Supervisión de métricas de servicio de Event Streams utilizando IBM Cloud Monitoring

IBM Cloud® Monitoring es un sistema de gestión de inteligencia de contenedor de terceros y nativo en cloud que puede incluir como parte de la arquitectura IBM Cloud. Utilícelo para obtener visibilidad operativa sobre el rendimiento y el estado de las aplicaciones, los servicios y las plataformas. Ofrece a administradores, equipos de DevOps y desarrolladores toda la telemetría con funciones avanzadas para supervisar y solucionar problemas, definir alertas y diseñar paneles de control personalizados.

Mientras supervisa las métricas de servicio con IBM Cloud Monitoring, los clientes Kafka (productores y consumidores) tienen su propio conjunto de métricas para supervisar su rendimiento y estado.

Aceptación y activación de las métricas del servicio Event Streams

las métricas de servicio Event Streams pueden clasificarse en dos grupos diferentes: Por defecto y Mejorado.

Activación de las métricas del servicio Event Streams por defecto

Antes de empezar a utilizar Event Streams {{site {{site.data.keyword.mon_full_notm}} métricas, primero debe registrarse y, a continuación, activar las métricas de la plataforma completando los siguientes pasos:

Habilitar las métricas de la plataforma para Event Streams. Para obtener más información, consulte Habilitación de métricas de plataforma.

El propietario de la cuenta tiene acceso completo a estos datos de métricas. Para más información sobre la gestión del acceso de otros usuarios, véase Primeros pasos con IBM Cloud Monitoring- gestionar el acceso de los usuarios.
Para navegar desde la página de instancia de Event Streams al panel de control Monitoring, pulse Acciones en la página de instancia y seleccione Supervisión.

La primera vez que acceda, es posible que vea un asistente de bienvenida. Para avanzar al menú de selección del cuadro de mandos, seleccione Siguiente y, a continuación, Omitir en la página Elegir un método de instalación. Acepte las solicitudes siguientes. A continuación, puede seleccionar el panel de control IBM Event Streams o IBM Event Streams (Enterprise), en función del plan que utilice.

Habilitación de métricas de Event Streams mejoradas

Las métricas de Event Streams mejoradas constan de tres grupos: topic, partition y consumers. Puede optar por una, dos o todas. Las métricas disponibles se describen en las tablas de temas, particiones y consumidores.

La activación de métricas mejoradas introduce más métricas de calibre global y, por tanto, aumenta los costes.

Antes de empezar a utilizar las métricas mejoradas Event Streams, debe activarlas completando el siguiente paso:

Ejecute el mandato siguiente para actualizar la instancia de servicio para empezar a utilizar métricas mejoradas:
```
ibmcloud resource service-instance-update <instance-name> -p '{"metrics":["topic","partition","consumers"]}'
```

Cuando las métricas mejoradas están habilitadas, en función de la selección, están disponibles los siguientes paneles de control nuevos; IBM Event Streams(Tema), IBM Event Streams(Particiones) e IBM Event Streams(Consumidores).

Para aceptar una métrica mejorada, ejecute el mandato siguiente:

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

Los cuadros de mando sólo están disponibles una vez que se han empezado a registrar las métricas; puede tardar unos minutos en inicializarse.

Event Streams información de coste de métricas de servicio

Antes de optar por utilizar las métricas de Monitoring, conozca su coste. El coste estimado depende de las siguientes consideraciones:

El plan de Event Streams que utiliza.
Cuántas series temporales exclusivas se envían para cada plan.
El número de temas que has creado.
El número de particiones que has creado.
Si tiene temas, particiones, consumidores o todos habilitados.

La activación de la réplica para clústeres Enterprise introduce una métrica de calibre global más y una métrica de calibre adicional por tema en el clúster de destino (con el clúster de destino ya emitiendo métricas de acuerdo con la tabla anterior), por lo que aumentan los costes.

Para obtener más información, consulte Precios deMonitoring.

Detalles de métricas de servicio de Event Streams

Las siguientes tablas describen las métricas específicas que proporciona Event Streams para cada plan.

Métricas de servicio disponibles por plan de servicio

Métricas disponibles por nombres de planes
Nombre de métrica	Enterprise	Lite	Standard
Errores de autenticación
Nombre y versión del software de clientes conectados
Tiempo de conversión de consumo de mensajes
Porcentaje estimado de clientes conectados
Bytes de entrada de ID de IAM por segundo
Bytes de salida de ID de IAM por segundo
Grupos de consumidores inactivos
Bytes de entrada por segundo de instancia
Bytes de salida por segundo de instancia
Utilización de instancia
Conexiones SNI que faltan
Número de particiones fuera de línea
Número de particiones
Número de temas
Número de particiones de réplica sincronizadas
Tiempo de conversión de producción de mensajes
Grupos de consumidores de reequilibrio
Porcentaje de espacio de disco reservado
Porcentaje de espacio en disco reservado por tema
Solicitudes de productor REST por segundo
Tasa de solicitud de registro de esquema
Porcentaje de versión más grande del esquema
Porcentaje de esquema utilizado
Grupos de consumidores estables
Bytes de entrada por segundo de tema
Bytes de salida por segundo de tema
Porcentaje de espacio en disco utilizado

Métricas de servicio mejoradas disponibles con la duplicación habilitada

Métricas disponibles para la duplicación
Nombre de métrica	Enterprise	Lite	Standard
Latencia de duplicación
Rendimiento de duplicación

Métricas de servicio mejoradas disponibles con el tema activado

Métricas disponibles por tema
Nombre de métrica	Enterprise	Lite	Standard
Porcentaje máximo de retención de partición
Porcentaje de espacio en disco reservado por tema
Tamaño del tema

Métricas de servicio mejoradas disponibles con los consumidores habilitados

Métricas disponibles para los consumidores
Nombre de métrica	Enterprise	Lite	Standard
Retardo de grupos de consumidores

Métricas de servicio mejoradas disponibles con la partición habilitada

Métricas disponibles para la partición
Nombre de métrica	Enterprise	Lite	Standard
Velocidad de mensajes por partición

Esta información es útil para detectar si la distribución de la actividad de mensajes entre las particiones de un tema no está equilibrada y si el número de particiones de un tema se escala correctamente.

Métricas de servicio mejoradas disponibles con cuotas habilitadas

Métricas disponibles para las cuotas
Nombre de métrica	Enterprise	Lite	Standard
Porcentaje de bytes de ID de IAM en cuota utilizada
Porcentaje utilizado de cuota de bytes de salida de ID de IAM

Las cuotas de Kafka utilizan el muestreo para determinar cuánto tiempo deben detenerse los clientes antes de que puedan enviar o recibir más datos. Para cargas de trabajo imprevisibles, o configuraciones que dan como resultado que se tomen decisiones de cuota utilizando solo unos pocos ejemplos, puede observar que la métrica de porcentaje de cuota utilizada supera el 100%.

Anomalías de autenticación

Recuento creciente del número de fallos de autenticación.

Metadatos métricos de fallos de autenticación
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_kafka_authentication_failure_total`
`Metric Type`	`counter`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Lo ideal es cero. Un valor distinto de cero indica que los clientes intentan conectarse utilizando credenciales no válidas. Asegúrese de que todos los clientes utilizan credenciales válidas.

Nombre y versión de software de clientes conectados

Número de clientes conectados con un determinado nombre y versión de software cliente.

Nombre del software de los clientes conectados y metadatos métricos de la versión
Metadatos	Descripción
`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`

Se trata de información que le ayudará a supervisar el nombre del software y los datos de la versión de los clientes activos que están conectados a la instancia Event Streams.

El nombre y la versión de software de cliente están disponibles para el cliente de Kafka (Java versión 2.4 o posterior, y otras implementaciones que dan soporte al nombre y la versión de software) tal como se describe en KIP-8855. Si el nombre y la versión del software del cliente no están disponibles, se establecen como unknown.

Tiempo de conversión de consumo de mensajes

Indica que el tiempo acumulado dedicado a realizar la conversión de mensajes de clientes que consumen utilizando versiones antiguas del protocolo.

Consumir metadatos de métricas de tiempo de conversión de mensajes
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_consume_conversions_time_quantile`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`second`
`Segment By`	`Service instance, Quantile, Service instance name`

Idealmente cero, ya que distinto de cero indica que los clientes están experimentando más latencia debido al uso de un nivel de protocolo más antiguo. Esos clientes son de nivel inferior y deben actualizarse. Asegúrese de que todos los clientes están en los últimos niveles.

Los grupos de consumidores se quedan atrás

Retardo para cada grupo de consumidores para cada partición de tema en una instancia de Event Streams.

Las agrupaciones de consumidores van a la zaga de los metadatos métricos
Metadatos	Descripción
`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`

Un retardo creciente podría poner de relieve que los consumidores del grupo no siguen el ritmo de la tasa de los mensajes que producen. Para ello, puede ser necesario ampliar el número de consumidores que procesan mensajes para el grupo.

Es normal que esta métrica fluctúe cuando se visualiza durante periodos de tiempo cortos debido a los efectos del muestreo y del proceso por lotes.

Porcentaje estimado de clientes conectados

Porcentaje del número máximo de clientes conectados.

Porcentaje estimado de clientes conectados metadatos métricos
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_kafka_recommended_max_connected_clients_percent`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`percent`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Esta información es para ayudarle a supervisar las tendencias del uso. Ver Elegir tu plan para determinar cuáles son los límites recomendados para su plan e instancia.

Entrada de bytes de ID de IAM por segundo

Número de bytes de entrada por segundo de un ID de IAM.

ID IAM bytes en metadatos métricos por segundo
Metadatos	Descripción
`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`

Se trata de información que le ayudará a controlar las tendencias de uso, en particular si algún ID de IAM está produciendo un rendimiento inusualmente superior al esperado.

Esta medida permite ver las diferencias en la cantidad de datos que se envían al servicio desde distintos usuarios (ID de IAM) y, si es necesario, guiar el establecimiento de las cuotas necesarias.

Porcentaje de bytes de ID de IAM en cuota utilizados

Porcentaje de bytes en cuota utilizados por ID de IAM.

ID IAM bytes en cuota utilizada porcentaje métrica metadatos
Metadatos	Descripción
`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`

Esto es para obtener información que le ayude a supervisar las tendencias en su uso, especialmente si algún ID de IAM está produciendo cerca de sus límites de cuota.

A veces, las métricas de cuota pueden superar el 100%. Las cuotas de Kafka utilizan el muestreo y se aplican de forma asíncrona. Para algunas cargas de trabajo, especialmente cuando los datos se envían en lotes grandes, esto puede dar como resultado pequeñas desviaciones del límite.

Bytes de salida de ID de IAM por segundo

Número de bytes de salida por segundo de un ID de IAM.

IAM ID bytes out per second metric metadata
Metadatos	Descripción
`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`

Se trata de información que le ayudará a controlar las tendencias de uso, en particular si algún ID de IAM está consumiendo inusualmente más caudal del esperado.

Esta métrica le permite ver las diferencias en la cantidad de datos que se envían desde el servicio a distintos usuarios (ID de IAM) y, si es necesario, guía el establecimiento de las cuotas necesarias.

Porcentaje de cuota utilizada de bytes de salida de ID de IAM

Porcentaje de cuota de bytes de salida utilizada por ID de IAM.

ID IAM bytes fuera cuota utilizada porcentaje métrica metadatos
Metadatos	Descripción
`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`

Esto es para obtener información que le ayude a supervisar las tendencias en su uso, especialmente si algún ID de IAM está consumiendo cerca de sus límites de cuota.

Grupos de consumidores inactivos

El número de grupos de consumidores inactivos en una instancia Event Streams.

Metadatos métricos de grupos de consumidores inactivos
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_inactive_consumergroups`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Esto es solo a modo informativo, no representa un problema. Los picos indican que un conjunto de grupos de consumidores dejó de enviar mensajes.

Bytes de entrada por segundo de instancia

El número de bytes producidos por segundo a una instancia Event Streams.

Instancia bytes en por segundo metadatos métricos
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_bytes_in_per_second`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`byte`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Se trata de información que le ayudará a controlar las tendencias de uso de cuántos MB/s entrantes o salientes están transfiriendo sus clientes hacia y desde su clúster. Consulte Event Streams para determinar cuáles son los límites recomendados para su plan e instancia.

Bytes de salida por segundo de instancia

El número de bytes consumidos por segundo de una instancia Event Streams.

Instancia bytes out por segundo metadatos métricos
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_bytes_out_per_second`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`byte`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Utilización de instancia

El nivel de utilización de una instancia de Event Streams. Es un valor numérico entre cero y dos (ambos incluidos):

0 indica que la carga de trabajo que está procesando esta instancia está dentro de la capacidad de la instancia. Más concretamente, el nivel de utilización es inferior al 80%.
1 indica que la carga de trabajo que está procesando esta instancia se está acercando al límite de capacidad de la instancia. Revise si es adecuado escalar la instancia de servicio. Más concretamente, el nivel de utilización es superior al 80% y inferior al 95%.
2 indica que la carga de trabajo que está procesando esta instancia está en el límite de capacidad de la instancia. Como resultado de esto, la latencia de mensajería puede aumentar. Revise si es adecuado escalar la instancia de servicio. Más precisamente, el nivel de utilización es superior al 95%.

Metadatos de la métrica de utilización de instancias
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_utilization`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Porcentaje máximo de retención de partición

El porcentaje máximo de retención de la partición indica el porcentaje del tamaño de retención configurado que utiliza la partición con más datos del tema. Por ejemplo, si un tema tiene un tamaño de retención de 10GB, una partición tiene 4GB y otra partición tiene 6GB, esta métrica informará del 60%. Esto le ayuda a controlar si una sola partición dentro de un tema se está acercando a su tamaño de retención, lo que podría desencadenar la eliminación de un segmento de registro o afectar al rendimiento.

Porcentaje máximo de retención de la partición metadatos métricos
Metadatos	Descripción
`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`

Tasa de mensajes por partición

La tasa de cambio de esta métrica proporciona el mensaje por segundo que entra en una partición de un tema de instancia de Event Streams.

Metadatos de la métrica de tasa de mensajes por partición
Metadatos	Descripción
`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`

Latencia de duplicación

La latencia de duplicación por tema en segundos desde la instancia de Event Streams de origen.

Metadatos de la métrica de latencia de mirroring
Metadatos	Descripción
`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`

Esto resulta útil para determinar el retraso de un tema sobre el clúster de destino.

Rendimiento de duplicación

Los bytes por segundo de rendimiento de réplica de la instancia Event Streams de origen.

Metadatos de la métrica de rendimiento en espejo
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_mirroring_throughput_bytes_per_second`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`byte`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Esto es útil para ver si la duplicación está activa y para la planificación de la capacidad.

Conexiones SNI que faltan

El recuento incremental del número de conexiones rechazadas debido a que no se da soporte a la extensión SNI a TLS.

Faltan metadatos de métricas de conexiones SNI
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_kafka_missing_sni_host_total`
`Metric Type`	`counter`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Lo ideal sería cero. Indica que los clientes que no están configurados correctamente. Los clientes deben utilizar la extensión SNI para TLS para conectarse al servicio. Si este valor es distinto de cero, asegúrese de que todos los clientes están en el nivel correcto y configurados correctamente para SNI.

Número de particiones fuera de línea

El número de particiones fuera de línea en una instancia de Event Streams.

Número de particiones fuera de línea metadatos métricos
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_kafka_offline_partitions`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Lo ideal sería que este valor fuera cero. Un valor distinto de cero podría indicar un problema temporal con el clúster. También podría indicarle una selección difícil a una partición líder de Kafka.

Número de particiones

El número de particiones líder en una instancia de Event Streams.

Número de particiones metadatos métricos
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_partitions`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Esta información es para ayudarle a supervisar las tendencias del uso. Consulte Event Streams para determinar cuáles son los límites recomendados para su plan e instancia.

Número de temas

El número de temas en una instancia de Event Streams.

Número de temas metadatos métricos
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_topics`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Número de particiones bajo réplicas sincronizadas

Número de particiones con menos de dos réplicas sincronizadas.

Número de metadatos de métricas de particiones de réplica sincronizadas
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_kafka_under_minisr_partitions`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Lo ideal sería que este valor fuera cero. Un valor distinto de cero podría indicar un problema temporal con el clúster.

Tiempo de conversión de producción de mensajes

Indica que el tiempo acumulado dedicado a realizar la conversión de mensajes de los clientes que están produciendo mediante el uso de versiones anteriores del protocolo.

Producir metadatos de tiempo de conversión de mensajes
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_produce_conversions_time_quantile`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`second`
`Segment By`	`Service instance, Quantile, Service instance name`

Lo ideal es cero. Un crecimiento coherente en este valor indica que algunos clientes tienen un nivel inferior y deben actualizarse. Asegúrese de que todos los clientes están en los últimos niveles.

Grupos de consumidores de reequilibrio

El número de grupos de consumidores de reequilibrio en una instancia Event Streams.

Reequilibrio de los metadatos métricos de los grupos de consumidores
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_rebalancing_consumergroups`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Aunque es de esperar que esta cifra sea ocasionalmente >0 (ya que los reinicios de los brokers se producen con frecuencia), unos niveles elevados y sostenidos sugieren que los consumidores podrían estar reiniciándose con frecuencia y abandonando o reincorporándose a los grupos de consumidores. Compruebe los registros de clientes.

Porcentaje de espacio de disco reservado

El porcentaje de espacio de disco reservado que se requiere para todas las particiones asignadas si se utilizan completamente.

Metadatos métricos del porcentaje de espacio reservado en disco
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_reserved_disk_space_percent`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`percent`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Muestra el porcentaje de espacio de disco que se utilizaría si los temas se llenaran hasta la extensión de su tamaño de retención configurado.

Porcentaje de espacio en disco reservado por tema

El porcentaje de espacio de disco reservado que se requiere para cada tema si todas las particiones asignadas a los temas se utilizan por completo. Puede utilizar esta métrica para planificar sus requisitos de espacio en disco para Event Streams y también identificar temas mal configurados que estén reservando una cantidad innecesariamente grande de espacio en disco.

Porcentaje de espacio en disco reservado por metadatos de métrica temática
Metadatos	Descripción
`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`

Muestra el porcentaje de espacio de disco que se utilizaría si los temas se llenaran hasta la extensión de su tamaño de retención configurado.

Solicitudes de productor REST por segundo

Número de solicitudes por segundo realizadas a la API del productor restante.

Metadatos de la métrica Peticiones por segundo del productor Rest
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_rest_producer_requests_per_sec`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Esto es para obtener información que le ayude a supervisar el uso de la API del productor REST, incluido el uso de codificadores de esquema.

Tasa de solicitud de registro de esquema

Número total de solicitudes realizadas a cualquier HTTP SerDes punto final por segundo.

Metadatos de la métrica de la tasa de solicitudes del Registro de Esquemas
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_schema_registry_serdes_requests_per_sec`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Esto es para obtener información que le ayudará a monitorear las tasas de serialización y deserialización en su registro de esquema.

Porcentaje de versión más grande del esquema

El porcentaje de capacidad de versión de esquema utilizado para el esquema con el mayor número de versiones del registro.

Esquema mayor versión porcentaje métrica metadatos
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_schema_registry_schema_versions_greatest_percentage`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`percent`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Porcentaje de esquema utilizado

El porcentaje de capacidad de esquema utilizado en el registro de esquemas.

Esquema utilizado metadatos de métricas porcentuales
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_schema_registry_schemas_used_percentage`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`percent`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Grupos de consumidores estables

El número de grupos de consumidores estables en una instancia de Event Streams.

Metadatos métricos de grupos de consumidores estables
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_stable_consumergroups`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Utilícelo junto con el reequilibrio de grupos de consumidores. Si éste es constantemente cero y el reequilibrio alto, entonces indica un problema de cluster. Si es distinto de cero y el reequilibrio es alto, indica un problema del grupo de consumidores.

Bytes de entrada por segundo de tema

El número de bytes por segundo producidos para un tema.

Tema bytes en metadatos métricos por segundo
Metadatos	Descripción
`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`

Se trata de información que le ayudará a controlar las tendencias de uso, en particular si algún tema está produciendo un rendimiento inusual, mayor o menor de lo esperado.

Bytes de salida por segundo de tema

El número de bytes por segundo consumidos en un tema.

Tema bytes por segundo metadatos métricos
Metadatos	Descripción
`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`

Esta información es para ayudarle a supervisar las tendencias del uso, en particular si algún tema consume un rendimiento inusualmente mayor o menor del previsto.

Tamaño del tema

Tamaño total del disco utilizado actualmente por las particiones de un tema. Por ejemplo, si un tema tiene dos particiones, una con 2MB de datos y otra con 4MB de datos, la métrica informará del tamaño como 6MB. Puede utilizarse para supervisar el uso del almacenamiento y optimizar las particiones.

Metadatos métricos del tamaño del tema
Metadatos	Descripción
`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`

Porcentaje de espacio de disco utilizado

El porcentaje de espacio de disco utilizado actualmente.

Metadatos métricos del porcentaje de espacio en disco utilizado
Metadatos	Descripción
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_utilised_disk_space_percent`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`percent`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Esta información es para ayudarle a supervisar las tendencias del uso. Consulte Event Streams para determinar cuáles son los límites recomendados para su plan e instancia.

Atributos para la segmentación

Atributos globales

Los siguientes atributos están disponibles para segmentar todas las métricas enumeradas.

Atributos globales
Atributo	Nombre de atributo	Descripción de atributo
`Cloud Type`	`ibm_ctype`	El tipo de nube puede ser pública, dedicada o local.
`Location`	`ibm_location`	La ubicación del recurso supervisado: puede ser una región, un centro de datos o global.
`Scope`	`ibm_scope`	El ámbito es la cuenta, la organización o el GUID del espacio asociado a esta métrica.
`Service name`	`ibm_service_name`	Nombre del servicio que genera esta métrica.
`Service instance`	`ibm_service_instance`	El GUID de la instancia de servicio identifica la instancia a la que está asociada la métrica.
`Service instance name`	`ibm_service_instance_name`	El nombre de la instancia de servicio proporciona el nombre proporcionado por el usuario de la instancia de servicio que no es necesariamente un valor único que depende del nombre proporcionado por el usuario.
`Resource`	`ibm_resource`	Recurso medido por el servicio, que suele ser un nombre identificativo o un GUID.
`Resource Type`	`ibm_resource_type`	El tipo de recurso medido por el servicio.
`Resource group`	`ibm_resource_group_name`	El nombre de grupo de recursos donde se ha creado la instancia de servicio.

Atributos adicionales

Los siguientes atributos están disponibles para segmentar uno o más atributos. Consulte las métricas individuales para ver las opciones de segmentación.

Atributos adicionales
Atributo	Nombre de atributo	Descripción de atributo
`Client software name`	`ibm_eventstreams_clientsoftwarename`	Nombre de software de cliente.
`Client software version`	`ibm_eventstreams_clientsoftwareversion`	Versión de software de cliente.
`IBM IAM Id`	`ibm_eventstreams_iam_id`	IBM Identificación de IAM.
`IBM Event Streams Consumer Group`	`ibm_eventstreams_consumergroup`	IBM Event Streams Grupo de Consumidores.
`IBM Event Streams Kafka partition`	`ibm_eventstreams_partition`	Partición IBM Event Streams Kafka.
`IBM Event Streams Kafka topic`	`ibm_eventstreams_topic`	Tema IBM Event Streams Kafka.
`Quantile`	`ibm_quantile`	El cuantil representado cuando una métrica admite la segmentación por el cuantil

Para obtener más información sobre la activación de las métricas de la plataforma desde el Event Streams panel de control y la visualización de las métricas, consulte Seguimiento Event Streams métricas.