buckets:
		// [>=0ms, >=100ms, >=200ms, >=400ms, >=1s, >=2s, >=4s]
		Aggregation: view.Distribution(0, 100, 200, 400, 1000, 2000, 4000),
	}
	if err := view.Register(v); err != nil {
		log.Fatalf("Failed to register the view: %v", err)
	}

	// Enable OpenCensus exporters to export metrics
	// to Stackdriver Monitoring.
	// Exporters use Application Default Credentials to authenticate.
	// See https://developers.google.com/identity/protocols/application-default-credentials
	// for more details.
	exporter, err := stackdriver.NewExporter(stackdriver.Options{})
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	// Flush must be called before main() exits to ensure metrics are recorded.
	defer exporter.Flush()

	if err := exporter.StartMetricsExporter(); err != nil {
		log.Fatalf("Error starting metric exporter: %v", err)
	}
	defer exporter.StopMetricsExporter()

	// Record 100 fake latency values between 0 and 5 seconds.
	for i := 0; i < 100; i++ {
		ms := float64(5*time.Second/time.Millisecond) * rand.Float64()
		fmt.Printf("Latency %d: %f\n", i, ms)
		stats.Record(ctx, latencyMs.M(ms))
		time.Sleep(1 * time.Second)
	}

	fmt.Println("Done recording metrics")
}

Java

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import com.google.common.collect.Lists;
import io.opencensus.exporter.stats.stackdriver.StackdriverStatsExporter;
import io.opencensus.stats.Aggregation;
import io.opencensus.stats.BucketBoundaries;
import io.opencensus.stats.Measure.MeasureLong;
import io.opencensus.stats.Stats;
import io.opencensus.stats.StatsRecorder;
import io.opencensus.stats.View;
import io.opencensus.stats.View.Name;
import io.opencensus.stats.ViewManager;
import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Quickstart {
  private static final int EXPORT_INTERVAL = 70;
  private static final MeasureLong LATENCY_MS =
      MeasureLong.create("task_latency", "The task latency in milliseconds", "ms");
  // Latency in buckets:
  // [>=0ms, >=100ms, >=200ms, >=400ms, >=1s, >=2s, >=4s]
  private static final BucketBoundaries LATENCY_BOUNDARIES =
      BucketBoundaries.create(Lists.newArrayList(0d, 100d, 200d, 400d, 1000d, 2000d, 4000d));
  private static final StatsRecorder STATS_RECORDER = Stats.getStatsRecorder();

  public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
    // Register the view. It is imperative that this step exists,
    // otherwise recorded metrics will be dropped and never exported.
    View view =
        View.create(
            Name.create("task_latency_distribution"),
            "The distribution of the task latencies.",
            LATENCY_MS,
            Aggregation.Distribution.create(LATENCY_BOUNDARIES),
            Collections.emptyList());

    ViewManager viewManager = Stats.getViewManager();
    viewManager.registerView(view);

    // Enable OpenCensus exporters to export metrics to Stackdriver Monitoring.
    // Exporters use Application Default Credentials to authenticate.
    // See https://developers.google.com/identity/protocols/application-default-credentials
    // for more details.
    StackdriverStatsExporter.createAndRegister();

    // Record 100 fake latency values between 0 and 5 seconds.
    Random rand = new Random();
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
      long ms = (long) (TimeUnit.MILLISECONDS.convert(5, TimeUnit.SECONDS) * rand.nextDouble());
      System.out.println(String.format("Latency %d: %d", i, ms));
      STATS_RECORDER.newMeasureMap().put(LATENCY_MS, ms).record();
    }

    // The default export interval is 60 seconds. The thread with the StackdriverStatsExporter must
    // live for at least the interval past any metrics that must be collected, or some risk being
    // lost if they are recorded after the last export.

    System.out.println(
        String.format(
            "Sleeping %d seconds before shutdown to ensure all records are flushed.",
            EXPORT_INTERVAL));
    Thread.sleep(TimeUnit.MILLISECONDS.convert(EXPORT_INTERVAL, TimeUnit.SECONDS));
  }
}

Node.js

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten. 

'use strict';

const {globalStats, MeasureUnit, AggregationType} = require('@opencensus/core');
const {StackdriverStatsExporter} = require('@opencensus/exporter-stackdriver');

const EXPORT_INTERVAL = process.env.EXPORT_INTERVAL || 60;
const LATENCY_MS = globalStats.createMeasureInt64(
  'task_latency',
  MeasureUnit.MS,
  'The task latency in milliseconds'
);

// Register the view. It is imperative that this step exists,
// otherwise recorded metrics will be dropped and never exported.
const view = globalStats.createView(
  'task_latency_distribution',
  LATENCY_MS,
  AggregationType.DISTRIBUTION,
  [],
  'The distribution of the task latencies.',
  // Latency in buckets:
  // [>=0ms, >=100ms, >=200ms, >=400ms, >=1s, >=2s, >=4s]
  [0, 100, 200, 400, 1000, 2000, 4000]
);

// Then finally register the views
globalStats.registerView(view);

// Enable OpenCensus exporters to export metrics to Stackdriver Monitoring.
// Exporters use Application Default Credentials (ADCs) to authenticate.
// See https://developers.google.com/identity/protocols/application-default-credentials
// for more details.
// Expects ADCs to be provided through the environment as ${GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS}
// A Stackdriver workspace is required and provided through the environment as ${GOOGLE_PROJECT_ID}
const projectId = process.env.GOOGLE_PROJECT_ID;

// GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS are expected by a dependency of this code
// Not this code itself. Checking for existence here but not retaining (as not needed)
if (!projectId || !process.env.GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS) {
  throw Error('Unable to proceed without a Project ID');
}

// The minimum reporting period for Stackdriver is 1 minute.
const exporter = new StackdriverStatsExporter({
  projectId: projectId,
  period: EXPORT_INTERVAL * 1000,
});

// Pass the created exporter to Stats
globalStats.registerExporter(exporter);

// Record 100 fake latency values between 0 and 5 seconds.
for (let i = 0; i < 100; i++) {
  const ms = Math.floor(Math.random() * 5);
  console.log(`Latency ${i}: ${ms}`);
  globalStats.record([
    {
      measure: LATENCY_MS,
      value: ms,
    },
  ]);
}

/**
 * The default export interval is 60 seconds. The thread with the
 * StackdriverStatsExporter must live for at least the interval past any
 * metrics that must be collected, or some risk being lost if they are recorded
 * after the last export.
 */
setTimeout(() => {
  console.log('Done recording metrics.');
  globalStats.unregisterExporter(exporter);
}, EXPORT_INTERVAL * 1000);

Python

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten. 


from random import random
import time

from opencensus.ext.stackdriver import stats_exporter
from opencensus.stats import aggregation
from opencensus.stats import measure
from opencensus.stats import stats
from opencensus.stats import view


# A measure that represents task latency in ms.
LATENCY_MS = measure.MeasureFloat(
    "task_latency", "The task latency in milliseconds", "ms"
)

# A view of the task latency measure that aggregates measurements according to
# a histogram with predefined bucket boundaries. This aggregate is periodically
# exported to Stackdriver Monitoring.
LATENCY_VIEW = view.View(
    "task_latency_distribution",
    "The distribution of the task latencies",
    [],
    LATENCY_MS,
    # Latency in buckets: [>=0ms, >=100ms, >=200ms, >=400ms, >=1s, >=2s, >=4s]
    aggregation.DistributionAggregation([100.0, 200.0, 400.0, 1000.0, 2000.0, 4000.0]),
)


def main():
    # Register the view. Measurements are only aggregated and exported if
    # they're associated with a registered view.
    stats.stats.view_manager.register_view(LATENCY_VIEW)

    # Create the Stackdriver stats exporter and start exporting metrics in the
    # background, once every 60 seconds by default.
    exporter = stats_exporter.new_stats_exporter()
    print('Exporting stats to project "{}"'.format(exporter.options.project_id))

    # Register exporter to the view manager.
    stats.stats.view_manager.register_exporter(exporter)

    # Record 100 fake latency values between 0 and 5 seconds.
    for num in range(100):
        ms = random() * 5 * 1000

        mmap = stats.stats.stats_recorder.new_measurement_map()
        mmap.measure_float_put(LATENCY_MS, ms)
        mmap.record()

        print(f"Fake latency recorded ({num}: {ms})")

    # Keep the thread alive long enough for the exporter to export at least
    # once.
    time.sleep(65)


if __name__ == "__main__":
    main()
Wenn diese Messwertdaten nach Cloud Monitoring exportiert werden, können Sie sie wie alle anderen Daten verwenden.

Das Programm erstellt eine OpenCensus-Ansicht mit dem Namen task_latency_distribution. Dieser String wird beim Exportieren nach Cloud Monitoring Teil des Messwertnamens. Unter Messwertdeskriptoren abrufen erfahren Sie, wie die OpenCensus-Ansicht als Cloud Monitoring-Messwertdeskriptor implementiert wird. Sie können daher den Ansichtsnamen als Suchstring verwenden, wenn Sie einen Messwert für ein Diagramm auswählen.

Wenn Sie das Beispielprogramm ausgeführt haben, können Sie Ihre Daten mit Metrics Explorer ansehen:

  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 OpenCensus/task_latency_distribution 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 überwachte Ressource aus. Wenn Sie das Programm in einer lokalen Umgebung ausführen, wählen Sie Global aus.
    2. Wählen Sie im Menü Aktive Messwertkategorien die Option Benutzerdefiniert aus.
    3. Wählen Sie im Menü Aktive Messwerte die Option Latenzverteilung für Aufgaben aus.
    4. Klicken Sie auf Anwenden.

Der folgende Screenshot zeigt die Zeitachsen, die nach der Ausführung des Programms in einer lokalen Umgebung erfasst wurden:

Messwerte aus OpenCensus in Cloud Monitoring.

Jede Säule in der Heatmap repräsentiert einen einzelnen Programmdurchlauf. Die farbigen Komponenten jeder Säule stehen für Buckets in der Latenzverteilung.

OpenCensus-Messwerte in Cloud Monitoring lesen

Sie verwenden benutzerdefinierte Messwerte, einschließlich der von OpenCensus geschriebenen Messwerte, z. B. integrierte Messwerte. Sie können diese Diagramme grafisch darstellen, Benachrichtigungen dafür einrichten, sie lesen und anderweitig überwachen.

In diesem Abschnitt wird gezeigt, wie Sie Messwertdaten mit dem APIs Explorer lesen. Informationen zum Lesen von Messwertdaten mithilfe der Cloud Monitoring API oder mithilfe von Clientbibliotheken finden Sie in den folgenden Dokumenten:

Der im vorherigen Abschnitt gezeigte Screenshot stammt beispielsweise aus dem Metrics Explorer. Wenn Sie Diagrammtools verwenden, empfehlen wir, den Namen der OpenCensus-Ansicht zum Filtern der Liste der Messwerte zu verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Messwerte bei Verwendung von Metrics Explorer auswählen.

Messwertdeskriptoren abrufen

Wenn Sie die Messwertdaten direkt mithilfe der Monitoring API abrufen möchten, müssen Sie die Cloud Monitoring-Namen kennen, in die die OpenCensus-Messwerte exportiert wurden. Sie können diese Namen ermitteln, indem Sie die vom Exporter erstellten Messwertdeskriptoren abrufen und sich dann das Feld type ansehen. Weitere Informationen zu Messwertdeskriptoren finden Sie unter MetricDescriptor.

So rufen Sie die für die exportierten Messwerte erstellten Messwertdeskriptoren auf:

  1. Rufen Sie die Referenzseite metricDescriptors.list auf.

  2. Füllen Sie im Widget API testen auf der Referenzseite die folgenden Felder aus:

    1. Geben Sie den Namen Ihres Projekts in das Feld name ein. Verwende die folgende Namensstruktur projects/PROJECT_ID. In diesem Dokument wird ein Projekt mit der ID a-gcp-project verwendet.

    2. Geben Sie einen Filter in das Feld filter ein. In einem Projekt gibt es viele Messwertdeskriptoren. Durch Filtern können Sie die uninteressanten Deskriptoren entfernen.

      Da der Name der OpenCensus-Ansicht beispielsweise Teil des Messwertnamens wird, können Sie einen Filter wie den folgenden hinzufügen:

      metric.type=has_substring("task_latency_distribution")

      Der Schlüssel metric.type ist ein Feld in einem Typ, der in eine Zeitachse eingebettet ist. Weitere Informationen finden Sie unter TimeSeries.

    3. Klicken Sie auf Execute.

Hier sehen Sie den zurückgegebenen Messwertdeskriptor:

    {
      "metricDescriptors": [
        {
          "name": "projects/a-gcp-project/metricDescriptors/custom.googleapis.com/opencensus/task_latency_distribution",
          "labels": [
            {
              "key": "opencensus_task",
              "description": "Opencensus task identifier"
            }
          ],
          "metricKind": "CUMULATIVE",
          "valueType": "DISTRIBUTION",
          "unit": "ms",
          "description": "The distribution of the task latencies",
          "displayName": "OpenCensus/task_latency_distribution",
          "type": "custom.googleapis.com/opencensus/task_latency_distribution"
        }
      ]
    }

Diese Zeile im Messwertdeskriptor gibt den Namen des Messwerttyps in Cloud Monitoring an:

    "type": "custom.googleapis.com/opencensus/task_latency_distribution"

Sie haben jetzt alle erforderlichen Informationen, um die mit dem Messwerttyp verknüpften Daten manuell abzurufen. Der Wert des Felds type wird auch in der Google Cloud Console angezeigt, wenn Sie den Messwert darstellen.

Messwertdaten abrufen

So rufen Sie Zeitreihendaten aus einem Messwerttyp manuell ab:

  1. Rufen Sie die Referenzseite für timeSeries.list auf.

  2. Füllen Sie im Widget API testen auf der Referenzseite die folgenden Felder aus:

    1. Geben Sie den Namen Ihres Projekts in das Feld name ein. Verwende die folgende Namensstruktur projects/PROJECT_ID.

    2. Geben Sie im Feld filter den folgenden Wert ein:

      metric.type="custom.googleapis.com/opencensus/task_latency_distribution"

    3. Geben Sie Werte in die Felder interval.startTime und interval.endTime ein. Diese Werte müssen als Zeitstempel eingegeben werden, z. B. 2018-10-11T15:48:38-04:00. Achten Sie darauf, dass der Wert startTime vor dem Wert endTime liegt.

    4. Klicken Sie auf die Schaltfläche Ausführen.

Hier sehen Sie das Ergebnis eines solchen Abrufs:

    {
      "timeSeries": [
        {
          "metric": {
            "labels": {
              "opencensus_task": "java-3424@docbuild"
            },
            "type": "custom.googleapis.com/opencensus/task_latency_distribution"
          },
          "resource": {
            "type": "gce_instance",
            "labels": {
              "instance_id": "2455918024984027105",
              "zone": "us-east1-b",
              "project_id": "a-gcp-project"
            }
          },
          "metricKind": "CUMULATIVE",
          "valueType": "DISTRIBUTION",
          "points": [
            {
              "interval": {
                "startTime": "2019-04-04T17:49:34.163Z",
                "endTime": "2019-04-04T17:50:42.917Z"
              },
              "value": {
                "distributionValue": {
                  "count": "100",
                  "mean": 2610.11,
                  "sumOfSquaredDeviation": 206029821.78999996,
                  "bucketOptions": {
                    "explicitBuckets": {
                      "bounds": [
                        0,
                        100,
                        200,
                        400,
                        1000,
                        2000,
                        4000
                      ]
                    }
                  },
                  "bucketCounts": [
                    "0",
                    "0",
                    "1",
                    "6",
                    "13",
                    "15",
                    "44",
                    "21"
                  ]
                }
              }
            }
          ]
        },
        [ ... data from additional program runs deleted ...]
      ]
    }

Die zurückgegebenen Messwertdaten umfassen Folgendes:

  • Informationen zu der überwachten Ressource, aus der die Daten erfasst wurden OpenCensus erkennt automatisch überwachte gce_instance-, k8s_container- und aws_ec2_instance-Ressourcen. Diese Daten stammen aus einem Programm, das auf einer Compute Engine-Instanz ausgeführt wurde. Weitere Informationen zur Verwendung anderer überwachter Ressourcen finden Sie unter Set monitored resource for exporter (Überwachte Ressource für Exporter festlegen).
  • Die Beschreibung der Art des Messwerts und des Typs der Werte.
  • Die tatsächlichen Datenpunkte, die innerhalb des angeforderten Zeitintervalls erfasst wurden.

So stellt Monitoring OpenCensus-Messwerte dar

Die direkte Verwendung der Cloud Monitoring API für benutzerdefinierte Messwerte wird unterstützt. Wie sie verwendet wird, wird unter Benutzerdefinierte Messwerte mit der API erstellen beschrieben. Der OpenCensus-Exporter für Cloud Monitoring verwendet diese API. Dieser Abschnitt enthält einige Informationen dazu, wie Cloud Monitoring die von OpenCensus geschriebenen Messwerte darstellt.

Die von der OpenCensus API verwendeten Konstrukte unterscheiden sich ebenso von den von Cloud Monitoring verwendeten Konstrukten, wie auch in einigen Fällen die Verwendung von Terminologie. Wenn Cloud Monitoring auf "Messwerte" verweist, bezieht sich OpenCensus teilweise auf "Statistiken". Die Komponente von OpenCensus, die Messwertdaten an Cloud Monitoring sendet, wird beispielsweise als "stats exporter for Stackdriver" ("Exporteur von Statistiken für Stackdriver") bezeichnet.

Eine Übersicht über das OpenCensus-Modell für Messwerte finden Sie unter OpenCensus-Messwerte.

Die Datenmodelle für OpenCensus-Werte und Cloud Monitoring-Messwerte entsprechen einander nicht genau. Viele Konzepte existieren in beiden, aber sie sind nicht direkt austauschbar.

  • Eine OpenCensus-Ansicht ("view") entspricht der MetricDescriptor in der Monitoring API. Eine Ansicht beschreibt, wie einzelne Messwerte erfasst und zusammengefasst werden. Alle aufgezeichneten Messungen enthalten Tags.

  • Ein OpenCensus-Tag ("tag") ist ein Schlüssel/Wert-Paar. Ein OpenCensus-Tag entspricht im Allgemeinen dem LabelDescriptor in der Monitoring API. Mit Tags können Sie Kontextinformationen erfassen, mit denen Sie Messwerte filtern und gruppieren können.

  • Eine OpenCensus-Kennzahl ("measure") beschreibt die aufzuzeichnenden Messwertdaten. Eine OpenCensus-Zusammenfassung ("aggregation") ist eine Funktion, die auf Daten angewendet wird, um sie zu aggregieren. Diese Funktionen werden beim Exportieren verwendet, um den MetricKind, den ValueType und die Einheit zu ermitteln, die im Cloud Monitoring-Messwertdeskriptor gemeldet werden.

  • Ein OpenCensus-Messwert ("measurement") ist ein erfasster Datenpunkt. Messwerte müssen in Ansichten zusammengefasst werden. Andernfalls werden die einzelnen Messwerte gelöscht. Eine OpenCensus-Messung entspricht einem Point in der Monitoring API. Wenn Messwerte in Ansichten zusammengefasst werden, werden die aggregierten Daten als Ansichtsdaten gespeichert, analog zu einer TimeSeries in der Monitoring API.

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