מעקב אחרי מדדים של מסדי נתונים

רלוונטי רק למהדורת Cloud Firestore Enterprise.

בדף הזה מוסבר איך להשתמש במדדים של Cloud Monitoring ל-Cloud Firestore עם תאימות ל-MongoDB כדי לעקוב אחרי מסד הנתונים.

Cloud Monitoring מדדים של Cloud Firestore עם תאימות ל-MongoDB

בקטעים הבאים מופיעה סקירה כללית של המדדים שזמינים ל-Cloud Firestore עם תאימות ל-MongoDB.

משאבים במעקב

משאב במעקב ב-Cloud Monitoring מייצג ישות לוגית או פיזית, כמו מכונה וירטואלית, מסד נתונים או אפליקציה. משאבים בפיקוח מכילים קבוצה ייחודית של מדדים שאפשר לבדוק, לדווח עליהם באמצעות מרכז בקרה או להשתמש בהם כדי ליצור התראות. לכל משאב יש גם קבוצה של תוויות משאבים, שהן צמדי מפתח/ערך שמכילים מידע נוסף על המשאב. תוויות משאבים זמינות לכל המדדים שמשויכים למשאב.

הביצועים של Cloud Firestore עם תאימות ל-MongoDB מנוטרים באמצעות המשאב הבא, באמצעות Cloud Monitoring API:

מקורות מידע תיאור
firestore.googleapis.com/Database סוג המשאב במעקב שמספק פירוטים לגבי project,‏ location ו-database_id.

מדדים

רשימה מלאה של מדדים ל-Cloud Firestore זמינה במאמר בנושא מדדים ל-Cloud Firestore. בקטע הבא מפורטים חלק מהמדדים הזמינים.

מדדים של זמן ריצה של שירות

המדדים של serviceruntime מספקים סקירה כללית של תנועת הגולשים בפרויקט. המדדים האלה זמינים ברוב ממשקי ה-API של Google Cloud. סוג המשאב המנוטר consumed_api מכיל את המדדים הנפוצים האלה. המדדים האלה נדגמים כל 30 דקות, ולכן הנתונים מוחלקים.

תווית משאב חשובה למדדים של serviceruntime היא method. התווית הזו מייצגת את שיטת ה-RPC הבסיסית שהופעלה. יכול להיות שהשם של ה-method ב-SDK שאתם קוראים לה לא יהיה זהה לשם של ה-method הבסיסית של ה-RPC. הסיבה לכך היא שערכת ה-SDK מספקת הפשטה של API ברמה גבוהה. עם זאת, כשמנסים להבין איך האפליקציה שלכם מתקשרת עם Cloud Firestore, חשוב להבין את המדדים על סמך השם של שיטת ה-RPC.

אם אתם רוצים לדעת מהי שיטת ה-RPC הבסיסית של שיטת SDK מסוימת, תוכלו לעיין במסמכי ה-API.

api/request_latencies

המדד api/request_latencies מציג את התפלגות זמני התגובה בכל הבקשות שהושלמו.

רשומות Cloud Firestore מדדים מהרכיב Cloud Firestore Service. מדדי זמן האחזור כוללים את הזמן שחל מרגע קבלת הבקשה ב-Cloud Firestore ועד לסיום שליחת התשובה על ידי Cloud Firestore, כולל אינטראקציות עם שכבת האחסון. לכן, זמני האחזור הלוך ושוב (RTT) בין הלקוח לבין שירות Cloud Firestore לא נכללים במדדים האלה.

מדדי פעולות במסמכים

‫Cloud Firestore מספק את מספר הפעמים שבוצעה קריאה, כתיבה ומחיקה. המדד write מספק פירוט של הפעולות CREATE ו-UPDATE. המדדים האלה תואמים לפעולות CRUD.

המדדים הבאים יכולים לעזור לכם להבין אם מסד הנתונים שלכם הוא מסד נתונים עם פעולות קריאה רבות או עם פעולות כתיבה רבות, ואת קצב המסמכים החדשים לעומת קצב המסמכים שנמחקו.

  • ‫document/delete_ops_count: מספר המחיקות של מסמכים שבוצעו בהצלחה.
  • ‫document/read_ops_count: מספר הפעמים שבוצעו קריאות מוצלחות של מסמכים משאילתות או מבדיקות.
  • ‫document/write_ops_count: מספר הכתיבות המוצלחות של מסמכים.

מדדי חיוב

אפשר להשתמש במדדים האלה כדי להבין את השימוש לצורכי חיוב. המדדים האלה לא כוללים חיובים על פעולות של אדמינים (אינדוקס, ייבוא, ייצוא ומחיקה בכמות גדולה).

  • ‫api/billable_read_units: מספר יחידות הקריאה שניתנות לחיוב. אפשר לראות את השימוש לפי שם השירות ושיטת ה-API.

  • ‫api/billable_write_units: מספר יחידות הכתיבה שניתנות לחיוב. אפשר לראות את השימוש לפי שם השירות ושיטת ה-API.

  • ‫document/billable_managed_delete_write_units: מספר יחידות הכתיבה שניתנות לחיוב משירותי מחיקה מנוהלים כמו TTL.

מדדים של אינדקסים

אפשר להשוות בין שיעורי הכתיבה של האינדקס לבין document/write_ops_count המדד כדי להבין את ההתפצלות של האינדקס.

  • ‫index/write_count: מספר הכתיבות לאינדקס.

מדדי TTL

מדדי ה-TTL של Cloud Firestore עם מדדי תאימות ל-MongoDB משמשים למעקב אחרי ההשפעה של מדיניות ה-TTL שנאכפת.

  • ‫document/ttl_deletion_count: המספר הכולל של המסמכים שנמחקו על ידי שירותי ה-TTL.
  • ‫document/ttl_expiration_to_deletion_delays: הזמן שחלף בין המועד שבו פג תוקף של מסמך עם TTL לבין המועד שבו הוא נמחק בפועל.

צפייה במרכזי בקרה מוגדרים מראש ויצירת מרכזי בקרה בהתאמה אישית

‫Cloud Firestore עם תאימות ל-MongoDB תומך במרכזי בקרה מוגדרים מראש שמשתמשים במדדי Cloud Monitoring. אפשר גם ליצור מרכזי בקרה בהתאמה אישית.

הצגת מדדי השימוש במסד הנתונים

פותחים את לוחות הבקרה של השימוש במסוף Google Cloud כדי לראות את פעולות הקריאה, הכתיבה והמחיקה של מסמכים לאורך זמן.

בקרת גישה

כדי להשתמש בלוחות הבקרה של השימוש, צריך הרשאה לניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) monitoring.timeSeries.list. התפקידים 'בעלי הפרויקט', 'עריכה בפרויקט' ו'צפייה בפרויקט' מעניקים את ההרשאה הזו. אפשר גם להעניק את ההרשאה הזו באמצעות תפקיד Cloud Monitoring או תפקיד בהתאמה אישית.

לוח הבקרה Database usage

כדי לראות את מדדי השימוש במסד נתונים של Cloud Firestore עם תאימות ל-MongoDB, מבצעים את הפעולות הבאות.

  1. נכנסים לדף Databases במסוף Google Cloud.

    לדף Databases

  2. בוחרים את מסד הנתונים הרצוי מרשימת מסדי הנתונים.

  3. בתפריט הניווט, לוחצים על Usage (שימוש).

מרכז הבקרה של השימוש ודוחות החיוב

במרכזי הבקרה של השימוש במסוף Cloud Firestore מופיע אומדן של השימוש. הם יכולים לעזור לכם לזהות עליות חדות בשימוש. עם זאת, לוח הבקרה לא מציג תמונה מדויקת של הפעולות שחויבו. השימוש שחויב עליו כנראה גבוה יותר. כדי לעקוב אחרי החיוב, אפשר לעיין במאמר בנושא מדדי חיוב.

בכל המקרים של אי התאמה, הדוח על החיוב מקבל עדיפות על פני לוח הבקרה של השימוש.

פעולות ייבוא וייצוא גורמות להבדלים בין לוח הבקרה של השימוש לבין השימוש שחויב. פעולות קריאה וכתיבה שמתבצעות על ידי הפעולות האלה לא מוצגות בלוח הבקרה של השימוש.

צפייה במדדי הביצועים של מסד הנתונים

הדף Monitoring בקטע Cloud Firestore במסוף Google Cloud כולל לוחות בקרה מוגדרים מראש למעקב, כמו Request Latencies (P50 and P99), ‏ Response Codes ו-Query stats (P50). אפשר גם ליצור עד מרכז בקרה אחד בהתאמה אישית. כדי לגשת לדף Monitoring של מסד נתונים, פועלים לפי השלבים הבאים:

  1. במסוף Google Cloud, פותחים את הדף Cloud Firestore Databases.

    לדף Databases

  2. בוחרים מסד נתונים מהרשימה.

  3. בתפריט הניווט, לוחצים על Monitoring כדי לפתוח לוח בקרה.

יצירת מרכזי בקרה מותאמים אישית Cloud Monitoring

ב-Cloud Monitoring, מרכזי בקרה מותאמים אישית מאפשרים לכם להציג מידע שרלוונטי לכם בצורה מאורגנת. לדוגמה, אפשר ליצור לוח בקרה להצגת מדדי הביצועים ומדיניות ההתראות של הפרויקט בסביבת הייצור.

מידע נוסף על הגדרת מרכז בקרה מותאם אישית זמין במאמרים ניהול מרכז בקרה מותאם אישית והוספת ווידג'טים למרכז הבקרה.

יצירת מדיניות התראות

ב-Cloud Monitoring, אתם יכולים ליצור התראות כדי לקבל הודעה כשמתרחש שינוי בתנאי של מדד. אתם יכולים להשתמש בהתראות האלה כדי לקבל הודעה על בעיות פוטנציאליות לפני שהן משפיעות על המשתמשים.

מידע נוסף על יצירת התראות זמין במאמר יצירת כללי מדיניות להתראות על סף מדדים.

בדוגמה הבאה אנחנו יוצרים מדיניות התראות על זמן אחזור. מדיניות ההתראות בודקת את זמן האחזור של אחוזון 99 בחלון נע של 5 דקות. אם חביון p99 נשאר גבוה מ-250 אלפיות השנייה למשך 5 דקות, ההתראה מופעלת.

המסוף

  1. במסוף Google Cloud, נכנסים לדף Monitoring ובוחרים באפשרות   Alerting.

    כניסה ל-Monitoring

  2. לוחצים על יצירת מדיניות.

  3. בוחרים את המדד Request Latencies (זמני השהיה של הבקשות) מהמשאב Consumed API (API שנצרך).

  4. הוספת מסנן שירות ל-firestore.googleapis.com עבור מסדי נתונים רגילים של Cloud Firestore.

  5. לוחצים על הבא כדי להגדיר את הטריגר.

  6. בוחרים באפשרות Condition Types בתור Threshold.

    תנאי הסף מוגדר לערך סף של 250 אלפיות השנייה. התראה מופעלת אם ערך זמן האחזור של אחוזון 99 נשאר זהה למשך כל התקופה של חלון הזמן הנע (5 דקות).

  7. מגדירים את ערך הסף כ-250.

  8. לוחצים על הבא כדי להגדיר את ההתראות.

  9. מגדירים את השם של מדיניות ההתראות ולוחצים על הבא.

  10. בודקים את הגדרות ההתראה ולוחצים על Create Policy.

MQL

אפשר להטמיע את אותה מדיניות התראות לגבי זמן האחזור באמצעות שאילתה בשפת שאילתת מעקב (MQL). דוגמאות נוספות לשימוש ב-MQL זמינות במאמר דוגמאות לשאילתות MQL.

fetch consumed_api
| metric 'serviceruntime.googleapis.com/api/request_latencies'
| filter (resource.service == 'firestore.googleapis.com')
| group_by 5m,
    [value_request_latencies_percentile:
      percentile(value.request_latencies, 99)]
| every 5m
| condition val() > 0.25 's'