监控 Data Boost 用量

本页面介绍如何使用 Cloud Monitoring 和 Spanner 审核日志监控和分析 Spanner Data Boost 使用情况。

Cloud Monitoring 能够跟踪一段时间内的总用量，并按用户细分该用量。Spanner 审核日志可以更灵活地分析使用情况，包括按用户或 BigQuery 作业 ID 提供指标。

使用 Cloud Monitoring 跟踪 Data Boost 用量

请按照以下步骤跟踪流量提升总体使用情况：

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 Monitoring。
   转到 Monitoring
2. 如果导航菜单中显示 Metrics Explorer，请选择它。 否则，请点击 Resources，然后选择 Metrics Explorer。
3. 在页面顶部，选择时间间隔。
4. 在指标下拉列表的按资源或指标名称过滤字段中，输入 spanner 并按 Enter 以缩小搜索范围。

5. 在指标列表中，选择 Cloud Spanner Instance > Instance > Processing Unit Second，然后点击 Apply。

   这将创建一个折线图，显示所有 Spanner 实例中 Data Boost 总体用量的折线图。

6. 如需查看特定实例的用量，请按以下步骤操作：

   1. 点击 + 添加过滤条件以创建过滤条件。
   2. 在标签 1 下拉列表中，选择 instance_id。
   3. 在值 1 文本字段中，输入或选择要显示其用量的实例的 ID。

7. 如需查看所有实例的用量明细，请按以下步骤操作：

   1. 点击过滤条件字段旁边的垃圾箱图标，以清除所有过滤条件。
   2. 在分组依据下的标签下拉列表中，选择 instance_id，然后在分组函数列表中选择 Sum。

8. 如需按主账号细分用量，请在分组依据下，从标签列表中选择 credential_id，从分组函数列表中选择求和。

以下示例按主账号显示了处理单元秒数。

使用审核日志分析 Data Boost 使用情况

借助 Spanner 审核日志，您可以更灵活地分析 Data Boost 使用情况。除了能够像 Cloud Monitoring 一样按实例或主账号细分使用情况之外，Spanner 审核日志（如果已启用且可用）还允许按数据库或 BigQuery 作业 ID 细分一段时间内的用量。

启用审核日志可能会产生额外费用。如需了解 Logging 价格，请参阅 Google Cloud 可观测性价格：Cloud Logging。

启用 Data Boost 使用情况审核日志

您必须先为 Spanner 启用数据访问审核日志，然后才能收集 Data Boost 的使用情况数据。请按以下步骤操作：

1. 按照使用 Google Cloud 控制台配置数据访问审核日志中的说明操作。
2. 为 Spanner API 服务启用数据读取日志类型。
3. 如需获取 BigQuery 作业 SQL 文本的 Data Boost 用量，请确保同时启用 BigQuery 的审核日志。

查看主账号的用量

如需查询审核日志以查看用户的 Data Boost 使用情况，请按以下步骤操作：

1. 转到 Google Cloud 控制台中的 Logs Explorer。

   转到日志浏览器

2. 在导航菜单中，点击 Log Analytics（日志分析）。

3. 如需显示过去 7 天内用户和数据库的用量，请运行以下查询。如需更改显示使用情况的时间范围，请修改 WHERE 子句中的 timestamp 表达式。

   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;
   

   将 PROJECT_NAME 替换为您的项目名称。

以下示例展示了 4 个主帐号在处理单元中的用量。

按 BigQuery 作业 ID 查看用量

如需查询审核日志以查看按数据库、用户和 BigQuery 作业 ID 细分的 Data Boost 用量，请按以下步骤操作：

1. 转到 Google Cloud 控制台中的 Logs Explorer。

   转到日志浏览器

2. 在导航菜单中，点击 Log Analytics（日志分析）。

3. 请运行以下查询：

   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;
   

   将 PROJECT_NAME 替换为您的项目名称。

以下示例显示了 BigQuery 作业 ID 的使用情况。

按 BigQuery SQL 文本查看用量

如需查看由这些作业的 SQL 文本汇总的多个 BigQuery 作业的 Data Boost 用量，请按照以下步骤操作：

1. 转到 Google Cloud 控制台中的 Logs Explorer。

   转到日志浏览器

2. 在导航菜单中，点击 Log Analytics（日志分析）。

3. 请运行以下查询：

   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
   

   将 PROJECT_NAME 替换为您的项目名称。

以下示例显示了 SQL 文本的 Data Boost 用量。

创建 Data Boost 提醒

如需创建在 Data Boost 用量超过预定义阈值时发出的提醒，请参阅设置 Data Boost 用量提醒。

后续步骤

• 参阅 Data Boost 概览，了解 Data Boost。