डेटाबेस की मेट्रिक मॉनिटर करना

यह सिर्फ़ Cloud Firestore Enterprise Edition के लिए काम का है.

इस पेज पर, MongoDB के साथ काम करने वाले Cloud Firestore के लिए Cloud Monitoring मेट्रिक इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है. इससे अपने डेटाबेस को मॉनिटर किया जा सकता है.

MongoDB के साथ काम करने वाले Cloud Firestore के लिए Cloud Monitoring मेट्रिक

यहां दिए गए सेक्शन में, MongoDB के साथ काम करने वाले Cloud Firestore के लिए उपलब्ध मेट्रिक के बारे में खास जानकारी दी गई है.

मॉनिटर किए गए संसाधन

Cloud Monitoring में मॉनिटर की गई कोई संसाधन, लॉजिकल या फ़िज़िकल इकाई को दिखाता है. जैसे, वर्चुअल मशीन, डेटाबेस या ऐप्लिकेशन. जिन संसाधनों की निगरानी की जाती है उनमें मेट्रिक का एक यूनीक सेट होता है. इन मेट्रिक को एक्सप्लोर किया जा सकता है, डैशबोर्ड के ज़रिए इनकी रिपोर्ट बनाई जा सकती है या इनका इस्तेमाल सूचनाएं बनाने के लिए किया जा सकता है. हर संसाधन में, संसाधन के लेबल का एक सेट भी होता है. ये मुख्य-वैल्यू के ऐसे जोड़े होते हैं जिनमें संसाधन के बारे में अतिरिक्त जानकारी होती है. संसाधन के लेबल, संसाधन से जुड़ी सभी मेट्रिक के लिए उपलब्ध होते हैं.

Cloud Monitoring एपीआई का इस्तेमाल करके, MongoDB के साथ काम करने वाले Cloud Firestore की परफ़ॉर्मेंस को इस संसाधन की मदद से मॉनिटर किया जाता है:

संसाधन ब्यौरा
firestore.googleapis.com/Database नज़र रखा गया रिसॉर्स टाइप, जो project, location, और database_id के लिए ब्रेकडाउन उपलब्ध कराता है.

मेट्रिक

Cloud Firestore के लिए मेट्रिक की पूरी सूची देखने के लिए, Cloud Firestore मेट्रिक देखें. यहां दिए गए सेक्शन में, उपलब्ध कुछ मेट्रिक के बारे में बताया गया है.

सेवा के रनटाइम की मेट्रिक

serviceruntime मेट्रिक से, किसी प्रोजेक्ट के ट्रैफ़िक के बारे में खास जानकारी मिलती है. ये मेट्रिक, ज़्यादातर Google Cloud एपीआई के लिए उपलब्ध हैं. consumed_api मॉनिटर किए गए रिसॉर्स टाइप में ये सामान्य मेट्रिक शामिल होती हैं. इन मेट्रिक का हर 30 मिनट में सैंपल लिया जाता है. इससे डेटा को स्मूथ किया जाता है.

serviceruntime मेट्रिक के लिए, method एक ज़रूरी संसाधन लेबल है. इस लेबल से, आरपीसी के उस तरीके के बारे में पता चलता है जिसे कॉल किया गया है. यह ज़रूरी नहीं है कि आपके SDK टूल के तरीके का नाम, आरपीसी के तरीके के नाम से मेल खाए. इसकी वजह यह है कि SDK टूल, हाई-लेवल एपीआई ऐब्स्ट्रैक्शन उपलब्ध कराता है. हालांकि, जब यह समझने की कोशिश की जा रही हो कि आपका ऐप्लिकेशन Cloud Firestore के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है, तो आरपीसी तरीके के नाम के आधार पर मेट्रिक को समझना ज़रूरी है.

अगर आपको यह जानना है कि किसी एसडीके टूल के तरीके के लिए, आरपीसी का कौनसा तरीका इस्तेमाल किया जाता है, तो एपीआई से जुड़े दस्तावेज़ देखें.

api/request_latencies

api/request_latencies मेट्रिक, पूरे किए गए सभी अनुरोधों के लिए इंतज़ार के समय का डिस्ट्रिब्यूशन दिखाती है.

Cloud Firestore, Cloud Firestore सेवा कॉम्पोनेंट से मेट्रिक रिकॉर्ड करता है. इंतज़ार के समय की मेट्रिक में, Cloud Firestore को अनुरोध मिलने से लेकर Cloud Firestore के जवाब भेजने तक का समय शामिल होता है. इसमें स्टोरेज लेयर के साथ इंटरैक्शन भी शामिल होते हैं. इस वजह से, क्लाइंट और Cloud Firestore सेवा के बीच राउंड-ट्रिप में लगने वाला समय (आरटीटी) इन मेट्रिक में शामिल नहीं किया जाता.

दस्तावेज़ से जुड़ी कार्रवाइयों की मेट्रिक

Cloud Firestore से, पढ़ने, लिखने, और मिटाने की संख्या मिलती है. write metric, 'CREATE' और 'UPDATE' ऑपरेशन के बीच का अंतर बताती है. ये मेट्रिक, CRUD ऑपरेशन के साथ अलाइन की जाती हैं.

नीचे दी गई मेट्रिक का इस्तेमाल करके यह समझा जा सकता है कि आपके डेटाबेस में रीड ऑपरेशन ज़्यादा होते हैं या राइट ऑपरेशन. साथ ही, नए दस्तावेज़ों की संख्या और मिटाए गए दस्तावेज़ों की संख्या के बारे में भी जानकारी मिलती है.

  • document/delete_ops_count: दस्तावेज़ मिटाने के अनुरोधों के पूरा होने की संख्या.
  • document/read_ops_count: क्वेरी या लुकअप से, दस्तावेज़ की जानकारी को कितनी बार पढ़ा गया.
  • document/write_ops_count: दस्तावेज़ों को लिखने की प्रोसेस पूरी होने की संख्या.

बिलिंग मेट्रिक

बिलिंग के लिए इस्तेमाल किए गए संसाधनों को समझने के लिए, इन मेट्रिक का इस्तेमाल करें. इन मेट्रिक में, एडमिन के कामों (इंडेक्सिंग, इंपोर्ट, एक्सपोर्ट, और एक साथ कई आइटम मिटाना) से जुड़ी बिलिंग शामिल नहीं होती.

  • api/billable_read_units: बिल किए जा सकने वाले रीड यूनिट की संख्या. इस्तेमाल को सेवा के नाम और एपीआई के तरीके के हिसाब से बांटा जा सकता है.

  • api/billable_write_units: बिल की जा सकने वाली राइट यूनिट की संख्या. इस्तेमाल को सेवा के नाम और एपीआई के तरीके के हिसाब से बांटा जा सकता है.

  • document/billable_managed_delete_write_units: मैनेज की गई मिटाने की सेवाओं, जैसे कि टीटीएल से बिल किए जाने वाले राइट यूनिट की संख्या.

इंडेक्स मेट्रिक

इंडेक्स फ़ैनआउट को समझने के लिए, इंडेक्स लिखने की दरों की तुलना document/write_ops_count मेट्रिक से की जा सकती है.

  • index/write_count: इंडेक्स में लिखे गए डेटा की संख्या.

टीटीएल मेट्रिक

MongoDB के साथ काम करने वाली Cloud Firestore की टीटीएल मेट्रिक का इस्तेमाल, लागू की गई टीटीएल नीति के असर को मॉनिटर करने के लिए किया जाता है.

  • document/ttl_deletion_count: टीटीएल (टाइम टू लिव) सेवाओं की मदद से मिटाए गए दस्तावेज़ों की कुल संख्या.
  • document/ttl_expiration_to_deletion_delays: टीटीएल खत्म होने के बाद, किसी दस्तावेज़ को मिटाने में लगा समय.

पहले से तय किए गए डैशबोर्ड देखना और कस्टम डैशबोर्ड बनाना

MongoDB के साथ काम करने वाला Cloud Firestore, पहले से तय किए गए डैशबोर्ड के साथ काम करता है. ये डैशबोर्ड, Cloud Monitoring मेट्रिक का इस्तेमाल करते हैं. आपके पास कस्टम डैशबोर्ड बनाने का विकल्प भी है.

डेटाबेस के इस्तेमाल की मेट्रिक देखना

Google Cloud Console में इस्तेमाल से जुड़े डैशबोर्ड खोलें. इससे आपको समय के साथ-साथ दस्तावेज़ों को पढ़ने, लिखने, और मिटाने की जानकारी मिलेगी.

ऐक्सेस कंट्रोल

इस्तेमाल से जुड़े डैशबोर्ड के लिए, monitoring.timeSeries.list पहचान और ऐक्सेस मैनेजमेंट (आईएएम) की अनुमति ज़रूरी है. प्रोजेक्ट के मालिक, एडिटर, और व्यूअर की भूमिकाओं के लिए यह अनुमति दी जाती है. यह अनुमति, Cloud Monitoring भूमिका या कस्टम भूमिका के ज़रिए भी दी जा सकती है.

डेटाबेस के इस्तेमाल का डैशबोर्ड

MongoDB के साथ काम करने वाले Cloud Firestore डेटाबेस के लिए, इस्तेमाल से जुड़ी मेट्रिक देखने के लिए यह तरीका अपनाएं.

  1. Google Cloud Console में, डेटाबेस पेज पर जाएं.

    डेटाबेस पर जाएं

  2. डेटाबेस की सूची से, वह डेटाबेस चुनें जिसकी ज़रूरत है.

  3. नेविगेशन मेन्यू में, इस्तेमाल पर क्लिक करें.

इस्तेमाल का डैशबोर्ड और बिलिंग रिपोर्ट

कंसोल में मौजूद Cloud Firestore इस्तेमाल से जुड़े डैशबोर्ड, इस्तेमाल का अनुमान देते हैं. इनकी मदद से, आपको यह पता चल सकता है कि ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल कब ज़्यादा हुआ. हालांकि, डैशबोर्ड में बिल की गई कार्रवाइयों की सटीक जानकारी नहीं दिखती. बिल किया गया इस्तेमाल ज़्यादा हो सकता है. बिलिंग को मॉनिटर करने के लिए, बिलिंग मेट्रिक देखें.

बिलिंग रिपोर्ट में मौजूद जानकारी को, इस्तेमाल के डैशबोर्ड में मौजूद जानकारी से ज़्यादा सटीक माना जाता है.

इंपोर्ट और एक्सपोर्ट की कार्रवाइयों की वजह से, इस्तेमाल से जुड़े डैशबोर्ड और बिल किए गए इस्तेमाल में अंतर दिखता है. इन कार्रवाइयों से किए गए रीड और राइट ऑपरेशन, इस्तेमाल के डैशबोर्ड में नहीं दिखते.

डेटाबेस की परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक देखना

Google Cloud Console के Cloud Firestore सेक्शन में मौजूद मॉनिटरिंग पेज पर, पहले से तय किए गए मॉनिटरिंग डैशबोर्ड शामिल होते हैं. जैसे, अनुरोध में लगने वाला समय (P50 और P99), जवाब के कोड, और क्वेरी के आंकड़े (P50). आपके पास ज़्यादा से ज़्यादा एक कस्टम डैशबोर्ड बनाने का विकल्प भी है. किसी डेटाबेस के लिए, मॉनिटरिंग पेज को ऐक्सेस करने के लिए, यह तरीका अपनाएं:

  1. Google Cloud Console में, Cloud Firestore डेटाबेस पेज खोलें.

    डेटाबेस पर जाएं

  2. सूची में से कोई डेटाबेस चुनें.

  3. डैशबोर्ड खोलने के लिए, नेविगेशन मेन्यू में निगरानी पर क्लिक करें.

कस्टम Cloud Monitoring डैशबोर्ड बनाना

Cloud Monitoring में, कस्टम डैशबोर्ड की मदद से, अपने काम की जानकारी को व्यवस्थित तरीके से दिखाया जा सकता है. उदाहरण के लिए, प्रोडक्शन एनवायरमेंट में अपने प्रोजेक्ट के लिए, परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक और सूचना देने की नीतियां दिखाने वाला डैशबोर्ड बनाया जा सकता है.

कस्टम डैशबोर्ड सेट अप करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कस्टम डैशबोर्ड मैनेज करना और डैशबोर्ड विजेट जोड़ना लेख पढ़ें.

सूचना देने वाली नीति बनाना

Cloud Monitoring में, सूचनाएं बनाई जा सकती हैं. इनसे आपको किसी मेट्रिक की स्थिति में बदलाव होने पर सूचना मिलती है. इन सूचनाओं का इस्तेमाल करके, संभावित समस्याओं के बारे में सूचनाएं पाई जा सकती हैं. इससे, उपयोगकर्ताओं पर इन समस्याओं का असर पड़ने से पहले ही उन्हें ठीक किया जा सकता है.

सूचनाएं बनाने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, मेट्रिक-थ्रेशोल्ड से जुड़ी सूचनाएं पाने की नीतियां बनाना लेख पढ़ें.

यहां दिए गए उदाहरण में, हमने इंतज़ार की अवधि से जुड़ी सूचना की नीति बनाई है. सूचना देने वाली नीति, पांच मिनट की रोलिंग विंडो में p99 लेटेन्सी की जांच करती है. अगर 5 मिनट तक p99 इंतज़ार का समय 250 मि॰से॰ से ज़्यादा रहता है, तो सूचना ट्रिगर हो जाती है.

कंसोल

  1. Google Cloud Console में, Monitoring पेज पर जाएं. इसके बाद,   सूचनाएं को चुनें.

    मॉनिटरिंग पर जाएं

  2. नीति बनाएं को चुनें.

  3. इस्तेमाल किए गए एपीआई रिसॉर्स से, अनुरोधों में लगने वाला समय मेट्रिक चुनें.

  4. Cloud Firestore स्टैंडर्ड डेटाबेस के लिए, firestore.googleapis.com का सेवा फ़िल्टर जोड़ें.

  5. ट्रिगर कॉन्फ़िगर करने के लिए, आगे बढ़ें पर क्लिक करें.

  6. कंडिशन टाइप के तौर पर थ्रेशोल्ड चुनें.

    थ्रेशोल्ड की स्थिति को 250 मि॰से॰ के थ्रेशोल्ड पर सेट किया गया है. जब p99 लेटेन्सी की वैल्यू, रोलिंग विंडो (पांच मिनट) की पूरी अवधि के लिए एक जैसी रहती है, तब सूचना ट्रिगर होती है.

  7. सीमा की वैल्यू को 250 पर सेट करें.

  8. सूचनाएं कॉन्फ़िगर करने के लिए, आगे बढ़ें पर क्लिक करें.

  9. सूचना से जुड़ी नीति का नाम सेट करें और आगे बढ़ें पर क्लिक करें.

  10. सूचना कॉन्फ़िगरेशन की समीक्षा करें और नीति बनाएं पर क्लिक करें.

एमक्यूएल

एमक्यूएल क्वेरी का इस्तेमाल करके, लेटेन्सी से जुड़ी सूचना देने वाली नीति को लागू किया जा सकता है. एमक्यूएल का इस्तेमाल करने के ज़्यादा उदाहरणों के लिए, एमक्यूएल क्वेरी के उदाहरण देखें.

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'