Monitorando as métricas de serviço do Event Streams usando IBM Cloud Monitoring

O IBM Cloud® Monitoring é um sistema de gerenciamento de inteligência de contêiner de terceiro, nativo de nuvem, que pode ser incluído como parte da arquitetura IBM Cloud. Use-o para obter visibilidade operacional para o desempenho e o funcionamento de seus aplicativos, serviços e plataformas. Ele oferece administradores, equipes do DevOpse desenvolvedores de telemetria de pilha integral com recursos avançados para monitorar e solucionar problemas,definir alertas e projetar painéis customizados.

Ao monitorar as métricas de serviço com o IBM Cloud Monitoring, os clientes Kafka (produtores e consumidores) têm seu próprio conjunto de métricas para monitorar seu desempenho e funcionamento.

Ativação e habilitação das métricas de serviço do Event Streams

Event Streams as métricas de serviço podem ser categorizadas em dois grupos diferentes: Padrão e Aprimorado.

Ativação das métricas de serviço padrão do site Event Streams

Antes de começar a usar as métricas do Event Streams IBM Cloud Monitoring, você deve primeiro fazer o opt-in e, em seguida, ativar as métricas da plataforma, concluindo as etapas a seguir:

  1. Ative as métricas da plataforma para o Event Streams. Para obter mais informações, consulte Habilitando métricas de plataforma.

    O proprietário da conta tem acesso total a esses dados de métricas. Para obter mais informações sobre como gerenciar o acesso de outros usuários, consulte Introdução ao IBM Cloud Monitoring- gerenciar o acesso do usuário.

  2. Para navegar da página da instância Event Streams para o painel Monitoring, clique em Ações na página da instância e selecione Monitoramento.

    Em seu primeiro uso, é possível ver um assistente de boas-vindas. Para avançar para o menu de seleção do painel, selecione Next e, em seguida, Skip na página Choosing an installation method (Escolhendo um método de instalação ). Aceite os prompts que seguem. É possível então selecionar o painel IBM Event Streams ou IBM Event Streams (Enterprise), dependendo do plano que você usar.

Ativando métricas aprimoradas do Event Streams

As métricas aprimoradas do Event Streams consistem em três grupos; topic, partition e consumers. Você pode optar por um, dois ou todos. As métricas disponíveis estão descritas nas tabelas de tópicos, partições e consumidores.

A habilitação de métricas aprimoradas introduz mais métricas de medidores globais e, portanto, aumenta os custos.

Antes de começar a usar as métricas aprimoradas do Event Streams, você deve primeiro habilitá-las, concluindo a etapa a seguir:

  • Execute o comando a seguir para atualizar a instância de serviço para iniciar o uso de métricas aprimoradas:

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

Quando as métricas aprimoradas são ativadas, dependendo da seleção, os novos painéis a seguir estão disponíveis: IBM Event Streams(Tópico), IBM Event Streams(Partições). e IBM Event Streams(Consumidores)

Para optar por métricas aprimoradas, execute o seguinte comando:

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

Os painéis só ficam disponíveis depois que as métricas começam a ser registradas; a inicialização pode levar alguns minutos.

Event Streams informações de custo de métricas de serviço

Antes de optar por usar as métricas do Monitoring, esteja ciente do custo de fazer isso. O custo estimado depende das considerações a seguir:

  • O plano do Event Streams que você usa.
  • Quantas séries temporais exclusivas são enviadas para cada plano.
  • O número de tópicos que você criou.
  • O número de partições que você criou.
  • Se você tem tópicos, partições, consumidores, ou todos ativados.

A ativação do espelhamento para clusters Enterprise introduz mais uma métrica de medidor global e uma métrica de medidor extra por tópico no cluster de destino (com o cluster de destino já emitindo métricas de acordo com a tabela anterior), aumentando, portanto, os custos.

Para obter mais informações, consulte Monitoring precificação.

Detalhes das métricas de serviço do Event Streams

As tabelas a seguir descrevem as métricas específicas fornecidas pelo site Event Streams para cada plano.

Métricas de serviço disponíveis por plano de serviço

Métricas disponíveis por nomes de planos
Nome da métrica Enterprise Lite Standard
Falhas de autenticação Ícone de visto
Nome e versão do software de clientes conectados Ícone de visto
Horário da conversão de mensagem de consumo Ícone de visto
Porcentagem estimada de clientes conectados Ícone de visto Ícone de visto Ícone de visto
Bytes do ID do IAM em por segundo Ícone de visto
IAM ID bytes de saída por segundo Ícone de visto
Grupos de consumidores inativos Ícone de visto
Bytes de entrada da instância por segundo Ícone de visto Ícone de visto Ícone de visto
Bytes de saída da instância por segundo Ícone de visto Ícone de visto Ícone de visto
Utilização da instância. Ícone de visto
Conexões SNI ausentes Ícone de visto
Número de partições off-line Ícone de visto
Número de partições Ícone de visto Ícone de visto Ícone de visto
Número de tópicos Ícone de visto Ícone de visto Ícone de visto
Número de partições de réplica em sincronia Ícone de visto
Total de queda de solicitação superdimensionada Ícone de visto
Horário da conversão de mensagem de produção Ícone de visto
Grupos de consumidores de rebalanceamento Ícone de visto
Porcentagem de espaço em disco reservado Ícone de visto
Porcentagem de espaço em disco reservado por tópico Ícone de visto
Pedidos de produção de repouso por segundo Ícone de visto
Taxa de solicitação de registro de esquema Ícone de visto
Porcentagem de máximo de versões do esquema Ícone de visto
Porcentagem de esquema usado Ícone de visto
Grupos de consumidores estáveis Ícone de visto
Bytes de entrada do tópico por segundo Ícone de visto Ícone de visto Ícone de visto
Bytes de saída do tópico por segundo Ícone de visto Ícone de visto Ícone de visto
Porcentagem de espaço em disco usado Ícone de visto

Métricas de serviço aprimoradas disponíveis com espelhamento ativado

Métricas disponíveis para espelhamento
Nome da métrica Enterprise Lite Standard
Latência de espelhamento Ícone de visto
Rendimento de espelhamento Ícone de visto

Métricas de serviço aprimoradas disponíveis com o tópico ativado

Métricas disponíveis para o tópico
Nome da métrica Enterprise Lite Standard
Espaço em disco disponível para operações de tópicos Ícone de visto
Porcentagem máxima de retenção de partição Ícone de visto
Porcentagem de espaço em disco reservado por tópico Ícone de visto
Tamanho do tópico Ícone de visto

Métricas de serviço aprimoradas disponíveis com consumidores habilitados

Métricas disponíveis para os consumidores
Nome da métrica Enterprise Lite Standard
Atraso de grupos de consumidores Ícone de visto

Métricas de serviço aprimoradas disponíveis com partição habilitada

Métricas disponíveis para partição
Nome da métrica Enterprise Lite Standard
Taxa de mensagens por partição Ícone de visto

Essas informações são úteis para detectar se a distribuição de atividade de mensagem entre as partições em um tópico está desbalanceada e se o número de partições de um tópico está escalado apropriadamente

Métricas de serviço aprimoradas disponíveis com cotas ativadas

Métricas disponíveis para cotas
Nome da métrica Enterprise Lite Standard
Porcentagem de bytes de ID do IAM na cota usada. Ícone de visto
Porcentagem usada de cotas de bytes do ID do IAM Ícone de visto

As cotas do Kafka usam a amostragem para determinar por quanto tempo os clientes devem ser pausados antes que possam enviar ou receber mais dados Para cargas de trabalho imprevisíveis ou configurações que resultem em decisões de cota sendo tomadas usando apenas algumas amostras, você pode observar a métrica de cota de porcentagem usada acima de 100%.

Falhas de autenticação

Contagem crescente do número de falhas de autenticação.

Metadados de métrica de falhas de autenticação
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_authentication_failure_total
Metric Type counter
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Preferivelmente zero. Um valor não zero sobre isso indica que os clientes tentam se conectar usando credenciais inválidas. Certifique-se de que todos os clientes estejam usando credenciais válidas.

Espaço em disco disponível para operações de tópicos

A quantidade de espaço em disco disponível para criar tópicos, criar partições ou alterar configurações de tópicos.

Espaço em disco disponível para metadados de operações de tópicos
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_minimum_available_disk_space
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, Service instance name

Esse valor é a menor quantidade de espaço em disco disponível em todos os volumes de armazenamento em sua instância Event Streams. Ele fornece uma indicação segura de quantos dados adicionais ou alterações de configuração seu cluster pode suportar antes que seja necessário mais armazenamento.

Nome e versão do software de clientes conectados

O número de clientes conectados com um determinado nome e versão de software cliente.

Metadados de métrica de nome e versão do software dos clientes conectados
Metadados Descrição
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

Essas informações o ajudarão a monitorar o nome do software e os dados da versão dos clientes ativos que estão conectados à instância Event Streams.

O nome e a versão do software do cliente estão disponíveis para o cliente Kafka (Java versão 2.4 ou posterior, e outras implementações que suportam nome e versão do software) conforme descrito em KIP-8855. Se o nome e a versão do software do cliente não estiverem disponíveis, eles serão configurados como unknown.

Horário de conversão de mensagem de consumo

Indica que o tempo acumulado gasto na conversão de mensagens de clientes que estão consumindo usando versões mais antigas do protocolo.

Consumir metadados de métrica de tempo de conversão de mensagens
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_consume_conversions_time_quantile
Metric Type gauge
Value Type second
Segment By Service instance, Quantile, Service instance name

O ideal é zero, pois um valor diferente de zero indica que os clientes estão enfrentando mais latência por usarem um nível de protocolo mais antigo. Esses clientes são de nível inferior e devem ser atualizados. Assegure-se de que todos os clientes estejam nos níveis mais recentes.

Atraso nos grupos de consumidores

Atraso de cada grupo de consumidores para cada partição do tópico em uma instância do Event Streams.

Grupos de consumidores atrasam metadados de métricas
Metadados Descrição
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

Um atraso crescente pode realçar que os consumidores do grupo não estão mantendo o ritmo com a taxa com que as mensagens estão sendo produzidas. Isso pode exigir que você dimensione o número de consumidores que processam mensagens para o grupo.

É normal que essa métrica flutue quando visualizada em curtos períodos de tempo por causa de efeitos de amostragem e processamento em lote.

Bytes de ID do IAM por segundo

O número de bytes por segundo de um ID do IAM.

Metadados de métrica de bytes de ID de IAM por segundo
Metadados Descrição
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

Isso serve como informação para ajudá-lo a monitorar as tendências de uso, principalmente se alguma ID de IAM estiver produzindo uma taxa de transferência excepcionalmente maior do que a esperada.

Essa métrica permite que quaisquer diferenças na quantia de dados que estão sendo enviados para o serviço de diferentes usuários (IDs do IAM) sejam vistas e, se necessário, orientem a configuração de quaisquer cotas necessárias.

Porcentagem de bytes de ID do IAM na cota usada.

A porcentagem de bytes na cota usada por ID do IAM..

Bytes de ID do IAM na cota usada metadados de métrica de porcentagem
Metadados Descrição
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

Isso é para obter informações para ajudar a monitorar tendências em seu uso, especialmente se quaisquer IDs do IAM estiverem produzindo próximos de seus limites de cota.

As métricas de cota às vezes podem exceder 100%. As cotas Kafka usam amostragem e são aplicadas de forma assíncrona. Para algumas cargas de trabalho, especialmente quando os dados são enviados em grandes lotes, isso pode resultar em pequenos desvios do limite.

Bytes de ID do IAM por segundo

O número de bytes de saída por segundo de um ID do IAM.

Metadados da métrica de bytes de ID do IAM por segundo
Metadados Descrição
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

Isso serve como informação para ajudá-lo a monitorar as tendências de uso, especialmente se alguma ID de IAM estiver consumindo mais throughput do que o esperado.

Essa métrica permite ver quaisquer diferenças na quantia de dados que são enviados do serviço para diferentes usuários (IDs do IAM) e, se necessário, orienta a configuração de quaisquer cotas necessárias.

Porcentagem usada de cota de saída de bytes do ID do IAM

A porcentagem de bytes de cota de saída usados por ID do IAM..

ID do IAM bytes out quota used percentage metadata metric
Metadados Descrição
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

Isso é para obter informações para ajudar a monitorar tendências em seu uso, especialmente se algum ID do IAM estiver consumindo próximo de seus limites de cota.

As métricas de cota às vezes podem exceder 100%. As cotas Kafka usam amostragem e são aplicadas de forma assíncrona. Para algumas cargas de trabalho, especialmente quando os dados são enviados em grandes lotes, isso pode resultar em pequenos desvios do limite.

Grupos de consumidores inativos

O número de grupos de consumidores inativos em uma instância do Event Streams.

Metadados métricos de grupos de consumidores inativos
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_inactive_consumergroups
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Isso é somente informativo e não é um problema. Os picos indicam que um conjunto de grupos de consumidores parou de enviar mensagens.

Bytes de entrada da instância por segundo

O número de bytes produzidos por segundo em uma instância do Event Streams.

Metadados de métrica de bytes de instância por segundo
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_bytes_in_per_second
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, Service instance name

Isso serve como informação para ajudá-lo a monitorar as tendências de uso de quantos MB/s de entrada ou saída seus clientes estão transferindo de e para o cluster. Consulte Event Streams para determinar quais são os limites recomendados para seu plano e instância.

Bytes de saída da instância por segundo

O número de bytes consumidos por segundo de uma instância do Event Streams.

Metadados de métrica de bytes de saída por segundo da instância
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_bytes_out_per_second
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, Service instance name

Isso serve como informação para ajudá-lo a monitorar as tendências de uso de quantos MB/s de entrada ou saída seus clientes estão transferindo de e para o cluster. Consulte Event Streams para determinar quais são os limites recomendados para seu plano e instância.

Utilização da instância.

O nível de utilização de uma instância do Event Streams. Este é um valor numérico entre zero e dois (inclusive):

  • 0 indica que a carga de trabalho sendo processada por essa instância está dentro da capacidade da instância. Mais precisamente, o nível de utilização é inferior a 80%
  • 1 indica que a carga de trabalho sendo processada por esta instância está se aproximando do limite de capacidade para a instância. Revise se é apropriado escalar a instância de serviço.. Mais precisamente, o nível de utilização é superior a 80% e inferior a 95%.
  • 2 indica que a carga de trabalho que está sendo processada por esta instância está no limite de capacidade para a instância Como resultado disso, a latência do sistema de mensagens pode aumentar. Revise se é apropriado escalar a instância de serviço.. Mais precisamente, o nível de utilização é superior a 95%
Metadados da métrica de utilização da instância
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_utilization
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Porcentagem máxima de retenção de partição

A porcentagem máxima de retenção da partição indica a porcentagem do tamanho de retenção configurado que é usada pela partição com o maior número de dados no tópico. Por exemplo, se um tópico tiver um tamanho de retenção de 10GB, uma partição tiver 4GB e outra partição tiver 6GB, essa métrica informará 60%. Isso o ajuda a monitorar se uma única partição dentro de um tópico está se aproximando do tamanho de retenção, o que poderia acionar a exclusão de um segmento de log ou afetar o desempenho.

Metadados de métrica de porcentagem máxima de retenção de partição
Metadados Descrição
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

Taxa de mensagens por partição

A taxa de mudança dessa métrica fornece a mensagem por segundo recebida em uma partição de um tópico da instância do Event Streams.

Taxa de mensagens por metadados de métrica de partição
Metadados Descrição
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

Latência de espelhamento

A latência de espelhamento por tópico em segundos da instância de origem do Event Streams.

Metadados da métrica de latência de espelhamento
Metadados Descrição
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

Isso é útil para determinar o quão atrás um tópico está no cluster de destino.

Rendimento do espelhamento

Os bytes por segundo da taxa de transferência de espelhamento da instância de origem Event Streams.

Metadados de métrica de taxa de transferência de espelhamento
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_mirroring_throughput_bytes_per_second
Metric Type gauge
Value Type byte
Segment By Service instance, Service instance name

Isso é útil para ver se o espelhamento está ativo e para o planejamento da capacidade.

Conexões SNI ausentes

Incrementando a contagem do número de conexões rejeitadas devido a não suportar a extensão SNI para TLS.

Metadados de métrica de conexões SNI ausentes
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_missing_sni_host_total
Metric Type counter
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Preferivelmente deve ser zero. Ele indica clientes que não estão configurados corretamente. Os clientes devem usar a extensão SNI para TLS para se conectar ao serviço. Se esse valor for diferente de zero, verifique se todos os clientes estão no nível correto e configurados corretamente para a SNI.

Número de partições off-line

O número de partições off-line em uma instância do Event Streams.

Número de metadados métricos de partições off-line
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_offline_partitions
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

O ideal é que esse valor seja zero. Um valor diferente de zero pode indicar um problema temporário com o cluster. Também pode indicar uma dificuldade de eleição de líder de partição Kafka.

Número de partições

O número de partições líderes em uma instância do Event Streams.

Número de metadados métricos das partições
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_partitions
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

O intuito é oferecer informações que o ajudem a monitorar as tendências em seu uso. Consulte Event Streams para determinar quais são os limites recomendados para seu plano e instância.

Número de tópicos

O número de tópicos em uma instância do Event Streams.

Número de tópicos de metadados métricos
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_topics
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Número de partições de réplica em sincronia

O número de partições com menos de duas réplicas em sincronia.

Número de metadados de métrica de partições de réplica em sincronia
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_under_minisr_partitions
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

O ideal é que esse valor seja zero. Um valor diferente de zero pode destacar um problema temporário com o cluster.

Solicitação de superdimensionamento total de queda

Número total de solicitações Kafka superdimensionadas que são descartadas.

Número total de solicitações descartadas de tamanho excessivo Kafka
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_kafka_oversize_request_drop_total
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Tempo de conversão de mensagem de produção

Indica que o tempo acumulado gasto na conversão de mensagens de clientes que estão produzindo usando versões mais antigas do protocolo.

Produzir metadados de métrica de tempo de conversão de mensagens
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_produce_conversions_time_quantile
Metric Type gauge
Value Type second
Segment By Service instance, Quantile, Service instance name

Preferivelmente zero. Um crescimento consistente nisso indica que alguns clientes estão em nível inferior e devem ser submetidos a upgrade. Assegure-se de que todos os clientes estejam nos níveis mais recentes.

Grupos de consumidores de rebalanceamento

O número de grupos de consumidores de reequilíbrio em uma instância Event Streams.

Reequilíbrio de metadados de métricas de grupos de consumidores
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_rebalancing_consumergroups
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Embora seja esperado que esse número seja ocasionalmente >0 (já que as reinicializações do broker ocorrem com frequência), níveis altos e constantes sugerem que os consumidores podem estar reiniciando com frequência e saindo ou voltando aos grupos de consumidores. Verifique os logs do cliente.

Porcentagem de espaço em disco reservado

A porcentagem de espaço reservado em disco que é necessária para todas as partições alocadas, caso sejam totalmente utilizadas.

Metadados de métrica de porcentagem de espaço reservado em disco
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_reserved_disk_space_percent
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance, Service instance name

Mostra a porcentagem de espaço em disco que seria usada se os seus tópicos fossem preenchidos na extensão de seu tamanho de retenção configurado.

Porcentagem de espaço reservado em disco por tópico

A porcentagem de espaço reservado em disco necessária para cada tópico se todas as partições alocadas dos tópicos forem totalmente utilizadas. Você pode usar essa métrica para planejar seus requisitos de espaço em disco para Event Streams e também identificar tópicos mal configurados que estejam reservando uma quantidade desnecessariamente grande de espaço em disco.

Porcentagem de espaço reservado em disco por metadados de métrica de tópico
Metadados Descrição
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

Mostra a porcentagem de espaço em disco que seria usada se os seus tópicos fossem preenchidos na extensão de seu tamanho de retenção configurado.

Pedidos de produtor-produtor por segundo

Número de solicitações por segundo feitas à API rest-produtor.

Metadados de métrica de solicitações do rest-producer por segundo
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_rest_producer_requests_per_sec
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Isso é para obter informações para ajudá-lo a monitorar o uso da API do Produtor REST, incluindo o uso de codificadores de esquema.

Taxa de solicitação de registro de esquema

Número total de solicitações feitas a qualquer ponto de extremidade HTTP SerDes por segundo.

Metadados da métrica da taxa de solicitação do registro de esquema
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_schema_registry_serdes_requests_per_sec
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Isto é para obter informações para ajudá-lo a monitorar as taxas de serialização e desserialização em seu registro de esquema.

Porcentagem de máximo de versões do esquema

A porcentagem de capacidade de versão de esquema usada para o esquema com o maior número de versões no registro.

Esquema de metadados de métrica de porcentagem de versão maior
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_schema_registry_schema_versions_greatest_percentage
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance, Service instance name

Porcentagem de esquema usado

A porcentagem de capacidade de esquema usada no registro de esquema.

Esquema usado nos metadados da métrica de porcentagem
Metadados Descrição
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 estáveis

O número de grupos de consumidores estáveis em uma instância do Event Streams.

Metadados métricos de grupos de consumidores estáveis
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_stable_consumergroups
Metric Type gauge
Value Type none
Segment By Service instance, Service instance name

Use junto com o rebalanceamento de grupos de consumidores. Se esse valor for consistentemente zero e o rebalanceamento for alto, isso indica um problema de cluster. Se esse valor for diferente de zero e o rebalanceamento for alto, isso indica um problema do grupo de consumidores.

Bytes de entrada do tópico por segundo

O número de bytes produzidos por segundo para um tópico.

Metadados de métrica de bytes de tópico por segundo
Metadados Descrição
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

Essas informações o ajudarão a monitorar as tendências de uso, principalmente se algum tópico estiver produzindo uma taxa de transferência incomum, maior ou menor do que a esperada.

Bytes de saída do tópico por segundo

O número de bytes consumidos por segundo de um tópico.

Metadados de métrica de bytes de tópicos enviados por segundo
Metadados Descrição
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

Essas informações o ajudarão a monitorar tendências em seu uso, particularmente se quaisquer tópicos estiverem consumindo anormalmente mais ou menos rendimento do que o esperado.

Tamanho do tópico

O tamanho total do disco que está sendo usado atualmente pelas partições de um tópico. Por exemplo, se um tópico tiver duas partições, uma com 2MB de dados e outra com 4MB de dados, a métrica informará o tamanho como 6MB. Isso pode ser usado para monitorar o uso do armazenamento e otimizar o particionamento.

Metadados da métrica de tamanho do tópico
Metadados Descrição
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

Porcentagem de espaço em disco usado

A porcentagem do espaço em disco usado atualmente.

Metadados de métrica de porcentagem de espaço em disco usado
Metadados Descrição
Metric Name ibm_eventstreams_instance_utilised_disk_space_percent
Metric Type gauge
Value Type percent
Segment By Service instance, Service instance name

O intuito é oferecer informações que o ajudem a monitorar as tendências em seu uso. Consulte Event Streams para determinar quais são os limites recomendados para seu plano e instância.

Atributos para segmentação

Atributos globais

Os atributos a seguir estão disponíveis para segmentar todas as métricas listadas.

Atributos globais
Atributo Nome do atributo Descrição do atributo
Cloud Type ibm_ctype O tipo de nuvem é um valor igual a público, dedicado ou local.
Location ibm_location O local do recurso monitorado - pode ser uma região, um data center ou um local global.
Scope ibm_scope O escopo é a conta, a organização ou o GUID de espaço associado a essa métrica.
Service name ibm_service_name Nome do serviço que gera esta métrica.
Service instance ibm_service_instance O GUID da instância de serviço identifica a instância à qual a métrica está associada.
Service instance name ibm_service_instance_name O nome da instância de serviço fornece o nome da instância de serviço fornecido pelo usuário, que não é necessariamente um valor exclusivo que depende do nome fornecido pelo usuário.
Resource ibm_resource O recurso que é medido pelo serviço. Normalmente um nome de identificação ou GUID.
Resource Type ibm_resource_type O tipo do recurso que é medido pelo serviço.
Resource group ibm_resource_group_name O nome do grupo de recursos em que a instância de serviço foi criada.

Atributos adicionais

Os atributos a seguir estão disponíveis para segmentação de um ou mais atributos. Consulte as métricas individuais para opções de segmentação.

Atributos adicionais
Atributo Nome do atributo Descrição do atributo
Client software name ibm_eventstreams_clientsoftwarename Nome do software cliente.
Client software version ibm_eventstreams_clientsoftwareversion Versão do software cliente.
IBM IAM Id ibm_eventstreams_iam_id IBM ID do IAM.
IBM Event Streams Consumer Group ibm_eventstreams_consumergroup IBM Event Streams Grupo de consumidores.
IBM Event Streams Kafka partition ibm_eventstreams_partition IBM Event Streams Kafka partição.
IBM Event Streams Kafka topic ibm_eventstreams_topic Tópico do IBM Event Streams Kafka.
Quantile ibm_quantile O quantil representado quando uma métrica suporta segmentação por quantil

Para obter mais informações sobre como ativar as métricas da plataforma no painel Event Streams e visualizar as métricas, consulte Monitoramento das métricas do Event Streams.