Monitora l'utilizzo di Data Boost

Questa pagina descrive come utilizzare l'audit di Cloud Monitoring e Spanner per monitorare e analizzare l'utilizzo di Spanner Data Boost.

Cloud Monitoring offre la possibilità di tenere traccia dell'utilizzo totale nel tempo per e suddividere l'utilizzo per utente. Gli audit log di Spanner consentono di analisi dell'utilizzo flessibile, che include la fornitura di metriche per utente ID job BigQuery.

Usa Cloud Monitoring per monitorare l'utilizzo di Data Boost

Segui questi passaggi per monitorare l'utilizzo complessivo di Data Boost:

  1. Nella console Google Cloud, vai a Monitoring.
    Vai a Monitoring
  2. Se nel menu di navigazione è visualizzato Esplora metriche, selezionalo. In caso contrario, fai clic su Risorse e seleziona Esplora metriche.
  3. Nella parte superiore della pagina, seleziona un intervallo di tempo.
  4. Nell'elenco a discesa Metrica, in Filtra per risorsa o metrica name, inserisci spanner e premi Enter per restringere la ricerca.

  5. Nell'elenco Metrica, seleziona Istanza Cloud Spanner > Istanza > Secondo unità di elaborazione, quindi fai clic su Applica.

    Viene creato un grafico a linee dell'utilizzo aggregato di Data Boost su tutte le istanze Spanner.

  6. Per visualizzare l'utilizzo per una determinata istanza, segui questi passaggi:

    1. Fai clic su + AGGIUNGI FILTRO per creare un filtro.
    2. Nell'elenco a discesa Etichetta 1, seleziona instance_id.
    3. Nel campo di testo Valore 1, inserisci o seleziona l'ID dell'istanza da utilizzare utilizzo del display.

  7. Per visualizzare un'analisi dettagliata dell'utilizzo da parte di tutte le istanze:

    1. Cancella eventuali filtri facendo clic sull'icona del cestino accanto a Filtri campi.
    2. In Raggruppa per, nell'elenco a discesa Etichette, seleziona instance_id, e quindi seleziona Somma nell'elenco Funzione di raggruppamento.

  8. Per suddividere l'utilizzo in base all'entità, in Raggruppa per, seleziona credential_id nell'elenco Etichette e Somma nella Elenco Funzione di raggruppamento.

L'esempio seguente mostra i secondi dell'unità di elaborazione per entità.

Secondi PU per utente

Utilizzare i log di controllo per analizzare l'utilizzo di Data Boost

Gli audit log di Spanner consentono un'analisi più flessibile Utilizzo di Data Boost. Oltre alla possibilità di suddividere l'utilizzo nel tempo per istanza o entità, come con Cloud Monitoring, Gli audit log di Spanner, se abilitati e disponibili, consentono la suddivisione utilizzo nel tempo per database o ID job BigQuery.

L'abilitazione degli audit log può comportare costi aggiuntivi. Per informazioni su Prezzi di Logging, consulta Prezzi di Google Cloud Observability: Cloud Logging.

Abilita gli audit log di utilizzo di Data Boost

Per poter utilizzare Spanner, devi prima abilitare gli audit log dell'accesso ai dati per Spanner raccolgono dati sull'utilizzo per Data Boost. Per farlo, segui questi passaggi:

  1. Segui le istruzioni in Configura gli audit log di accesso ai dati con la console Google Cloud.
  2. Abilita il tipo di log Lettura dati per il servizio API Spanner.
  3. Per ottenere l'utilizzo di Data Boost in base al testo SQL del job BigQuery, assicurati che siano abilitati anche gli audit log per BigQuery.

Visualizza utilizzo per entità

Per eseguire query sugli audit log al fine di visualizzare l'utilizzo di Data Boost per utente, segui questi passaggi:

  1. Vai a Esplora log nella console Google Cloud.

    Vai a Esplora log

  2. Nel menu di navigazione, fai clic su Analisi dei log.

  3. Per mostrare l'utilizzo per utente e database negli ultimi 7 giorni, esegui questo comando: query. Per cambiare l'intervallo di tempo per cui viene visualizzato l'utilizzo, modifica Espressione timestamp nella clausola WHERE.

    SELECT
  SUM(CAST(JSON_VALUE(labels.data_boost_usage) AS INT64)) AS usage,
  REGEXP_EXTRACT(
    proto_payload.audit_log.resource_name,
    'projects/[^/]+/instances/[^/]+/databases/[^/]+') AS database,
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email AS principal_email
FROM `PROJECT_NAME.global._Default._AllLogs`
WHERE
  timestamp > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND resource.type = 'spanner_instance' AND operation.last IS NULL
  AND JSON_VALUE(labels.data_boost_usage) != ''
GROUP BY database, principal_email;

    Sostituisci PROJECT_NAME con il nome del tuo progetto.

L'esempio seguente mostra l'utilizzo nelle unità di elaborazione per 4 entità.

Utilizzo di Data Boost per utente proveniente dagli audit log

Visualizza utilizzo per ID job BigQuery

Per eseguire query sugli audit log per visualizzare l'utilizzo di Data Boost suddiviso per database, utente e ID job BigQuery, segui questi passaggi:

  1. Vai a Esplora log nella console Google Cloud.

    Vai a Esplora log

  2. Nel menu di navigazione, fai clic su Analisi dei log.

  3. Esegui questa query:

    SELECT
  SUM(CAST(JSON_VALUE(labels.data_boost_usage) AS INT64)) AS usage,
  REGEXP_EXTRACT(
    proto_payload.audit_log.resource_name,
    'projects/[^/]+/instances/[^/]+/databases/[^/]+') AS database,
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email AS principal_email,
  IFNULL(JSON_VALUE(labels.data_boost_workload_id), 'not from BQ') AS job_id
FROM `PROJECT_NAME.global._Default._AllLogs`
WHERE
  timestamp > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND resource.type = 'spanner_instance' AND operation.last IS NULL
  AND JSON_VALUE(labels.data_boost_usage) != ''
GROUP BY database, principal_email, job_id;

    Sostituisci PROJECT_NAME con il nome del tuo progetto.

L'esempio seguente mostra l'utilizzo in base all'ID job BigQuery.

Utilizzo di Data Boost per ID job

Visualizza l'utilizzo in base al testo SQL di BigQuery

Per visualizzare l'utilizzo di Data Boost per più job BigQuery aggregati dal testo SQL di questi job, segui questi passaggi:

  1. Vai a Esplora log nella console Google Cloud.

    Vai a Esplora log

  2. Nel menu di navigazione, fai clic su Analisi dei log.

  3. Esegui questa query:

    SELECT
  SUM(
    CAST(
      JSON_VALUE(db.labels.data_boost_usage)
      AS INT64)) AS usage,
  JSON_VALUE(
    bq.proto_payload.audit_log.metadata.jobInsertion.job.jobConfig.queryConfig.query)
    AS bq_query
FROM
  `PROJECT_NAME.global._Default._AllLogs` db,
  `PROJECT_NAME.global._Default._AllLogs` bq
WHERE
  db.timestamp > TIMESTAMP_SUB(
    CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND db.resource.type = 'spanner_instance'
  AND JSON_VALUE(db.labels.data_boost_usage) != ''
  AND db.operation.last IS NULL
  AND bq.timestamp > TIMESTAMP_SUB(
    CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND bq.proto_payload.audit_log.method_name
    = 'google.cloud.bigquery.v2.JobService.InsertJob'
  AND bq.resource.type = 'bigquery_project'
  AND JSON_VALUE(
    bq.proto_payload.audit_log.metadata.jobInsertion.job.jobConfig.queryConfig.query)
    IS NOT NULL
  AND JSON_VALUE(db.labels.data_boost_workload_id)
    = REGEXP_EXTRACT(bq.proto_payload.audit_log.resource_name, '[^/]*$')
GROUP BY bq_query
ORDER BY usage DESC

    Sostituisci PROJECT_NAME con il nome del tuo progetto.

L'esempio seguente mostra l'utilizzo di Data Boost per testo SQL.

Utilizzo di Data Boost per testo SQL

Crea un avviso Data Boost

Per creare un avviso che viene inviato quando l'utilizzo di Data Boost supera una soglia predefinita, Imposta un avviso per l'utilizzo di Data Boost.

Passaggi successivi