Data Boost-Nutzung im Blick behalten

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit Cloud Monitoring und Spanner-Audit-Logs die Nutzung von Spanner Data Boost überwachen und analysieren.

Mit Cloud Monitoring können Sie die Gesamtnutzung im Zeitverlauf verfolgen und nach Nutzer aufschlüsseln. Spanner-Audit-Logs ermöglichen eine flexiblere Nutzungsanalyse, einschließlich der Bereitstellung von Messwerten nach Nutzer oder BigQuery-Job-ID.

Cloud Monitoring zur Verfolgung der Daten-Boost-Nutzung verwenden

So rufen Sie die Gesamtnutzung des Daten-Boosts ab:

1. Rufen Sie in der Google Cloud -Konsole Monitoring auf.
   Zu „Monitoring“
2. Wenn der Metrics Explorer im Navigationsmenü angezeigt wird, wählen Sie ihn aus. Klicken Sie andernfalls auf Ressourcen und dann auf Metrics Explorer.
3. Wählen Sie oben auf der Seite ein Zeitintervall aus.
4. Geben Sie im Drop-down-Menü Messwert im Feld Nach Ressourcen- oder Messwertname filtern die Option spanner ein und drücken Sie die Taste Enter, um die Suche einzugrenzen.

5. Wählen Sie in der Liste Messwert die Option Cloud Spanner-Instanz > Instanz > Verarbeitungseinheit pro Sekunde aus und klicken Sie dann auf Übernehmen.

   Dadurch wird ein Liniendiagramm mit der aggregierten Data Boost-Nutzung für alle Spanner-Instanzen erstellt.

6. So rufen Sie die Nutzung für eine bestimmte Instanz auf:

   1. Verwenden Sie das Feld Filter, um Filter wie die Instanz-ID hinzuzufügen.
   2. Klicken Sie auf +, um weitere Attribute hinzuzufügen.

7. So rufen Sie eine Aufschlüsselung der Nutzung nach allen Instanzen auf:

   1. Wenn Sie alle Filter entfernen möchten, klicken Sie neben den Filterfeldern auf das Symbol X.
   2. Wählen Sie in der Drop-down-Liste Aggregation die Option Summe und dann instance_id aus.

8. Wenn Sie die Nutzung nach Hauptbenutzer aufschlüsseln möchten, wählen Sie im Drop-down-Menü für den Operator Aggregation die Option Summe und dann credential_id aus.

Audit-Logs zur Analyse der Data Boost-Nutzung verwenden

Spanner-Audit-Logs ermöglichen eine flexiblere Analyse der Data Boost-Nutzung. Zusätzlich zur Aufschlüsselung der Nutzung im Zeitverlauf nach Instanz oder Hauptbenutzer wie bei Cloud Monitoring können Sie mit Spanner-Audit-Logs, sofern aktiviert und verfügbar, die Nutzung im Zeitverlauf nach Datenbank oder BigQuery-Job-ID aufschlüsseln.

Die Aktivierung von Audit-Logs kann zusätzliche Kosten verursachen. Informationen zu den Preisen für Logging finden Sie unter Preise für Google Cloud Observability: Cloud Logging.

Audit-Logs zur Nutzung von Data Boost aktivieren

Sie müssen Audit-Logs zum Datenzugriff für Spanner aktivieren, bevor Sie Nutzungsdaten für Data Boost erheben können. Führen Sie dazu die folgenden Schritte aus:

1. Folgen Sie der Anleitung unter Audit-Logs zum Datenzugriff mit der Google Cloud Console konfigurieren.
2. Aktivieren Sie den Logtyp Datenlesevorgänge für den Dienst Spanner API.
3. Wenn Sie die Nutzung von Data Boost durch den SQL-Text eines BigQuery-Jobs abrufen möchten, müssen auch die Prüfprotokolle für BigQuery aktiviert sein.

Nutzung nach Hauptkonto ansehen

So rufen Sie die Audit-Logs ab, um die Nutzung des Datenvolumen-Upgrades nach Nutzer aufzurufen:

1. Rufen Sie in der Google Cloud -Konsole den Log-Explorer auf.

   Zum Log-Explorer

2. Klicken Sie im Navigationsmenü auf Log Analytics.

3. Führen Sie die folgende Abfrage aus, um die Nutzung nach Nutzer und Datenbank in den letzten sieben Tagen aufzurufen. Wenn Sie den Zeitraum ändern möchten, für den die Nutzung angezeigt wird, ändern Sie den timestamp-Ausdruck in der WHERE-Klausel.

   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;
   

   Ersetzen Sie PROJECT_NAME durch Ihren Projektnamen.

Das folgende Beispiel zeigt die Nutzung in Verarbeitungseinheiten für 4 Principals.

Nutzung nach BigQuery-Job-ID ansehen

So rufen Sie die Prüfprotokolle ab, um die Nutzung von Data Boost nach Datenbank, Nutzer und BigQuery-Job-ID aufzuschlüsseln:

1. Rufen Sie in der Google Cloud -Konsole den Log-Explorer auf.

   Zum Log-Explorer

2. Klicken Sie im Navigationsmenü auf Log Analytics.

3. Führen Sie die folgende Abfrage aus:

   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;
   

   Ersetzen Sie PROJECT_NAME durch Ihren Projektnamen.

Im folgenden Beispiel wird die Nutzung nach BigQuery-Job-ID dargestellt.

Nutzung nach BigQuery-SQL-Text ansehen

So rufen Sie die Nutzung von Data Boost für mehrere BigQuery-Jobs auf, die nach dem SQL-Text dieser Jobs zusammengefasst sind:

1. Rufen Sie in der Google Cloud -Konsole den Log-Explorer auf.

   Zum Log-Explorer

2. Klicken Sie im Navigationsmenü auf Log Analytics.

3. Führen Sie die folgende Abfrage aus:

   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
   

   Ersetzen Sie PROJECT_NAME durch Ihren Projektnamen.

Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung von Data Boost durch SQL-Text.

Benachrichtigung für Data Boost erstellen

Eine Benachrichtigung, die ausgegeben wird, wenn die Data Boost-Nutzung einen vordefinierten Grenzwert überschreitet, können Sie unter Benachrichtigung für die Data Boost-Nutzung einrichten erstellen.

Nächste Schritte

• Weitere Informationen zu Data Boost finden Sie unter Data Boost-Übersicht.