डेटाबेस की मेट्रिक मॉनिटर करना

इस पेज पर, Cloud Monitoring मेट्रिक का इस्तेमाल करके, Cloud Firestore अपने डेटाबेस की निगरानी करने का तरीका बताया गया है.

Cloud Monitoring के लिए Cloud Firestore की मेट्रिक

यहां दिए गए सेक्शन में, Cloud Firestoreके लिए उपलब्ध मेट्रिक की खास जानकारी दी गई है.

निगरानी किए जाने वाले संसाधन

Cloud Monitoring में, निगरानी किए जाने वाले संसाधन, लॉजिकल या फ़िज़िकल एंटिटी को दिखाते हैं. जैसे, वर्चुअल मशीन, डेटाबेस या कोई ऐप्लिकेशन. निगरानी किए जाने वाले संसाधनों में, मेट्रिक का यूनीक सेट होता है. इसे एक्सप्लोर किया जा सकता है, डैशबोर्ड के ज़रिए रिपोर्ट किया जा सकता है या चेतावनियां बनाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है. हर संसाधन के लिए, संसाधन के लेबल का सेट भी होता है. ये कुंजी-वैल्यू के ऐसे जोड़े होते हैं जिनमें संसाधन के बारे में अतिरिक्त जानकारी होती है. संसाधन से जुड़ी सभी मेट्रिक के लिए, संसाधन के लेबल उपलब्ध होते हैं.

Cloud Monitoring API का इस्तेमाल करके, Cloud Firestore परफ़ॉर्मेंस की निगरानी, इस संसाधन की मदद से की जाती है:

मेट्रिक

Cloud Firestore के लिए मेट्रिक की पूरी सूची देखने के लिए, Cloud Firestore मेट्रिक देखें. यहां दिए गए सेक्शन में, उपलब्ध कुछ मेट्रिक के बारे में बताया गया है.

सेवा के रनटाइम की मेट्रिक

serviceruntime मेट्रिक से, किसी प्रोजेक्ट के ट्रैफ़िक की खास जानकारी मिलती है. ये मेट्रिक, ज़्यादातर Google Cloud एपीआई के लिए उपलब्ध हैं. निगरानी किए जाने वाले संसाधन के टाइप में, ये सामान्य मेट्रिक शामिल होती हैं.consumed_api इन मेट्रिक का सैंपल हर 30 मिनट में लिया जाता है. इससे डेटा को स्मूद किया जाता है.

serviceruntime मेट्रिक के लिए, method एक अहम संसाधन लेबल है. यह लेबल, कॉल किए गए आरपीसी के बुनियादी तरीके को दिखाता है. यह ज़रूरी नहीं है कि आपके कॉल किए गए SDK टूल के तरीके का नाम, आरपीसी के बुनियादी तरीके के नाम जैसा ही हो. इसकी वजह यह है कि SDK टूल, एपीआई का हाई-लेवल ऐब्स्ट्रैक्शन उपलब्ध कराता है. हालांकि, यह समझने के लिए कि आपका ऐप्लिकेशन, Cloud Firestore के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है, आरपीसी के तरीके के नाम के आधार पर मेट्रिक को समझना ज़रूरी है.

अगर आपको यह जानना है कि किसी दिए गए SDK टूल के तरीके के लिए, आरपीसी का बुनियादी तरीका क्या है, तो एपीआई का दस्तावेज़ देखें.

api/request_latencies

api/request_latencies मेट्रिक, पूरे किए गए सभी अनुरोधों के लिए, इंतज़ार के समय के डिस्ट्रिब्यूशन की जानकारी देती है.

Cloud Firestore Cloud Firestore Service कॉम्पोनेंट से मेट्रिक रिकॉर्ड करता है. इंतज़ार के समय की मेट्रिक में, वह समय शामिल होता है जो Cloud Firestore को अनुरोध मिलने से लेकर, Cloud Firestore के जवाब भेजने तक लगता है. इसमें स्टोरेज लेयर के साथ इंटरैक्शन भी शामिल है. इस वजह से, क्लाइंट और Cloud Firestore सेवा के बीच राउंड-ट्रिप इंतज़ार का समय (आरटीटी) इन मेट्रिक में शामिल नहीं होता.

दस्तावेज़ की कार्रवाई से जुड़ी मेट्रिक

Cloud Firestore पढ़ने, लिखने, और मिटाने की संख्या की जानकारी देता है. लिखने की मेट्रिक, 'बनाएं' और 'अपडेट करें' कार्रवाई के बीच का अंतर बताती है. ये मेट्रिक, सी आर यू डी (CRUD) कार्रवाइयों के मुताबिक होती हैं.

इन मेट्रिक का इस्तेमाल करके, यह समझा जा सकता है कि आपका डेटाबेस, पढ़ने के लिए ज़्यादा इस्तेमाल किया जाता है या लिखने के लिए. साथ ही, नए दस्तावेज़ों की संख्या और मिटाए गए दस्तावेज़ों की संख्या के बीच का अंतर भी समझा जा सकता है.

• document/delete_ops_count: दस्तावेज़ों को मिटाने की सफल कार्रवाइयों की संख्या.
• document/read_ops_count: क्वेरी या लुकअप से, दस्तावेज़ों को पढ़ने की सफल कार्रवाइयों की संख्या.
• document/write_ops_count: दस्तावेज़ों को लिखने की सफल कार्रवाइयों की संख्या.

बिलिंग की मेट्रिक

बिलिंग के इस्तेमाल को समझने के लिए, इन मेट्रिक का इस्तेमाल करें. इन मेट्रिक में, एडमिन की कार्रवाइयों (इंडेक्सिंग, इंपोर्ट, एक्सपोर्ट, और बल्क में मिटाना) से जुड़ी बिलिंग शामिल नहीं होती.

• api/billable_read_units: बिल किए जा सकने वाले रीड यूनिट की संख्या. सेवा के नाम और एपीआई के तरीके के हिसाब से, इस्तेमाल को बांटा जा सकता है.
• api/billable_realtime_read_units: रीयल-टाइम अपडेट से, बिल किए जा सकने वाले रीयल-टाइम अपडेट यूनिट की संख्या. यह सिर्फ़ नेटिव मोड में Cloud Firestore पर लागू होता है.
• api/billable_write_units: बिल किए जा सकने वाले राइट यूनिट की संख्या. सेवा के नाम और एपीआई के तरीके के हिसाब से, इस्तेमाल को बांटा जा सकता है.
• document/billable_managed_delete_write_units: मैनेज की गई मिटाने की सेवाओं, जैसे कि टीटीएल से, बिल किए जा सकने वाले राइट यूनिट की संख्या.

इंडेक्स की मेट्रिक

इंडेक्स के फ़ैनआउट को समझने के लिए, इंडेक्स के लिखने की दर की तुलना document/write_ops_count मेट्रिक से की जा सकती है.

• index/write_count: इंडेक्स के लिखने की संख्या.

टीटीएल की मेट्रिक

Cloud Firestore की मेट्रिक के लिए, टीटीएल की मेट्रिक का इस्तेमाल, लागू की गई टीटीएल नीति के असर की निगरानी करने के लिए किया जाता है.

• document/ttl_deletion_count: टीटीएल सेवाओं से मिटाए गए दस्तावेज़ों की कुल संख्या.
• document/ttl_expiration_to_deletion_delays: टीटीएल वाले किसी दस्तावेज़ की समयसीमा खत्म होने और उसे मिटाने के बीच का समय.

पहले से तय डैशबोर्ड देखना और कस्टम डैशबोर्ड बनाना

Cloud Firestore पहले से तय डैशबोर्ड के साथ काम करता है. इनमें Cloud Monitoring की मेट्रिक का इस्तेमाल किया जाता है. आपके पास कस्टम डैशबोर्ड बनाने का भी विकल्प है.

डेटाबेस के इस्तेमाल की मेट्रिक देखना

समय के साथ-साथ दस्तावेज़ों को पढ़ने, लिखने, और मिटाने की संख्या देखने के लिए, Google Cloud Console में इस्तेमाल के डैशबोर्ड खोलें.

ऐक्सेस कंट्रोल

इस्तेमाल के डैशबोर्ड के लिए, Identity and Access Management (IAM) की monitoring.timeSeries.list अनुमति ज़रूरी होती है. प्रोजेक्ट के मालिक, एडिटर, और दर्शक की भूमिकाओं के पास यह अनुमति होती है. Cloud Monitoring की भूमिका या कस्टम भूमिका के ज़रिए भी यह अनुमति दी जा सकती है.Cloud Monitoring

डेटाबेस के इस्तेमाल का डैशबोर्ड

Cloud Firestore डेटाबेस के इस्तेमाल की मेट्रिक देखने के लिए, यह तरीका अपनाएं.

1. Google Cloud Console में, डेटाबेस पेज पर जाएं.

   डेटाबेस पर जाएं

2. डेटाबेस की सूची में से, ज़रूरी डेटाबेस चुनें.

3. नेविगेशन मेन्यू में, इस्तेमाल पर क्लिक करें.

इस्तेमाल का डैशबोर्ड और बिलिंग की रिपोर्ट

कंसोल में, Cloud Firestore इस्तेमाल के डैशबोर्ड में इस्तेमाल का अनुमान दिखता है. इनकी मदद से, इस्तेमाल में होने वाली बढ़ोतरी की पहचान की जा सकती है. हालांकि, डैशबोर्ड में बिल की गई कार्रवाइयों की सटीक जानकारी नहीं दिखती. बिल किए गए इस्तेमाल की जानकारी, डैशबोर्ड में दिखने वाली जानकारी से ज़्यादा हो सकती है. बिलिंग की निगरानी करने के लिए, बिलिंग की मेट्रिक देखें.

जानकारी में अंतर होने पर, बिलिंग की रिपोर्ट को इस्तेमाल के डैशबोर्ड से ज़्यादा प्राथमिकता दी जाती है.

इंपोर्ट और एक्सपोर्ट की कार्रवाइयों की वजह से, इस्तेमाल के डैशबोर्ड और बिल किए गए इस्तेमाल की जानकारी में अंतर होता है. इन कार्रवाइयों से किए गए रीड और राइट, इस्तेमाल के डैशबोर्ड में नहीं दिखते.

डेटाबेस की परफ़ॉर्मेंस की मेट्रिक देखना

Google Cloud Console के Cloud Firestore सेक्शन में मौजूद Monitoring पेज पर, निगरानी के पहले से तय डैशबोर्ड शामिल होते हैं. जैसे, अनुरोधों में लगने वाला इंतज़ार का समय (पी50 और पी99), जवाब के कोड, और क्वेरी के आंकड़े (पी50). आपके पास एक कस्टम डैशबोर्ड बनाने का भी विकल्प है. किसी डेटाबेस के लिए Monitoring पेज को ऐक्सेस करने के लिए, यह तरीका अपनाएं:

1. Google Cloud Console में, Cloud Firestore डेटाबेस पेज खोलें.

   डेटाबेस पर जाएं

2. सूची में से कोई डेटाबेस चुनें.

3. डैशबोर्ड खोलने के लिए, नेविगेशन मेन्यू में Monitoring पर क्लिक करें.

कस्टम Cloud Monitoring डैशबोर्ड बनाना

Cloud Monitoring में, कस्टम डैशबोर्ड की मदद से, आपके लिए काम की जानकारी को व्यवस्थित तरीके से दिखाया जा सकता है. उदाहरण के लिए, प्रोडक्शन एनवायरमेंट में अपने प्रोजेक्ट के लिए, परफ़ॉर्मेंस की मेट्रिक और चेतावनियों की नीतियां दिखाने के लिए, डैशबोर्ड बनाया जा सकता है.

कस्टम डैशबोर्ड सेट अप करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कस्टम डैशबोर्ड मैनेज करना और डैशबोर्ड में विजेट जोड़ना देखें.

चेतावनी की नीति बनाना

Cloud Monitoring में, चेतावनी बनाई जा सकती हैं. इससे, मेट्रिक की किसी शर्त में बदलाव होने पर आपको सूचना मिलती है. इन चेतावनियों का इस्तेमाल करके, संभावित समस्याओं के बारे में सूचना पाई जा सकती है. इससे, इन समस्याओं का असर आपके उपयोगकर्ताओं पर नहीं पड़ेगा.

चेतावनियां बनाने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, मेट्रिक-थ्रेशोल्ड वाली चेतावनियों की नीतियां बनाना देखें.

यहां दिए गए उदाहरण पर ध्यान दें. इसमें, इंतज़ार के समय की चेतावनी की नीति बनाई गई है. चेतावनी की नीति, पांच मिनट की रोलिंग विंडो में पी99 इंतज़ार के समय की जांच करती है. अगर पी99 इंतज़ार का समय, पांच मिनट तक 250 मिसेकंड से ज़्यादा रहता है, तो चेतावनी ट्रिगर हो जाती है.

fetch consumed_api
| metric 'serviceruntime.googleapis.com/api/request_latencies'
| filter (resource.service == 'firestore.googleapis.com')
| group_by 5m,
    [value_request_latencies_percentile:
      percentile(value.request_latencies, 99)]
| every 5m
| condition val() > 0.25 's'