Surveillance des métriques de service Event Streams à l'aide de IBM Cloud Monitoring

IBM Cloud® Monitoring est un système de gestion cloud natif et d'intelligence de conteneur tiers que vous pouvez inclure dans votre architecture IBM Cloud. Il vous permet d'obtenir une visibilité opérationnelle des performances et de la santé de vos applications, services et plateformes. Il propose aux administrateurs, aux équipes DevOps et aux développeurs une télémétrie pour pile complète et des fonctions avancées permettant de surveiller et de traiter les incidents, de définir des alertes et de concevoir des tableaux de bord personnalisés.

Lorsque vous surveillez les métriques de service avec IBM Cloud Monitoring, les clients Kafka (producteurs et consommateurs) disposent de leur propre ensemble de métriques pour surveiller leurs performances et leur santé.

Acceptation et activation des mesures du service Event Streams

Event Streams les mesures de service peuvent être classées en deux catégories : Défaut et Améliorée.

Activation des paramètres de service par défaut de Event Streams

Avant de pouvoir utiliser les mesures de Event Streams IBM Cloud Monitoring, vous devez d'abord vous connecter, puis activer les mesures de la plate-forme en suivant les étapes suivantes :

Activez les métriques de la plateforme pour Event Streams. Pour plus d'informations, voir Activation des métriques de plateforme.

Le propriétaire du compte a un accès complet à ces données de mesure. Pour plus d'informations sur la gestion de l'accès pour d'autres utilisateurs, voir Mise en route de IBM Cloud Monitoring- gérer l'accès des utilisateurs.
Pour naviguer depuis la page de l'instance Event Streams vers le tableau de bord Monitoring, cliquez sur Actions sur la page de l'instance et sélectionnez Surveillance.

Un assistant de bienvenue peut s'afficher à la première utilisation du service. Pour passer au menu de sélection du tableau de bord, sélectionnez Suivant puis Passer sur la page Choix d'une méthode d'installation. Acceptez les invites qui suivent. Vous pouvez ensuite sélectionner le tableau de bord IBM Event Streams ou IBM Event Streams (Enterprise), en fonction du plan que vous utilisez.

Activation des mesures Event Streams améliorées

Les métriques Event Streams améliorées sont constituées de trois groupes: topic, partition et consumers. Vous pouvez choisir de participer à un, deux ou tous les programmes. Les mesures disponibles sont décrites dans les tableaux des thèmes, des partitions et des consommateurs.

L'activation de mesures améliorées introduit des mesures de gabarit plus globales et augmente donc les coûts.

Avant de commencer à utiliser les mesures améliorées de Event Streams, vous devez d'abord les activer en effectuant l'étape suivante :

Exécutez la commande suivante pour mettre à jour l'instance de service afin de commencer à utiliser des mesures améliorées :
```
ibmcloud resource service-instance-update <instance-name> -p '{"metrics":["topic","partition","consumers"]}'
```

Lorsque des métriques améliorées sont activées, en fonction de la sélection, les nouveaux tableaux de bord suivants sont disponibles: IBM Event Streams(Rubrique), IBM Event Streams(Partitions) et IBM Event Streams(Consommateurs).

Pour ne pas utiliser de mesures améliorées, exécutez la commande suivante :

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

Les tableaux de bord ne sont disponibles qu'une fois que les mesures ont commencé à être enregistrées; l'initialisation peut prendre quelques minutes.

Informations sur le coût des métriques de service Event Streams

Avant de vous inscrire pour utiliser les métriques Monitoring, faites une estimation de ce que cela vous coûtera. Le coût estimé dépendra des considérations suivantes :

Le plan Event Streams que vous utilisez.
Combien de séries temporelles uniques sont envoyées pour chaque plan.
Le nombre de sujets que vous avez créés.
Le nombre de partitions que vous avez créées.
Si vous disposez de rubriques, de partitions, de consommateurs ou de tous les éléments activés.

L'activation de la mise en miroir pour les clusters Enterprise introduit une métrique de jauge globale supplémentaire et une métrique de jauge supplémentaire par sujet dans le cluster cible (le cluster cible émettant déjà des métriques conformément au tableau précédent), ce qui augmente les coûts.

Pour plus d'informations, voir Tarification de Monitoring.

Détails des métriques de service Event Streams

Les tableaux suivants décrivent les indicateurs spécifiques fournis par Event Streams pour chaque plan.

Paramètres de service disponibles par plan de service

Paramètres disponibles par nom de régime
Nom de la métrique	Entreprise	Lite	standard
Échecs d'authentification
Nom et version du logiciel client connecté
Temps de conversion pour la consommation des messages
Pourcentage estimé de clients connectés
Octets d'ID IAM entrants par seconde
Octets d'ID IAM sortants par seconde
Groupes de consommateurs inactifs
Octets entrants par seconde pour une instance
Octets sortants par seconde pour une instance
Utilisation d'instance
Connexions SNI manquantes
Nombre de partitions hors ligne
Nombre de partitions
Nombre de rubriques
Nombre de partitions de répliques en cours de synchronisation
Demande surdimensionnée baisse totale
Temps de conversion du message en production
Rééquilibrage des groupes de consommateurs
Pourcentage d'espace disque réservé
Pourcentage d'espace disque réservé par thème
Demandes de fournisseur REST par seconde
Taux de requêtes du registre de schémas
Pourcentage de la version la plus élevée du schéma
Pourcentage d'utilisation du schéma
Groupes de consommateurs stables
Octets entrants par seconde pour une rubrique
Octets sortants par seconde pour une rubrique
Pourcentage d'espace disque utilisé

Métriques de service améliorées disponibles avec la mise en miroir activée

Mesures disponibles pour la mise en miroir
Nom de la métrique	Entreprise	Lite	standard
Temps d'attente de la mise en miroir
Débit de mise en miroir

Des mesures de service améliorées sont disponibles lorsque le thème est activé

Paramètres disponibles pour le thème
Nom de la métrique	Entreprise	Lite	standard
Espace disque disponible pour les opérations sur les thèmes
Pourcentage maximal de conservation de la partition
Pourcentage d'espace disque réservé par thème
Taille de la rubrique

Des mesures de service améliorées sont disponibles avec les consommateurs activés

Mesures disponibles pour les consommateurs
Nom de la métrique	Entreprise	Lite	standard
Le décalage des groupes de consommateurs

Métriques de service améliorées disponibles avec la partition activée

Paramètres disponibles pour la partition
Nom de la métrique	Entreprise	Lite	standard
Débit de messages par partition

Ces informations sont utiles pour détecter si la distribution de l'activité des messages entre les partitions d'une rubrique est déséquilibrée et si le nombre de partitions d'une rubrique est correctement mis à l'échelle.

Métriques de service améliorées disponibles avec les quotas activés

Mesures disponibles pour les quotas
Nom de la métrique	Entreprise	Lite	standard
Octets d'ID IAM dans le pourcentage d'utilisation du quota
Pourcentage d'octets d'ID IAM hors quota utilisés

Les quotas Kafka utilisent l'échantillonnage pour déterminer la durée pendant laquelle les clients doivent être mis en pause avant de pouvoir envoyer ou recevoir des données supplémentaires. Pour les charges de travail imprévisibles ou les configurations qui entraînent des décisions de quota à l'aide de quelques exemples seulement, vous pouvez observer la métrique de pourcentage de quota utilisé supérieure à 100%.

Echecs d'authentification

Compte incrémental du nombre d'échecs d'authentification.

Échecs d'authentification métadonnées métriques
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_kafka_authentication_failure_total`
`Metric Type`	`counter`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Idéalement zéro. Une valeur différente de zéro indique que les clients tentent de se connecter en utilisant des données d'identification non valides. S'assurer que tous les clients utilisent des informations d'identification valides.

Espace disque disponible pour les opérations sur les thèmes

Espace disque disponible pour la création de rubriques, la création de partitions ou la modification de la configuration des rubriques.

Espace disque disponible pour les métadonnées des opérations sur les thèmes
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_minimum_available_disk_space`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`byte`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Cette valeur correspond à la plus petite quantité d'espace disque disponible sur tous les volumes de stockage de votre instance Event Streams. Il fournit une indication sûre de la quantité de données supplémentaires ou de changements de configuration que votre cluster peut supporter avant qu'un stockage supplémentaire ne soit nécessaire.

Nom et version du logiciel client connecté

Le nombre de clients connectés avec un nom et une version particulière du logiciel client.

Nom et version du logiciel des clients connectés métadonnées métriques
Métadonnées	Description
`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`

Il s'agit d'une information qui vous aide à surveiller le nom et la version du logiciel des clients actifs qui sont connectés à l'instance Event Streams.

Le nom et la version du logiciel client sont disponibles pour le client Kafka (Java version 2.4 ou ultérieure, et d'autres implémentations qui prennent en charge le nom et la version du logiciel), comme indiqué dans KIP-8855. Si le nom et la version du logiciel client ne sont pas disponibles, ils sont définis en tant que unknown.

Consommer le temps de conversion des messages

Indique que le temps cumulé passé à effectuer la conversion des messages des clients qui consomment en utilisant des versions de protocole plus anciennes.

Consommer les métadonnées de temps de conversion des messages
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_consume_conversions_time_quantile`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`second`
`Segment By`	`Service instance, Quantile, Service instance name`

Idéalement zéro, car une valeur non nulle indique que les clients subissent une plus grande latence en raison de l'utilisation d'un niveau de protocole plus ancien. Ces clients sont de niveau inférieur et doivent être mis à niveau. Vérifiez que tous les clients sont au niveau le plus récent.

Les groupes de consommateurs sont à la traîne

Décalage pour chaque groupe de consommateurs pour chaque rubrique-partition dans une instance Event Streams.

Les groupes de consommateurs en retard sur les métadonnées
Métadonnées	Description
`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 décalage croissant pourrait indiquer que les consommateurs du groupe ne suivent pas le rythme de production des messages. Cela peut vous obliger à augmenter le nombre de consommateurs qui traitent les messages pour le groupe.

Il est normal que cette métrique fluctue sur de courtes périodes, en raison des effets d'échantillonnage et de traitement par lots.

Pourcentage estimé de clients connectés

Le pourcentage du nombre maximum de clients connectés.

Estimation du pourcentage de clients connectés métadonnées métriques
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_kafka_recommended_max_connected_clients_percent`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`percent`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Cette métrique est fournie à titre informatif pour vous aider à surveiller les tendances de votre utilisation. Voir Choisir votre forfait pour déterminer quelles sont les limites recommandées pour votre plan et votre instance.

Octets d'ID IAM entrants par seconde

Nombre d'octets entrants par seconde à partir d'un ID IAM.

IAM ID octets par seconde métrique métadonnées
Métadonnées	Description
`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`

Il s'agit d'informations qui vous aideront à surveiller les tendances de votre utilisation, en particulier si certains ID IAM produisent un débit anormalement plus élevé que prévu.

Cette mesure permet de voir les différences dans la quantité de données envoyées au service à partir de différents utilisateurs (ID IAM) et, si nécessaire, de définir les quotas nécessaires.

Pourcentage d'octets d'ID IAM utilisés dans le quota

Pourcentage d'octets dans le quota utilisé par ID IAM.

ID IAM octets dans le quota utilisé pourcentage métadonnées métriques
Métadonnées	Description
`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`

Il s'agit d'informations destinées à vous aider à surveiller les tendances de votre utilisation, en particulier si des ID IAM produisent des valeurs proches de leurs limites de quota.

Les métriques de quota peuvent parfois dépasser 100%. Les quotas Kafka utilisent l'échantillonnage et sont appliqués de manière asynchrone. Pour certaines charges de travail, en particulier lorsque les données sont envoyées par lots volumineux, cela peut entraîner de petits écarts par rapport à la limite.

Octets sortants de l'ID IAM par seconde

Nombre d'octets sortants par seconde à partir d'un ID IAM.

IAM ID bytes out per second metric metadata
Métadonnées	Description
`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`

Il s'agit d'une information qui vous aide à surveiller les tendances de votre utilisation, en particulier si certains ID IAM consomment un débit anormalement plus élevé que prévu.

Cette métrique vous permet de voir les différences dans la quantité de données envoyées du service à différents utilisateurs (ID IAM) et, si nécessaire, de définir les quotas nécessaires.

Pourcentage d'utilisation du quota d'octets de sortie d'ID IAM

Pourcentage du quota d'octets en sortie utilisé par ID IAM.

IAM ID bytes out quota used percentage metadata
Métadonnées	Description
`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`

Il s'agit d'informations destinées à vous aider à surveiller les tendances de votre utilisation, en particulier si des ID IAM consomment près de leurs limites de quota.

Groupes de consommateurs inactifs

Nombre de groupes de consommateurs inactifs dans une instance Event Streams.

Métadonnées des groupes de consommateurs inactifs
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_inactive_consumergroups`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Cette métrique est fournie à titre informatif uniquement et n'implique aucun problème. Les pics indiquent qu'un ensemble de groupes de consommateurs a cessé d'envoyer des messages.

Octets entrants par seconde pour une instance

Le nombre d'octets produits par seconde pour une instance Event Streams.

Métadonnées métriques de l'instance en octets par seconde
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_bytes_in_per_second`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`byte`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Il s'agit d'une information qui vous aide à surveiller les tendances dans votre utilisation du nombre de Mo/s entrants ou sortants que vos clients transfèrent vers et à partir de votre cluster. Reportez-vous à Event Streams pour connaître les limites recommandées pour votre régime et votre instance.

Octets sortants par seconde pour une instance

Le nombre d'octets consommés par seconde par une instance Event Streams.

Métadonnées métriques d'octets par seconde de l'instance
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_bytes_out_per_second`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`byte`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Utilisation de l'instance

Niveau d'utilisation d'une instance Event Streams. Il s'agit d'une valeur numérique comprise entre zéro et deux (inclus):

0 indique que la charge de travail traitée par cette instance est comprise dans la capacité de l'instance. Plus précisément, le taux d'utilisation est inférieur à 80%.
1 indique que la charge de travail traitée par cette instance approche de la limite de capacité pour l'instance. Vérifiez s'il est approprié de mettre à l'échelle l'instance de service. Plus précisément, le taux d'utilisation est supérieur à 80% et inférieur à 95%.
2 indique que la charge de travail traitée par cette instance est à la limite de capacité de l'instance. Par conséquent, le temps d'attente de la messagerie peut augmenter. Vérifiez s'il est approprié de mettre à l'échelle l'instance de service. Plus précisément, le taux d'utilisation est supérieur à 95%.

Métadonnées sur l'utilisation de l'instance
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_utilization`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Pourcentage maximal de conservation de partition

Le pourcentage de rétention maximale de la partition indique le pourcentage de la taille de rétention configurée qui est utilisé par la partition contenant le plus de données dans le thème. Par exemple, si un sujet a une taille de rétention de 10GB, qu'une partition a 4GB et qu'une autre partition a 6GB, cette métrique indiquera 60 %. Cela vous permet de surveiller si une partition unique au sein d'un thème approche de sa taille de rétention, ce qui pourrait déclencher la suppression d'un segment de journal ou avoir un impact sur les performances.

Pourcentage maximal de rétention des métadonnées de la partition
Métadonnées	Description
`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`

Débit de messages par partition

Le taux de modification de cette mesure fournit le message par seconde entrant dans une partition d'une rubrique d'instance Event Streams.

Métadonnées sur le taux de messages par partition
Métadonnées	Description
`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`

Latence de mise en miroir

Le temps d'attente de mise en miroir par rubrique en secondes à partir de l'instance Event Streams source.

Métadonnées de latence de la mise en miroir
Métadonnées	Description
`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`

Cette métrique est utile pour déterminer le retard d'une rubrique sur le cluster cible.

Débit de la mise en miroir

Le nombre d'octets par seconde du débit de la mise en miroir de l'instance source Event Streams.

Métadonnées de la métrique de débit du miroir
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_mirroring_throughput_bytes_per_second`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`byte`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Cette fonction est utile pour savoir si la mise en miroir est active et pour planifier la capacité.

Connexions SNI manquantes

Nombre incrémentiel du nombre de connexions rejetées en raison de l'absence de prise en charge de l'extension SNI sur TLS.

Métadonnées manquantes sur les connexions SNI
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_kafka_missing_sni_host_total`
`Metric Type`	`counter`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Idéalement, la valeur doit être égale à zéro. Elle indique les clients qui ne sont pas correctement configurés. Les clients doivent utiliser l'extension SNI pour TLS pour se connecter au service. Si cette valeur est différente de zéro, il faut s'assurer que tous les clients sont au bon niveau et configurés correctement pour SNI.

Nombre de partitions hors ligne

Nombre de partitions hors ligne dans une instance Event Streams.

Nombre de partitions hors ligne métadonnées métriques
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_kafka_offline_partitions`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Idéalement, cette valeur doit être égale à zéro. Une valeur non nulle peut indiquer un problème temporaire avec le cluster. Elle peut également indiquer une difficulté pour l'élection de la partition principale pour Kafka.

Nombre de partitions

Nombre de partitions principales dans une instance Event Streams.

Nombre de partitions métadonnées métriques
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_partitions`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Cette métrique est fournie à titre informatif pour vous aider à surveiller les tendances de votre utilisation. Reportez-vous à Event Streams pour connaître les limites recommandées pour votre régime et votre instance.

Nombre de rubriques

Nombre de rubriques dans une instance Event Streams.

Nombre de sujets métadonnées métriques
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_topics`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Nombre de partitions de réplique en cours de synchronisation

Nombre de partitions ayant moins de deux répliques synchronisées.

Nombre de partitions de répliques sous synchronisées métadonnées métriques
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_kafka_under_minisr_partitions`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Idéalement, cette valeur doit être égale à zéro. Une valeur non nulle peut mettre en évidence un problème temporaire avec le cluster.

Demande de surdimensionnement baisse totale

Nombre total de requêtes Kafka surdimensionnées qui sont abandonnées.

Nombre total de demandes surdimensionnées abandonnées Kafka
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_kafka_oversize_request_drop_total`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Produire un temps de conversion du message

Indique que le temps cumulé passé à effectuer la conversion des messages des clients qui produisent en utilisant des versions de protocole plus anciennes.

Produire des métadonnées sur le temps de conversion des messages
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_produce_conversions_time_quantile`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`second`
`Segment By`	`Service instance, Quantile, Service instance name`

Idéalement zéro. Une augmentation constante de ce chiffre indique que certains clients sont à un niveau inférieur et qu'ils doivent faire l'objet d'une mise à niveau. Vérifiez que tous les clients sont au niveau le plus récent.

Rééquilibrage des groupes de consommateurs

Le nombre de groupes de consommateurs de rééquilibrage dans une instance Event Streams.

Rééquilibrage des métadonnées métriques des groupes de consommateurs
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_rebalancing_consumergroups`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Bien que l'on s'attende à ce que ce chiffre soit occasionnellement >0 (étant donné que les redémarrages des courtiers sont fréquents), des niveaux élevés soutenus suggèrent que les consommateurs pourraient redémarrer fréquemment et quitter ou rejoindre les groupes de consommateurs. Vérifiez les journaux du client.

Pourcentage d'espace disque réservé

Le pourcentage d'espace disque réservé qui est requis pour toutes les partitions allouées si elles sont entièrement utilisées.

Pourcentage d'espace disque réservé métadonnées métriques
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_reserved_disk_space_percent`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`percent`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Affiche le pourcentage d'espace disque qui serait utilisé si vos rubriques occupaient la totalité de la taille de conservation configurée.

Pourcentage d'espace disque réservé par thème

Le pourcentage d'espace disque réservé qui est nécessaire pour chaque thème si toutes les partitions allouées aux thèmes sont entièrement utilisées. Vous pouvez utiliser cette mesure pour planifier vos besoins en espace disque pour les Event Streams et identifier les rubriques mal configurées qui réservent une quantité d'espace disque inutilement importante.

Pourcentage d'espace disque réservé par métadonnée de sujet
Métadonnées	Description
`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`

Affiche le pourcentage d'espace disque qui serait utilisé si vos rubriques occupaient la totalité de la taille de conservation configurée.

Demandes de fournisseur REST par seconde

Nombre de requêtes par seconde adressées à l'API rest-producter.

Métadonnées des requêtes du producteur de repos par seconde
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_rest_producer_requests_per_sec`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Il s'agit d'informations destinées à vous aider à surveiller l'utilisation de l'API REST Producer, y compris l'utilisation des codeurs de schéma.

Taux de requêtes du registre de schémas

Nombre total de demandes adressées à un point d'accès HTTP SerDes par seconde.

Schema Registry request rate metadata (métadonnées sur le taux de demande du registre)
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_schema_registry_serdes_requests_per_sec`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Il s'agit d'informations destinées à vous aider à surveiller les taux de sérialisation et de désérialisation sur votre registre de schémas.

Pourcentage de la version la plus élevée du schéma

Pourcentage de la capacité de version de schéma utilisée pour le schéma avec le plus grand nombre de versions dans le registre.

Schéma plus grande version pourcentage métrique métadonnées
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_schema_registry_schema_versions_greatest_percentage`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`percent`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Pourcentage d'utilisation du schéma

Pourcentage de la capacité de schéma utilisée dans le registre de schémas.

Schéma utilisé pour les métadonnées métriques en pourcentage
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_schema_registry_schemas_used_percentage`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`percent`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Groupes de consommateurs stables

Nombre de groupes de consommateurs stables dans une instance Event Streams.

Métadonnées métriques des groupes de consommateurs stables
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_stable_consumergroups`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`none`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

A utiliser avec les groupes de consommateurs de rééquilibrage. Si ce chiffre est constamment nul et que le rééquilibrage est élevé, il s'agit d'un problème de grappe. Si ce chiffre est différent de zéro et que le rééquilibrage est élevé, il s'agit d'un problème lié au groupe de consommateurs.

Octets entrants par seconde pour une rubrique

Nombre d'octets produits par seconde sur une rubrique.

Sujet octets par seconde métrique métadonnées
Métadonnées	Description
`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`

Il s'agit d'informations destinées à vous aider à suivre les tendances de votre utilisation, en particulier si certains sujets produisent un débit inhabituel, supérieur ou inférieur aux prévisions.

Octets sortants par seconde pour une rubrique

Nombre d'octets consommés par seconde en sortie d'une rubrique.

Métadonnées métriques du thème octets
Métadonnées	Description
`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`

Cette métrique est fournie à titre informatif pour vous aider à surveiller les tendances de votre utilisation, en déterminant notamment si des rubriques consomment un débit inhabituellement inférieur ou supérieur à celui attendu.

Taille de la rubrique

Taille totale du disque actuellement utilisée par les partitions d'un sujet, par exemple si un sujet a deux partitions, l'une avec 2MB de données et l'autre avec 4MB de données, la métrique indiquera la taille comme 6MB. Cela permet de surveiller l'utilisation du stockage et d'optimiser le partitionnement.

Métadonnées sur la taille du sujet
Métadonnées	Description
`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`

Pourcentage d'espace disque utilisé

Pourcentage de l'espace disque actuellement utilisé.

Pourcentage d'espace disque utilisé métadonnées métriques
Métadonnées	Description
`Metric Name`	`ibm_eventstreams_instance_utilised_disk_space_percent`
`Metric Type`	`gauge`
`Value Type`	`percent`
`Segment By`	`Service instance, Service instance name`

Attributs de segmentation

Attributs globaux

Les attributs suivants sont disponibles pour segmenter toutes les mesures énumérées.

Attributs globaux
Attribut	Nom d'attribut	Description de l'attribut
`Cloud Type`	`ibm_ctype`	Le cloud est de type public, dédié ou local.
`Location`	`ibm_location`	L'emplacement de la ressource surveillée - il peut s'agir d'une région, d'un centre de données ou du monde entier.
`Scope`	`ibm_scope`	Compte, organisation ou GUID de l'espace associé à cette métrique.
`Service name`	`ibm_service_name`	Nom du service qui génère cette métrique.
`Service instance`	`ibm_service_instance`	Le GUID de l'instance de service identifie l'instance à laquelle la mesure est associée.
`Service instance name`	`ibm_service_instance_name`	Le nom de l'instance de service fournit le nom de l'instance de service fourni par l'utilisateur, qui n'est pas nécessairement une valeur unique dépendant du nom fourni par l'utilisateur.
`Resource`	`ibm_resource`	Ressource mesurée par le service, généralement, un nom d'identification ou un identificateur global unique.
`Resource Type`	`ibm_resource_type`	Type de ressource mesuré par le service.
`Resource group`	`ibm_resource_group_name`	Nom du groupe de ressources où l'instance de service a été créée.

Attributs supplémentaires

Les attributs suivants sont disponibles pour segmenter un ou plusieurs attributs. Voir les métriques individuelles pour les options de segmentation.

Attributs supplémentaires
Attribut	Nom d'attribut	Description de l'attribut
`Client software name`	`ibm_eventstreams_clientsoftwarename`	Nom du logiciel client.
`Client software version`	`ibm_eventstreams_clientsoftwareversion`	Version du logiciel client.
`IBM IAM Id`	`ibm_eventstreams_iam_id`	IBM Identifiant IAM.
`IBM Event Streams Consumer Group`	`ibm_eventstreams_consumergroup`	IBM Event Streams Groupe de consommateurs.
`IBM Event Streams Kafka partition`	`ibm_eventstreams_partition`	IBM Event Streams Kafka partition.
`IBM Event Streams Kafka topic`	`ibm_eventstreams_topic`	Rubrique Kafka IBM Event Streams.
`Quantile`	`ibm_quantile`	Le quantile représenté lorsque la métrique accepte la segmentation par quantile

Pour plus d'informations sur l'activation des mesures de la plate-forme à partir du tableau de bord Event Streams et sur l'affichage des mesures, voir Surveillance des mesures Event Streams.