IBM Cloud Monitoring を使用した Event Streams サービス・メトリックのモニター
IBM Cloud® Monitoring は、IBM Cloud アーキテクチャーの一部として組み込むことができる、サード・パーティーのクラウド・ネイティブのコンテナー・インテリジェンス管理システムです。 このシステムを使用して、アプリケーション、サービス、およびプラットフォームのパフォーマンスと正常性について、運用の可視化が可能になります。 管理者、DevOps チーム、開発者向けのフルスタックのテレメトリーを備え、モニター、トラブルシューティング、アラートの定義、カスタム・ダッシュボードの設計を行える高度な機能も用意されています。
IBM Cloud Monitoringを使用してサービス・メトリックをモニターする際に、 Kafka クライアント (プロデューサーおよびコンシューマー) には、パフォーマンスと正常性をモニターするための独自の メトリック のセットがあります。
Event Streamsサービスのメトリクスにオプトインして有効にする
Event Streamsサービスのメトリクスは、大きく分けて2つのグループに分類することができます：デフォルトと 拡張です。
デフォルトのEvent Streamsサービス・メトリクスを有効にする
を使用する前に、Event Streamsにする必要があります。IBM Cloud Monitoringメトリクスの使用を開始する前に、まずオプトインし、次の手順を実行してプラットフォーム・メトリクスを有効にする必要があります：
-
Event Streams のプラットフォーム・メトリックを有効化します。 詳しくは、 プラットフォーム・メトリックの有効化を参照してください。
アカウントの所有者には、このメトリック・データに対する全アクセス権限があります。 他のユーザーのアクセス管理については、IBM Cloud Monitoring始める - ユーザーアクセスを管理するを参照してください。
-
Event Streams インスタンス・ページから Monitoring ダッシュボードにナビゲートするには、インスタンス・ページで 「アクション」 をクリックし、 「モニター」 を選択します。
初めて使用する場合はウェルカム・ウィザードが表示されることがあります。 ダッシュボードの選択メニューに進むには、[Choosing an installation method（インストール方法の選択）]ページで[Next（次へ）]、[Skip（スキップ）] の順に選択します。 それに続いて出されるプロンプトを受け入れます。 その後、使用するプランに応じて、 IBM Event Streams または IBM Event Streams (Enterprise) ダッシュボードを選択できます。
拡張された Event Streams メトリックの有効化
拡張された Event Streams メトリックは、 topic、 partition 、および consumers の 3 つのグループで構成されています。 1つ、2つ、またはすべてに参加することができる。 利用可能なメトリクスは、トピック、パーティション、および
コンシューマ のテーブルで説明されています。
強化されたメトリクスを有効にすると、よりグローバルなゲージのメトリクスが導入されるため、コストが増加する。
強化されたEvent Streamsメトリクスの使用を開始する前に、まず以下のステップを完了して有効にする必要があります：
-
以下のコマンドを実行して、拡張メトリックの使用を開始するようにサービス・インスタンスを更新します。
ibmcloud resource service-instance-update <instance-name> -p '{"metrics":["topic","partition","consumers"]}'
拡張メトリックが有効になっている場合、選択に応じて、 IBM Event Streams(トピック)、 IBM Event Streams(パーティション) 、および IBM Event Streams(コンシューマー) の新しいダッシュボードが使用可能になります。
拡張メトリックをオプトアウトするには、以下のコマンドを実行します。
ibmcloud resource service-instance-update <instance-name> -p '{"metrics":[]}'
ダッシュボードは、メトリクスが記録され始めてから利用可能になります。初期化には数分かかる場合があります。
Event Streams サービス・メトリックのコスト情報
Monitoring メトリックの使用をオプトインする前に、それにかかるコストに注意してください。 見積もりコストは以下の考慮事項に基づきます。
- 使用する Event Streams プラン。
- プランごとの送信される固有の時系列の数。
- 作成したトピックの数。
- 作成したパーティションの数。
- トピック、パーティション、コンシューマー、またはすべてを使用可能にするかどうか。
Enterpriseクラスタでミラーリングを有効にすると、グローバル・ゲージ・メトリックが1つ増え、ターゲット・クラスタのトピックごとにゲージ・メトリックが1つ増えます（ターゲット・クラスタはすでに前述の表に従ってメトリックを出力しています）。
詳しくは、 Monitoring の価格設定 を参照してください。
Event Streams サービス・メトリックの詳細
以下の表は、Event Streamsが提供する各プランの具体的なメトリクスを説明したものです。
サービス・プランごとに利用可能なサービス指標
ミラーリングを有効にすると、拡張サービス メトリックが利用可能になります
| メトリック名 | Enterprise | ライト | Standard |
|---|---|---|---|
| ミラーリング待ち時間 |  |
||
| ミラーリング・スループット | |
トピックを有効にすることで利用できるサービス・メトリクスの強化
| メトリック名 | Enterprise | ライト | Standard |
|---|---|---|---|
| 最大区画保存パーセンテージ | |
||
| トピックごとの予約ディスク容量の割合 | |
||
| トピック・サイズ | |
コンシューマーが利用可能な強化されたサービス指標
| メトリック名 | Enterprise | ライト | Standard |
|---|---|---|---|
| コンシューマー・グループ・ラグ | |
パーティションを有効にすると、拡張サービス メトリックが利用可能になります
| メトリック名 | Enterprise | ライト | Standard |
|---|---|---|---|
| パーティションごとのメッセージ速度 | |
この情報は、トピック内のパーティション間でメッセージ・アクティビティーの分散が不均衡であるかどうか、およびトピックのパーティション数が適切にスケーリングされているかどうかを検出するのに役立ちます。
クォータを有効にすると、拡張サービス メトリックが利用可能になります
| メトリック名 | Enterprise | ライト | Standard |
|---|---|---|---|
| IAM ID の使用済み割り当て量パーセントのバイト数 | |
||
| IAM ID の使用済み割り当て量に対するバイト数のパーセンテージ | |
Kafka 割り当て量はサンプリングを使用して、クライアントが追加のデータを送受信できるようになるまでに一時停止する必要がある期間を決定します。 予測不能なワークロード、または少数のサンプルのみを使用して割り当て量の決定が行われる結果となる構成の場合は、100% を超える割り当て量使用率メトリックが表示される可能性があります。
認証の失敗
認証失敗回数のインクリメント。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_kafka_authentication_failure_total |
Metric Type |
counter |
Value Type |
none |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
ゼロが理想的です。 この値がゼロ以外の場合は、クライアントが無効な資格情報を使用して接続を試行することを示します。 すべてのクライアントが有効な認証情報を使用していることを確認する。
接続されているクライアントのソフトウェア名とバージョン
特定のクライアントソフトウェア名とバージョンを持つクライアントの接続数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
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 |
これは、Event Streamsインスタンスに接続しているアクティブクライアントのソフトウェア名とバージョンデータを監視するための情報です。
クライアント・ソフトウェアの名前とバージョンは、KIP-8855 で説明されているように、Kafka クライアント (Java バージョン 2.4 以降、およびソフトウェアの名前とバージョンをサポートするその他の実装) で使用できます。 クライアント・ソフトウェアの名前とバージョンが使用できない場合、これらはunknownとして設定されます。
コンシューム・メッセージ変換時間
古いバージョンのプロトコルを使用しているクライアントからのメッセージ変換に費やされた累積時間を示す。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_consume_conversions_time_quantile |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
second |
Segment By |
Service instance, Quantile, Service instance name |
ゼロでない場合は、古いプロトコル・レベルを使用しているためにクライアントがより多くの待ち時間を経験していることを示すので、理想的にはゼロである。 これらのクライアントはダウンレベルであり、アップグレードする必要がある。 すべてのクライアントが最新レベルであることを確認します。
消費者団体の遅れ
Event Streams インスタンス内の各トピック・パーティションの各コンシューマー・グループのラグです。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
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 |
ラグの増加により、グループ内のコンシューマーが、メッセージが生成される速度に対応していないことが明らかになる可能性があります。 このため、グループのメッセージを処理するコンシューマーの数を増やす必要があるかもしれない。
このメトリックは、サンプリングとバッチ処理の影響により、短期間に表示されると変動します。
接続済みクライアントの推定パーセンテージ
最大接続クライアント数に対する割合。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_kafka_recommended_max_connected_clients_percent |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
percent |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
これは、使用量の傾向をモニターするために役立つ情報です。 見る プランの選択プランとインスタンスに推奨される制限を決定します。
1 秒当たりの IAM ID バイト数
IAM ID からの 1 秒当たりの着信バイト数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
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 |
これは、使用状況の傾向を監視するための情報であり、特にIAM IDが予想よりも異常に多くのスループットを生成している場合に役立ちます。
このメトリックを使用すると、さまざまなユーザー (IAM ID) からサービスに送信されるデータ量の差異を確認できます。また、必要に応じて、必要な割り当て量の設定をガイドできます。
割り当て量内の IAM ID バイトの使用率 (%)
IAM ID ごとに使用される割り当て量のバイトの割合。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
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 |
これは、特にいずれかの IAM ID が割り当て量制限に近い値を生成している場合に、使用量の傾向をモニターするのに役立つ情報です。
割り当て量メトリックが 100% を超えることがあります。 Kafka 割り当て量はサンプリングを使用し、非同期に適用されます。 一部のワークロード (特にデータが大きなバッチで送信される場合) では、これにより、制限からの逸脱が小さくなる可能性があります。
1 秒当たりの IAM ID の出力バイト数
IAM ID からの 1 秒当たりの出力バイト数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
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 |
これは使用状況の傾向を監視するための情報であり、特にIAM IDが予想よりも異常に多くのスループットを消費している場合に役立ちます。
このメトリックを使用すると、サービスから異なるユーザー (IAM ID) に送信されるデータ量の違いを確認できます。また、必要に応じて、必要な割り当て量の設定をガイドします。
IAM ID の使用済み割り当て量のうちのバイト数のパーセンテージ
IAM ID ごとに使用される、割り当て量のうちのバイト数の割合。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
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 |
これは、使用量の傾向をモニターするのに役立つ情報を提供します。特に、いずれかの IAM ID がその割り当て量制限に近い値を消費している場合に役立ちます。
割り当て量メトリックが 100% を超えることがあります。 Kafka 割り当て量はサンプリングを使用し、非同期に適用されます。 一部のワークロード (特にデータが大きなバッチで送信される場合) では、これにより、制限からの逸脱が小さくなる可能性があります。
非アクティブなコンシューマー・グループ
Event Streamsインスタンス内の非アクティブなコンシューマグループの数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_inactive_consumergroups |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
none |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
これは情報提供だけを目的としたものであり、問題ではありません。 スパイクは、一連の消費者グループがメッセージの送信を停止したことを示す。
秒当たりのインスタンスへのバイト数
1秒間にEvent Streamsインスタンスに生成されるバイト数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_bytes_in_per_second |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
byte |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
これは、クライアントがクラスタとの間で何MB/秒の送受信を行っているかという使用状況の傾向を監視するのに役立つ情報です。 Event Streamsを参照し、プランとインスタンスの推奨上限を確認してください。
秒当たりのインスタンスからのバイト数
Event Streamsインスタンスから1秒間に消費されるバイト数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_bytes_out_per_second |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
byte |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
これは、クライアントがクラスタとの間で何MB/秒の送受信を行っているかという使用状況の傾向を監視するのに役立つ情報です。 Event Streamsを参照し、プランとインスタンスの推奨上限を確認してください。
インスタンス使用率
Event Streams インスタンスの使用状況のレベル。 これは、ゼロから 2 (両端を含む) までの数値です。
0は、このインスタンスによって処理されているワークロードがインスタンスの容量内にあることを示します。 より正確には、使用率レベルは 80% 未満です。1は、このインスタンスによって処理されているワークロードが、インスタンスの容量制限に近づいていることを示します。 サービス・インスタンスをスケーリングすることが適切かどうかを確認します。 正確には、使用率レベルは 80% を超え、95% 未満です。2は、このインスタンスによって処理されているワークロードが、そのインスタンスの容量制限に達していることを示します。 その結果、メッセージングの待ち時間が長くなる可能性があります。 サービス・インスタンスをスケーリングすることが適切かどうかを確認します。 正確には、使用率レベルは 95% を超えています。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_utilization |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
none |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
最大パーティション保存パーセンテージ
最大パーティション保持パーセンテージは、設定された保持サイズのうち、トピック内のデータが最も多いパーティションで使用されるパーセンテージを示します。 たとえば、トピックの保持サイズが 10GB で、1 つのパーティションが 4GB で、別のパーティションが 6GB の場合、このメトリックは 60% を報告します。 これは、トピック内の 1 つのパーティションが保持サイズに近づいているかどうかを監視するのに役立ち、ログ セグメントの削除の引き金になったり、パフォーマンスに影響したりする可能性があります。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
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 |
パーティションごとのメッセージ速度
このメトリックの変化率は、 Event Streams インスタンス・トピックのパーティションに着信する 1 秒当たりのメッセージ数を示します。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
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 |
ミラーリングの遅延
ソース Event Streams インスタンスからのトピックごとのミラーリング待ち時間 (秒)。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
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 |
これは、ターゲット・クラスター上のトピックがどれだけ遅れているかを判断するのに役立ちます。
ミラーリング・スループット
ソースEvent Streamsインスタンスからのミラーリングスループットのバイト/秒。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_mirroring_throughput_bytes_per_second |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
byte |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
これは、ミラーリングが有効かどうかを確認したり、キャパシティプランニングをするのに便利である。
欠落 SNI 接続
TLS への SNI 拡張をサポートしていないために拒否された接続数の増分カウント。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_kafka_missing_sni_host_total |
Metric Type |
counter |
Value Type |
none |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
ゼロであることが理想的です。 これは、正しく構成されていないクライアントを示します。 クライアントがサービスに接続するには、TLS用のSNI拡張を使用しなければならない。 この値が0以外の場合、すべてのクライアントが正しいレベルにあり、SNIが正しく設定されていることを確認してください。
オフライン・パーティションの数
Event Streams インスタンスでオフラインになっているパーティションの数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_kafka_offline_partitions |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
none |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
理想的には、この値はゼロでなければなりません。 値がゼロでない場合は、クラスタに一時的な問題がある可能性がある。 また、Kafka パーティション・リーダーの選挙の問題を示している可能性もあります。
パーティションの数
Event Streams インスタンスのリーダー・パーティションの数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_partitions |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
none |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
これは、使用量の傾向をモニターするために役立つ情報です。 Event Streamsを参照し、プランとインスタンスの推奨上限を確認してください。
トピックの数
Event Streams インスタンスのトピックの数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_topics |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
none |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
同期中のレプリカ・パーティションの数
同期しているレプリカが2つ以下のパーティションの数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_kafka_under_minisr_partitions |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
none |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
理想的には、この値はゼロでなければなりません。 値がゼロでない場合は、クラスタに一時的な問題がある可能性がある。
プロデュース・メッセージ変換時間
古いバージョンのプロトコルを使用しているクライアントからのメッセージ変換に費やされた累積時間を示す。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_produce_conversions_time_quantile |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
second |
Segment By |
Service instance, Quantile, Service instance name |
ゼロが理想的です。 これが一貫して増加していることは、一部のクライアントがダウン・レベルであり、アップグレードする必要があることを示しています。 すべてのクライアントが最新レベルであることを確認します。
リバランス中のコンシューマー・グループ
Event Streamsインスタンス内のリバランシングコンシューマーグループの数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_rebalancing_consumergroups |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
none |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
ブローカーの再起動は頻繁に起こるため）この数値が0を超えることもあると予想されるが、高い水準が持続することは、コンシューマーが頻繁に再起動し、コンシューマー・グループから離脱または再参加している可能性を示唆している。 クライアント・ログを確認してください。
予約済みディスク・スペースのパーセンテージ
すべてのパーティションが完全に使用された場合に必要となる、予約されたディスク容量のパーセンテージ。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_reserved_disk_space_percent |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
percent |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
構成された保存サイズの範囲内でトピックがいっぱいになった場合に使用されるディスク・スペースのパーセンテージを示します。
トピックごとの予約ディスク容量の割合
すべてのトピックに割り当てられているパーティションが完全に使用されている場合に、各トピックに必要な予約ディスク領域の割合。 このメトリックを使用して、Event Streams のディスク領域要件を計画し、不必要に大きなディスク領域を予約している誤った構成のトピックを特定することもできます。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
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 |
構成された保存サイズの範囲内でトピックがいっぱいになった場合に使用されるディスク・スペースのパーセンテージを示します。
REST プロデューサー要求数/秒
REST プロデューサー API に対して行われた 1 秒あたりのリクエスト数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_rest_producer_requests_per_sec |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
none |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
これは、スキーマ・エンコーダーの使用など、REST プロデューサー API の使用状況をモニターするのに役立つ情報を提供します。
スキーマレジストリのリクエスト率
HTTPリクエストの総数SerDes1秒あたりのエンドポイント数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_schema_registry_serdes_requests_per_sec |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
none |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
これは、スキーマ レジストリのシリアル化および逆シリアル化のレートを監視するのに役立つ情報です。
スキーマの最大バージョン割合
レジストリー内のバージョン数が最も多いスキーマに使用されているスキーマ・バージョン容量の割合。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_schema_registry_schema_versions_greatest_percentage |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
percent |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
スキーマ使用率
スキーマ・レジストリーで使用されているスキーマ容量のパーセンテージ。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_schema_registry_schemas_used_percentage |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
percent |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
安定コンシューマー・グループ
Event Streams インスタンス内の安定したコンシューマー・グループの数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_stable_consumergroups |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
none |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
コンシューマー・グループのリバランスとともに使用します。 これが一貫してゼロで、リバランシングが高い場合は、クラスターに問題があることを示している。 これがゼロでなく、リバランスが高い場合は、消費者グループの問題を示している。
秒当たりのトピックへのバイト数
トピックに対して 1 秒あたりにプロデュースされたバイト数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
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 |
これは、利用状況の傾向を監視するための情報であり、特に、予想よりも多い、または少ない異常なスループットが発生しているトピックがある場合に役立ちます。
秒当たりのトピックからのバイト数
トピックから 1 秒当たりにコンシュームされたバイト数。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
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 |
これは、特にトピックによってコンシュームされるスループットが予想よりも異常に多いまたは少ない場合に、使用量の傾向をモニターするために役立つ情報です。
トピック・サイズ
例えば、トピックに2つのパーティションがあり、1つは2MBのデータ、もう1つは4MBのデータである場合、メトリックは6MBと報告します。 これは、ストレージの使用状況を監視し、パーティショニングを最適化するために使用できる。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
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 |
使用済みディスク・スペースのパーセンテージ
現在使用されているディスク容量のパーセンテージ。
| メタデータ | 説明 |
|---|---|
Metric Name |
ibm_eventstreams_instance_utilised_disk_space_percent |
Metric Type |
gauge |
Value Type |
percent |
Segment By |
Service instance, Service instance name |
これは、使用量の傾向をモニターするために役立つ情報です。 Event Streamsを参照し、プランとインスタンスの推奨上限を確認してください。
セグメント化のための属性
グローバル属性
以下の属性は、リストされたすべてのメトリクスをセグメント化するために使用できます。
| 属性 | 属性名 | 属性の説明 |
|---|---|---|
Cloud Type |
ibm_ctype |
クラウド・タイプの値は、public、dedicated、または local です。 |
Location |
ibm_location |
監視対象リソースの場所 - 地域、データセンター、またはグローバル。 |
Scope |
ibm_scope |
スコープは、このメトリックと関連付けられた、アカウント、組織、またはスペースの GUID です。 |
Service name |
ibm_service_name |
このメトリックを生成するサービスの名前。 |
Service instance |
ibm_service_instance |
サービスインスタンスGUIDは、メトリックが関連付けられているインスタンスを識別する。 |
Service instance name |
ibm_service_instance_name |
サービスインスタンス名は、ユーザーが提供するサービスインスタンスの名前を提供します。これは、必ずしもユーザーが提供する名前に依存する一意な値ではありません。 |
Resource |
ibm_resource |
サービスで測定されているリソース - 通常は識別名または GUID。 |
Resource Type |
ibm_resource_type |
サービスによって測定されるリソースのタイプ。 |
Resource group |
ibm_resource_group_name |
サービス・インスタンスが作成されたリソース・グループ名。 |
追加の属性
1 つ以上の属性のセグメント化のために以下の属性を使用できます。 セグメンテーション・オプションの個々のメトリックを参照してください。
| 属性 | 属性名 | 属性の説明 |
|---|---|---|
Client software name |
ibm_eventstreams_clientsoftwarename |
クライアント・ソフトウェア名。 |
Client software version |
ibm_eventstreams_clientsoftwareversion |
クライアント・ソフトウェアのバージョン。 |
IBM IAM Id |
ibm_eventstreams_iam_id |
IBM IAM ID。 |
IBM Event Streams Consumer Group |
ibm_eventstreams_consumergroup |
IBMEvent Streams消費者グループ。 |
IBM Event Streams Kafka partition |
ibm_eventstreams_partition |
IBM Event Streams Kafkaパーティション。 |
IBM Event Streams Kafka topic |
ibm_eventstreams_topic |
IBM Event Streams Kafka トピック。 |
Quantile |
ibm_quantile |
メトリックが変位値によるセグメント化をサポートしている場合に表される変位値 |
Event Streamsダッシュボードからプラットフォーム・メトリクスを有効にし、メトリクスを表示する方法については、Event Streamsメトリクスの監視を参照してください。