Google menggunakan teknologi AI untuk menerjemahkan konten ke dalam bahasa pilihan Anda. Terjemahan AI mungkin mengandung kesalahan.

Pemantauan

Anda dapat memantau Bigtable secara visual, menggunakan diagram yang tersedia di Google Cloud console, atau Anda dapat memanggil Cloud Monitoring API secara terprogram.

Di konsol Google Cloud , data pemantauan tersedia di tempat berikut:

Insight sistem Bigtable
Ringkasan instance Bigtable
Ringkasan cluster Bigtable
Ringkasan tabel Bigtable
Cloud Monitoring
Key Visualizer

Halaman ringkasan dan insight sistem memberikan gambaran umum tentang penggunaan Bigtable Anda. Anda dapat menggunakan Key Visualizer untuk melihat perincian pola akses berdasarkan row key dan memecahkan masalah performa tertentu.

Memahami penggunaan resource

Apa pun alat yang Anda gunakan untuk memantau instance, Anda harus memantau penggunaan CPU, disk, dan tingkat dalam memori (Pratinjau) untuk setiap cluster dalam instance. Jika penggunaan CPU atau disk cluster melebihi batas tertentu, cluster tidak akan berperforma baik, dan mungkin menampilkan error saat Anda mencoba membaca atau menulis data.

Penggunaan CPU

Node dalam cluster Anda menggunakan resource CPU untuk menangani pembacaan, penulisan, dan tugas administratif. Sebaiknya Anda mengaktifkan penskalaan otomatis, yang memungkinkan Bigtable menambahkan dan menghapus node ke cluster secara otomatis berdasarkan workload. Untuk mempelajari lebih lanjut pengaruh jumlah node terhadap performa cluster, lihat Performa untuk workload standar.

Bigtable melaporkan metrik berikut untuk penggunaan CPU:

Metrik	Deskripsi
Pemakaian CPU rata-rata	Pemakaian CPU rata-rata di semua node dalam cluster. Menyertakan aktivitas aliran data perubahan jika aliran data perubahan diaktifkan untuk tabel dalam instance. Dalam diagram profil aplikasi, <system> menunjukkan aktivitas latar belakang sistem seperti replikasi dan pemadatan. Aktivitas latar belakang sistem tidak didorong oleh klien. Nilai maksimum yang direkomendasikan memberikan ruang untuk lonjakan singkat dalam penggunaan.
Pemakaian CPU node terpanas	Penggunaan CPU untuk node tersibuk di cluster. Metrik ini terus disediakan untuk kontinuitas, tetapi dalam sebagian besar kasus, Anda harus menggunakan metrik yang lebih akurat, yaitu High-granularity CPU utilization of hottest node.
Pemakaian CPU dengan tingkat perincian tinggi pada node terpanas	Pengukuran mendetail pemakaian CPU untuk node tersibuk di cluster. Node terpanas tidak selalu merupakan node yang sama dari waktu ke waktu dan dapat berubah dengan cepat, terutama selama tugas batch besar atau pemindaian tabel. Jika node terpanas sering kali berada di atas nilai yang direkomendasikan, bahkan saat pemakaian CPU rata-rata Anda wajar, Anda mungkin mengakses sebagian kecil data jauh lebih sering daripada bagian data lainnya. Gunakan alat Key Visualizer untuk mengidentifikasi hotspot di tabel Anda yang mungkin menyebabkan lonjakan pemakaian CPU. Periksa desain skema Anda untuk memastikan desain tersebut mendukung distribusi pembacaan dan penulisan yang merata di setiap tabel.
Penggunaan CPU aliran data perubahan	Penggunaan CPU rata-rata yang disebabkan oleh aktivitas aliran data perubahan di semua node dalam cluster.
Pemakaian CPU berdasarkan profil aplikasi, metode, dan tabel	Pemakaian CPU berdasarkan profil aplikasi, metode, dan tabel. Jika Anda mengamati penggunaan CPU yang lebih tinggi dari yang diharapkan untuk sebuah cluster, gunakan metrik ini untuk menentukan apakah penggunaan CPU dari profil aplikasi, metode API, atau tabel tertentu mendorong beban CPU.

Penggunaan disk

Untuk setiap cluster dalam instance Anda, Bigtable menyimpan salinan terpisah dari semua tabel dalam instance tersebut.

Bigtable melacak penggunaan disk dalam unit biner, seperti gigabyte (GB) biner, dengan 1 GB sama dengan 2³⁰ byte. Satuan pengukuran ini juga disebut sebagai gibibyte (GiB).

Bigtable melaporkan metrik berikut untuk penggunaan disk:

Metrik	Deskripsi
Penggunaan penyimpanan (byte)	Jumlah data yang disimpan di cluster. Penggunaan aliran data perubahan tidak disertakan untuk metrik ini. Metrik ini mencerminkan ukuran fisik data Anda yang dikompresi dan disimpan di disk. Ukuran ini tidak mencerminkan ukuran data logis yang tidak dikompresi. Untuk melihat ukuran data tabel yang tidak dikompresi, lihat Data logis dalam byte. Nilai ini memengaruhi biaya Anda. Selain itu, seperti yang dijelaskan di bawah, Anda mungkin perlu menambahkan node ke setiap cluster seiring bertambahnya jumlah data.
Pemakaian penyimpanan (% maks)	Persentase kapasitas penyimpanan cluster yang sedang digunakan. Kapasitas didasarkan pada jumlah node di cluster Anda. Penggunaan aliran data perubahan tidak disertakan untuk metrik ini. Secara umum, jangan gunakan lebih dari 70% batas ketat total penyimpanan, sehingga Anda memiliki ruang untuk menambahkan lebih banyak data. Jika tidak berencana menambahkan data dalam jumlah yang signifikan ke instance, Anda dapat menggunakan hingga 100% dari batas keras. Penting: Jika ada cluster dalam instance yang melebihi batas maksimum jumlah penyimpanan per node, penulisan ke semua cluster dalam instance tersebut akan gagal hingga Anda menambahkan node ke setiap cluster yang melebihi batas. Selain itu, jika Anda mencoba menghapus node dari cluster, dan perubahan tersebut akan menyebabkan cluster melebihi batas ketat penyimpanan, Bigtable akan menolak permintaan tersebut. Jika Anda menggunakan lebih dari persentase batas penyimpanan yang direkomendasikan, tambahkan node ke cluster. Anda juga dapat menghapus data yang ada, tetapi data yang dihapus akan menggunakan lebih banyak ruang, bukan lebih sedikit, hingga pemadatan terjadi. Untuk mengetahui detail tentang cara penghitungan nilai ini, lihat Pemakaian penyimpanan per node.
Penggunaan penyimpanan aliran data perubahan (byte)	Jumlah penyimpanan yang digunakan oleh data aliran perubahan untuk tabel dalam instance. Penyimpanan ini tidak diperhitungkan dalam total penggunaan penyimpanan. Anda akan dikenai biaya untuk penyimpanan aliran data perubahan, tetapi tidak disertakan dalam penghitungan pemakaian penyimpanan (% maks). Metrik ini mencerminkan ukuran fisik data yang dikompresi di disk, bukan ukuran logisnya yang tidak dikompresi.
Disk load	Untuk cluster HDD, persentase penggunaan bandwidth maksimum yang mungkin untuk pembacaan HDD oleh cluster Anda. Untuk cluster SSD dengan penyimpanan bertingkat diaktifkan, persentase cluster Anda menggunakan throughput maksimum yang mungkin untuk tingkat akses jarang. Jika nilai ini sering berada di angka 100%, Anda mungkin mengalami peningkatan latensi. Tambahkan node ke cluster untuk mengurangi persentase beban disk.

Penggunaan paket dalam memori

Bigtable melacak throughput tingkat dalam memori dalam pembacaan per detik. Satu pembacaan per detik setara dengan pembacaan titik 1 KiB. Jika workload Anda memerlukan throughput yang lebih tinggi daripada kapasitas dasar, Bigtable akan otomatis melakukan penskalaan secara vertikal. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang batas throughput dan penskalaan vertikal, lihat Memahami performa. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang paket dalam memori, lihat Ringkasan paket dalam memori.

Bigtable melaporkan metrik berikut untuk penggunaan memori:

Metrik	Deskripsi
Kapasitas penyimpanan dalam memori	Kapasitas penyimpanan lapisan memori dalam byte.
Unit permintaan maksimum dalam memori	Jumlah maksimum pembacaan per detik yang digunakan dalam periode 5 menit.
Jumlah unit permintaan dalam memori	Penggunaan pembacaan per detik untuk permintaan baca yang mencoba menggunakan lapisan memori.
Jumlah permintaan baca dalam memori	Jumlah permintaan baca untuk tabel yang masuk ke lapisan memori, dikelompokkan berdasarkan apakah pembacaan memori berhasil atau tidak.
Latensi baca dalam memori	Distribusi latensi permintaan baca server untuk tabel yang mencoba menjangkau lapisan memori.
Rasio hit dalam memori	Rasio jumlah permintaan baca yang berhasil dibaca dari lapisan memori dibandingkan dengan semua permintaan baca yang memenuhi syarat memori.
Jumlah alasan tidak memenuhi syarat dalam memori	Jumlah permintaan yang tidak memenuhi syarat untuk lapisan memori, yang diperinci berdasarkan alasan.

Pemadatan dan instance yang direplikasi

Metrik penyimpanan mencerminkan ukuran data terkompresi di disk. Karena pemadatan terjadi secara independen dan bergulir di seluruh cluster selama seminggu, metrik penggunaan penyimpanan untuk sebuah cluster terkadang dapat berbeda untuk sementara dari cluster lain dalam instance. Data yang baru ditulis akan dikompresi dan terlihat dalam metrik penyimpanan dalam waktu sekitar dua jam, tetapi reklamasi ruang dari penghapusan dan pembersihan sampah memori memerlukan penyelesaian pemadatan. Dampak yang dapat diamati dari hal ini meliputi:

Cluster baru yang baru saja ditambahkan ke instance mungkin menampilkan penyimpanan 0 byte untuk sementara, meskipun semua data telah berhasil direplikasi ke cluster baru.
Tabel mungkin memiliki ukuran yang berbeda di setiap cluster, meskipun replikasi berfungsi dengan baik.
Metrik penggunaan penyimpanan mungkin berbeda di setiap cluster, bahkan setelah replikasi selesai dan tidak ada penulisan yang dikirim selama beberapa hari. Implementasi penyimpanan internal, termasuk cara data dibagi dan disimpan secara terdistribusi, dapat berbeda untuk setiap cluster, sehingga menyebabkan penggunaan penyimpanan yang sebenarnya berbeda.

Ringkasan instance

Halaman ringkasan instance memberikan ringkasan tentang kondisi dan performa instance Anda.

Metrik instance

Tabel berikut menjelaskan nilai untuk metrik utama setiap cluster dalam instance Anda:

Metrik	Deskripsi
CPU utilization average	Pemakaian CPU rata-rata di semua node dalam cluster. Menyertakan aktivitas aliran data perubahan jika aliran data perubahan diaktifkan untuk tabel dalam instance. Dalam diagram profil aplikasi, <system> menunjukkan aktivitas latar belakang sistem seperti replikasi dan pemadatan. Aktivitas latar belakang sistem tidak didorong oleh klien.
Pemakaian CPU node terpanas	Penggunaan CPU untuk node tersibuk di cluster. Metrik ini terus disediakan untuk kontinuitas, tetapi dalam sebagian besar kasus, Anda harus menggunakan metrik yang lebih akurat, yaitu High-granularity CPU utilization of hottest node.
Pemakaian CPU dengan tingkat perincian tinggi pada node terpanas	Pengukuran mendetail pemakaian CPU untuk node tersibuk di cluster. Node terpanas tidak selalu merupakan node yang sama dari waktu ke waktu dan dapat berubah dengan cepat, terutama selama tugas batch besar atau pemindaian tabel. Melebihi batas maksimum yang direkomendasikan untuk node tersibuk dapat menyebabkan latensi dan masalah lainnya pada cluster.
Baris yang dibaca	Jumlah baris yang dibaca per detik.
Baris yang ditulis	Jumlah baris yang ditulis per detik.
Throughput baca	Jumlah byte per detik data respons yang dikirim. Metrik ini mengacu pada jumlah data lengkap yang ditampilkan setelah filter diterapkan.
Throughput tulis	Jumlah byte per detik yang diterima saat data ditulis.
Rasio error sistem	Persentase semua permintaan yang gagal di sisi server Bigtable.
Latensi replikasi untuk input	Jumlah waktu tertinggi pada persentil ke-99, dalam detik, untuk penulisan ke cluster lain yang akan direplikasi ke cluster ini.
Latensi replikasi untuk output	Jumlah waktu tertinggi pada persentil ke-99, dalam detik, agar penulisan ke cluster ini direplikasi ke cluster lain.

Untuk melihat ringkasan metrik utama ini:

Di konsol Google Cloud , buka daftar instance Bigtable.

Buka daftar instance
Klik instance yang metriknya ingin Anda lihat. Konsol Google Cloud menampilkan metrik saat ini untuk cluster instance Anda.

Notifikasi dan peringatan

Selain metrik yang tercantum dalam tabel sebelumnya, jika Anda mengaktifkan penyimpanan bertingkat (Pratinjau) untuk tabel apa pun dalam instance, Anda mungkin melihat banner peringatan yang menyatakan bahwa penyimpanan akses tidak sering memengaruhi kapasitas SSD pada satu atau beberapa cluster.

Ringkasan cluster

Gunakan halaman ringkasan cluster untuk memahami status saat ini dan sebelumnya dari setiap cluster.

Halaman ringkasan cluster menampilkan diagram yang menunjukkan metrik berikut untuk setiap cluster:

Metrik	Deskripsi
Number of nodes	Jumlah node yang digunakan untuk cluster pada waktu tertentu.
Target jumlah node maksimum	Jumlah maksimum node yang akan ditingkatkan skalanya oleh Bigtable saat penskalaan otomatis diaktifkan. Metrik ini hanya terlihat jika penskalaan otomatis diaktifkan untuk cluster. Anda dapat mengubah nilai ini di halaman Edit cluster.
Target jumlah node minimum	Jumlah minimum node yang akan digunakan Bigtable untuk menurunkan skala cluster saat penskalaan otomatis diaktifkan. Metrik ini hanya terlihat jika penskalaan otomatis diaktifkan untuk cluster. Anda dapat mengubah nilai ini di halaman Edit cluster.
Jumlah node yang direkomendasikan untuk target CPU	Jumlah node yang direkomendasikan Bigtable untuk cluster berdasarkan target penggunaan CPU yang Anda tetapkan. Metrik ini hanya terlihat jika penskalaan otomatis diaktifkan untuk cluster. Jika jumlah ini lebih tinggi dari target jumlah node maksimum, pertimbangkan untuk menaikkan target pemakaian CPU atau meningkatkan jumlah node maksimum untuk cluster. Jika jumlah ini lebih rendah dari jumlah minimum node, cluster mungkin disediakan secara berlebihan untuk penggunaan Anda, dan sebaiknya pertimbangkan untuk menurunkan jumlah minimumnya.
Jumlah node yang direkomendasikan untuk target penyimpanan	Jumlah node yang direkomendasikan Bigtable untuk cluster berdasarkan target pemakaian penyimpanan bawaan. Metrik ini hanya terlihat jika penskalaan otomatis diaktifkan untuk cluster. Jika jumlah ini lebih tinggi dari target jumlah node maksimum, pertimbangkan untuk meningkatkan jumlah node maksimum untuk cluster.
Pemakaian CPU	Pemakaian CPU rata-rata di semua node dalam cluster. Menyertakan aktivitas aliran data perubahan jika aliran data perubahan diaktifkan untuk tabel dalam instance. Dalam diagram profil aplikasi, <system> menunjukkan aktivitas latar belakang sistem seperti replikasi dan pemadatan. Aktivitas latar belakang sistem tidak didorong oleh klien.
Penggunaan penyimpanan	Jumlah data yang disimpan di cluster. Penggunaan aliran data perubahan tidak disertakan untuk metrik ini. Metrik ini mencerminkan ukuran fisik data yang dikompresi di disk, bukan ukuran logisnya yang tidak dikompresi.
Metrik tingkat dalam memori	Khusus Enterprise Plus. Menyertakan diagram untuk rasio hit, latensi baca, dan penggunaan unit permintaan (RU) untuk cluster.

Untuk melihat halaman ringkasan cluster, lakukan hal berikut:

Di konsol Google Cloud , buka daftar instance Bigtable.

Buka daftar instance
Klik instance yang metriknya ingin Anda lihat.
Buka bagian yang mengikuti bagian yang menampilkan status saat ini dari beberapa metrik cluster.
Klik ID cluster untuk membuka halaman Ringkasan cluster.

Log

Diagram Logs menampilkan entri log peristiwa sistem untuk cluster. Log peristiwa sistem hanya dibuat untuk cluster yang menggunakan penskalaan otomatis. Untuk mempelajari cara tambahan untuk melihat log audit Bigtable, lihat Logging audit.

Ringkasan tabel

Gunakan halaman ringkasan tabel untuk memahami status tabel individual saat ini dan sebelumnya.

Halaman ringkasan tabel menampilkan diagram yang menunjukkan metrik berikut untuk tabel. Setiap diagram menampilkan baris terpisah untuk setiap cluster tempat tabel berada.

Metrik	Deskripsi
Penggunaan penyimpanan (byte)	Jumlah kapasitas penyimpanan cluster dalam byte yang digunakan oleh tabel. Metrik ini mencerminkan ukuran fisik data yang dikompresi di disk, bukan ukuran logisnya yang tidak dikompresi. Tabel dengan penyimpanan bertingkat (Pratinjau) yang diaktifkan juga menampilkan perincian penggunaan SSD dan penyimpanan akses jarang dari waktu ke waktu. Untuk mengetahui detail tentang cara penghitungan nilai ini, lihat Pemakaian penyimpanan per node.
Pemakaian CPU	Pemakaian CPU rata-rata di semua node dalam cluster. Menyertakan aktivitas aliran data perubahan jika aliran data perubahan diaktifkan untuk tabel dalam instance. Dalam diagram profil aplikasi, <system> menunjukkan aktivitas latar belakang sistem seperti replikasi dan pemadatan. Aktivitas latar belakang sistem tidak didorong oleh klien.
Latensi baca	Waktu yang diperlukan permintaan baca untuk menampilkan respons. Pengukuran latensi baca dimulai saat Bigtable menerima permintaan dan berakhir saat byte data terakhir dikirim ke klien. Untuk permintaan data dalam jumlah besar, latensi baca dapat dipengaruhi oleh kemampuan klien untuk menggunakan respons.
Latensi tulis	Waktu yang diperlukan permintaan tulis untuk menampilkan respons.
Baris yang dibaca	Jumlah baris yang dibaca per detik. Metrik ini memberikan gambaran yang lebih berguna tentang throughput Bigtable secara keseluruhan dibandingkan dengan jumlah permintaan baca, karena satu permintaan dapat membaca banyak baris.
Baris yang ditulis	Jumlah baris yang ditulis per detik. Metrik ini memberikan gambaran yang lebih berguna tentang throughput Bigtable secara keseluruhan daripada jumlah permintaan tulis, karena satu permintaan dapat menulis banyak baris.
Permintaan baca	Jumlah pembacaan acak dan permintaan pemindaian per detik.
Permintaan tulis	Jumlah permintaan penulisan per detik.
Throughput baca	Jumlah byte per detik data respons yang dikirim. Metrik ini mengacu pada jumlah data lengkap yang ditampilkan setelah filter diterapkan.
Throughput tulis	Jumlah byte per detik yang diterima saat data ditulis.
Failover otomatis	Jumlah permintaan yang otomatis dialihkan dari satu cluster ke cluster lain karena skenario failover, seperti pemadaman layanan atau penundaan singkat. Pengubahan rute otomatis dapat terjadi jika profil aplikasi menggunakan pemilihan rute multi-cluster. Diagram ini tidak menyertakan permintaan yang dialihkan secara manual.

Halaman ringkasan tabel juga menampilkan status replikasi tabel di setiap cluster dalam instance. Untuk setiap cluster, halaman akan menampilkan hal berikut:

Status
ID cluster
Zona
Jumlah penyimpanan cluster yang digunakan oleh tabel
Kunci enkripsi dan status kunci
Tanggal pencadangan terbaru dari tabel yang dipilih
Link ke halaman Edit cluster.

Untuk melihat halaman ringkasan tabel, lakukan tindakan berikut:

Di konsol Google Cloud , buka daftar instance Bigtable.

Buka daftar instance
Klik instance yang metriknya ingin Anda lihat.
Di panel kiri, klik Tables. Konsol Google Cloud menampilkan daftar semua tabel dalam instance.
Klik ID tabel untuk membuka halaman Table overview tabel.

Memantau performa seiring waktu

Gunakan halaman insight sistem instance Bigtable untuk memahami performa instance Anda di masa lalu. Anda dapat menganalisis performa setiap cluster, dan Anda dapat mengelompokkan metrik untuk berbagai jenis resource Bigtable. Diagram dapat menampilkan periode mulai dari 1 jam terakhir hingga 6 minggu terakhir.

Diagram insight sistem untuk resource Bigtable

Halaman insight sistem Bigtable menyediakan diagram untuk jenis resource Bigtable berikut:

Instance
Tabel
Profil aplikasi
Replikasi

Diagram di halaman insight sistem menampilkan metrik berikut:

Metrik	Tersedia untuk	Deskripsi
Pemakaian CPU	Instance Tabel Profil aplikasi	Pemakaian CPU rata-rata di semua node dalam cluster. Menyertakan aktivitas aliran data perubahan jika aliran data perubahan diaktifkan untuk tabel dalam instance. Dalam diagram profil aplikasi, <system> menunjukkan aktivitas latar belakang sistem seperti replikasi dan pemadatan. Aktivitas latar belakang sistem tidak didorong oleh klien.
Pemakaian CPU dengan perincian tinggi (node terpanas)	Instance	Pengukuran mendetail pemakaian CPU untuk node tersibuk di cluster. Node terpanas tidak selalu merupakan node yang sama dari waktu ke waktu dan dapat berubah dengan cepat, terutama selama tugas batch besar atau pemindaian tabel. Melebihi batas maksimum yang direkomendasikan untuk node tersibuk dapat menyebabkan latensi dan masalah lainnya pada cluster.
Unit pemrosesan serverless (SPU) Data Boost	Instance	Penggunaan komputasi Data Boost yang dapat ditagih diukur dalam SPU-detik.
Latensi baca	Instance Tabel Profil aplikasi	Waktu yang diperlukan permintaan baca untuk menampilkan respons. Pengukuran latensi baca dimulai saat Bigtable menerima permintaan dan berakhir saat byte data terakhir dikirim ke klien. Untuk permintaan data dalam jumlah besar, latensi baca dapat dipengaruhi oleh kemampuan klien untuk menggunakan respons.
Latensi baca SQL	Instance Profil aplikasi	Waktu yang diperlukan permintaan baca SQL untuk menampilkan respons. Pengukuran latensi baca SQL dimulai saat Bigtable menerima permintaan dan berakhir saat byte data terakhir dikirim ke klien. Untuk permintaan data dalam jumlah besar, latensi baca SQL dapat dipengaruhi oleh kemampuan klien untuk menggunakan respons.
Latensi tulis	Instance Tabel Profil aplikasi	Waktu yang diperlukan permintaan tulis untuk menampilkan respons.
Latensi baca sisi klien	Instance Tabel Profil aplikasi	Total latensi menyeluruh di semua upaya RPC yang terkait dengan operasi Bigtable. Mengukur perjalanan pulang pergi operasi dari klien ke Bigtable dan kembali ke klien, serta mencakup semua percobaan ulang.
Latensi baca SQL sisi klien	Instance Tabel Profil aplikasi	Total latensi menyeluruh di semua upaya RPC yang terkait dengan operasi Bigtable. Mengukur perjalanan pulang pergi operasi dari klien ke Bigtable dan kembali ke klien, serta mencakup semua percobaan ulang. Untuk permintaan `ExecuteQuery`, latensi operasi mencakup waktu pemrosesan aplikasi untuk setiap pesan yang ditampilkan.
Latensi tulis sisi klien	Instance Tabel Profil aplikasi	Total latensi menyeluruh di semua upaya RPC yang terkait dengan operasi Bigtable. Mengukur perjalanan pulang pergi operasi dari klien ke Bigtable dan kembali ke klien, serta mencakup semua percobaan ulang.
Latensi upaya baca sisi klien	Instance Tabel Profil aplikasi	Latensi upaya RPC baca klien. Dalam keadaan normal, nilai ini sama dengan `operation_latencies`. Namun, jika klien menerima error sementara, `operation_latencies` adalah jumlah semua `attempt_latencies` dan penundaan eksponensial.
Latensi upaya pembacaan SQL sisi klien	Instance Tabel Profil aplikasi	Latensi upaya RPC baca SQL klien. Dalam keadaan normal, nilai ini sama dengan `operation_latencies`. Namun, jika klien menerima error sementara, `operation_latencies` adalah jumlah dari semua `attempt_latencies` dan penundaan eksponensial.
Latensi upaya penulisan sisi klien	Instance Tabel Profil aplikasi	Latensi upaya RPC tulis klien. Dalam keadaan normal, nilai ini sama dengan `operation_latencies`. Namun, jika klien menerima error sementara, `operation_latencies` adalah jumlah semua `attempt_latencies` dan penundaan eksponensial.
Rasio error pengguna	Instance	Tingkat error yang disebabkan oleh konten permintaan, bukan error di sisi server Bigtable. Rasio error pengguna mencakup kode status berikut: INVALID_ARGUMENT NOT_FOUND PERMISSION_DENIED RESOURCE_EXHAUSTED OUT_OF_RANGE Error pengguna biasanya disebabkan oleh masalah konfigurasi, seperti permintaan yang menentukan cluster, tabel, atau profil aplikasi yang salah. Catatan: Untuk melihat diagram ini, Anda harus mengelompokkan data insight sistem berdasarkan instance. Di menu drop-down View metrics for, pilih Instance. Kemudian, di bagian Kelompokkan menurut, klik Instance.
Rasio error sistem	Instance	Persentase semua permintaan yang gagal di sisi server Bigtable. Rasio error sistem mencakup kode status berikut: TIDAK DIKETAHUI ABORTED UNIMPLEMENTED INTERNAL UNAVAILABLE
Failover otomatis	Instance Tabel Profil aplikasi	Jumlah permintaan yang otomatis dialihkan dari satu cluster ke cluster lain karena skenario failover, seperti pemadaman layanan atau penundaan singkat. Pengubahan rute otomatis dapat terjadi jika profil aplikasi menggunakan pemilihan rute multi-cluster. Diagram ini tidak menyertakan permintaan yang dialihkan secara manual.
Failover otomatis SQL	Instance Tabel Profil aplikasi	Jumlah permintaan SQL yang otomatis dialihkan dari satu cluster ke cluster lain karena skenario failover, seperti pemadaman layanan atau penundaan singkat. Pengubahan rute otomatis dapat terjadi jika profil aplikasi menggunakan pemilihan rute multi-cluster. Diagram ini tidak menyertakan permintaan yang dialihkan secara manual.
Penggunaan penyimpanan (byte)	Instance Tabel	Jumlah data yang disimpan di cluster. Penggunaan aliran data perubahan tidak disertakan untuk metrik ini. Metrik ini mencerminkan ukuran fisik data yang dikompresi di disk, bukan ukuran logisnya yang tidak dikompresi.
Pemakaian penyimpanan (% maks)	Instance	Persentase kapasitas penyimpanan cluster yang sedang digunakan. Kapasitas didasarkan pada jumlah node di cluster Anda. Penggunaan aliran data perubahan tidak disertakan untuk metrik ini. Untuk mengetahui detail tentang cara penghitungan nilai ini, lihat Pemakaian penyimpanan per node.
Disk load	Instance	Untuk cluster HDD, persentase penggunaan bandwidth maksimum yang mungkin untuk pembacaan HDD oleh cluster Anda. Untuk cluster SSD dengan penyimpanan bertingkat yang diaktifkan, persentase cluster Anda menggunakan throughput maksimum yang mungkin untuk tingkat akses tidak sering.
Kapasitas penyimpanan tingkat dalam memori	Instance Cluster	Khusus Enterprise Plus. Kapasitas penyimpanan lapisan memori dalam byte.
Unit permintaan maksimum tingkat dalam memori	Instance Cluster	Khusus Enterprise Plus. Jumlah maksimum Unit Permintaan per detik yang digunakan dalam periode 5 menit.
Jumlah unit permintaan tingkat dalam memori	Instance Cluster Tabel Profil aplikasi	Khusus Enterprise Plus. Penggunaan Unit Permintaan untuk permintaan baca yang mencoba menggunakan lapisan memori.
Jumlah permintaan baca tingkat dalam memori	Instance Cluster Tabel Profil aplikasi	Khusus Enterprise Plus. Jumlah permintaan baca untuk tabel yang masuk ke lapisan memori, dikelompokkan berdasarkan apakah pembacaan memori berhasil atau tidak.
Latensi baca tingkat dalam memori	Instance Cluster Tabel Profil aplikasi	Khusus Enterprise Plus. Distribusi latensi permintaan baca server untuk tabel yang mencoba menjangkau lapisan memori.
Rasio hit tingkat dalam memori	Instance Cluster Tabel Profil aplikasi	Khusus Enterprise Plus. Rasio jumlah permintaan baca yang berhasil dibaca dari lapisan memori dibandingkan dengan semua permintaan baca yang memenuhi syarat memori.
Jumlah alasan tingkat dalam memori tidak memenuhi syarat	Instance Cluster Tabel Profil aplikasi	Khusus Enterprise Plus. Jumlah permintaan yang tidak memenuhi syarat untuk lapisan memori, yang diperinci berdasarkan alasan.
Baris yang dibaca	Instance Tabel Profil aplikasi	Jumlah baris yang dibaca per detik. Metrik ini memberikan gambaran yang lebih berguna tentang throughput Bigtable secara keseluruhan dibandingkan dengan jumlah permintaan baca, karena satu permintaan dapat membaca banyak baris.
Baris yang ditulis	Instance Tabel Profil aplikasi	Jumlah baris yang ditulis per detik. Metrik ini memberikan gambaran yang lebih berguna tentang throughput Bigtable secara keseluruhan daripada jumlah permintaan tulis, karena satu permintaan dapat menulis banyak baris.
Permintaan baca	Instance Tabel Profil aplikasi	Jumlah pembacaan acak dan permintaan pemindaian per detik.
Permintaan tulis	Instance Tabel Profil aplikasi	Jumlah permintaan penulisan per detik.
Throughput baca	Instance Tabel Profil aplikasi	Jumlah byte per detik data respons yang dikirim. Metrik ini mengacu pada jumlah data lengkap yang ditampilkan setelah filter diterapkan.
Throughput tulis	Instance Tabel Profil aplikasi	Jumlah byte per detik yang diterima saat data ditulis.
Throughput tulis	Instance Tabel Profil aplikasi	Jumlah byte per detik yang diterima saat data ditulis.
Jumlah node	Instance	Jumlah node dalam cluster.
Kelayakan traffic Data Boost	Profil aplikasi	Permintaan Bigtable saat ini yang memenuhi syarat dan tidak memenuhi syarat untuk Data Boost.
Alasan traffic Data Boost tidak memenuhi syarat	Profil aplikasi	Alasan traffic saat ini tidak memenuhi syarat untuk Data Boost.

Untuk melihat metrik resource ini:

Di konsol Google Cloud , buka daftar instance Bigtable.

Buka daftar instance
Klik instance yang metriknya ingin Anda lihat.
Di panel kiri, klik System insights. Konsol Google Cloud menampilkan serangkaian diagram untuk instance, serta tampilan tabel metrik instance. Secara default, konsol Google Cloud menampilkan metrik untuk satu jam terakhir, dan menampilkan metrik terpisah untuk setiap cluster dalam instance.

Untuk melihat semua diagram, scroll panel tempat diagram ditampilkan.

Untuk melihat metrik di tingkat tabel, klik Tables.

Untuk melihat metrik setiap profil aplikasi, klik Application Profiles.

Untuk melihat metrik gabungan untuk instance secara keseluruhan, temukan bagian Kelompokkan menurut di atas diagram, lalu klik Instance.

Untuk melihat metrik dalam jangka waktu yang lebih lama, klik panah di samping 1 Jam. Pilih rentang waktu preset atau masukkan rentang waktu kustom, lalu klik Terapkan.

Diagram untuk replikasi

Halaman insight sistem menyediakan diagram yang menunjukkan latensi replikasi dari waktu ke waktu. Anda dapat melihat latensi rata-rata untuk mereplikasi penulisan pada persentil ke-50, ke-99, dan ke-100.

Untuk melihat latensi replikasi dari waktu ke waktu:

Di konsol Google Cloud , buka daftar instance Bigtable.

Buka daftar instance
Klik instance yang metriknya ingin Anda lihat.
Di panel kiri, klik System insights. Halaman akan terbuka di tab Instance.
Klik tab Replication. Konsol Google Cloud menampilkan latensi replikasi dari waktu ke waktu. Secara default, konsol Google Cloud menampilkan latensi replikasi selama satu jam terakhir.

Untuk beralih antara diagram latensi yang dikelompokkan menurut tabel atau cluster, gunakan menu Group by.

Untuk mengubah persentil yang akan dilihat, gunakan menu Persentil.

Untuk melihat metrik dalam jangka waktu yang lebih lama, klik panah di samping 1 Jam. Pilih rentang waktu preset atau masukkan rentang waktu kustom, lalu klik Terapkan.

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang diperlukan untuk melihat atau mengubah dasbor insight, termasuk dasbor kustom, minta administrator untuk memberi Anda peran IAM berikut pada project:

Untuk membuat dan mengedit dasbor kustom: Monitoring Dashboard Configuration Editor (roles/monitoring.dashboardEditor)
Untuk membuka dan melihat diagram Metrics Explorer: Monitoring Dashboard Configuration Viewer (roles/monitoring.dashboardViewer)
Untuk membuat dan mengedit pemberitahuan Metrics Explorer: Monitoring Editor (roles/monitoring.editor)

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Peran bawaan ini berisi izin yang diperlukan untuk melihat atau mengubah dasbor insight, termasuk dasbor kustom. Untuk melihat izin yang benar-benar diperlukan, perluas bagian Izin yang diperlukan:

Izin yang diperlukan

Izin berikut diperlukan untuk melihat atau mengubah dasbor insight, termasuk dasbor kustom:

Untuk membuat dasbor kustom: monitoring.dashboards.create
Untuk mengedit dasbor kustom: monitoring.dashboards.update
Untuk melihat dasbor kustom: monitoring.dashboards.get, monitoring.dashboards.list

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Menyesuaikan dasbor insight sistem

Dasbor analisis sistem adalah dasbor standar yang dapat Anda sesuaikan untuk menampilkan informasi yang paling penting bagi Anda. Anda dapat menambahkan diagram baru, mengubah tata letak, dan memfilter data untuk berfokus pada resource tertentu.

Perubahan pada dasbor insight sistem bersifat non-destruktif, dan dapat direset dengan menyetel pemilih dasbor ke Predefined.

Mengubah dasbor

Untuk mengubah dasbor, klik Customize dashboards. Opsi berikut tersedia untuk Anda:

Menambahkan widget: Di toolbar dasbor, klik Add widget, pilih widget yang ingin Anda tambahkan, lalu konfigurasikan.
Mengedit widget: Arahkan kursor ke widget untuk menampilkan toolbar-nya, lalu klik Edit. Anda dapat mengubah jenis widget dan menyesuaikan data yang ditampilkan.
Meng-clone widget: Arahkan kursor ke widget untuk menampilkan toolbar-nya, klik More chart options, lalu Clone widget.
Menghapus widget: Arahkan kursor ke widget untuk menampilkan toolbar-nya, klik Opsi diagram lainnya, lalu Hapus widget.
Mengubah tata letak: Anda dapat menarik widget untuk mengubah posisinya dan menarik sudutnya untuk mengubah ukurannya.
Beri nama tampilan kustom: Anda dapat menetapkan nama tampilan kustom di kotak Nama tampilan kustom.
Menyimpan dasbor: Anda dapat menyimpan tampilan kustom dengan mengklik Save. Anda juga dapat keluar tanpa menyimpan dengan mengklik Keluar dari mode edit.

Memantau dengan Cloud Monitoring

Bigtable mengekspor metrik penggunaan ke Cloud Monitoring. Anda dapat menggunakan metrik ini dengan berbagai cara:

Memantau secara terprogram menggunakan Cloud Monitoring API.
Memantau secara visual di Metrics Explorer.
Siapkan kebijakan pemberitahuan.
Tambahkan metrik penggunaan Bigtable ke dasbor kustom.
Gunakan library grafik, seperti Matplotlib untuk Python, guna membuat plot dan menganalisis metrik penggunaan untuk Bigtable.

Untuk melihat metrik penggunaan di Metrics Explorer:

Buka halaman Monitoring di konsol Google Cloud .

Buka halaman Monitoring

Jika Anda diminta untuk memilih akun, pilih akun yang Anda gunakan untuk mengakses Google Cloud.
Klik Resources, lalu klik Metrics Explorer.
Di bagian Find resource type and metric, ketik bigtable. Daftar resource dan metrik Bigtable akan muncul.
Klik metrik untuk melihat diagram metrik tersebut.

Untuk mengetahui informasi tambahan tentang penggunaan Cloud Monitoring, lihat dokumentasi Cloud Monitoring.

Untuk mengetahui daftar lengkap metrik Bigtable, lihat Metrik.

Membuat pemberitahuan pemakaian penyimpanan

Anda dapat menyiapkan pemberitahuan untuk memberi tahu Anda saat cluster Bigtable melebihi batas yang ditentukan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara menentukan pemanfaatan penyimpanan target, lihat Penggunaan disk.

Untuk membuat kebijakan pemberitahuan yang terpicu saat pemakaian penyimpanan untuk cluster Bigtable Anda berada di atas nilai minimum yang direkomendasikan, seperti 70%, gunakan setelan berikut.

Langkah-langkah untuk membuat kebijakan pemberitahuan.

Untuk membuat kebijakan pemberitahuan, lakukan langkah berikut:

Di konsol Google Cloud , buka halaman Pemberitahuan:
Buka Pemberitahuan

Jika Anda menggunakan kotak penelusuran untuk menemukan halaman ini, pilih hasil yang subjudulnya adalah Monitoring.
Jika Anda belum membuat saluran notifikasi dan ingin menerima notifikasi, klik Edit Saluran Notifikasi dan tambahkan saluran notifikasi Anda. Kembali ke halaman Pemberitahuan setelah menambahkan saluran.
Dari halaman Alerting, pilih Create policy.
Untuk memilih resource, metrik, dan filter, luaskan menu Select a metric dan gunakan nilai dalam tabel New condition:
1. Opsional: Agar menu hanya menampilkan entri yang relevan, masukkan nama resource atau metrik di kolom filter.
2. Pilih salah satu Resource type. Misalnya, pilih VM instance.
3. Pilih salah satu Metric category. Misalnya, pilih instance.
4. Pilih salah satu Metric. Misalnya, pilih CPU Utilization.
5. Pilih Apply.
Klik Next, lalu konfigurasi pemicu kebijakan pemberitahuan. Untuk melengkapi kolom ini, gunakan nilai dalam tabel Mengonfigurasi pemicu pemberitahuan.
Klik Next.
Opsional: Untuk menambahkan notifikasi ke kebijakan pemberitahuan, klik Saluran notifikasi. Di dialog ini, pilih satu atau beberapa saluran notifikasi dari menu, lalu klik Oke.

Untuk menerima notifikasi saat pemberitahuan dibuka dan ditutup, centang Notify on alert closure. Secara default, notifikasi hanya dikirim saat pemberitahuan dibuka.
Opsional: Perbarui Alert autoclose duration. Kolom ini menentukan kapan Monitoring akan menutup pemberitahuan jika data metrik tidak ada.
Opsional: Klik Dokumentasi, lalu tambahkan informasi apa pun yang ingin Anda sertakan dalam pesan notifikasi.
Klik Nama pemberitahuan dan masukkan nama untuk kebijakan pemberitahuan itu.
Klik Create Policy.

Kolom New condition	Nilai
Resource and Metric	Di menu Resources, pilih Cloud Bigtable Cluster. Di menu Metric categories, pilih Cluster. Di menu Metrics, pilih Storage utilization. (metric.type adalah `bigtable.googleapis.com/cluster/storage_utilization`).
Filter	`cluster = YOUR_CLUSTER_ID`

Kolom Configure alert trigger	Nilai
Condition type	`Threshold`
Condition triggers if	`Any time series violates`
Threshold position	`Above threshold`
Threshold value	70
Retest window	`10 minutes`

Langkah berikutnya

Cari tahu cara memecahkan masalah terkait Key Visualizer.
Baca metrik sisi klien.
Coba panduan memulai Cloud Monitoring.
Pelajari cara membuat pemberitahuan berdasarkan metrik Bigtable.
Baca cara menyelidiki performa dengan bantuan AI.