Surveiller les métriques Knowledge Catalog

Ce document explique comment utiliser Cloud Monitoring pour suivre l'état du service Knowledge Catalog (anciennement Dataplex Universal Catalog), optimiser les performances et obtenir de la visibilité sur votre plate-forme de données. La surveillance proactive vous aide à assurer la fiabilité des applications de données et à prendre des décisions éclairées concernant l'allocation des ressources et la gestion des coûts.

Pour comprendre les coûts, consultez la page Tarifs de Monitoring.

Pour en savoir plus sur la conservation des données métriques, consultez Quotas et limites de Monitoring.

Cas d'utilisation

Vous pouvez utiliser les métriques Knowledge Catalog dans Cloud Monitoring pour prendre en charge les cas d'utilisation suivants :

  • Assurer la fiabilité du pipeline de données : surveillez les taux de réussite et d'échec des tâches Knowledge Catalog, telles que les tâches d'ingestion ou de qualité des données. Configurez des alertes pour les échecs ou les durées inhabituelles afin de minimiser les temps d'arrêt pour les charges de travail critiques.
  • Optimiser les performances : suivez les métriques de durée des jobs et d'utilisation des ressources pour identifier et résoudre les goulots d'étranglement au niveau des performances dans vos charges de travail de traitement des données, de qualité des données et de découverte des données.
  • Gérer les coûts : surveillez la consommation des ressources du Knowledge Catalog (telles que les lacs, les zones et les assets) dans la section "Surveillance", et utilisez l'exportation Cloud Billing vers BigQuery pour attribuer les coûts de calcul sans serveur (DCU) aux charges de travail de qualité des données, de profilage des données et de traçabilité des données.
  • Maintenir la gouvernance des données : suivez les métriques liées à la découverte des métadonnées et à l'enrichissement du catalogue pour vous assurer que les éléments de données sont analysés et tagués conformément à vos règles de gouvernance.

Fonctionnement

Knowledge Catalog est intégré à Cloud Monitoring, qui collecte des métriques, des événements et des métadonnées à partir des services Knowledge Catalog. Ces métriques fournissent des insights sur des domaines tels que l'état d'exécution des jobs, l'utilisation des API et l'état des ressources. Vous pouvez analyser ces métriques à l'aide des outils de Cloud Monitoring, tels que l'explorateur de métriques, les tableaux de bord personnalisés et les alertes. Ces outils vous permettent de visualiser le comportement de votre service, d'identifier les tendances de performances et de créer des règles d'alerte qui vous avertissent lorsque les performances s'écartent des seuils définis ou lorsque des échecs se produisent.

Accéder aux métriques du service dans Monitoring

Les métriques des ressources de service Knowledge Catalog sont automatiquement activées sur les services Knowledge Catalog. Pour afficher ces métriques, utilisez Monitoring.

Vous pouvez accéder à Monitoring depuis la consoleGoogle Cloud ou en utilisant l'API Monitoring.

Si vous ne parvenez pas à afficher les graphiques de surveillance ou à créer des alertes, vous avez peut-être besoin d'autorisations Monitoring supplémentaires.

Console

  1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Explorateur de métriques.

    Accéder à l'explorateur de métriques

  2. Dans le menu Sélectionner une métrique, sélectionnez une ressource Cloud Dataplex.

  3. Sélectionnez une catégorie de métrique, puis une métrique dans la liste.

    Pour afficher des informations sur une métrique, pointez sur son nom.

  4. Cliquez sur Appliquer.

  5. Facultatif : Sélectionnez des filtres, regroupez par étiquettes de métriques, effectuez des agrégations et sélectionnez les options d'affichage des graphiques.

REST

Pour enregistrer et lister les métriques définies par une expression filter, utilisez la méthode Monitoring timeSeries.list.

Pour envoyer une requête API et afficher la réponse, utilisez le modèle Essayer cette API sur la page de l'API.

Métriques du service Knowledge Catalog dans Monitoring

Les métriques du service Knowledge Catalog facilitent la surveillance de l'état du service.

Les chaînes "Type de métrique" de ce tableau doivent être précédées du préfixe dataplex.googleapis.com/. Ce préfixe a été omis dans les entrées du tableau. Lorsque vous interrogez une étiquette, utilisez le préfixe metric.labels. (par exemple, metric.labels.LABEL="VALUE").

Type de métrique Étape de lancement (Niveaux de la hiérarchie des ressources)
Nom à afficher
Genre, type, unité
Ressources surveillées		 Description
Étiquettes
asset/active BÊTA  (projet)
Actif
GAUGE, INT64, 1
dataplex.googleapis.com/Asset 		Indique si l'élément est actif.
resource_type : Type de la ressource référencée.
zone_type : Type de la zone parente.
asset/data_items BÊTA  (projet)
Éléments de données
GAUGE, INT64, 1
dataplex.googleapis.com/Asset 		Nombre d'éléments dans la ressource référencée.
resource_type : Type de la ressource référencée.
zone_type : Type de la zone parente.
asset/data_size BÊTA  (projet)
Taille des données
GAUGE, INT64, By
dataplex.googleapis.com/Asset 		Nombre d'octets stockés dans la ressource référencée.
resource_type : Type de la ressource référencée.
zone_type : Type de la zone parente.
asset/entities_pending_bigquery_iampolicy_updates BÊTA  (projet)
Entités pour lesquelles des mises à jour des règles IAM BigQuery sont en attente
GAUGE, INT64, 1
dataplex.googleapis.com/Asset 		Nombre d'entités associées à l'élément pour lesquelles des mises à jour des règles IAM BigQuery sont en attente.
resource_type : Type de la ressource référencée.
zone_type : Type de la zone parente.
asset/entities_pending_bigquery_metadata_updates BÊTA  (projet)
Mises à jour des métadonnées BigQuery en attente pour les entités
GAUGE, INT64, 1
dataplex.googleapis.com/Asset 		Nombre d'entités associées à l'élément pour lesquelles des mises à jour des métadonnées BigQuery sont en attente.
resource_type : Type de la ressource référencée.
zone_type : Type de la zone parente.
asset/filesets BÊTA  (projet)
Ensembles de fichiers
GAUGE, INT64, 1
dataplex.googleapis.com/Asset 		Nombre d'entités d'ensembles de fichiers dans la ressource référencée.
resource_type : Type de la ressource référencée.
zone_type : Type de la zone parente.
asset/requires_action BÊTA  (projet)
Action requise
GAUGE, INT64, 1
dataplex.googleapis.com/Asset 		Indique si des actions d'administration non résolues sont associées à l'élément.
resource_type : Type de la ressource référencée.
zone_type : Type de la zone parente.
asset/tables BÊTA  (projet)
Tables
GAUGE, INT64, 1
dataplex.googleapis.com/Asset 		Nombre d'entités de table dans la ressource référencée.
resource_type : Type de la ressource référencée.
zone_type : Type de la zone parente.
lake/requires_action BÊTA  (projet)
Action requise
GAUGE, INT64, 1
dataplex.googleapis.com/Lake 		Indique si des actions d'administration non résolues sont associées au lac.
zone/requires_action BÊTA  (projet)
Action requise
GAUGE, INT64, 1
dataplex.googleapis.com/Zone 		Indique si la zone comporte des actions d'administration non résolues.
type : Type de la zone.

Tableau généré le 17-09-2026 à 19:38:45 UTC.

Surveiller et attribuer les coûts en unités de calcul de données Dataplex avec l'exportation Cloud Billing

Étant donné que les analyses des données du Knowledge Catalog (y compris la qualité des données et le profilage des données automatiques) et la traçabilité des données ne publient pas de métriques de série temporelle dans Cloud Monitoring, vous pouvez utiliser l'exportation Cloud Billing vers BigQuery pour suivre, surveiller et attribuer l'utilisation et les coûts des unités de calcul de données (DCU) dans les projets, les analyses et les ressources de données.

Libellés de facturation Dataplex

Knowledge Catalog associe automatiquement des libellés système aux enregistrements de facturation émis pour les analyses de données et la traçabilité des données. Vous pouvez interroger ces libellés dans le tableau d'exportation Cloud Billing, dans le tableau labels :

Clé de l'étiquette Charge de travail Description
goog-dataplex-datascan-id Qualité des données, profilage des données ID ou nom de l'analyse des données.
goog-dataplex-datascan-job-id Qualité des données, profilage des données ID d'exécution spécifique du job d'analyse des données.
goog-dataplex-datascan-data-source-project Qualité des données, profilage des données Le projet Google Cloud contenant la source de données analysée.
goog-dataplex-datascan-data-source-region Qualité des données, profilage des données Région Google Cloud de la source de données analysée.
goog-dataplex-datascan-data-source-bigquery-dataset Qualité des données, profilage des données ID de l'ensemble de données BigQuery de la table analysée.
goog-dataplex-datascan-data-source-bigquery-table Qualité des données, profilage des données ID de la table BigQuery analysée.
goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-lake Qualité des données, profilage des données ID du lac Dataplex (le cas échéant).
goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-zone Qualité des données, profilage des données ID de la zone de données Dataplex (le cas échéant).
goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-entity Qualité des données, profilage des données ID de l'entité Dataplex (le cas échéant).
goog-dataplex-datascan-data-source-biglake-catalog Qualité des données, profilage des données ID du catalogue BigLake (le cas échéant).
goog-dataplex-datascan-data-source-biglake-namespace Qualité des données, profilage des données Espace de noms BigLake (le cas échéant).
goog-dataplex-datascan-data-source-biglake-table Qualité des données, profilage des données ID de la table BigLake (le cas échéant).
goog-dataplex-workload-type Traçabilité des données Identifie la charge de travail. Définissez la valeur sur LINEAGE pour les frais de traitement de la traçabilité des données.

Exemples de requêtes

Avant d'exécuter ces requêtes, assurez-vous d'avoir activé l'exportation Cloud Billing vers BigQuery. Dans les exemples de requêtes, remplacez les espaces réservés suivants :

  • PROJECT_ID : ID du projet Google Cloud qui héberge votre ensemble de données d'exportation des données de facturation BigQuery.
  • DATASET_NAME : nom de l'ensemble de données BigQuery contenant votre table d'exportation des données de facturation.
  • BILLING_ACCOUNT_ID : ID de votre compte de facturation Cloud (au format avec des traits de soulignement, par exemple 012345_567890_ABCDEF).

Requête 1 : Attribuer les coûts et l'utilisation des UDC par DataScan et table cible

Cette requête agrège les coûts de traitement Dataplex et de traitement Premium par ID DataScan et table BigQuery cible au cours des 30 derniers jours :

SELECT
  project.id AS project_id,
  (SELECT value FROM UNNEST(labels) WHERE key = 'goog-dataplex-datascan-id') AS datascan_id,
  (SELECT value FROM UNNEST(labels) WHERE key = 'goog-dataplex-datascan-data-source-project') AS data_source_project,
  (SELECT value FROM UNNEST(labels) WHERE key = 'goog-dataplex-datascan-data-source-bigquery-dataset') AS data_source_dataset,
  (SELECT value FROM UNNEST(labels) WHERE key = 'goog-dataplex-datascan-data-source-bigquery-table') AS data_source_table,
  sku.description AS sku_description,
  SUM(usage.amount) AS total_usage,
  usage.unit AS usage_unit,
  SUM(cost) AS total_cost,
  currency
FROM
  `PROJECT_ID.DATASET_NAME.gcp_billing_export_v1_BILLING_ACCOUNT_ID`
WHERE
  service.description = 'Dataplex'
  AND EXISTS (SELECT 1 FROM UNNEST(labels) WHERE key = 'goog-dataplex-datascan-id')
  AND _PARTITIONDATE >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY
  project_id,
  datascan_id,
  data_source_project,
  data_source_dataset,
  data_source_table,
  sku_description,
  usage_unit,
  currency
ORDER BY
  total_cost DESC;

Requête 2 : attribuer les coûts Dataplex par type de charge de travail (traçabilité ou DataScan)

Cette requête répartit les coûts des SKU Dataplex par catégorie de charge de travail (comme la traçabilité des données par rapport à DataScan) dans tous les projets :

SELECT
  project.id AS project_id,
  sku.description AS sku_description,
  COALESCE(
    (SELECT value FROM UNNEST(labels) WHERE key = 'goog-dataplex-workload-type'),
    IF(EXISTS(SELECT 1 FROM UNNEST(labels) WHERE key = 'goog-dataplex-datascan-id'), 'DATASCAN', 'OTHER')
  ) AS workload_type,
  SUM(usage.amount) AS total_usage,
  usage.unit AS usage_unit,
  SUM(cost) AS total_cost,
  currency
FROM
  `PROJECT_ID.DATASET_NAME.gcp_billing_export_v1_BILLING_ACCOUNT_ID`
WHERE
  service.description = 'Dataplex'
  AND _PARTITIONDATE >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY
  project_id,
  sku_description,
  workload_type,
  usage_unit,
  currency
ORDER BY
  total_cost DESC;

Requête 3 : Tendance quotidienne de l'utilisation et du coût des DCU par exécution de tâche DataScan

Cette requête suit la consommation et les coûts quotidiens d'unités de capacité de données pour les exécutions individuelles de tâches DataScan au cours des sept derniers jours :

SELECT
  DATE(usage_start_time) AS usage_date,
  project.id AS project_id,
  (SELECT value FROM UNNEST(labels) WHERE key = 'goog-dataplex-datascan-id') AS datascan_id,
  (SELECT value FROM UNNEST(labels) WHERE key = 'goog-dataplex-datascan-job-id') AS job_id,
  SUM(usage.amount) AS total_usage,
  usage.unit AS usage_unit,
  SUM(cost) AS total_cost,
  currency
FROM
  `PROJECT_ID.DATASET_NAME.gcp_billing_export_v1_BILLING_ACCOUNT_ID`
WHERE
  service.description = 'Dataplex'
  AND EXISTS (SELECT 1 FROM UNNEST(labels) WHERE key = 'goog-dataplex-datascan-id')
  AND _PARTITIONDATE >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY
  usage_date,
  project_id,
  datascan_id,
  job_id,
  usage_unit,
  currency
ORDER BY
  usage_date DESC,
  total_cost DESC;

Créer un tableau de bord Monitoring personnalisé

Vous pouvez créer un tableau de bord Monitoring personnalisé pour afficher les graphiques des métriques de service Knowledge Catalog sélectionnées. Pour savoir comment créer un tableau de bord, consultez Créer et gérer des tableaux de bord personnalisés. Lorsque vous sélectionnez une métrique pour un widget de votre tableau de bord, sélectionnez une ressource Cloud Dataplex, puis choisissez une métrique Knowledge Catalog.

Utiliser les alertes Monitoring

Vous pouvez créer une alerte Monitoring qui vous avertit lorsqu'une métrique de service ou de job Knowledge Catalog dépasse un seuil spécifié.

Créer une alerte

Pour créer une alerte, suivez les instructions de la section Créer des règles d'alerte basées sur un seuil de métrique. Lorsque vous sélectionnez une série temporelle à surveiller, sélectionnez une ressource Cloud Dataplex, puis choisissez une métrique Knowledge Catalog.

Afficher les alertes

Lorsqu'une condition de seuil de métrique déclenche une alerte, Monitoring crée un incident et un événement correspondant.

Pour afficher un incident, procédez comme suit :

Si vous avez spécifié un mécanisme de notification dans la règle d'alerte, telle qu'une notification par e-mail ou SMS, Monitoring se charge également d'envoyer une notification de l'incident.

Pour en savoir plus sur les alertes, consultez Incidents pour les alertes basées sur des métriques.

Étapes suivantes