Panoramica delle metriche definite dall'utente

Le metriche definite dall'utente sono tutte metriche non definite da Google Cloud. Queste includono metriche che l'utente può definire e metriche definite da un'applicazione di terze parti. Le metriche definite dall'utente consentono di acquisire dati specifici delle applicazioni o del sistema lato client. Le metriche integrate raccolte da Cloud Monitoring possono fornire informazioni sulla latenza di backend o sull'utilizzo del disco, ma non possono indicarti, ad esempio, quante routine in background hanno generato la tua applicazione.

Puoi anche creare metriche basate sui contenuti delle voci di log. Le metriche basate su log sono una classe di metriche definite dall'utente, ma devi crearle da Cloud Logging. Per ulteriori informazioni sulle metriche basate su log, consulta Panoramica delle metriche basate su log.

Le metriche definite dall'utente a volte vengono chiamate metriche personalizzate o specifiche per le applicazioni. Queste metriche consentono a te o a un'applicazione di terze parti di definire e raccogliere informazioni che le metriche integrate di Cloud Monitoring non possono. Puoi acquisire queste metriche utilizzando un'API fornita da una libreria per instrumentare il codice, quindi inviare le metriche a un'applicazione di backend come Cloud Monitoring.

Puoi creare metriche definite dall'utente, ad eccezione di quelle basate su log, utilizzando direttamente l'API Cloud Monitoring. Tuttavia, ti consigliamo di utilizzare OpenTelemetry. Per informazioni su come creare metriche definite dall'utente, consulta i seguenti documenti:

  • Raccogli metriche e tracce OTLP descrive come utilizzare Ops Agent e il ricevitore OpenTelemetry Protocol (OTLP) dell'agente per raccogliere metriche e tracce dalle applicazioni instrumentate utilizzando OpenTelemetry e l'esecuzione su Compute Engine.

  • Google Cloud Managed Service per Prometheus descrive come raccogliere le metriche Prometheus dalle applicazioni in esecuzione su Google Kubernetes Engine e Kubernetes.

  • Raccogli metriche Prometheus descrive come utilizzare Ops Agent per raccogliere metriche Prometheus dalle applicazioni in esecuzione su Compute Engine.

  • Creazione di metriche definite dall'utente con l'API descrive come creare metriche utilizzando l'API Cloud Monitoring e come aggiungere i dati delle metriche a queste metriche. Questo documento illustra come utilizzare l'API Monitoring con esempi di utilizzo dei linguaggi di programmazione Explorer API, C#, Go, Java, Node.js, PHP, Python e Ruby.

  • La pagina Crea metriche personalizzate su Cloud Run mostra come utilizzare il raccoglitore OpenTelemetry come agente collaterale nei deployment di Cloud Run.

Per quanto riguarda Cloud Monitoring, puoi usare metriche definite dall'utente come quelle integrate. Puoi creare grafici, impostare avvisi, leggere e monitorare in altro modo. Per informazioni sulla lettura dei dati delle metriche, consulta i seguenti documenti:

  • Elenca tipi di metriche e risorse spiega come elencare ed esaminare i tipi di metriche integrate e definite dall'utente. Ad esempio, puoi utilizzare le informazioni in quel documento per elencare tutti i descrittori delle metriche definite dall'utente nel tuo progetto.
  • Recupera i dati delle serie temporali spiega come recuperare i dati delle serie temporali dalle metriche utilizzando l'API Monitoring. Ad esempio, questo documento descrive come utilizzare l'API per ottenere l'utilizzo della CPU per le istanze di macchine virtuali (VM) nel tuo progetto Google Cloud.

La console Google Cloud fornisce una pagina dedicata per aiutarti a visualizzare l'utilizzo delle metriche definite dall'utente. Per informazioni sui contenuti di questa pagina, consulta Visualizzare e gestire l'utilizzo delle metriche.

Descrittori delle metriche per le metriche definite dall'utente

Ogni tipo di metrica deve avere un descrittore della metrica che definisce il modo in cui sono organizzati i dati della metrica. Il descrittore della metrica definisce anche le etichette della metrica e il nome della metrica. Ad esempio, gli elenchi delle metriche mostrano i descrittori delle metriche per tutti i tipi di metriche integrati.

Cloud Monitoring può creare il descrittore della metrica per te, utilizzando i dati della metrica che scrivi oppure puoi creare esplicitamente il descrittore della metrica e poi scrivere i dati della metrica. In entrambi i casi, devi decidere come organizzare i dati delle metriche.

Esempio di design

Supponi di avere un programma che viene eseguito su una singola macchina e che tale programma chiami i programmi ausiliari A e B. Vuoi contare la frequenza con cui vengono chiamati i programmi A e B. Vuoi anche sapere quando il programma A viene chiamato più di 10 volte al minuto e quando il programma B viene chiamato più di 5 volte al minuto. Infine, supponiamo di avere un solo progetto Google Cloud e di voler scrivere i dati sulla risorsa monitorata global.

Questo esempio descrive alcuni design diversi che puoi utilizzare per le metriche definite dall'utente:

  • Utilizzi due metriche: Metric-type-A conteggia le chiamate al programma A, mentre Metric-type-B conteggia le chiamate al programma B. In questo caso, Metric-type-A contiene 1 serie temporale e Metric-type-B contiene 1 serie temporale.

    Puoi creare un singolo criterio di avviso con due condizioni oppure creare due criteri di avviso, ciascuno con una condizione, con questa modalità dati. Un criterio di avviso può supportare più condizioni, ma ha un'unica configurazione per i canali di notifica.

    Questo modello potrebbe essere appropriato se non ti interessano somiglianze tra i dati delle attività da monitorare. In questo esempio, le attività sono la tariffa delle chiamate ai programmi A e B.

  • Utilizzi una singola metrica e un'etichetta per memorizzare un identificatore di programma. Ad esempio, l'etichetta potrebbe memorizzare il valore A o B. Monitoring crea una serie temporale per ogni combinazione unica di etichette. Di conseguenza, esiste una serie temporale il cui valore di etichetta è A e un'altra serie temporale il cui valore di etichetta è B.

    Come nel modello precedente, puoi creare un singolo criterio di avviso o due criteri di avviso. Tuttavia, le condizioni del criterio di avvisoo sono più complicate. Una condizione che genera un incidente quando la frequenza delle chiamate per il programma A supera una soglia deve usare un filtro che includa solo i punti dati il cui valore dell'etichetta è A.

    Un vantaggio di questo modello è che è semplice calcolare i rapporti. Ad esempio, puoi determinare in che misura il totale è dovuto alle chiamate a A.

  • Puoi utilizzare una singola metrica per contare il numero di chiamate, ma non utilizzi un'etichetta per registrare il programma chiamato. In questo modello, c'è una singola serie temporale che combina i dati dei due programmi. Tuttavia, non puoi creare un criterio di avviso che soddisfi i tuoi obiettivi perché i dati di due programmi non possono essere separati.

Le prime due strutture ti consentono di soddisfare i requisiti di analisi dei dati, ma l'ultima no.

Per saperne di più, consulta Creare una metrica definita dall'utente.

Nomi delle metriche definite dall'utente

Quando crei una metrica definita dall'utente, definisci un identificatore di stringa che rappresenta il tipo di metrica. Questa stringa deve essere univoca tra le metriche definite dall'utente nel tuo progetto Google Cloud e deve utilizzare un prefisso che contrassegna la metrica come metrica definita dall'utente. Per Monitoring, i prefissi consentiti sono custom.googleapis.com/, workload.googleapis.com/, external.googleapis.com/user e external.googleapis.com/prometheus. Il prefisso è seguito da un nome che descrive ciò che stai raccogliendo. Per informazioni dettagliate sul modo consigliato per assegnare un nome a una metrica, consulta Convenzioni di denominazione delle metriche. Di seguito sono riportati alcuni esempi dei due tipi di identificatori per i tipi di metriche:

    custom.googleapis.com/cpu_utilization
    custom.googleapis.com/instance/cpu/utilization

Nell'esempio precedente, il prefisso custom.googleapis.com indica che entrambe le metriche sono definite dall'utente. Entrambi gli esempi riguardano metriche che misurano l'utilizzo della CPU, ma utilizzano modelli organizzativi diversi. Se prevedi di avere un numero elevato di metriche definite dall'utente, ti consigliamo di utilizzare una struttura di denominazione gerarchica come quella del secondo esempio.

Tutti i tipi di metriche hanno identificatori univoci globali denominati nomi delle risorse. La struttura del nome di una risorsa per un tipo di metrica è:

projects/PROJECT_ID/metricDescriptors/METRIC_TYPE

dove METRIC_TYPE è l'identificatore di stringa del tipo di metrica. Se gli esempi di metriche precedenti vengono creati nel progetto my-project-id, i nomi delle risorse per queste metriche sarebbero i seguenti:

    projects/my-project-id/metricDescriptors/custom.googleapis.com/cpu_utilization
    projects/my-project-id/metricDescriptors/custom.googleapis.com/instance/cpu/utilization

Nome o tipo? Nel descrittore della metrica, il campo name memorizza il nome della risorsa del tipo di metrica e il campo type memorizza la stringa METRIC_TYPE.

Tipi di risorse monitorate per le metriche definite dall'utente

Quando scrivi i dati in una serie temporale, devi indicarne la provenienza. Per specificare l'origine dei dati, scegli un tipo di risorsa monitorata che rappresenti la provenienza dei dati, quindi utilizzalo per descrivere l'origine specifica. La risorsa monitorata non fa parte del tipo di metrica. La serie temporale in cui scrivi i dati include invece un riferimento al tipo di metrica e un riferimento alla risorsa monitorata. Il tipo di metrica descrive i dati, mentre la risorsa monitorata descrive l'origine dei dati.

Considera la risorsa monitorata prima di creare il descrittore della metrica. Il tipo di risorsa monitorata che utilizzi influisce sulle etichette che devi includere nel descrittore della metrica. Ad esempio, la risorsa VM di Compute Engine contiene le etichette per l'ID progetto, l'ID istanza e la zona dell'istanza. Pertanto, se prevedi di scrivere la metrica su una risorsa VM di Compute Engine, le etichette delle risorse includono l'ID istanza, quindi non è necessaria un'etichetta per l'ID istanza nel descrittore della metrica.

Ogni punto dati della metrica deve essere associato a un oggetto risorsa monitorato. I punti di diversi oggetti di risorse monitorate sono conservati in serie temporali diverse.

Devi utilizzare uno dei seguenti tipi di risorsa monitorata con metriche definite dall'utente:

È prassi comune utilizzare gli oggetti di risorsa monitorata che rappresentano le risorse fisiche su cui è in esecuzione il codice dell'applicazione. Questo approccio offre numerosi vantaggi:

  • Ottieni prestazioni migliori rispetto all'utilizzo di un singolo tipo di risorsa.
  • Eviterai di avere problemi a causa della presenza di più processi che scrivono nella stessa serie temporale.
  • Puoi raggruppare i dati delle metriche definite dall'utente con altri dati delle metriche provenienti dalle stesse risorse.

global e risorse generiche

I tipi di risorse generic_task e generic_node sono utili nelle situazioni in cui nessuno dei tipi di risorse più specifici è appropriato. Il tipo generic_task è utile per definire risorse simili a quelle delle attività, come le applicazioni. Il tipo generic_node è utile per definire risorse simili a nodi, come le macchine virtuali. Entrambi i tipi generic_* hanno diverse etichette comuni che puoi utilizzare per definire oggetti risorsa univoci, il che ne semplifica l'utilizzo nei filtri delle metriche per aggregazioni e riduzioni.

Al contrario, il tipo di risorsa global ha solo le etichette project_id e location. In presenza di molte origini di metriche all'interno di un progetto, l'utilizzo dello stesso oggetto risorsa global può causare collisioni e sovrascritture dei dati delle metriche.

Metodi API che supportano metriche definite dall'utente

La tabella seguente mostra quali metodi dell'API Monitoring supportano le metriche definite dall'utente e quali supportano le metriche integrate:

Metodo API Monitoring Utilizza con le
metriche definite dall'utente		 Utilizzo con
metriche integrate
monitoredResourceDescriptors.get sì sì
monitoredResourceDescriptors.list sì sì
metricDescriptors.get sì sì
metricDescriptors.list sì sì
timeSeries.list sì sì
timeSeries.create sì
metricDescriptors.create sì
metricDescriptors.delete sì

Limiti e latenze

Per i limiti relativi alle metriche definite dall'utente e alla conservazione dei dati, consulta Quote e limiti.

Per mantenere i dati delle metriche oltre il periodo di conservazione, devi copiare manualmente i dati in un'altra località, ad esempio Cloud Storage o BigQuery.

Per informazioni sulle latenze associate alla scrittura di dati nelle metriche definite dall'utente, consulta Latenza dei dati delle metriche.

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