Les insights sur les groupes d'instances gérés (MIG) vous aident à comprendre l'utilisation du processeur et de la mémoire des instances de machines virtuelles (VM) qui font partie de votre MIG. Ces insights sont générés automatiquement, à partir des métriques système ou des métriques collectées par le service Cloud Monitoring. Vous pouvez utiliser ces insights pour appuyer des décisions concernant le redimensionnement du type de machine de votre MIG, afin d'utiliser plus efficacement les ressources de la VM.
Pour en savoir plus sur les insights, consultez la page Insights.
Avant de commencer
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Si ce n'est pas déjà fait, configurez l'authentification.
L'authentification est le processus permettant de valider votre identité pour accéder aux services et aux API Trusted Cloud by S3NS .
Pour exécuter du code ou des exemples depuis un environnement de développement local, vous pouvez vous authentifier auprès de Compute Engine en sélectionnant l'une des options suivantes :
Select the tab for how you plan to use the samples on this page:
Console
When you use the Trusted Cloud console to access Trusted Cloud by S3NS services and APIs, you don't need to set up authentication.
gcloud
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Installez la Google Cloud CLI, puis connectez-vous à la gcloud CLI avec votre identité fédérée. Après vous être connecté, initialisez Google Cloud CLI en exécutant la commande suivante :
gcloud init
- Set a default region and zone.
REST
Pour utiliser les exemples d'API REST de cette page dans un environnement de développement local, vous devez utiliser les identifiants que vous fournissez à gcloud CLI.
Installez la Google Cloud CLI, puis connectez-vous à la gcloud CLI avec votre identité fédérée. Après vous être connecté, initialisez Google Cloud CLI en exécutant la commande suivante :
gcloud init
Pour en savoir plus, consultez la section S'authentifier pour utiliser REST dans la documentation sur l'authentification Trusted Cloud .
Afficher les insights pour les recommandations de MIG
Compute Engine génère des recommandations de type de machine basées sur les insights sur les ressources. En affichant les insights associés à un MIG spécifique, vous pouvez en savoir plus sur l'utilisation du processeur et de la mémoire pour votre MIG.
Pour afficher les insights ayant généré une recommandation spécifique, utilisez la gcloud CLI ou REST.
gcloud
Pour afficher le détail de tous les insights disponibles pour une zone spécifique, utilisez la commande
insights list
.gcloud recommender insights list --project=PROJECT_ID \ --location=LOCATION \ --insight-type=INSIGHT_TYPE_ID \ --format=FORMAT
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: par l'ID du projet.LOCATION
: la zone contenant les ressources pour lesquelles vous souhaitez afficher les insights.INSIGHT_TYPE_ID
: l'ID du type d'insight. Pour obtenir la liste des insights disponibles sur les VM, consultez la section Types d'insights sur les MIG.FORMAT
: le format de sortie souhaité (par exemple,json
).
Une sortie type de la commande
insights list
utilisant le format de sortiejson
peut ressembler à ceci :[ { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/insightTypes/google.compute.instanceGroupManager.CpuUsagePredictionInsight/insights/0ec21a13-bb04-3121-7321-dc43a11cc3e3", "description": "Predicted CPU usage is 1.5 vCPUs.", "targetResources": [ "//compute.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/zones/us-central1-a/instanceGroupManagers/test-instance" ], "insightSubtype": "CPU_USAGE_PREDICTION", "lastRefreshTime": "2021-09-15T06:50:45Z", "observationPeriod": "14 days", "stateInfo": { "state": "ACTIVE" }, "content": { "predictedCpuCores": 1.5 }, "category": "PERFORMANCE", "etag": "fds421j2340", "associatedRecommendations": [ { "recommendation": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/recommenders/google.compute.instanceGroupManager.MachineTypeRecommender/recommendations/0fd31b24-cc05-4132-8431-ed54a22dd4f1" } ] } ]
REST
Pour afficher le détail de tous les insights disponibles pour une zone spécifique, utilisez la méthode
insights.list
.GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/insightTypes/INSIGHT_TYPE_ID/insights
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: par l'ID du projet.LOCATION
: la zone contenant les ressources pour lesquelles vous souhaitez afficher les insights.INSIGHT_TYPE_ID
: l'ID du type d'insight. Pour obtenir la liste des insights disponibles sur les VM, consultez la section Types d'insights sur les MIG.
Une sortie type de la méthode
insights.list
peut se présenter comme suit :[ { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/insightTypes/google.compute.instanceGroupManager.CpuUsagePredictionInsight/insights/0ec21a13-bb04-3121-7321-dc43a11cc3e3", "description": "Predicted CPU usage is 1.5 vCPUs.", "targetResources": [ "//compute.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/zones/us-central1-a/instanceGroupManagers/test-instance" ], "insightSubtype": "CPU_USAGE_PREDICTION", "lastRefreshTime": "2021-09-15T06:50:45Z", "observationPeriod": "14 days", "stateInfo": { "state": "ACTIVE" }, "content": { "predictedCpuCores": 1.5 }, "category": "PERFORMANCE", "etag": "fds421j2340", "associatedRecommendations": [ { "recommendation": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/recommenders/google.compute.instanceGroupManager.MachineTypeRecommender/recommendations/0fd31b24-cc05-4132-8431-ed54a22dd4f1" } ] } ]
Pour plus d'informations sur les insights, consultez la documentation de référence.
Types d'insights sur les MIG
Vous pouvez utiliser différents insights pour récupérer des informations sur les performances de vos MIG. Chaque type d'insight possède des attributs de contenu spécifiques.
Les sections suivantes référencent les différents insights disponibles sur les MIG.
Insights sur l'utilisation du processeur
Compute Engine génère des insights sur l'utilisation du processeur lorsque sur vos MIG, celle-ci s'est révélée supérieure ou inférieure à la normale au cours de la dernière période d'observation.
L'ID de ce type d'insight est
google.compute.instanceGroupManager.CpuUsageInsight
.Les sous-types disponibles sont les suivants :
HIGH_CPU_USAGE
LOW_CPU_USAGE
Ils sont associés à des descriptions d'insights telles que les suivantes :
In the last 7 days for 80% of the time, CPU usage was greater than or equal to 83% for the least utilized VM instance. In the last 7 days for 80% of the time, CPU usage was greater than or equal to 93% for the most utilized VM instance.
In the last 7 days for 80% of the time, CPU usage was lower than or equal to 10% for the most utilized VM instance. In the last 7 days for 80% of the time, CPU usage was lower than or equal to 3% for the least utilized VM instance.
Le tableau suivant fournit des détails sur le contenu associé aux insights sur l'utilisation du processeur.
Attribut Type Description pointsForLeastUtilizedVm
ARRAY Tableau d'objets. Chaque objet contient les propriétés suivantes :
sampleProbability
: (DOUBLE) quantité relative d'échantillons d'utilisation du processeur inférieurs à la valeur de la fonction quantile.quantileFunctionValue
: (DOUBLE) limite supérieure de l'utilisation du processeur qui contient au moins une partie des échantillons (probabilité d'échantillonnage).La valeur représente le ratio du nombre total de processeurs virtuels et se situe dans la plage [0, 1].
pointsForMostUtilizedVm
ARRAY Tableau d'objets. Chaque objet contient les propriétés suivantes :
sampleProbability
: (DOUBLE) quantité relative d'échantillons d'utilisation du processeur inférieurs à la valeur de la fonction quantile.quantileFunctionValue
: (DOUBLE) limite supérieure de l'utilisation du processeur qui contient au moins une partie des échantillons (probabilité d'échantillonnage).La valeur représente le ratio du nombre total de processeurs virtuels et se situe dans la plage [0, 1].
Insights sur la prédiction d'utilisation du processeur
Compute Engine crée des insights sur la prédiction d'utilisation du processeur pour indiquer l'utilisation prédite du processeur pour le jour suivant.
L'ID de ce type d'insight est
google.compute.instanceGroupManager.CpuUsagePredictionInsight
.Voici une description que ce type d'insight est susceptible de renvoyer :
Predicted CPU usage of a single instance is 1.5 vCPUs.
Le tableau suivant fournit des détails sur le contenu associé aux insights sur la prédiction d'utilisation du processeur.
Attribut Type Description predicted_cpu_cores
DOUBLE Quantité prédite de cœurs de processeur. Insights sur les tendances d'utilisation du processeur
Compute Engine crée des insights sur les tendances d'utilisation du processeur lorsque l'utilisation du processeur indique une tendance à la hausse ou à la baisse au cours de la dernière période d'observation.
L'ID de ce type d'insight est
google.compute.instanceGroupManager.CpuUsageTrendInsight
.Les sous-types disponibles sont les suivants :
CPU_USAGE_INCREASE
CPU_USAGE_DECREASE
Ils sont généralement associés à des descriptions d'insights telles que les suivantes :
In the last 7 days, average daily CPU usage has increased by 8% from 65% to 73%.
In the last 7 days, average daily CPU usage has decreased by 10% from 55% to 45%.
Le tableau suivant fournit des détails sur le contenu associé aux insights sur les tendances d'utilisation du processeur.
Attribut Type Description cpu_usage_percentage_at_start
DOUBLE Mesure de la moyenne quotidienne de l'utilisation du processeur, au début de la période d'observation. La valeur représente le pourcentage du nombre total de processeurs virtuels et se situe dans la plage [0, 100].
cpu_usage_percentage_at_end
DOUBLE Mesure de la moyenne quotidienne de l'utilisation du processeur, à la fin de la période d'observation. La valeur représente le pourcentage du nombre total de processeurs virtuels et se situe dans la plage [0, 100].
cpu_usage_percentage_change
DOUBLE Prédiction de l'évolution de la moyenne quotidienne d'utilisation du processeur au cours de la période d'observation. La prédiction utilise la régression linéaire pour modéliser l'évolution de l'utilisation quotidienne du processeur.
La valeur représente le pourcentage du nombre total de processeurs virtuels et se situe dans la plage [0, 100].
Insights sur l'utilisation de mémoire
Compute Engine génère des insights sur l'utilisation de la mémoire si celle-ci est particulièrement élevée ou faible au cours de la période d'observation.
L'ID de ce type d'insight est
google.compute.instanceGroupManager.MemoryUsageInsight
.Les sous-types disponibles sont les suivants :
HIGH_MEMORY_USAGE
LOW_MEMORY_USAGE
Ils sont généralement associés à des descriptions d'insights telles que les suivantes :
In the last 12 days for 80% of the time, memory usage was greater than or equal to 64%.
In the last 7 days for 50% of the time, memory usage was lower than or equal to 10%.
Le tableau suivant fournit des détails sur le contenu associé aux insights sur l'utilisation de mémoire.
Attribut Type Description sample_probability
DOUBLE Quantité relative d'échantillons d'utilisation de mémoire sous la valeur de la fonction quantile. La valeur se situe dans la plage [0, 1].
quantile_function_lowest_value
DOUBLE Limite supérieure de l'utilisation de mémoire contenant au moins une partie des échantillons (probabilité d'échantillonnage) correspondant à la VM la moins utilisée. La valeur représente le ratio de la quantité totale de mémoire et se situe dans la plage [0, 1].
quantile_function_highest_value
DOUBLE Limite supérieure de l'utilisation de mémoire contenant au moins une partie des échantillons (probabilité d'échantillonnage) correspondant à la VM la plus utilisée. La valeur représente le ratio de la quantité totale de mémoire et se situe dans la plage [0, 1].
Insights sur la prédiction d'utilisation de mémoire
Compute Engine crée des insights sur la prédiction d'utilisation de mémoire pour indiquer l'utilisation de mémoire prédite le jour suivant.
L'ID de ce type d'insight est
google.compute.instanceGroupManager.MemoryUsagePredictionInsight
.Voici une description que ce type d'insight est susceptible de renvoyer :
Predicted memory usage is 1536 MB.
Le tableau suivant fournit des détails sur le contenu associé aux insights sur la prédiction d'utilisation de mémoire.
Attribut Type Description predicted_memory_mb
DOUBLE Quantité de mémoire prédite, exprimée en Mo. Étape suivante
- Découvrez les recommandations de types de machines créées par Compute Engine à partir des insights.
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Dernière mise à jour le 2025/08/19 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/08/19 (UTC)."],[[["Managed Instance Group (MIG) insights provide data on CPU and memory usage of virtual machine (VM) instances within a MIG, using metrics from the system or Cloud Monitoring."],["These insights can help users decide when to resize their MIG's machine type for better resource efficiency."],["Compute Engine generates machine type recommendations based on these resource insights, and users can use the `gcloud CLI` or `REST` to view insights related to a specific MIG."],["Different types of MIG insights are available, including CPU usage, CPU usage prediction, CPU usage trend, memory usage, and memory usage prediction, each providing specific details about VM performance."],["To view all the available insights in detail for a specific zone, use the `insights list` command, or the `insights.list` method, replacing the PROJECT_ID, LOCATION, and INSIGHT_TYPE_ID with the appropriate values."]]],[]] -