Métriques, séries temporelles et ressources

Cloud Monitoring modélise les mesures qu'il collecte à l'aide de types de ressources surveillées, de types de métriques et de séries temporelles afin que vous puissiez suivre les performances de vos applications et de vos services système.

Les types de ressources surveillées identifient les sources de mesure. Les types de métriques définissent ce qui est mesuré, comme l'utilisation du processeur. Monitoring fournit plus de 6 500 types de métriques dans la liste des métriques pourGoogle Cloud, AWS et les logiciels tiers, et vous permet de créer des métriques personnalisées. Une série temporelle collecte les mesures d'une ressource surveillée spécifique.

Pour en savoir plus sur les étiquettes et la cardinalité, consultez Composants du modèle de métrique. Pour en savoir plus sur les représentations de l'API Cloud Monitoring et les métriques personnalisées, consultez Structure des séries temporelles.

Modèle de métrique Cloud Monitoring

Une métrique est un ensemble de mesures associées d'un attribut d'une ressource que vous surveillez. Les mesures peuvent inclure la latence des requêtes adressées à un service, la quantité d'espace disque disponible sur une machine, le nombre de tables dans votre base de données SQL, le nombre de widgets vendus, etc. Les ressources peuvent inclure des machines virtuelles (VM), des instances de base de données, des disques, etc.

La notion générale de métrique dans Cloud Monitoring englobe trois composants principaux :

  • Des informations sur la source des mesures
  • Ensemble de mesures d'une propriété. Chaque mesure est enregistrée sous la forme d'une valeur horodatée.
  • Des informations sur les valeurs de la propriété mesurée

Par exemple, supposons qu'une métrique effectue le suivi du nombre de widgets vendus par un magasin. Les composants du modèle sont mappés à cet exemple de la manière suivante :

  • Source des mesures

    Le modèle de métrique enregistre des informations sur chaque ressource surveillée. Les informations spécifiques capturées dépendent du type de ressource surveillée : il peut s'agir d'emplacements géographiques, de noms de méthodes, d'ID de disque ou de tout autre élément pouvant être à l'origine des mesures.

    Source information: project? location? method?

    La source des données de surveillance est appelée ressource surveillée.

    Exemple : Dans l'exemple de vente de widgets, les ressources surveillées sont les magasins qui vendent les widgets.

  • Mesures

    Le modèle de métrique capture les mesures d'une propriété sous la forme d'un ensemble de points de données, constitué de valeurs horodatées.

    Points: [(value1, time1), (value2, time2), ...]

    Les valeurs sont généralement numériques, mais cela dépend de ce que vous mesurez.

    Exemple : Dans l'exemple widget-sales, les mesures enregistrent les informations sur les ventes à des moments précis. Ces mesures peuvent ressembler à ce qui suit :

    [(150, 2024-05-23T17:37:00-04:00),
 (229, 2024-05-23T17:38:00-04:00),
 (138, 2024-05-23T17:39:00-04:00),
 ...]

  • Informations sur les valeurs

    Sans information sur la façon de les interpréter, les valeurs de mesure n'ont pas de sens. Vous devez disposer d'informations de "type" sur les valeurs, telles que le type de données, l'unité et le genre de chaque mesure :

    • La valeur est-elle un entier ou une chaîne ?
    • La valeur représente-t-elle des miles par heure ou des radians ?

    • La valeur représente-t-elle le total à ce moment-là ou la variation depuis la valeur précédente ?

      Type information: integer? incremental?

    Cloud Monitoring appelle chaque ensemble de caractéristiques sur un élément que vous souhaitez mesurer un type de métrique.

    Exemple : Dans l'exemple de vente de widgets, ces informations peuvent vous fournir les informations suivantes :

    • Chaque valeur est enregistrée sous la forme d'un entier de 64 bits.
    • Chaque valeur représente le nombre de widgets vendus.
    • Chaque valeur représente le nombre de widgets vendus depuis la dernière mesure enregistrée.

Série temporelle : réunir les composants

Dans Cloud Monitoring, la structure de données sous-jacente à ce modèle est la série temporelle (les formes au singulier et au pluriel sont identiques).

Chaque série temporelle englobe les trois composants du modèle :

  • Description de la ressource surveillée d'où proviennent les mesures.
  • Ensemble de mesures associées à une seule ressource surveillée.

  • Une description du type de métrique qui décrit ce que vous mesurez

    Time series:

  Source information: project? location? method?
  Points: [(value1, time1), (value2, time2), ...]
  Type information: integer? incremental?

Exemple : Dans l'exemple de vente de widgets, une série temporelle inclut les éléments suivants :

  • Une description du magasin qui a vendu les widgets comptabilisés dans cette série temporelle
  • Ensemble de mesures enregistrées pour ce magasin.
  • Une description des valeurs : entiers de 64 bits mesurant le nombre de widgets vendus depuis la valeur enregistrée précédente

Un seul type de métrique ou de ressource surveillée Cloud Monitoring peut être associé à de nombreuses séries temporelles associées. Dans l'exemple de vente de widgets, chaque magasin qui vend des widgets stocke ses données dans une série temporelle. Si 15 magasins vendent des widgets, il peut y avoir 15 séries temporelles enregistrant les ventes de widgets.

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