Crea avvisi basati sulle metriche

Puoi creare un avviso di Monitoring che ti avvisa quando una metrica del cluster o del job di Managed Service for Apache Spark supera una soglia specificata.

Crea un avviso

1. Apri la pagina Avvisi nella Google Cloud console.

2. Fai clic su + Crea policy per aprire la pagina Crea policy di avviso.

   1. Fai clic su Seleziona metrica.
      Per visualizzare tutte le metriche di Managed Service for Apache Spark disponibili, non solo quelle correlate a un cluster o a un job esistente, deseleziona "Mostra solo risorse e metriche attive".
   2. Nella casella di immissione "Filtra per nome risorsa o metrica", digita "dataproc" per elencare le metriche di Managed Service for Apache Spark. Esplora la gerarchia delle metriche Cloud Managed Service for Apache Spark per selezionare una metrica di cluster, job, batch o sessione.
   3. Fai clic su Applica.
   4. Fai clic su Avanti per aprire il riquadro Configura trigger di avviso.
   5. Imposta un valore di soglia per attivare l'avviso.
   6. Fai clic su Avanti per aprire il riquadro Configura notifiche e finalizza avviso.
   7. Imposta i canali di notifica, la documentazione e il nome della policy di avviso.
   8. Fai clic su Avanti per esaminare la policy di avviso.
   9. Fai clic su Crea policy per creare l'avviso.

Utilizza Prometheus Query Language (PromQL) per gli avvisi personalizzati. Puoi selezionare PromQL nella pagina Crea policy di avviso per creare avvisi PromQL.

Avvisi di esempio

Questa sezione descrive un avviso di esempio per un job inviato al servizio Managed Service for Apache Spark e un avviso per un job eseguito come applicazione YARN.

Avviso di job di Managed Service for Apache Spark a lunga esecuzione

Managed Service for Apache Spark emette la metrica dataproc.googleapis.com/job/state, che tiene traccia della durata di un job in diversi stati. Questa metrica si trova in Google Cloud Metrics Explorer della console nella risorsa Job di Cloud Managed Service for Apache Spark (cloud_dataproc_job). Puoi utilizzare questa metrica per configurare un avviso che ti avvisa quando lo stato RUNNING del job supera una soglia di durata (limite massimo della soglia : 7 giorni). Per configurare un avviso per un job che dovrebbe essere eseguito per più di 7 giorni, consulta Avviso di applicazione YARN a lunga esecuzione.

Configurazione dell'avviso di durata del job

Questo esempio utilizza il Prometheus Query Language (PromQL) per creare una policy di avviso. Per saperne di più, consulta Creare policy di avviso basate su PromQL (console).

sum by (job_id, state) ({
  "__name__"="dataproc.googleapis.com/job/state",
  "monitored_resource"="cloud_dataproc_job",
  "state"="RUNNING"
}) != 0

Per attivare questo avviso quando un job è in esecuzione da più di 30 minuti, nella scheda Configura trigger imposta l'intervallo di valutazione su 30 minuti.

Puoi modificare la query filtrando in base a job_id per applicarla a un job specifico:

sum by (job_id) ({
  "__name__"="dataproc.googleapis.com/job/state",
  "monitored_resource"="cloud_dataproc_job",
  "state"="RUNNING",
  "job_id"="1234567890"
}) != 0

Avviso di applicazione YARN a lunga esecuzione

L'esempio precedente mostra un avviso che viene attivato quando un job di Managed Service for Apache Spark viene eseguito per una durata superiore a quella specificata , ma si applica solo ai job inviati al servizio Managed Service for Apache Spark utilizzando la Google Cloud console, la Google Cloud CLI o le chiamate dirette all'API Managed Service for Apache Spark jobs. Puoi anche utilizzare le metriche OSS per configurare avvisi simili che monitorano il tempo di esecuzione delle applicazioni YARN.

Prima di tutto, un po' di contesto. YARN emette metriche del tempo di esecuzione in più bucket. Per impostazione predefinita, YARN mantiene 60, 300 e 1440 minuti come soglie dei bucket ed emette 4 metriche: running_0, running_60, running_300 e running_1440:

• running_0 registra il numero di job con un tempo di esecuzione compreso tra 0 e 60 minuti.

• running_60 registra il numero di job con un tempo di esecuzione compreso tra 60 e 300 minuti.

• running_300 registra il numero di job con un tempo di esecuzione compreso tra 300 e 1440 minuti.

• running_1440 registra il numero di job con un tempo di esecuzione superiore a 1440 minuti.

Ad esempio, un job in esecuzione per 72 minuti verrà registrato in running_60, ma non in running_0.

Nota: queste metriche forniscono solo un conteggio del numero di applicazioni con tempi di esecuzione che rientrano nella soglia di ogni bucket; non identificano i nomi delle applicazioni.

Queste soglie dei bucket predefinite possono essere modificate passando nuovi valori alla yarn:yarn.resourcemanager.metrics.runtime.buckets proprietà del cluster durante la creazione del cluster Managed Service for Apache Spark. Quando definisci soglie dei bucket personalizzate, devi definire anche le sostituzioni delle metriche. Ad esempio, per specificare soglie dei bucket di 30, 60 e 90 minuti, il comando gcloud dataproc clusters create deve includere i seguenti flag:

• Soglie dei bucket: ‑‑properties=yarn:yarn.resourcemanager.metrics.runtime.buckets=30,60,90

• Sostituzioni delle metriche: ‑‑metric-overrides=yarn:ResourceManager:QueueMetrics:running_0, yarn:ResourceManager:QueueMetrics:running_30,yarn:ResourceManager:QueueMetrics:running_60, yarn:ResourceManager:QueueMetrics:running_90

Comando di creazione del cluster di esempio

gcloud dataproc clusters create test-cluster  \
   --properties ^#^yarn:yarn.resourcemanager.metrics.runtime.buckets=30,60,90  \
   --metric-sources=yarn  \
   --metric-overrides=yarn:ResourceManager:QueueMetrics:running_0,yarn:ResourceManager:QueueMetrics:running_30,yarn:ResourceManager:QueueMetrics:running_60,yarn:ResourceManager:QueueMetrics:running_90

Queste metriche sono elencate in Metrics Explorer della console nella risorsa Istanza VM (gce_instance). Google Cloud

Nota: le metriche definite di recente potrebbero non essere immediatamente visibili in Cloud Monitoring. In genere, vengono visualizzate entro 10-15 minuti dalla creazione di un cluster con bucket personalizzati e sostituzioni delle metriche abilitate.

Configurazione dell'avviso di applicazione YARN

1. Crea un cluster con i bucket e le metriche richiesti abilitati.

2. Crea una policy di avviso che si attivi quando il numero di applicazioni in un bucket di metriche YARN supera una soglia specificata.

   • Se vuoi, aggiungi un filtro per ricevere un avviso sui cluster che corrispondono a un pattern.

   • Configura la soglia per l'attivazione dell'avviso.

Avviso di job di Managed Service for Apache Spark non riuscito

Puoi anche utilizzare la metrica dataproc.googleapis.com/job/state (vedi Avviso di job di Managed Service for Apache Spark a lunga esecuzione) per ricevere un avviso quando un job di Managed Service for Apache Spark non riesce.

Configurazione dell'avviso di nuova offerta non riuscito

Questo esempio utilizza il Prometheus Query Language (PromQL) per creare una policy di avviso. Per saperne di più, consulta Creare policy di avviso basate su PromQL (console).

PromQL di avviso

sum by (job_id, state) ({
  "__name__"="dataproc.googleapis.com/job/state",
  "monitored_resource"="cloud_dataproc_job",
  "state"="ERROR"
}) != 0

Configurazione del trigger di avviso

Nell'esempio seguente, l'avviso viene attivato quando un job di Managed Service for Apache Spark non riesce nel tuo progetto.

Puoi modificare la query filtrando in base a job_id per applicarla a un job specifico:

sum by (job_id) ({
  "__name__"="dataproc.googleapis.com/job/state",
  "monitored_resource"="cloud_dataproc_job",
  "state"="ERROR",
  "job_id"="1234567890"
}) != 0

Avviso di deviazione della capacità del cluster

Managed Service for Apache Spark emette la metrica dataproc.googleapis.com/cluster/capacity_deviation, che indica la differenza tra il numero di nodi previsto nel cluster e il numero di nodi YARN attivi. Puoi trovare questa metrica in Esplora metriche della console nella risorsa Cluster di Cloud Managed Service for Apache Spark.Google Cloud Puoi utilizzare questa metrica per creare un avviso che ti avvisa quando la capacità del cluster si discosta dalla capacità prevista per una durata superiore a una soglia specificata.

Le seguenti operazioni possono causare una sottostima temporanea dei nodi del cluster nella metrica capacity_deviation. Per evitare avvisi di falsi positivi, imposta la soglia di avviso della metrica in modo da tenere conto di queste operazioni:

• Creazione e aggiornamenti del cluster: la metrica capacity_deviation non viene emessa durante le operazioni di creazione o aggiornamento del cluster.

• Azioni di inizializzazione del cluster: le azioni di inizializzazione vengono eseguite dopo il provisioning di un nodo.

• Aggiornamenti dei worker secondari: i worker secondari vengono aggiunti in modo asincrono, al termine dell'operazione di aggiornamento.

La durata massima della finestra temporale per la metrica capacity_deviation del cluster è di 7 giorni. Se non si verifica un'operazione di aggiornamento del cluster nei 7 giorni precedenti, la metrica sarà vuota.

Configurazione dell'avviso di deviazione della capacità

Questo esempio utilizza il Prometheus Query Language (PromQL) per creare una policy di avviso. Per saperne di più, consulta Creare policy di avviso basate su PromQL (console).

{
  "__name__"="dataproc.googleapis.com/cluster/capacity_deviation",
  "monitored_resource"="cloud_dataproc_cluster"
} != 0

Nell'esempio seguente, l'avviso viene attivato quando la deviazione della capacità del cluster è diversa da zero per più di 30 minuti.

Visualizza avvisi

Quando una condizione di soglia metrica attiva un avviso, Monitoring crea un incidente e un evento corrispondente. Puoi visualizzare gli incident0}i dalla pagina degli avvisi di Monitoring nella console. Google Cloud

Se hai definito un meccanismo di notifica nella policy di avviso, ad esempio una notifica via email o SMS, Monitoring invia una notifica dell'incidente.

Passaggi successivi

• Consulta la pagina Introduzione agli avvisi.