IBM Cloud Monitoring 을 사용하여 Event Streams 서비스 메트릭 모니터링

IBM Cloud® Monitoring은(는) IBM Cloud 아키텍처의 일부로 포함할 수 있는 써드파티 클라우드 원시 및 컨테이너 정보 관리 시스템입니다. 애플리케이션, 서비스 및 플랫폼의 성능과 상태에 대한 운영 가시성을 확보할 수 있습니다. 이는 관리자, DevOps 팀 및 개발자에게 모니터링 및 문제점 해결, 경보 정의 및 사용자 정의 대시보드 디자인을 위한 고급 기능을 갖춘 전체 스택 텔레메트리를 제공합니다.

IBM Cloud Monitoring을 사용하여 서비스 메트릭을 모니터하는 동안 Kafka 클라이언트 (생성자 및 이용자) 는 자체 메트릭 세트를 사용하여 성능 및 상태를 모니터합니다.

Event Streams 서비스 메트릭에 대한 옵트인 및 사용 설정

Event Streams 서비스 메트릭은 크게 두 가지 그룹으로 분류할 수 있습니다: 기본 및 고급.

기본 Event Streams 서비스 메트릭 사용

Event Streams IBM Cloud Monitoring 메트릭을 사용하려면 먼저 옵트인한 다음 다음 단계를 완료하여 플랫폼 메트릭을 사용하도록 설정해야 합니다:

  1. Event Streams에 대한 플랫폼 메트릭을 사용으로 설정하십시오. 자세한 정보는 플랫폼 메트릭 사용을 참조하십시오.

    계정 소유자에게는 이 메트릭 데이터에 대한 전체 액세스 권한이 있습니다. 다른 사용자의 액세스 관리에 대한 자세한 내용은 IBM Cloud Monitoring 시작하기 - 사용자 액세스 관리를 참조하세요.

  2. Event Streams 인스턴스 페이지에서 Monitoring 대시보드로 이동하려면 인스턴스 페이지에서 조치 를 클릭하고 모니터링을 선택하십시오.

    처음 사용할 때 환영 마법사가 표시될 수 있습니다. 대시보드 선택 메뉴로 이동하려면 다음을 선택한 후 설치 방법 선택 페이지에서 건너뜁니다. 다음에 나오는 프롬프트를 수락하십시오. 그런 다음 사용하는 플랜에 따라 IBM Event Streams 또는 IBM Event Streams (엔터프라이즈) 대시보드를 선택할 수 있습니다.

향상된 Event Streams 메트릭 사용

향상된 Event Streams 메트릭은 세 개의 그룹 ( topic, partition 및 consumers) 으로 구성됩니다. 하나, 둘 또는 모두 선택할 수 있습니다. 사용 가능한 메트릭은 주제, 파티션 및 소비자 표에 설명되어 있습니다.

향상된 지표를 사용 설정하면 더 많은 글로벌 게이지 지표가 도입되므로 비용이 증가합니다.

향상된 Event Streams 메트릭을 사용하려면 먼저 다음 단계를 완료하여 해당 메트릭을 사용 설정해야 합니다:

  • 다음 명령을 실행하여 향상된 메트릭을 사용하여 시작할 서비스 인스턴스를 업데이트하십시오.

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

고급 메트릭을 사용하는 경우 선택사항에 따라 다음과 같은 새 대시보드를 사용할 수 있습니다. IBM Event Streams(주제), IBM Event Streams(파티션) 및 IBM Event Streams(이용자).

향상된 메트릭을 옵트 아웃하려면 다음 명령을 실행하십시오.

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

대시보드는 메트릭이 기록되기 시작한 후에만 사용할 수 있으며 초기화하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

Event Streams 서비스 메트릭 비용 정보

Monitoring 메트릭을 사용하도록 옵트인하기 전에 이를 수행하는 데 드는 비용을 알고 있어야 합니다. 예상 비용은 다음 고려사항에 따라 달라집니다.

  • 사용하는 Event Streams 플랜입니다.
  • 각 계획에 대해 전송된 고유 시계열 수입니다.
  • 생성한 토픽의 수입니다.
  • 생성한 파티션 수입니다.
  • 토픽, 파티션, 이용자 또는 모두 사용 가능한지 여부.

Enterprise 클러스터에 대해 미러링을 사용 설정하면 대상 클러스터에 글로벌 게이지 메트릭과 토픽당 추가 게이지 메트릭이 하나 더 도입되므로(대상 클러스터는 이미 앞의 표에 따라 메트릭을 방출하고 있음) 비용이 증가합니다.

자세한 정보는 Monitoring 가격 책정을 참조하십시오.

Event Streams 서비스 메트릭 세부사항

다음 표에서는 각 요금제에 대해 Event Streams 에서 제공하는 구체적인 메트릭에 대해 설명합니다.

서비스 요금제별로 사용 가능한 서비스 메트릭

요금제 이름별로 사용 가능한 메트릭
메트릭 이름 Enterprise Lite Standard
인증 실패 체크표시 아이콘
연결된 클라이언트 소프트웨어 이름 및 버전 체크표시 아이콘
메시지 변환 이용 시간 체크표시 아이콘
연결된 클라이언트의 예상 백분율 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘
초당 IAM ID 입력 바이트 체크표시 아이콘
초당 IAM ID 출력 바이트 체크표시 아이콘
비활성 이용자 그룹 체크표시 아이콘
초당 인스턴스 입력 바이트 수 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘
초당 인스턴스 출력 바이트 수 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘
인스턴스 활용도 체크표시 아이콘
누락된 SNI 연결 수 체크표시 아이콘
오프라인 파티션 수 체크표시 아이콘
파티션 수 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘
토픽 수 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘
동기화된 복제본이 특정 수 미만인 파티션 수 체크표시 아이콘
초과 요청 드롭 합계 체크표시 아이콘
메시지 변환 생성 시간 체크표시 아이콘
이용자 그룹 재조정 체크표시 아이콘
예약된 디스크 공간 백분율 체크표시 아이콘
토픽당 예약된 디스크 공간 비율 체크표시 아이콘
초당 Rest-작성자 요청 체크표시 아이콘
스키마 레지스트리 요청 비율 체크표시 아이콘
Schema의 가장 높은 버전 백분율 체크표시 아이콘
스키마의 사용 백분율 체크표시 아이콘
안정적인 이용자 그룹 체크표시 아이콘
초당 토픽 입력 바이트 수 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘
초당 토픽 출력 바이트 수 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘 체크표시 아이콘
사용된 디스크 공간 백분율 체크표시 아이콘

미러링을 활성화하면 향상된 서비스 측정항목을 사용할 수 있습니다.

미러링에 사용할 수 있는 메트릭
메트릭 이름 Enterprise Lite Standard
미러링 대기 시간 체크표시 아이콘
미러링 처리량 체크표시 아이콘

토픽이 활성화된 상태에서 사용 가능한 향상된 서비스 메트릭

주제에 사용할 수 있는 메트릭
메트릭 이름 Enterprise Lite Standard
주제 작업에 사용 가능한 디스크 공간 체크표시 아이콘
최대 파티션 보존 백분율 체크표시 아이콘
토픽당 예약된 디스크 공간 비율 체크표시 아이콘
토픽 크기 체크표시 아이콘

소비자가 활성화된 상태에서 사용 가능한 향상된 서비스 지표

소비자가 사용할 수 있는 지표
메트릭 이름 Enterprise Lite Standard
이용자 그룹 지연 체크표시 아이콘

파티션을 활성화하면 향상된 서비스 측정항목을 사용할 수 있습니다.

파티션에 사용할 수 있는 메트릭
메트릭 이름 Enterprise Lite Standard
파티션당 메시지 비율 체크표시 아이콘

이 정보는 토픽의 파티션에서 메시지 활동의 분배가 불균형한지 여부 및 토픽의 파티션 수가 적절하게 스케일링되는지 여부를 발견하는 데 유용합니다.

할당량이 활성화된 경우 향상된 서비스 측정항목을 사용할 수 있습니다.

할당량에 사용할 수 있는 메트릭
메트릭 이름 Enterprise Lite Standard
할당량 사용 백분율의 IAM ID 바이트 체크표시 아이콘
IAM ID 바이트 아웃 할당량 사용 백분율 체크표시 아이콘

Kafka 할당량은 샘플링을 사용하여 클라이언트가 더 많은 데이터를 전송하거나 수신하기 전에 일시정지해야 하는 기간을 판별합니다. 소수의 샘플만 사용하여 할당량을 결정하는 예측 불가능한 워크로드 또는 구성의 경우 100%를 초과하는 백분율 할당량 사용 메트릭을 관찰할 수 있습니다.

인증

실패

인증 실패 횟수 증가.

인증 실패 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_authentication_failure_total
Metric Type counter
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

이상적으로 0입니다. 0이 아닌 값은 클라이언트가 올바르지 않은 신임 정보를 사용하여 연결을 시도함을 표시합니다. 모든 클라이언트가 유효한 자격 증명을 사용하고 있는지 확인합니다.

주제 작업에 사용 가능한 디스크 공간

토픽 생성, 파티션 생성 또는 토픽 구성 변경에 사용할 수 있는 디스크 공간의 양입니다.

주제 작업 메타데이터에 사용 가능한 디스크 공간
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_minimum_available_disk_space
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, Service instance name

이 값은 Event Streams 인스턴스의 모든 스토리지 볼륨에서 사용할 수 있는 디스크 공간의 최소값입니다. 더 많은 스토리지가 필요하기 전에 클러스터가 지원할 수 있는 추가 데이터 또는 구성 변경의 양을 안전하게 표시해 줍니다.

연결된 클라이언트 소프트웨어 이름 및 버전

특정 클라이언트 소프트웨어 이름 및 버전으로 연결된 클라이언트 수입니다.

연결된 클라이언트 소프트웨어 이름 및 버전 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
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

이는 Event Streams 인스턴스에 연결된 활성 클라이언트의 소프트웨어 이름 및 버전 데이터를 모니터링하는 데 도움이 되는 정보입니다.

KIP-8855에 설명된 대로 클라이언트 소프트웨어 이름과 버전을 Kafka 클라이언트(Java 버전 2.4 이상 및 소프트웨어 이름 및 버전을 지원하는 기타 구현)에 사용할 수 있습니다. 클라이언트 소프트웨어 이름 및 버전을 사용할 수 없는 경우에는 unknown(으)로 설정됩니다.

메시지 변환 이용 시간

이전 프로토콜 버전을 사용하는 클라이언트로부터 메시지 변환을 수행하는 데 소요된 누적 시간을 나타냅니다.

메시지 전환 시간 메트릭 메타데이터 사용
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_consume_conversions_time_quantile
Metric Type gauge
Value Type second
Segment By Service instance, Quantile, Service instance name

0이 아닌 값은 클라이언트가 이전 프로토콜 수준을 사용하기 때문에 지연 시간이 더 길다는 것을 의미하므로 0이 가장 이상적입니다. 이러한 클라이언트는 하위 수준이므로 업그레이드해야 합니다. 모든 클라이언트가 최신 레벨에 있는지 확인하십시오.

소비자 그룹의 지연

Event Streams 인스턴스에 있는 각 토픽 파티션의 각 이용자 그룹에 대한 지연.

소비자 그룹은 메트릭 메타데이터 지연
메타데이터 설명
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

지연이 증가하면 그룹의 이용자가 메시지가 생성되는 속도를 따라가지 못하고 있음을 강조 표시할 수 있습니다. 이를 위해서는 그룹에 대한 메시지를 처리하는 소비자 수를 확장해야 할 수도 있습니다.

샘플링 및 일괄처리 효과로 인해 짧은 시간 동안 보는 경우 이 메트릭이 변동하는 것은 정상입니다.

IAM초당 ID 입력 바이트

IAM ID에서 초당 수신된 바이트 수입니다.

초당 IAM ID 바이트 단위의 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
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

이는 사용량 추세를 모니터링하는 데 도움이 되는 정보로, 특히 예상보다 비정상적으로 많은 처리량을 생성하는 IAM ID가 있는 경우 유용합니다.

이 메트릭을 사용하면 다른 사용자 (IAM ID) 로부터 서비스로 전송되는 데이터 양의 차이를 볼 수 있으며, 필요한 경우 필요한 할당량 설정을 안내할 수 있습니다.

사용된 할당량 백분율의 IAM ID 바이트

IAM ID당 사용된 할당량의 바이트 백분율입니다.

할당량 사용 비율 메트릭 메타데이터의 IAM ID 바이트 수
메타데이터 설명
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

이는 특히 IAM ID가 할당량 한계에 가까운 값을 생성하는 경우 사용량의 경향을 모니터하는 데 도움이 되는 정보를 위한 것입니다.

할당량 메트릭은 때때로 100%를 초과할 수 있습니다. Kafka 할당량은 샘플링을 사용하며 비동기적으로 적용됩니다. 일부 워크로드의 경우, 특히 데이터가 대형 배치로 전송되는 경우 이로 인해 한계에서 약간의 편차가 발생할 수 있습니다.

초당 송신된 IAM ID 바이트 수

IAM ID에서 초당 출력된 바이트 수입니다.

초당 IAM ID 바이트 아웃 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
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

이는 사용량 추세를 모니터링하는 데 도움이 되는 정보로, 특히 예상보다 비정상적으로 많은 처리량을 소비하는 IAM ID가 있는 경우 유용합니다.

이 메트릭을 사용하면 서비스에서 다른 사용자 (IAM ID) 에게 전송되는 데이터 양의 차이를 볼 수 있으며, 필요한 경우 필요한 할당량 설정을 안내합니다.

IAM ID 바이트 아웃 할당량 사용 백분율

IAM ID당 사용된 아웃바운드 바이트 할당량의 백분율입니다.

IAM ID 바이트 아웃 할당량 사용 비율 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
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

이는 특히 IAM ID가 할당량 한계에 근접하게 이용하는 경우 사용량의 추세를 모니터하는 데 도움이 되는 정보를 위한 것입니다.

할당량 메트릭은 때때로 100%를 초과할 수 있습니다. Kafka 할당량은 샘플링을 사용하며 비동기적으로 적용됩니다. 일부 워크로드의 경우, 특히 데이터가 대형 배치로 전송되는 경우 이로 인해 한계에서 약간의 편차가 발생할 수 있습니다.

비활성 이용자 그룹

Event Streams 인스턴스의 비활성 소비자 그룹 수입니다.

비활성 소비자 그룹 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_inactive_consumergroups
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

정보용으로 제공되며 문제가 아닙니다. 급증은 일련의 소비자 그룹이 메시지 전송을 중단했음을 나타냅니다.

초당 인스턴스 입력 바이트 수

Event Streams 인스턴스에 초당 생성되는 바이트 수입니다.

초당 인스턴스 바이트 단위의 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_bytes_in_per_second
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, Service instance name

이는 클라이언트가 클러스터와 주고받는 수신 또는 발신 MB/s의 사용량 추세를 모니터링하는 데 도움이 되는 정보입니다. 를 참조하세요 Event Streams 를 참조하여 요금제 및 인스턴스에 대한 권장 한도를 확인하세요.

초당 인스턴스 출력 바이트 수

Event Streams 인스턴스에서 초당 소비되는 바이트 수입니다.

초당 인스턴스 바이트 아웃 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_bytes_out_per_second
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, Service instance name

이는 클라이언트가 클러스터와 주고받는 수신 또는 발신 MB/s의 사용량 추세를 모니터링하는 데 도움이 되는 정보입니다. 를 참조하세요 Event Streams 를 참조하여 요금제 및 인스턴스에 대한 권장 한도를 확인하세요.

인스턴스 활용도

Event Streams 인스턴스의 활용도 레벨입니다. 다음은 0과 2사이의 숫자 값입니다 (0과 2포함).

  • 0 는 이 인스턴스에서 처리 중인 워크로드가 인스턴스의 용량 내에 있음을 표시합니다. 보다 정확하게는 이용률 레벨이 80% 미만입니다.
  • 1 는 이 인스턴스에서 처리 중인 워크로드가 인스턴스의 용량 한계에 근접하고 있음을 표시합니다. 서비스 인스턴스를 스케일링하는 것이 적절한지 검토하십시오. 보다 정확하게는 이용률 레벨이 80% 이상이고 95% 미만입니다.
  • 2 는 이 인스턴스가 처리 중인 워크로드가 인스턴스의 용량 한계에 도달했음을 표시합니다. 이로 인해 메시징 대기 시간이 증가할 수 있습니다. 서비스 인스턴스를 스케일링하는 것이 적절한지 검토하십시오. 보다 정확하게는 이용률 레벨이 95%를 초과합니다.
인스턴스 사용률 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_utilization
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

최대 파티션 보존 백분율

최대 파티션 보존 비율은 주제에서 가장 많은 데이터가 있는 파티션이 사용하는 구성된 보존 크기의 백분율을 나타냅니다. 예를 들어 토픽의 보존 크기가 10GB이고 한 파티션은 4GB, 다른 파티션은 6GB인 경우 이 메트릭은 60%를 보고합니다. 이를 통해 토픽 내의 단일 파티션이 로그 세그먼트 삭제를 트리거하거나 성능에 영향을 미칠 수 있는 보존 크기에 근접하고 있는지 모니터링할 수 있습니다.

최대 파티션 보존 비율 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
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

파티션당 메시지 비율

이 지표의 변경 비율은 Event Streams 인스턴스 주제의 파티션에 수신되는 초당 메시지를 제공합니다.

파티션당 메시지 전송률 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
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

미러링 대기 시간

소스 Event Streams 인스턴스의 토픽당 미러링 대기 시간(초).

지연 시간 메트릭 메타데이터 미러링
메타데이터 설명
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

대상 클러스터의 토픽이 얼마나 늦어지는지 판별하는 데 유용합니다.

미러링 처리량

소스 Event Streams 인스턴스에서 미러링 처리량의 초당 바이트 수입니다.

처리량 메트릭 메타데이터 미러링
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_mirroring_throughput_bytes_per_second
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, Service instance name

이는 미러링이 활성화되어 있는지 확인하고 용량 계획을 세우는 데 유용합니다.

누락된 SNI 연결

TLS에 대한 SNI 확장을 지원하지 않아서 거부된 연결 수의 증분 수입니다.

누락된 SNI 연결 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_missing_sni_host_total
Metric Type counter
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

이상적으로 0이어야 합니다. 올바르게 구성되지 않은 클라이언트를 표시합니다. 클라이언트가 서비스에 연결하려면 TLS 에 대한 SNI 확장자를 사용해야 합니다. 이 값이 0이 아닌 경우 모든 클라이언트가 올바른 수준이고 SNI에 맞게 올바르게 구성되어 있는지 확인하세요.

오프라인 파티션 수

Event Streams 인스턴스의 오프라인 파티션 수입니다.

오프라인 파티션 메트릭 메타데이터 수
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_offline_partitions
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

적합한 값은 0이어야 합니다. 0이 아닌 값은 클러스터에 일시적인 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다. 또한 Kafka 파티션 리더 선택의 어려움을 나타낼 수도 있습니다.

파티션 수

Event Streams 인스턴스의 리더 파티션 수입니다.

파티션 수 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_partitions
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

이는 사용량의 동향을 모니터하는 데 도움이 되도록 정보용으로 제공됩니다. 를 참조하세요 Event Streams 를 참조하여 요금제 및 인스턴스에 대한 권장 한도를 확인하세요.

토픽 수

Event Streams 인스턴스의 주제 수입니다.

토픽 메트릭 메타데이터 개수
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_topics
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

동기화된 복제본이 특정 수 미만인 파티션 수

동기화 복제본이 2개 미만인 파티션의 수입니다.

동기화되지 않은 복제본 파티션의 수 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_under_minisr_partitions
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

적합한 값은 0이어야 합니다. 0이 아닌 값은 클러스터의 일시적인 문제를 나타낼 수 있습니다.

초과 요청 드롭 합계

삭제된 대형 Kafka 요청의 총 개수입니다.

삭제된 오버사이즈 Kafka 요청의 총 개수
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_oversize_request_drop_total
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

메시지 변환 생성 시간

이전 프로토콜 버전을 사용하여 생성하는 클라이언트에서 메시지 변환을 수행하는 데 소요된 누적 시간을 나타냅니다.

메시지 전환 시간 메트릭 메타데이터 생성
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_produce_conversions_time_quantile
Metric Type gauge
Value Type second
Segment By Service instance, Quantile, Service instance name

이상적으로 0입니다. 여기에서 지속적인 증가는 일부 클라이언트가 하위 레벨이며 업그레이드되어야 함을 표시합니다. 모든 클라이언트가 최신 레벨에 있는지 확인하십시오.

이용자 그룹 재조정

Event Streams 인스턴스에서 재조정된 소비자 그룹의 수입니다.

소비자 그룹 메트릭 메타데이터 재조정
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_rebalancing_consumergroups
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

브로커 재시작이 자주 발생하기 때문에 이 수치가 0을 초과하는 경우도 있지만, 높은 수치가 지속되면 소비자가 자주 재시작하여 소비자 그룹에서 탈퇴하거나 재가입할 수 있음을 의미합니다. 클라이언트 로그를 확인하십시오.

예약된 디스크 공간 백분율

할당된 모든 파티션이 완전히 사용되었을 때 필요한 예약된 디스크 공간의 비율입니다.

예약된 디스크 공간 비율 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_reserved_disk_space_percent
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance, Service instance name

토픽이 구성된 보존 크기의 범위까지 채워지는 경우 사용할 디스크 공간의 백분율을 표시합니다.

주제별 예약된 디스크 공간 비율

할당된 모든 주제의 파티션이 완전히 사용된 경우 각 주제에 필요한 예약된 디스크 공간의 백분율입니다. 이 메트릭을 사용하여 Event Streams에 대한 디스크 공간 요구 사항을 계획하고 불필요하게 많은 양의 디스크 공간을 예약하고 있는 잘못 구성된 주제를 식별할 수도 있습니다.

주제별 예약 디스크 공간 비율 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
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

토픽이 구성된 보존 크기의 범위까지 채워지는 경우 사용할 디스크 공간의 백분율을 표시합니다.

Rest-producer 요청 (초당)

나머지 생산자 API에 대한 초당 요청 수입니다.

초당 레스트 프로듀서 요청 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_rest_producer_requests_per_sec
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

이는 스키마 인코더 사용을 포함하여 REST 생성자 API의 사용을 모니터하는 데 도움이 되는 정보를 위한 것입니다.

스키마 레지스트리 요청 비율

초당 HTTP SerDes 엔드포인트에 대한 총 요청 수입니다.

스키마 레지스트리 요청률 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_schema_registry_serdes_requests_per_sec
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

이는 스키마 레지스트리의 직렬화 및 역직렬화 비율을 모니터링하는 데 도움이 되는 정보입니다.

Schema의 가장 높은 버전 백분율

레지스트리에서 버전의 가장 높은 수로 스키마에 사용되는 스키마 버전 용량의 백분율입니다.

스키마 최대 버전 비율 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_schema_registry_schema_versions_greatest_percentage
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance, Service instance name

스키마의 사용 백분율

스키마 레지스트리에 사용된 스키마 용량의 백분율입니다.

스키마 사용 비율 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_schema_registry_schemas_used_percentage
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance, Service instance name

안정적인 이용자 그룹

Event Streams 인스턴스의 안정적인 이용자 그룹 수입니다.

안정적인 소비자 그룹 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_stable_consumergroups
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

이용자 그룹 재밸런싱과 함께 사용하십시오. 이 값이 지속적으로 0이고 재밸런싱이 높으면 클러스터에 문제가 있음을 나타냅니다. 이 값이 0이 아니고 재조정이 높으면 소비자 그룹에 문제가 있음을 나타냅니다.

초당 토픽 입력 바이트 수

주제에 초당 생성된 바이트 수입니다.

초당 토픽 바이트 수 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
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

이는 사용량 추세를 모니터링하는 데 도움이 되는 정보로, 특히 어떤 토픽이 예상보다 많거나 적은 비정상적인 처리량을 생성하는 경우 유용합니다.

초당 토픽 출력 바이트 수

주제에서 초당 사용된 바이트 수입니다.

초당 토픽 바이트 수 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
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

이는 일반적으로 토픽이 예상한 것보다 더욱 많거나 적은 처리량을 이용하는 경우 사용자가 사용량의 동향을 모니터하는 데 도움이 되도록 정보용으로 제공됩니다.

토픽 크기

토픽의 파티션에서 현재 사용 중인 총 디스크 크기 예를 들어 토픽에 2MB 데이터가 있는 파티션과 4MB 데이터가 있는 파티션이 두 개 있는 경우 메트릭은 크기를 6MB로 보고합니다. 이는 스토리지 사용량을 모니터링하고 파티셔닝을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.

토픽 크기 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
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

사용된 디스크 공간 백분율

현재 사용 중인 디스크 공간의 백분율입니다.

사용된 디스크 공간 비율 메트릭 메타데이터
메타데이터 설명
Metric Name ibm_eventstreams_instance_utilised_disk_space_percent
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance, Service instance name

이는 사용량의 동향을 모니터하는 데 도움이 되도록 정보용으로 제공됩니다. 를 참조하세요 Event Streams 를 참조하여 요금제 및 인스턴스에 대한 권장 한도를 확인하세요.

세그먼트화를 위한 속성

글로벌 속성

나열된 모든 메트릭을 세분화하는 데 사용할 수 있는 속성은 다음과 같습니다.

글로벌 속성
속성 속성 이름 속성 설명
Cloud Type ibm_ctype 클라우드 유형은 공용, 전용 또는 로컬 값입니다.
Location ibm_location 모니터링되는 리소스의 위치 - 지역, 데이터 센터 또는 전 세계일 수 있습니다.
Scope ibm_scope 범위는 이 메트릭과 연결된 계정, 조직 또는 영역 GUID입니다.
Service name ibm_service_name 이 메트릭을 생성하는 서비스의 이름입니다.
Service instance ibm_service_instance 서비스 인스턴스 GUID는 메트릭이 연결된 인스턴스를 식별합니다.
Service instance name ibm_service_instance_name 서비스 인스턴스 이름은 사용자가 제공한 서비스 인스턴스의 이름으로, 사용자가 제공한 이름에 따라 달라지는 고유한 값일 필요는 없습니다.
Resource ibm_resource 서비스로 측정되는 리소스이며, 일반적으로 식별 이름 또는 GUID입니다.
Resource Type ibm_resource_type 서비스에서 측정되는 리소스의 유형입니다.
Resource group ibm_resource_group_name 서비스 인스턴스가 작성된 자원 그룹 이름입니다.

추가 속성

다음 속성은 하나 이상의 속성을 구분하는 데 사용할 수 있습니다. 세그먼트화 옵션에 대해서는 개별 메트릭을 참조하십시오.

추가 속성
속성 속성 이름 속성 설명
Client software name ibm_eventstreams_clientsoftwarename 클라이언트 소프트웨어 이름입니다.
Client software version ibm_eventstreams_clientsoftwareversion 클라이언트 소프트웨어 버전.
IBM IAM Id ibm_eventstreams_iam_id IBM IAM 아이디
IBM Event Streams Consumer Group ibm_eventstreams_consumergroup IBM Event Streams 소비자 그룹.
IBM Event Streams Kafka partition ibm_eventstreams_partition IBM Event Streams Kafka 파티션.
IBM Event Streams Kafka topic ibm_eventstreams_topic IBM Event Streams Kafka 주제.
Quantile ibm_quantile 메트릭이 분위수별 세그먼트화를 지원하는 경우 표시되는 분위수

Event Streams 대시보드에서 플랫폼 메트릭을 사용 설정하고 메트릭을 보는 방법에 대한 자세한 내용은 Event Streams 메트릭 모니터링을 참조하세요.