Event Streams-Servicemetriken mithilfe von IBM Cloud Monitoring überwachen

Bei IBM Cloud® Monitoring handelt es sich um ein cloudnatives Managementsystem für Containerinformationen eines anderen Anbieters, das Sie in Ihre IBM Cloud-Architektur einbinden können. Es ermöglicht operationale Einblicke in die Leistung und den Status von Anwendungen, Services und Plattformen. Er bietet Administratoren, DevOps-Teams und Entwicklern eine umfassende Palette von Telemetriefunktionen mit erweiterten Funktionen für Überwachung und Fehlersuche, das Definieren von Alerts und den Entwurf kundenspezifischer Dashboards.

Während Sie Servicemetriken mit IBM Cloud Monitoringüberwachen, verfügen Kafka-Clients (Produzenten und Konsumenten) über eine eigene Gruppe von Metriken, die ihre Leistung und ihren Zustand überwachen.

Anmeldung zu und Aktivierung von Event Streams Service-Metriken

Event Streams service-Metriken lassen sich grob in zwei verschiedene Gruppen einteilen: Standard und Erweitert.

Aktivieren der standardmäßigen Event Streams Dienstmetriken

Bevor Sie die Event Streams IBM Cloud Monitoring Metriken nutzen können, müssen Sie sich zunächst anmelden und dann die Plattformmetriken aktivieren, indem Sie die folgenden Schritte ausführen:

  1. Aktivieren Sie Plattformmetriken für Event Streams. Weitere Informationen finden Sie unter Plattformmetriken aktivieren.

    Der Eigentümer des Kontos hat uneingeschränkten Zugriff auf diese Messdaten. Weitere Informationen zur Verwaltung des Zugriffs für andere Benutzer finden Sie unter Erste Schritte mit IBM Cloud Monitoring- Benutzerzugriff verwalten.

  2. Um von der Seite der Event Streams-Instanz zum Dashboard Monitoring zu navigieren, klicken Sie auf der Instanzseite auf Aktionen und wählen Sie Überwachung aus.

    Bei der ersten Verwendung wird möglicherweise ein Startassistent angezeigt. Um zum Dashboard-Auswahlmenü zu gelangen, wählen Sie Weiter und dann Überspringen auf der Seite Auswahl einer Installationsmethode. Bestätigen Sie die danach folgenden Eingabeaufforderungen. Sie können dann je nach Plan das Dashboard IBM Event Streams oder IBM Event Streams (Enterprise) auswählen.

Erweiterte Event Streams -Metriken aktivieren

Die erweiterten Event Streams-Metriken bestehen aus drei Gruppen: topic, partition und consumers. Sie können sich entweder für eine, zwei oder alle Optionen entscheiden. Die verfügbaren Metriken sind in den Tabellen zum Thema, zur Partition und zu den Verbrauchern beschrieben.

Durch die Aktivierung erweiterter Metriken werden mehr globale Prüfmittelmetriken eingeführt, was die Kosten erhöht.

Bevor Sie die erweiterten Metriken von Event Streams verwenden können, müssen Sie sie zunächst aktivieren, indem Sie den folgenden Schritt ausführen:

  • Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Serviceinstanz für die Verwendung erweiterter Metriken zu aktualisieren:

    ibmcloud resource service-instance-update <instance-name> -p '{"metrics":["topic","partition","consumers"]}'

Wenn erweiterte Metriken aktiviert sind, sind je nach Auswahl die folgenden neuen Dashboards verfügbar: IBM Event Streams(Thema), IBM Event Streams(Partitionen) und IBM Event Streams(Konsumenten).

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um erweiterte Metriken auszuschließen:

ibmcloud resource service-instance-update <instance-name> -p '{"metrics":[]}'

Die Dashboards sind erst verfügbar, wenn die Aufzeichnung der Metriken begonnen hat; die Initialisierung kann einige Minuten dauern.

Informationen zu den Servicekosten für Event Streams

Machen Sie sich mit den Nutzungskosten vertraut, bevor Sie die Verwendung der Monitoring-Metriken explizit auswählen. Die geschätzten Kosten richten sich nach den folgenden Punkten:

  • Der von Ihnen verwendete Event Streams-Plan.
  • Gibt an, wie viele eindeutige Zeitreihen für jeden Plan gesendet werden.
  • Die Anzahl der Themen, die Sie erstellt haben.
  • Die Anzahl der Partitionen, die Sie erstellt haben.
  • Ob Topics, Partitionen, Konsumenten oder alle aktiviert sind.

Die Aktivierung der Spiegelung für Enterprise-Cluster führt eine weitere globale Messmetrik und eine zusätzliche Messmetrik pro Topic im Zielcluster ein (wobei der Zielcluster bereits Metriken gemäß der vorstehenden Tabelle ausgibt) und erhöht somit die Kosten.

Weitere Informationen finden Sie unter Monitoring-Preisstruktur.

Details der Metriken für den Service Event Streams

Die folgenden Tabellen beschreiben die spezifischen Kennzahlen, die von Event Streams für jeden Plan bereitgestellt werden.

Verfügbare Service-Metriken nach Serviceplan

Verfügbare Metriken nach Plan-Namen
Metrikname Enterprise Lite Standard
Authentifizierungsfehler Symbol für Häkchen
Softwarename und Version der verbundenen Clients Symbol für Häkchen
Konvertierungszeit für consume-Nachricht Symbol für Häkchen
Geschätzte verbundene Clients in Prozent Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen
IAM-ID-Byte pro Sekunde Symbol für Häkchen
Abkommende IAM-ID-Byte pro Sekunde Symbol für Häkchen
Inaktive Konsumentengruppen Symbol für Häkchen
Eingehende Instanzbytes pro Sekunde Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen
Abgehende Instanzbytes pro Sekunde Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen
Instanzauslastung Symbol für Häkchen
Fehlende SNI-Verbindungen Symbol für Häkchen
Anzahl der Offlinepartitionen Symbol für Häkchen
Anzahl der Partitionen Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen
Anzahl der Themen Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen
Anzahl der nicht synchronen Replikatpartitionen Symbol für Häkchen
Übergroße Anfrage fallen lassen insgesamt Symbol für Häkchen
Konvertierungszeit für produce-Nachricht Symbol für Häkchen
Konsumentengruppen neu verteilen Symbol für Häkchen
Prozentsatz des reservierten Plattenspeicherplatzes Symbol für Häkchen
Prozentualer Anteil des reservierten Speicherplatzes pro Thema Symbol für Häkchen
REST-Producer-Anforderungen pro Sekunde Symbol für Häkchen
Schema Registry-Anforderungsrate Symbol für Häkchen
Prozentsatz für Schema mit größter Versionsanzahl Symbol für Häkchen
Prozentsatz der verwendeten Schemakapazität Symbol für Häkchen
Stabile Konsumentengruppen Symbol für Häkchen
Eingehende Topic-Bytes pro Sekunde Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen
Abgehende Topic-Bytes pro Sekunde Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen Symbol für Häkchen
Genutzter Speicherplatz in Prozent Symbol für Häkchen

Erweiterte Servicemetriken bei aktivierter Spiegelung verfügbar

Für die Spiegelung verfügbare Metriken
Metrikname Enterprise Lite Standard
Spiegelungslatenz Symbol für Häkchen
Spiegelungsdurchsatz Symbol für Häkchen

Erweiterte Dienstmetriken bei aktiviertem Thema verfügbar

Für das Thema verfügbare Metriken
Metrikname Enterprise Lite Standard
Verfügbarer Speicherplatz für Themenoperationen Symbol für Häkchen
Maximaler Prozentsatz für Partitionsaufbewahrung Symbol für Häkchen
Prozentualer Anteil des reservierten Speicherplatzes pro Thema Symbol für Häkchen
Themengröße Symbol für Häkchen

Erweiterte Servicemetriken mit aktivierten Verbrauchern verfügbar

Für Verbraucher verfügbare Metriken
Metrikname Enterprise Lite Standard
Verzögerung bei Consumergruppen Symbol für Häkchen

Erweiterte Servicemetriken bei aktivierter Partitionierung verfügbar

Für die Partition verfügbare Metriken
Metrikname Enterprise Lite Standard
Nachrichtenrate pro Partition Symbol für Häkchen

Diese Informationen sind nützlich, um festzustellen, ob die Verteilung der Nachrichtenaktivität auf die Partitionen in einem Topic unausgeglichen ist und ob die Anzahl der Partitionen, die ein Topic enthält, entsprechend skaliert wird.

Erweiterte Servicemetriken bei aktivierten Kontingenten verfügbar

Für Quoten verfügbare Metriken
Metrikname Enterprise Lite Standard
IAM-ID-Byte im Prozentsatz des belegten Kontingents Symbol für Häkchen
IAM-ID-Byte aus verwendetes Kontingent in Prozent Symbol für Häkchen

Kafka-Kontingente verwenden Stichproben, um festzulegen, wie lange Clients angehalten werden sollten, bevor sie weitere Daten senden oder empfangen können. Bei unvorhersehbaren Workloads oder Konfigurationen, die dazu führen, dass Quotenentscheidungen mit nur wenigen Stichproben getroffen werden, stellen Sie möglicherweise fest, dass der Prozentsatz der verwendeten Quotenmesswerte 100% überschreitet.

Authentifizierungsfehler

Inkrementelle Zählung der Anzahl von Authentifizierungsfehlern.

Metadaten zur fehlgeschlagenen Authentifizierung
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_authentication_failure_total
Metric Type counter
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Im Idealfall null. Ein Wert ungleich null gibt an, dass Clients versuchen, unter Verwendung ungültiger Berechtigungsnachweise eine Verbindung herzustellen. Vergewissern Sie sich, dass alle Kunden gültige Anmeldedaten verwenden.

Verfügbarer Speicherplatz für Themenoperationen

Der verfügbare Speicherplatz zum Erstellen von Themen, zum Erstellen von Partitionen oder zum Ändern von Themenkonfigurationen.

Verfügbarer Festplattenspeicher für Metadaten zu Themenvorgängen
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_minimum_available_disk_space
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, Service instance name

Dieser Wert ist die kleinste Menge an verfügbarem Speicherplatz für alle Speicher-Volumes in Ihrer Event Streams Instanz. Sie gibt einen sicheren Hinweis darauf, wie viele zusätzliche Daten oder Konfigurationsänderungen Ihr Cluster verkraften kann, bevor mehr Speicherplatz benötigt wird.

Softwarename und Version der verbundenen Clients

Die Anzahl der verbundenen Clients mit einem bestimmten Client-Software-Namen und einer bestimmten Version.

Metadaten zur Software der angeschlossenen Clients und zur Version
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_connected_clients_software_name_and_version
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name, Client software name, Client software version

Dies ist eine Information, die Ihnen hilft, den Softwarenamen und die Versionsdaten der aktiven Clients zu überwachen, die mit der Instanz Event Streams verbunden sind.

Der Name und die Version der Client-Software sind für den Kafka -Client (Java Version 2.4 oder höher und andere Implementierungen, die den Softwarenamen und die Version unterstützen) verfügbar (siehe KIP-8855). Wenn der Name und die Version der Client-Software nicht verfügbar sind, werden diese als unknownfestgelegt.

Konvertierungszeit für consume-Nachricht

Zeigt an, dass die akkumulierte Zeit für die Konvertierung von Nachrichten von Clients, die ältere Protokollversionen verwenden, verbraucht wurde.

Metadaten zur Umwandlungszeit von Nachrichten verbrauchen
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_consume_conversions_time_quantile
Metric Type gauge
Value Type second
Segment By Service instance, Quantile, Service instance name

Im Idealfall Null, da ein Wert ungleich Null bedeutet, dass die Clients aufgrund der Verwendung einer älteren Protokollebene eine größere Latenz aufweisen. Diese Clients sind nachrangig und müssen aufgerüstet werden. Stellen Sie sicher, dass alle Clients auf dem neuesten Stand sind.

Verbrauchergruppen hinken hinterher

Verzögerung für jede Consumergruppe für jede Topicpartition in einer Event Streams -Instanz.

Verbrauchergruppen hinken den Metadaten hinterher
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_consumer_groups_lag
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name, IBM Event Streams Kafka topic, IBM Event Streams Kafka partition, IBM Event Streams Consumer Group

Eine zunehmende Verzögerung kann darauf hinweisen, dass die Konsumenten in der Gruppe nicht mit der Geschwindigkeit Schritt halten, mit der Nachrichten erzeugt werden. Dies kann es erforderlich machen, die Anzahl der Verbraucher, die Nachrichten für die Gruppe verarbeiten, zu erhöhen.

Es ist normal, dass dieser Messwert aufgrund von Stichproben-und Stapelverarbeitungseffekten in kurzen Zeiträumen angezeigt wird.

IAM-ID-Byte pro Sekunde

Die Anzahl der Byte pro Sekunde aus einer IAM-ID.

IAM-ID Bytes pro Sekunde Metrik-Metadaten
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_iam_id_bytes_in_per_second
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance name, IBM IAM Id, Service instance

Diese Informationen helfen Ihnen bei der Überwachung von Trends in Ihrer Nutzung, insbesondere wenn einige IAM-IDs ungewöhnlich mehr Durchsatz als erwartet erzeugen.

Diese Metrik ermöglicht es, Unterschiede im Datenvolumen, das von verschiedenen Benutzern (IAM-IDs) an den Service gesendet wird, zu erkennen und bei Bedarf die Festlegung der erforderlichen Kontingente zu leiten.

IAM-ID-Byte im Prozentsatz des belegten Kontingents

Der Prozentsatz der Byte im Kontingent, die pro IAM-ID verwendet werden.

IAM-ID Bytes im Kontingent genutzter Prozentsatz metrischer Metadaten
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_iam_id_bytes_in_quota_used_percentage
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance name, IBM IAM Id, Service instance

Dieser Abschnitt enthält Informationen, die Sie bei der Überwachung von Trends in Ihrer Nutzung unterstützen, insbesondere wenn IAM-IDs ihre Kontingentgrenzwerte nahezu erreichen.

Quotenmetriken können manchmal 100% überschreiten. Kafka-Kontingente verwenden Stichproben und werden asynchron angewendet. Bei einigen Workloads, insbesondere wenn Daten in großen Stapeln gesendet werden, kann dies zu kleinen Abweichungen vom Grenzwert führen.

IAM-ID-Byte abgesendet pro Sekunde

Die Anzahl der pro Sekunde aus einer IAM-ID ausgehenden Byte.

IAM ID bytes out per second metric metadata
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_iam_id_bytes_out_per_second
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance name, IBM IAM Id, Service instance

Dies ist eine Information, die Ihnen helfen soll, Trends in Ihrer Nutzung zu überwachen, insbesondere wenn einige IAM-IDs ungewöhnlich viel Durchsatz verbrauchen.

Mit dieser Metrik können Sie Unterschiede im Datenvolumen anzeigen, das vom Service an verschiedene Benutzer (IAM-IDs) gesendet wird, und bei Bedarf die Einstellung der erforderlichen Kontingente anleiten.

IAM-ID-Byte aus verwendetem Kontingent in Prozent

Der Prozentsatz der pro IAM-ID verwendeten Byteauskontingentbelegung.

IAM ID bytes out quota used percentage metric metadata
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_iam_id_bytes_out_quota_used_percentage
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance name, IBM IAM Id, Service instance

Dieser Abschnitt enthält Informationen, die Sie bei der Überwachung von Trends in Ihrer Nutzung unterstützen, insbesondere, wenn IAM-IDs in der Nähe ihrer Kontingente konsumieren.

Quotenmetriken können manchmal 100% überschreiten. Kafka-Kontingente verwenden Stichproben und werden asynchron angewendet. Bei einigen Workloads, insbesondere wenn Daten in großen Stapeln gesendet werden, kann dies zu kleinen Abweichungen vom Grenzwert führen.

Inaktive Konsumentengruppen

Die Anzahl der inaktiven Verbrauchergruppen in einer Event Streams Instanz.

Metadaten zu inaktiven Verbrauchergruppen
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_inactive_consumergroups
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Diese Metrik dient nur der Information und stellt kein Problem dar. Ausschläge zeigen an, dass eine Gruppe von Verbrauchergruppen keine Nachrichten mehr sendet.

Eingehende Instanzbytes pro Sekunde

Die Anzahl der Bytes, die pro Sekunde an eine Instanz von Event Streams gesendet werden.

Instanz-Bytes pro Sekunde metrische Metadaten
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_bytes_in_per_second
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, Service instance name

Dies ist eine Information, die Ihnen helfen soll, Trends in Ihrer Nutzung zu überwachen, wie viele ein- oder ausgehende MB/s Ihre Clients zu und von Ihrem Cluster übertragen. Siehe Event Streams um die empfohlenen Grenzwerte für Ihren Plan und Ihren Fall zu ermitteln.

Abgehende Instanzbytes pro Sekunde

Die Anzahl der Bytes, die pro Sekunde von einer Event Streams-Instanz verbraucht werden.

Metadaten der Instanz Bytes Out pro Sekunde
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_bytes_out_per_second
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, Service instance name

Dies ist eine Information, die Ihnen helfen soll, Trends in Ihrer Nutzung zu überwachen, wie viele ein- oder ausgehende MB/s Ihre Clients zu und von Ihrem Cluster übertragen. Siehe Event Streams um die empfohlenen Grenzwerte für Ihren Plan und Ihren Fall zu ermitteln.

Instanzauslastung

Der Auslastungsgrad einer Event Streams-Instanz. Dies ist ein numerischer Wert zwischen null und zwei (einschließlich):

  • 0 gibt an, dass die von dieser Instanz verarbeitete Workload innerhalb der Kapazität der Instanz liegt. Genauer gesagt liegt die Auslastung unter 80%.
  • 1: Gibt an, dass sich die von dieser Instanz verarbeitete Workload dem Kapazitätslimit für die Instanz nähert. Überprüfen Sie, ob die Serviceinstanz skaliert werden kann. Genauer gesagt beträgt der Auslastungsgrad über 80% und unter 95%.
  • 2: Gibt an, dass die von dieser Instanz verarbeitete Workload das Kapazitätslimit für die Instanz erreicht hat. Aus diesem Grund kann sich die Messaging-Latenzzeit erhöhen. Überprüfen Sie, ob die Serviceinstanz skaliert werden kann. Genauer gesagt beträgt die Auslastung über 95%.
Metadaten zur Instanzauslastung
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_utilization
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Maximaler Prozentsatz für Partitionsaufbewahrung

Der Prozentsatz der maximalen Partitionsspeicherung gibt den Prozentsatz der konfigurierten Speichergröße an, der von der Partition mit den meisten Daten im Thema verwendet wird. Wenn ein Thema beispielsweise eine Speichergröße von 10GB hat, eine Partition 4GB und eine andere Partition 6GB hat, wird diese Metrik 60 % melden. Auf diese Weise können Sie überwachen, ob sich eine einzelne Partition innerhalb eines Themas ihrer Aufbewahrungsgröße nähert, was das Löschen eines Protokollsegments auslösen oder die Leistung beeinträchtigen könnte.

Maximaler Prozentsatz der Partitionsaufbewahrung für Metadaten
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_max_partition_retention_percent
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance, Service instance name, IBM Event Streams Kafka topic

Nachrichtenrate pro Partition

Die Änderungsrate dieser Metrik gibt die Nachricht pro Sekunde aus, die in einer Partition eines Event Streams-Instanzthemas eingeht.

Metadaten zur Nachrichtenrate pro Partition
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_message_rate_per_partition
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name, IBM Event Streams Kafka topic, IBM Event Streams Kafka partition

Latenz beim Spiegeln

Die Themenbezogene Spiegelungslatenz in Sekunden von der Event Streams -Quelleninstanz.

Metadaten für die Spiegelungslatenz
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_mirroring_latency_seconds
Metric Type gauge
Value Type second
Segment By Service instance, Service instance name, IBM Event Streams Kafka topic

Diese Metrik ist nützlich, um zu ermitteln, wie groß die Verzögerung eines Topics auf dem Zielcluster ist.

Spiegelungsdurchsatz

Die Bytes pro Sekunde des Spiegelungsdurchsatzes von der Quellinstanz Event Streams.

Metadaten zur Spiegelung der Durchsatzmetrik
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_mirroring_throughput_bytes_per_second
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, Service instance name

Dies ist nützlich, um zu sehen, ob die Spiegelung aktiv ist, und für die Kapazitätsplanung.

Fehlende SNI-Verbindungen

Das schrittweise Erhöhen des Zählers für die Anzahl der Verbindungen wird zurückgewiesen, da die SNI-Erweiterung für TLS nicht unterstützt wird.

Fehlende Metadaten für SNI-Verbindungen
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_missing_sni_host_total
Metric Type counter
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Im Idealfall sollte diese Metrik null sein. Sie gibt Clients an, die nicht korrekt konfiguriert sind. Clients müssen die SNI-Erweiterung für TLS verwenden, um sich mit dem Dienst zu verbinden. Wenn dieser Wert ungleich Null ist, stellen Sie sicher, dass sich alle Clients auf der richtigen Ebene befinden und korrekt für SNI konfiguriert sind.

Anzahl der Offlinepartitionen

Die Anzahl der Partitionen, die in einer Event Streams-Instanz offline sind.

Anzahl der Offline-Partitionen Metrik-Metadaten
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_offline_partitions
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Im Idealfall sollte dieser Wert null sein. Ein Wert ungleich Null kann auf ein vorübergehendes Problem mit dem Cluster hinweisen. Dies kann auch auf Schwierigkeiten bei der Auswahl eines Kafka -Partitionsleiters hinweisen.

Anzahl der Partitionen

Die Anzahl der Leader-Partitionen in einer Event Streams-Instanz.

Anzahl der Partitionen metrische Metadaten
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_partitions
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Diese Metrik liefert Informationen, die Ihnen helfen, Trends in Ihrer Nutzung zu überwachen. Siehe Event Streams um die empfohlenen Grenzwerte für Ihren Plan und Ihren Fall zu ermitteln.

Anzahl der Themen

Die Anzahl der Themen in einer Event Streams-Instanz.

Anzahl der Themen metrische Metadaten
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_topics
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Anzahl der nicht synchronen Replikatpartitionen

Die Anzahl der Partitionen mit weniger als zwei synchronen Replikaten.

Anzahl der nicht synchronisierten Replikationspartitionen Metrik-Metadaten
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_under_minisr_partitions
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Im Idealfall sollte dieser Wert null sein. Ein Wert ungleich Null kann auf ein vorübergehendes Problem mit dem Cluster hinweisen.

Übergrößenanforderung Abwurfsumme

Gesamtzahl der übergroßen Kafka Anfragen, die verworfen werden.

Gesamtzahl der verworfenen übergroßen Anfragen Kafka
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_oversize_request_drop_total
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Konvertierungszeit für produce-Nachricht

Zeigt an, dass die kumulierte Zeit, die für die Konvertierung von Nachrichten von Clients, die mit älteren Protokollversionen arbeiten, aufgewendet wurde.

Metadaten für die Umwandlungszeit von Nachrichten erstellen
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_produce_conversions_time_quantile
Metric Type gauge
Value Type second
Segment By Service instance, Quantile, Service instance name

Im Idealfall null. Ein stetiger Anstieg dieses Werts weist darauf hin, dass einige Clients einen veralteten Stand haben und aktualisiert werden sollten. Stellen Sie sicher, dass alle Clients auf dem neuesten Stand sind.

Konsumentengruppen neu verteilen

Die Anzahl der Rebalancing-Verbrauchergruppen in einer Event Streams-Instanz.

Metadaten für Verbrauchergruppen neu ausbalancieren
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_rebalancing_consumergroups
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Es ist zwar zu erwarten, dass diese Zahl gelegentlich >0 ist (da Broker-Neustarts häufig vorkommen), aber anhaltend hohe Werte deuten darauf hin, dass die Verbraucher möglicherweise häufig neu starten und die Verbrauchergruppen verlassen oder sich ihnen wieder anschließen. Prüfen Sie Ihre Clientprotokolle.

Prozentsatz des reservierten Plattenspeicherplatzes

Der prozentuale Anteil des reservierten Speicherplatzes, der für alle zugewiesenen Partitionen erforderlich ist, wenn sie vollständig genutzt werden.

Metadaten zum reservierten Speicherplatz in Prozent
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_reserved_disk_space_percent
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance, Service instance name

Zeigt den Prozentsatz des Plattenspeicherplatzes an, der belegt wäre, wenn Ihre Themen bis zum Umfang ihrer konfigurierten Aufbewahrungsgröße gefüllt würden.

Reservierter Speicherplatz in Prozent pro Thema

Der Prozentsatz des reservierten Speicherplatzes, der für jedes Thema benötigt wird, wenn alle den Themen zugewiesenen Partitionen vollständig genutzt werden. Sie können diese Metrik verwenden, um Ihren Speicherplatzbedarf für Event Streams zu planen und auch falsch konfigurierte Themen zu identifizieren, die unnötig viel Speicherplatz reservieren.

Prozentsatz des reservierten Speicherplatzes für die Metadaten eines Themas
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_reserved_disk_space_per_topic_percent
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance, Service instance name, topic

Zeigt den Prozentsatz des Plattenspeicherplatzes an, der belegt wäre, wenn Ihre Themen bis zum Umfang ihrer konfigurierten Aufbewahrungsgröße gefüllt würden.

Rest-Producer-Anforderungen pro Sekunde

Anzahl der Anfragen pro Sekunde an die Rest-Producer-API.

Metadaten der Rest-Produzenten-Anfragen pro Sekunde
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_rest_producer_requests_per_sec
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Dieser Abschnitt enthält Informationen, die Ihnen bei der Überwachung der Nutzung der REST-Producer-API, einschließlich der Verwendung von Schemacodierer, helfen.

Schema Registry-Anforderungsrate

Gesamtzahl der an einen beliebigen HTTP SerDes Endpunkt gerichteten Anfragen pro Sekunde.

Schema Registry Metadaten zur Anfragerate
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_schema_registry_serdes_requests_per_sec
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Dies sind Informationen, die Ihnen dabei helfen, die Serialisierungs- und Deserialisierungsraten in Ihrem Schemaregister zu überwachen.

Prozentsatz für Schema mit größter Versionsanzahl

Der Prozentsatz der Schemaversionskapazität, die für das Schema mit der größten Anzahl Versionen in der Registry verwendet wird.

Schema größte Version prozentuale Metadaten
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_schema_registry_schema_versions_greatest_percentage
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance, Service instance name

Prozentsatz der verwendeten Schemakapazität

Der Prozentsatz der in der Schemaregistry verwendeten Schemakapazität.

Schema für prozentuale Metadaten
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_schema_registry_schemas_used_percentage
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance, Service instance name

Stabile Konsumentengruppen

Die Anzahl der stabilen Consumergruppen in einer Event Streams-Instanz.

Stabile Metadaten für Verbrauchergruppen
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_stable_consumergroups
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Wird zusammen mit der Neuverteilung von Konsumentengruppen verwendet. Wenn dieser Wert konstant bei Null liegt und der Rebalancing-Wert hoch ist, deutet dies auf ein Cluster-Problem hin. Wenn dieser Wert ungleich Null ist und der Ausgleich hoch, deutet dies auf ein Problem der Verbrauchergruppe hin.

Eingehende Topic-Bytes pro Sekunde

Die Anzahl der pro Sekunde für ein Thema erzeugten Byte.

Metadaten des Themas in Bytes pro Sekunde
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_topic_bytes_in_per_second
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, IBM Event Streams Kafka topic, Service instance name

Dies ist eine Information, die Ihnen helfen soll, Trends in Ihrer Nutzung zu überwachen, insbesondere wenn einige Themen einen ungewöhnlichen Durchsatz erzeugen, der mehr oder weniger als erwartet ist.

Abgehende Topic-Bytes pro Sekunde

Die Anzahl der pro Sekunde von einem Thema konsumierten Byte.

Metadaten zum Thema Bytes
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_topic_bytes_out_per_second
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, IBM Event Streams Kafka topic, Service instance name

Diese Metrik liefert Informationen, die Ihnen helfen, Trends in Ihrer Nutzung zu überwachen, insbesondere wenn Topics außergewöhnlich viel mehr oder weniger Durchsatz als erwartet verarbeiten.

Themengröße

Die gesamte Festplattengröße, die derzeit von den Partitionen eines Themas verwendet wird. Wenn ein Thema z.B. zwei Partitionen hat, eine mit 2MB Daten und eine mit 4MB Daten, wird die Metrik die Größe als 6MB melden. Dies kann zur Überwachung der Speichernutzung und zur Optimierung der Partitionierung verwendet werden.

Metadaten zur Themengröße
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_topic_size
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name, IBM Event Streams Kafka topic

Belegter Plattenspeicherplatz in Prozent

Der Prozentsatz des derzeit genutzten Speicherplatzes.

Metadaten zum genutzten Speicherplatz in Prozent
Metadaten Beschreibung
Metric Name ibm_eventstreams_instance_utilised_disk_space_percent
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance, Service instance name

Diese Metrik liefert Informationen, die Ihnen helfen, Trends in Ihrer Nutzung zu überwachen. Siehe Event Streams um die empfohlenen Grenzwerte für Ihren Plan und Ihren Fall zu ermitteln.

Attribute für Segmentierung

Globale Attribute

Die folgenden Attribute sind für die Segmentierung aller aufgeführten Metriken verfügbar.

Globale Attribute
Attribut Attributname Attributbeschreibung
Cloud Type ibm_ctype Gültige Werte für den Cloudtyp sind 'public', 'dedicated' und 'local'.
Location ibm_location Der Standort der überwachten Ressource - dies kann eine Region, ein Rechenzentrum oder ein globaler Standort sein.
Scope ibm_scope Der Bereich ist das Konto, die Organisation oder die Bereichs-GUID, das bzw. die dieser Metrik zugeordnet ist.
Service name ibm_service_name Der Name des Service, der diese Metrik generiert.
Service instance ibm_service_instance Die GUID der Serviceinstanz identifiziert die Instanz, mit der die Metrik verbunden ist.
Service instance name ibm_service_instance_name Der Name der Dienstinstanz ist der vom Benutzer bereitgestellte Name der Dienstinstanz, der nicht unbedingt ein eindeutiger Wert ist, der von dem vom Benutzer bereitgestellten Namen abhängt.
Resource ibm_resource Die Ressource, die vom Service gemessen wird, in der Regel ein identifizierender Name oder eine GUID.
Resource Type ibm_resource_type Der Typ der Ressource, auf die sich die Messungen des Service beziehen.
Resource group ibm_resource_group_name Der Name der Ressourcengruppe, in der die Serviceinstanz erstellt wurde.

Weitere Attribute

Die folgenden Attribute sind für die Segmentierung von einem oder mehreren Attributen verfügbar. Informationen zu den Segmentierungsoptionen finden Sie unter den einzelnen Metriken.

Weitere Attribute
Attribut Attributname Attributbeschreibung
Client software name ibm_eventstreams_clientsoftwarename Name der Client-Software.
Client software version ibm_eventstreams_clientsoftwareversion Client-Softwareversion.
IBM IAM Id ibm_eventstreams_iam_id IBM IAM-ID.
IBM Event Streams Consumer Group ibm_eventstreams_consumergroup IBM Event Streams Verbrauchergruppe.
IBM Event Streams Kafka partition ibm_eventstreams_partition IBM Event Streams Kafka teilung.
IBM Event Streams Kafka topic ibm_eventstreams_topic Abschnitt zu IBM Event Streams Kafka.
Quantile ibm_quantile Das dargestellte Quantil, wenn eine Metrik eine Segmentierung nach Quantil unterstützt.

Weitere Informationen zur Aktivierung von Plattformmetriken über das Event Streams Dashboard und zur Anzeige von Metriken finden Sie unter Überwachung von Event Streams Metriken.