Monitorização

A utilização média da CPU em todos os nós no cluster. Inclui a atividade da stream de alterações se uma stream de alterações estiver ativada para uma tabela na instância.

Nos gráficos de perfil na app, <system> indica atividades em segundo plano do sistema, como replicação e compactação. As atividades em segundo plano do sistema não são controladas pelo cliente.

Os valores máximos recomendados oferecem margem para picos breves na utilização.

Utilização da CPU para o nó mais ocupado no cluster. Esta métrica continua a ser fornecida para fins de continuidade, mas, na maioria dos casos, deve usar a métrica mais precisa Utilização da CPU de alta granularidade do nó mais usado.

Uma medição detalhada da utilização da CPU para o nó mais ocupado no cluster.

O nó mais usado não é necessariamente o mesmo ao longo do tempo e pode mudar rapidamente, especialmente durante grandes tarefas em lote ou análises de tabelas.

Se o nó mais quente estiver frequentemente acima do valor recomendado, mesmo quando a utilização média da CPU for razoável, pode estar a aceder a uma pequena parte dos seus dados com muito mais frequência do que ao resto dos dados.

• Use a ferramenta Key Visualizer para identificar hotspots na sua tabela que possam estar a causar picos na utilização da CPU.
• Verifique o design do esquema para se certificar de que suporta uma distribuição uniforme de leituras e escritas em cada tabela.

A utilização média da CPU causada pela atividade de streams de alterações em todos os nós no cluster.

Utilização da CPU por perfil da app, método e tabela.

Se observar uma utilização da CPU superior à esperada para um cluster, use esta métrica para determinar se a utilização da CPU de um perfil de app, um método da API ou uma tabela específicos está a gerar a carga da CPU.

A quantidade de dados armazenados no cluster. A utilização da stream de alterações não está incluída para esta métrica.

Este valor afeta os seus custos. Além disso, conforme descrito abaixo, pode ter de adicionar nós a cada cluster à medida que a quantidade de dados aumenta.

A percentagem da capacidade de armazenamento do cluster que está a ser usada. A capacidade baseia-se no número de nós no cluster. A utilização da stream de alterações não está incluída para esta métrica.

Em geral, não use mais de 70% do limite máximo de armazenamento total para ter espaço para adicionar mais dados. Se não planeia adicionar quantidades significativas de dados à sua instância, pode usar até 100% do limite máximo.

Se estiver a usar uma percentagem superior à recomendada do limite de armazenamento, adicione nós ao cluster. Também pode eliminar dados existentes, mas os dados eliminados ocupam mais espaço, não menos, até ocorrer uma compactação.

Para ver detalhes sobre como este valor é calculado, consulte o artigo Utilização do armazenamento por nó.

A quantidade de armazenamento consumida pelos registos de streams de alterações para tabelas na instância. Este armazenamento não é contabilizado na utilização total do armazenamento. É-lhe cobrado o armazenamento do fluxo de alterações, mas este não está incluído no cálculo da utilização do armazenamento (% máximo).

A percentagem que o cluster está a usar da largura de banda máxima possível para leituras de HDD. Disponível apenas para clusters de HDD.

Se este valor for frequentemente de 100%, pode observar um aumento da latência. Adicione nós ao cluster para reduzir a percentagem de carga do disco.

A utilização média da CPU em todos os nós no cluster. Inclui a atividade da stream de alterações se uma stream de alterações estiver ativada para uma tabela na instância.

Nos gráficos de perfil na app, <system> indica atividades em segundo plano do sistema, como replicação e compactação. As atividades em segundo plano do sistema não são controladas pelo cliente.

Utilização da CPU para o nó mais ocupado no cluster. Esta métrica continua a ser fornecida para fins de continuidade, mas, na maioria dos casos, deve usar a métrica mais precisa Utilização da CPU de alta granularidade do nó mais usado.

Uma medição detalhada da utilização da CPU para o nó mais ocupado no cluster.

O nó mais usado não é necessariamente o mesmo ao longo do tempo e pode mudar rapidamente, especialmente durante grandes tarefas em lote ou análises de tabelas.

Exceder o máximo recomendado para o nó mais ocupado pode causar latência e outros problemas para o cluster.

A utilização média da CPU em todos os nós no cluster. Inclui a atividade da stream de alterações se uma stream de alterações estiver ativada para uma tabela na instância.

Nos gráficos de perfil na app, <system> indica atividades em segundo plano do sistema, como replicação e compactação. As atividades em segundo plano do sistema não são controladas pelo cliente.

A quantidade de dados armazenados no cluster. A utilização da stream de alterações não está incluída para esta métrica.

Esta métrica reflete o facto de o Bigtable comprimir os seus dados quando são armazenados.

A percentagem da capacidade de armazenamento do cluster que está a ser usada pela tabela. A capacidade baseia-se no número de nós no cluster.

Para ver detalhes sobre como este valor é calculado, consulte o artigo Utilização do armazenamento por nó.

A utilização média da CPU em todos os nós no cluster. Inclui a atividade da stream de alterações se uma stream de alterações estiver ativada para uma tabela na instância.

Nos gráficos de perfil na app, <system> indica atividades em segundo plano do sistema, como replicação e compactação. As atividades em segundo plano do sistema não são controladas pelo cliente.

O tempo para um pedido de leitura devolver uma resposta.

A medição da latência de leitura começa quando o Bigtable recebe o pedido e termina quando o último byte de dados é enviado para o cliente. Para pedidos de grandes quantidades de dados, a latência de leitura pode ser afetada pela capacidade do cliente de consumir a resposta.

O tempo para um pedido de escrita devolver uma resposta.

O número de linhas lidas por segundo.

Esta métrica oferece uma vista mais útil da taxa de transferência geral do Bigtable do que o número de pedidos de leitura, porque um único pedido pode ler um grande número de linhas.

O número de linhas escritas por segundo.

Esta métrica oferece uma vista mais útil da taxa de transferência geral do Bigtable do que o número de pedidos de gravação, porque um único pedido pode escrever um grande número de linhas.

O número de pedidos que foram encaminhados automaticamente de um cluster para outro devido a um cenário de comutação por falha, como uma breve indisponibilidade ou um atraso. O reencaminhamento automático pode ocorrer se um perfil de app usar o encaminhamento de vários clusters.

Este gráfico não inclui pedidos reencaminhados manualmente.

A utilização média da CPU em todos os nós no cluster. Inclui a atividade da stream de alterações se uma stream de alterações estiver ativada para uma tabela na instância.

Nos gráficos de perfil na app, <system> indica atividades em segundo plano do sistema, como replicação e compactação. As atividades em segundo plano do sistema não são controladas pelo cliente.

Uma medição detalhada da utilização da CPU para o nó mais ocupado no cluster.

O nó mais usado não é necessariamente o mesmo ao longo do tempo e pode mudar rapidamente, especialmente durante grandes tarefas em lote ou análises de tabelas.

Exceder o máximo recomendado para o nó mais ocupado pode causar latência e outros problemas para o cluster.

O tempo para um pedido de leitura devolver uma resposta.

A medição da latência de leitura começa quando o Bigtable recebe o pedido e termina quando o último byte de dados é enviado para o cliente. Para pedidos de grandes quantidades de dados, a latência de leitura pode ser afetada pela capacidade do cliente de consumir a resposta.

O tempo que um pedido de leitura SQL demora a devolver uma resposta.

A medição da latência de leitura de SQL começa quando o Bigtable recebe o pedido e termina quando o último byte de dados é enviado para o cliente. Para pedidos de grandes quantidades de dados, a latência de leitura de SQL pode ser afetada pela capacidade do cliente de consumir a resposta.

O tempo para um pedido de escrita devolver uma resposta.

A latência total de ponta a ponta em todas as tentativas de RPC associadas a uma operação do Bigtable. Mede o tempo de resposta da operação do cliente para o Bigtable e de volta para o cliente e inclui todas as novas tentativas.

A latência total de ponta a ponta em todas as tentativas de RPC associadas a uma operação do Bigtable.

Mede o tempo de resposta da operação do cliente para o Bigtable e de volta para o cliente e inclui todas as novas tentativas. Para pedidos ExecuteQuery, as latências de operação incluem o tempo de processamento da aplicação para cada mensagem devolvida.

A latência total de ponta a ponta em todas as tentativas de RPC associadas a uma operação do Bigtable. Mede o tempo de resposta da operação do cliente para o Bigtable e de volta para o cliente e inclui todas as novas tentativas.

As latências de uma tentativa de RPC de leitura do cliente. Em circunstâncias normais, este valor é idêntico a operation_latencies. No entanto, se o cliente receber erros temporários, operation_latencies é a soma de todos os attempt_latencies e os atrasos exponenciais.

As latências de uma tentativa de RPC de leitura de SQL do cliente. Em circunstâncias normais, este valor é idêntico a operation_latencies. No entanto, se o cliente receber erros temporários, operation_latencies é a soma de todos os attempt_latencies e os atrasos exponenciais.

As latências de uma tentativa de RPC de escrita do cliente. Em circunstâncias normais, este valor é idêntico a operation_latencies. No entanto, se o cliente receber erros temporários, operation_latencies é a soma de todos os attempt_latencies e os atrasos exponenciais.

A taxa de erros causados pelo conteúdo de um pedido, em oposição aos erros do lado do servidor do Bigtable. A taxa de erro do utilizador inclui os seguintes códigos de estado:

• INVALID_ARGUMENT
• NOT_FOUND
• PERMISSION_DENIED
• RESOURCE_EXHAUSTED
• OUT_OF_RANGE

Normalmente, os erros do utilizador são causados por um problema de configuração, como um pedido que especifica o cluster, a tabela ou o perfil da app incorretos.

• DESCONHECIDO
• ABORTED
• UNIMPLEMENTED
• INTERNO
• INDISPONÍVEL

O número de pedidos que foram encaminhados automaticamente de um cluster para outro devido a um cenário de comutação por falha, como uma breve indisponibilidade ou um atraso. O reencaminhamento automático pode ocorrer se um perfil de app usar o encaminhamento de vários clusters.

Este gráfico não inclui pedidos reencaminhados manualmente.

O número de pedidos SQL que foram automaticamente reencaminhados de um cluster para outro devido a um cenário de comutação por falha, como uma breve indisponibilidade ou um atraso. O reencaminhamento automático pode ocorrer se um perfil de app usar o encaminhamento de vários clusters.

Este gráfico não inclui pedidos reencaminhados manualmente.

A quantidade de dados armazenados no cluster. A utilização da stream de alterações não está incluída para esta métrica.

Esta métrica reflete o facto de o Bigtable comprimir os seus dados quando são armazenados.

A percentagem da capacidade de armazenamento do cluster que está a ser usada. A capacidade baseia-se no número de nós no cluster. A utilização da stream de alterações não está incluída para esta métrica.

Para ver detalhes sobre como este valor é calculado, consulte o artigo Utilização do armazenamento por nó.

O número de linhas lidas por segundo.

Esta métrica oferece uma vista mais útil da taxa de transferência geral do Bigtable do que o número de pedidos de leitura, porque um único pedido pode ler um grande número de linhas.

O número de linhas escritas por segundo.

Esta métrica oferece uma vista mais útil da taxa de transferência geral do Bigtable do que o número de pedidos de gravação, porque um único pedido pode escrever um grande número de linhas.