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查看並瞭解 VM 執行個體洞察資料

虛擬機器 (VM) 執行個體深入分析可協助您瞭解 Compute Engine VM 的 CPU、記憶體和網路用量。系統會根據系統指標或 Cloud Monitoring 收集的指標，自動產生深入分析資訊。您可以根據深入分析結果，決定是否要調整機器類型大小，以提高 VM 資源的使用效率。

如要進一步瞭解洞察，請參閱「洞察」。

事前準備

如果尚未設定驗證，請先完成設定。驗證可確認您的身分，以便存取 Google Cloud 服務和 API。如要從本機開發環境執行程式碼或範例，請選取下列其中一個選項，向 Compute Engine 進行驗證：
選取這個頁面上範例的預計用途分頁：
控制台

使用 Google Cloud 控制台存取 Google Cloud 服務和 API 時，不需要設定驗證。
gcloud
1. 安裝 Google Cloud CLI。完成後，執行下列指令來初始化 Google Cloud CLI：
  gcloud init
  若您採用的是外部識別資訊提供者 (IdP)，請先使用聯合身分登入 gcloud CLI。
  
  注意：如果您已經安裝 gcloud CLI，請務必執行 gcloud components update，確認您安裝的是最新版本。
設定預設區域和可用區。

REST

如要在本機開發環境中使用本頁的 REST API 範例，請使用您提供給 gcloud CLI 的憑證。

安裝 Google Cloud CLI。

如果您使用外部識別資訊提供者 (IdP)，請先使用聯合身分登入 gcloud CLI。

詳情請參閱 Google Cloud 驗證說明文件中的「使用 REST 進行驗證」。

查看 VM 建議的洞察

Compute Engine 會根據資源洞察生成建議。建議包括機器類型建議和閒置 VM 建議。

查看與特定 VM 相關的洞察資料，即可進一步瞭解 VM 的 CPU、記憶體和網路用量。

如要查看產生特定建議的洞察，請使用 gcloud CLI 或 API。

這項工作需要的權限

如要執行這項工作，您必須具備下列權限：

專案的 recommender.computeInstanceCpuUsageInsights.get 權限
專案的 recommender.computeInstanceCpuUsageInsights.list 權限
專案的 recommender.computeInstanceCpuUsagePredictionInsights.get 權限
專案的 recommender.computeInstanceCpuUsagePredictionInsights.list 權限
專案的 recommender.computeInstanceCpuUsageTrendInsights.get 權限
專案的 recommender.computeInstanceCpuUsageTrendInsights.list 權限
專案的 recommender.computeInstanceMemoryUsageInsights.get 權限
專案的 recommender.computeInstanceMemoryUsageInsights.list 權限
專案的 recommender.computeInstanceMemoryUsagePredictionInsights.get 權限
專案的 recommender.computeInstanceMemoryUsagePredictionInsights.list 權限
專案的 recommender.computeInstanceNetworkThroughputInsights.get 權限
專案的 recommender.computeInstanceNetworkThroughputInsights.list 權限

gcloud

如要查看特定可用區的所有可用深入分析詳細資料，請使用 insights list 指令並提供 --format 選項。

gcloud recommender insights list --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION \
  --insight-type=INSIGHT_TYPE_ID \
  --format=FORMAT

更改下列內容：

PROJECT_ID：專案的 ID。
LOCATION：包含要查看洞察資料的資源的區域。
INSIGHT_TYPE_ID：洞察類型的 ID。如需可用的 VM 深入分析清單，請參閱「VM 執行個體深入分析類型」。
FORMAT：偏好的輸出格式，例如 json。

使用 json 輸出格式時，insights list 指令的輸出內容通常如下所示。

[
  {
    "associatedRecommendations": [
      {
        "recommendation": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/recommenders/google.compute.instance.MachineTypeRecommender/recommendations/7618763b-fee2-42e5-8b9b-e6eee0b2077f"
      }
    ],
    "category": "PERFORMANCE",
    "content": {
      "predictedCpuCores": 0.15
    },
    "description": "Predicted CPU usage is 0.1 vCPUs.",
    "etag": "\"fdb51460cac758a0\"",
    "insightSubtype": "CPU_USAGE_PREDICTION",
    "lastRefreshTime": "2021-09-15T06:50:45Z",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/insightTypes/google.compute.instance.CpuUsagePredictionInsight/insights/cb2ab4e6-2c5e-4f0e-8cbe-1487e8bae8c0",
    "observationPeriod": "604800s",
    "severity": "LOW",
    "stateInfo": {
      "state": "ACTIVE"
    },
    "targetResources": [
      "//compute.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/zones/us-central1-a/instances/instance-name-1"
    ]
  }
]

REST

如要查看特定區域的所有可用洞察資料，請使用 insights.list 方法。

GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/insightTypes/INSIGHT_TYPE_ID/insights

更改下列內容：

PROJECT_ID：專案 ID。
LOCATION：包含要查看洞察資料的資源的區域。
INSIGHT_TYPE_ID：洞察類型的 ID。如要查看可用的 VM 深入分析清單，請參閱「VM 執行個體深入分析類型」。

insights.list 方法的典型輸出內容可能如下所示。

[
  {
    "associatedRecommendations": [
      {
        "recommendation": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/recommenders/google.compute.instance.MachineTypeRecommender/recommendations/7618763b-fee2-42e5-8b9b-e6eee0b2077f"
      }
    ],
    "category": "PERFORMANCE",
    "content": {
      "predictedCpuCores": 0.15
    },
    "description": "Predicted CPU usage is 0.1 vCPUs.",
    "etag": "\"fdb51460cac758a0\"",
    "insightSubtype": "CPU_USAGE_PREDICTION",
    "lastRefreshTime": "2021-09-15T06:50:45Z",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/insightTypes/google.compute.instance.CpuUsagePredictionInsight/insights/cb2ab4e6-2c5e-4f0e-8cbe-1487e8bae8c0",
    "observationPeriod": "604800s",
    "severity": "LOW",
    "stateInfo": {
      "state": "ACTIVE"
    },
    "targetResources": [
      "//compute.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/zones/us-central1-a/instances/instance-name-1"
    ]
  }
]

如要進一步瞭解深入分析，請參閱參考文件。

VM 執行個體洞察類型

您可以運用不同的洞察資料，擷取 VM 的成效資訊。每種洞察類型都有特定的內容屬性。

下列各節提供可用的 VM 深入分析參考資料。

CPU 使用率洞察

如果 VM 的 CPU 使用率在過去觀察期間內高於或低於平常，Compute Engine 就會建立 CPU 使用率洞察。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.CpuUsageInsight。

可用的子類型如下：

HIGH_CPU_USAGE
LOW_CPU_USAGE

這些項目與洞察說明相關聯，例如：

In the last 12 days for 90% of the time, CPU usage was greater than or equal to 83%.
In the last 10 days for 70% of the time, CPU usage was lower than or equal to 20%.

下表提供與 CPU 使用率洞察資料相關的內容詳細資料。

屬性	類型	說明
`points`	ARRAY	物件陣列。每個物件都包含下列屬性： `sampleProbability`：(DOUBLE) 相對 CPU 用量樣本低於分位數函式值。 `quantileFunctionValue`：(DOUBLE) CPU 使用率上限，至少會保留部分 (樣本機率) 樣本。這個值代表 vCPU 總數的比率，範圍介於 [0, 1]。

CPU 用量預測深入分析

Compute Engine 會建立 CPU 使用率預測洞察，指出隔天的預測 CPU 使用率。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.CpuUsagePredictionInsight。

您可以在這項洞察資訊中找到類似下列的說明：

Predicted CPU usage is 0.1 vCPUs.

下表提供與 CPU 使用率預測洞察資訊相關的內容詳細資料。

屬性	類型	說明
`predicted_cpu_cores`	DOUBLE	預測的 CPU 核心數量。

CPU 使用率趨勢洞察

如果 CPU 使用率在過去觀察期間內呈現上升或下降趨勢，Compute Engine 就會建立 CPU 使用率趨勢洞察。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.CpuUsageTrendInsight。

可用的子類型如下：

CPU_USAGE_INCREASE
CPU_USAGE_DECREASE

這些通常與下列洞察資料說明相關聯：

In the last 7 days, average daily CPU usage has increased by 8% from 65% to 73%.
In the last 7 days, average daily CPU usage has decreased by 10% from 55% to 45%.

下表提供與 CPU 使用率趨勢洞察相關內容的詳細資料。

屬性	類型	說明
`cpu_usage_percentage_at_start`	DOUBLE	觀察期開始時，測得的每日平均 CPU 使用率。這個值代表 vCPU 總數的百分比，範圍為 [0, 100]。
`cpu_usage_percentage_at_end`	DOUBLE	觀測期結束時的每日平均 CPU 使用率。這個值代表 vCPU 總數的百分比，範圍為 [0, 100]。
`cpu_usage_percentage_change`	DOUBLE	觀察期間內，每日平均 CPU 用量的預測變化。預測功能會使用線性迴歸，模擬每日 CPU 用量的變化。這個值代表 vCPU 總數的百分比，範圍為 [0, 100]。

記憶體用量洞察

如果記憶體用量在觀察期間內異常偏高或偏低，Compute Engine 就會建立記憶體用量洞察。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.MemoryUsageInsight。

可用的子類型如下：

HIGH_MEMORY_USAGE
LOW_MEMORY_USAGE

這類洞察通常會與下列說明相關聯：

In the last 12 days for 80% of the time, memory usage was greater than or equal to 64%.
In the last 7 days for 50% of the time, memory usage was lower than or equal to 10%.

下表提供與記憶體用量洞察資訊相關的內容詳細資料。

屬性	類型	說明
`points`	ARRAY	物件陣列。每個物件都包含下列屬性： `sampleProbability`：(DOUBLE) 低於分位數函式值的相對記憶體用量樣本。 `quantileFunctionValue`：(DOUBLE) 記憶體用量的上限，至少會保留部分樣本 (樣本機率)。這個值代表記憶體總量的比例，範圍為 [0, 1]。

記憶體用量預測洞察

Compute Engine 會建立記憶體用量預測洞察，指出隔天的預測記憶體用量。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.MemoryUsagePredictionInsight。

典型的洞察說明如下：

Predicted memory usage is 1536 MB.

下表提供記憶體用量預測深入分析相關內容的一些詳細資料。

屬性	類型	說明
`predicted_memory_mb`	DOUBLE	預測的記憶體容量，以 MB 為單位。

網路輸送量洞察

如果觀察期間的網路輸送量異常低，Compute Engine 會針對連入或連出流量建立網路輸送量洞察資料。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.NetworkThroughputInsight。

可用的子類型如下：

LOW_RECEIVED_NETWORK_THROUGHPUT
LOW_SENT_NETWORK_THROGHPUT

這類問題通常與下列洞察說明相關：

In the last 7 days for 80% of the time, received network throughput was lower than or equal to 500 B/s.
In the last 7 days for 80% of the time, sent network throughput was lower than or equal to 200 B/s.

下表提供與網路輸送量洞察資料相關的內容詳細資料。

屬性	類型	說明
`sample_probability`	DOUBLE	低於分位數函式值的網路輸送量樣本相對數量。值介於 [0, 1] 之間。
`quantile_function_value_in_bytes_per_second`	DOUBLE	網路處理量上限，至少會保留部分樣本 (樣本機率)。值以每秒位元組為單位。

後續步驟

進一步瞭解 Compute Engine 根據洞察資料建立的機型建議。
進一步瞭解閒置 VM 最佳化建議。

查看並瞭解 VM 執行個體洞察資料 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

事前準備

控制台

gcloud

REST

查看 VM 建議的洞察

這項工作需要的權限

gcloud

REST

VM 執行個體洞察類型

CPU 使用率洞察

CPU 用量預測深入分析

CPU 使用率趨勢洞察

記憶體用量洞察

記憶體用量預測洞察

網路輸送量洞察

後續步驟

查看並瞭解 VM 執行個體洞察資料