Sobre métricas com valor de distribuição

As métricas com valor de distribuição no Cloud Monitoring permitem analisar a distribuição estatística de grandes volumes de medições, como latências de resposta HTTP, quando a coleta de cada ponto de dados individual é impraticável. Em vez de registrar valores brutos, uma Distribution métrica agrupa medições em intervalos de valores chamados buckets para formar um histograma em cada intervalo de amostragem. É possível visualizar essas métricas como mapas de calor ou agregá-las em percentis e médias em gráficos de linhas e gráficos de barras.

Como as métricas de distribuição funcionam

Para ilustrar como um histograma é criado, considere um serviço que mede a latência HTTP de solicitações e que informa esses dados usando uma métrica com um tipo de valor de distribuição. Os dados são informados a cada minuto. O serviço define intervalos de valores para a métrica, chamados buckets, e registra a contagem de valores medidos que se enquadram em cada bucket. Por exemplo, quando uma solicitação HTTP é concluída, o serviço incrementa a contagem no bucket cujo intervalo inclui o valor de latência da solicitação. Essas contagens criam um histograma de valores para esse minuto.

Suponha que as latências medidas em um intervalo de um minuto sejam 5, 1, 3, 5, 6, 10 e 14. Se os buckets forem [0, 4), [4, 8), [8, 12) e [12, 16), o histograma desses dados será [2, 3, 1, 1]. Veja na tabela a seguir como as medidas individuais afetam a contagem de cada bucket:

Bucket	Medições de latência	Número de valores no bucket
[12,16)	14	1
[8,12)	10	1
[4,8)	5, 5, 6	3
[0,4)	1, 3	2

Quando esses dados são gravados na série temporal, um objeto Point é criado. Para métricas com um valor de distribuição, esse objeto inclui o histograma de valores. Para esse período de amostragem, o Point contém [2, 3, 1, 1]. As medições individuais não são gravadas na série temporal.

Suponha que a tabela anterior registre o histograma dos dados de latência medidos no horário 1h. Essa tabela ilustra como fazer uma série de medições e convertê-las em contagens de bucket. Suponha que as contagens de bucket nos horários 1h01, 1h02 e 1h03 sejam mostradas na tabela a seguir:

Bucket	Histograma para 1h	Histograma para 1:01	Histograma para 1:02	Histograma para 1h03
[12,16)	1	6	0	1
[8,12)	1	0	2	2
[4,8)	3	1	1	8
[0,4)	2	6	10	3

A tabela anterior mostra uma sequência de histogramas indexados por tempo. Cada coluna na tabela representa os dados de latência de um período de um minuto. Para receber o número de medições em um horário específico, some as contagens de bucket. No entanto, as medições reais não são mostradas porque não estão disponíveis em métricas com valor de distribuição.

Gráficos de mapa de calor

Os gráficos de mapa de calor são projetados para exibir uma única série temporal com valores de distribuição. Nesses gráficos, o eixo X representa o tempo. O eixo Y representa os buckets, e a cor representa o valor. Cores mais claras indicam valores mais altos. Por exemplo, as áreas escuras do mapa de calor indicam contagens de bucket inferiores às áreas amarelas ou brancas.

A figura a seguir é uma representação de um mapa de calor do exemplo anterior:

Na figura anterior, o mapa de calor usa preto para representar a menor contagem de buckets, 0, e amarelo, para representar a maior contagem de buckets, 10. Vermelhos e laranjas representam valores entre esses dois extremos.

Como os gráficos de mapa de calor só podem mostrar uma única série temporal, é necessário definir as opções de agregação para combinar todas as séries temporais.

Para usar o Metrics Explorer para mostrar a soma das latências de RTT de uma instância de VM, faça o seguinte:

1. No Google Cloud console, acesse a  página Metrics Explorer:

   Acesse o Metrics Explorer

   Se você usar a barra de pesquisa para encontrar essa página, selecione o resultado com o subtítulo Monitoring.

2. Na barra de ferramentas do console Google Cloud , selecione seu projeto Google Cloud . Para configurações do App Hub, selecione o projeto host do App Hub ou o projeto de gerenciamento da pasta habilitada para apps.
3. No elemento Métrica , expanda o menu Selecionar uma métrica , digite RTT latencies na barra de filtro e use os submenus para selecionar um tipo de recurso e métrica específicos:
   1. No menu Recursos ativos, selecione Instância de VM.
   2. No menu Categorias de métrica ativas, selecione Vm_flow.
   3. No menu Métricas ativas, selecione Latências de RTT.
   4. Clique em Aplicar.

4. Para adicionar filtros que removem série temporal dos resultados da consulta, use o Filtro elemento.

Gráficos de linhas e barras

Gráficos de linhas, gráficos de barras empilhadas e gráficos de linhas empilhadas, projetados para exibir dados escalares, não podem exibir valores de distribuição. Para exibir uma métrica com um valor de distribuição com um desses tipos de gráfico, é necessário converter os valores do histograma em valores escalares. Por exemplo, é possível definir as opções de agregação para calcular a média dos valores no histograma ou para calcular um percentil.

Para informações sobre como mostrar uma métrica com valor de distribuição em um gráfico de linhas, consulte a seção a seguir.

Métricas de agregação e distribuição

Agregação é o processo de regularizar pontos em uma série temporal e combinar várias séries temporais. A agregação é a mesma para métricas com valor de distribuição e para métricas que têm um tipo de valor inteiro ou duplo. No entanto, o tipo de gráfico aplica alguns requisitos às opções usadas para alinhar e agrupar série temporal.

Gráficos de mapa de calor

Os gráficos de mapa de calor exibem uma série temporal com valor de distribuição. Portanto, a função de alinhamento e a função de agrupamento precisam ser definidas para criar uma única série temporal.

Selecione uma função de alinhamento sum ou delta quando um gráfico mostrar um mapa de calor. Essas funções combinam, no nível do bucket, todas as amostras de uma única série temporal que estão no mesmo período de alinhamento, e o resultado é um valor de distribuição. Por exemplo, se duas amostras adjacentes de uma série temporal forem [2, 3, 1, 1] e [2, 5, 4, 1], a função de alinhamento de soma produzirá [4, 8, 5, 2].

A função de agrupamento define como diferentes série temporal são combinadas. Essa função às vezes é chamada de agregador ou redutor. Para mapas de calor, defina a função de agrupamento como a função sum. A função de soma adiciona os valores dos mesmos buckets em todos os histogramas, resultando em um novo histograma. Por exemplo, a soma do valor [2, 3, 1, 1] de timeseries-A e do valor [1, 5, 2, 2] da timeseries-B é [3, 8, 3, 3].

Gráficos de linhas

Os gráficos de linhas exibem apenas série temporal com valor escalar. Se você selecionar uma métrica com valor de distribuição, o gráfico será configurado com parâmetros ideais para mostrar um mapa de calor. Os campos do elemento Agregação são definidos como Distribuição e Nenhum.

• A interpretação de Distribuição depende da métrica específica. Para tipos de métrica com valor de distribuição que têm um tipo de métrica GAUGE, a função de alinhamento padrão é definida como sum. Quando um tipo de métrica com valor de distribuição tem um tipo de métrica CUMULATIVE, a função de alinhamento padrão é DELTA.

• A configuração de Nenhum garante que todas as série temporal sejam combinadas.

Se você quiser mostrar uma métrica com valor de distribuição em um gráfico de linhas, será necessário mudar as configurações padrão do gráfico. Por exemplo, para configurar um gráfico de linhas em um painel para exibir o 99º percentil de cada série temporal referente a uma métrica de valor de distribuição, faça o seguinte:

1. No Google Cloud console, acesse a página  Painéis:

   Acesse Painéis

   Se você usar a barra de pesquisa para encontrar essa página, selecione o resultado com o subtítulo Monitoring.

2. Na barra de ferramentas do Google Cloud console, selecione seu Google Cloud projeto. Para App Hub configurações, selecione o projeto host do App Hub ou o projeto de gerenciamento.
3. Na barra de ferramentas, clique em  Adicionar widget.
4. Na caixa de diálogo Adicionar widget, selecione  Métrica.
5. No elemento Métrica, selecione a métrica Instância de VM - Latências de RTT.
6. No elemento Agregação, expanda o primeiro menu e selecione 99º percentil.
7. No painel Exibição, defina o valor do menu Tipo de widget como Gráfico de linhas.
8. Opcional: no elemento Agregação, expanda o segundo menu e selecione os rótulos usados para agrupar série temporal. Por padrão, nenhum rótulo é selecionado e, portanto, uma linha é mostrada no gráfico.

A seguir

Para informações sobre como determinar o modelo de bucket de uma métrica e como interpretar percentis, consulte Percentis e métricas com valor de distribuição.