代管執行個體群組 (MIG) Insights 可協助您瞭解 MIG 中虛擬機器 (VM) 執行個體的 CPU 和記憶體用量。這些洞察資料是根據系統指標或 Cloud Monitoring 服務收集的指標自動產生。您可以根據這些洞察資料,決定是否要調整 MIG 的機器類型大小,以提高 VM 資源的使用效率。
如要進一步瞭解洞察,請參閱洞察。
事前準備
-
如果尚未設定驗證,請先完成設定。
「驗證」是指驗證身分的程序,確認您有權存取 Trusted Cloud by S3NS 服務和 API。如要從本機開發環境執行程式碼或範例,請選取下列任一選項,向 Compute Engine 進行驗證:
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
-
安裝 Google Cloud CLI,然後 使用同盟身分登入 gcloud CLI。 登入後,執行下列指令初始化 Google Cloud CLI:
gcloud init
- Set a default region and zone.
REST
如要在本機開發環境中使用本頁的 REST API 範例,請使用您提供給 gcloud CLI 的憑證。
安裝 Google Cloud CLI,然後 使用同盟身分登入 gcloud CLI。 登入後,執行下列指令初始化 Google Cloud CLI:
gcloud init
詳情請參閱 Trusted Cloud 驗證說明文件中的「Authenticate for using REST」。
查看 MIG 建議的洞察資料
Compute Engine 會根據資源洞察產生機器類型建議。查看與特定 MIG 相關的洞察資料,即可進一步瞭解 MIG 的 CPU 和記憶體用量。
如要查看產生特定建議的洞察資料,請使用 gcloud CLI 或 REST。
gcloud
如要查看特定區域的所有可用深入分析詳細資料,請使用
insights list
指令。gcloud recommender insights list --project=PROJECT_ID \ --location=LOCATION \ --insight-type=INSIGHT_TYPE_ID \ --format=FORMAT
更改下列內容:
PROJECT_ID
:您的專案 ID。LOCATION
:包含您要查看洞察資料的資源的可用區。INSIGHT_TYPE_ID
:洞察類型的 ID。如需可用的 VM 深入分析清單,請參閱「MIG 深入分析類型」。FORMAT
:偏好的輸出格式,例如json
。
使用
json
輸出格式時,insights list
指令的典型輸出內容如下所示。[ { "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
如要查看特定區域的所有可用深入分析詳細資料,請使用
insights.list
方法。GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/insightTypes/INSIGHT_TYPE_ID/insights
更改下列內容:
PROJECT_ID
:您的專案 ID。LOCATION
:包含您要查看洞察資料的資源的可用區。INSIGHT_TYPE_ID
:洞察類型的 ID。如需可用的 VM 深入分析清單,請參閱「MIG 深入分析類型」。
insights.list
方法的典型輸出內容可能如下所示。[ { "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" } ] } ]
如要進一步瞭解洞察資料,請參閱參考文件。
MIG 洞察類型
您可以運用各種洞察資料,取得 MIG 成效相關資訊。每種洞察類型都有特定的內容屬性。
下列各節提供可用的 MIG 洞察參考資料。
CPU 用量洞察
如果 MIG 的 CPU 使用率在過去觀察期間內高於或低於平常,Compute Engine 就會建立 CPU 使用率洞察。
洞察類型 ID 為
google.compute.instanceGroupManager.CpuUsageInsight
。可用的子類型如下:
HIGH_CPU_USAGE
LOW_CPU_USAGE
這些項目與下列深入分析說明相關聯:
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.
下表提供與 CPU 使用率洞察資訊相關的內容詳細資料。
屬性 類型 說明 pointsForLeastUtilizedVm
ARRAY 物件陣列。每個物件都包含下列屬性:
sampleProbability
: (DOUBLE) 低於分位數函式值的 CPU 用量樣本相對數量。quantileFunctionValue
: (DOUBLE) CPU 使用率上限,至少會保留部分 (樣本機率) 樣本。這個值代表 vCPU 總量的比例,範圍為 [0, 1]。
pointsForMostUtilizedVm
ARRAY 物件陣列。每個物件都包含下列屬性:
sampleProbability
:(DOUBLE) 相對 CPU 用量,低於分位數函式值。quantileFunctionValue
:(DOUBLE) CPU 使用率上限,至少會保留部分 (樣本機率) 樣本。這個值代表 vCPU 總量的比例,範圍為 [0, 1]。
CPU 使用量預測深入分析
Compute Engine 會建立 CPU 使用率預測洞察資料,指出隔天的預測 CPU 使用率。
洞察類型 ID 為
google.compute.instanceGroupManager.CpuUsagePredictionInsight
。這項洞察資訊的常見說明如下:
Predicted CPU usage of a single instance is 1.5 vCPUs.
下表提供與 CPU 使用率預測洞察資訊相關的內容詳細資料。
屬性 類型 說明 predicted_cpu_cores
DOUBLE 預測的 CPU 核心數量。 CPU 使用趨勢深入分析
如果 CPU 使用率在過去觀察期間內呈現上升或下降趨勢,Compute Engine 就會建立 CPU 使用率趨勢深入分析。
洞察類型 ID 為
google.compute.instanceGroupManager.CpuUsageTrendInsight
。可用的子類型如下:
CPU_USAGE_INCREASE
CPU_USAGE_DECREASE
這些通常與下列洞察描述相關聯:
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%.
下表提供與 CPU 使用率趨勢洞察資訊相關內容的部分詳細資料。
屬性 類型 說明 cpu_usage_percentage_at_start
DOUBLE 測量觀察期開始時的每日平均 CPU 使用率。 這個值代表 vCPU 總數的百分比,範圍為 [0, 100]。
cpu_usage_percentage_at_end
DOUBLE 測量觀察期結束時的每日平均 CPU 使用率。 這個值代表 vCPU 總數的百分比,範圍為 [0, 100]。
cpu_usage_percentage_change
DOUBLE 預測觀測期間的每日平均 CPU 使用量變化。 預測功能會使用線性迴歸,模擬每日 CPU 用量的變化。
這個值代表 vCPU 總數的百分比,範圍為 [0, 100]。
記憶體用量洞察
如果記憶體用量在觀察期間內異常偏高或偏低,Compute Engine 就會建立記憶體用量洞察資料。
洞察類型 ID 為
google.compute.instanceGroupManager.MemoryUsageInsight
。可用的子類型如下:
HIGH_MEMORY_USAGE
LOW_MEMORY_USAGE
這些通常與下列洞察描述相關聯:
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%.
下表提供與記憶體用量洞察資訊相關內容的部分詳細資料。
屬性 類型 說明 sample_probability
DOUBLE 低於分位數函式值的記憶體用量樣本相對量。 值介於 [0, 1] 之間。
quantile_function_lowest_value
DOUBLE 記憶體用量上限,至少會保留使用率最低的 VM 樣本 (樣本機率) 部分。 這個值代表記憶體總量的比例,範圍為 [0, 1]。
quantile_function_highest_value
DOUBLE 記憶體用量上限,至少會保留最常使用的 VM 樣本 (樣本機率) 部分。 這個值代表記憶體總量的比例,範圍為 [0, 1]。
記憶體用量預測深入分析
Compute Engine 會建立記憶體用量預測洞察,指出隔天預計的記憶體用量。
洞察類型 ID 為
google.compute.instanceGroupManager.MemoryUsagePredictionInsight
。常見的洞察說明如下:
Predicted memory usage is 1536 MB.
下表提供與記憶體用量預測洞察資訊相關的內容詳細資料。
屬性 類型 說明 predicted_memory_mb
DOUBLE 預測的記憶體量,以 MB 為單位。 後續步驟
- 進一步瞭解 Compute Engine 根據洞察資料建立的機器類型建議。
除非另有註明,否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權,程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間:2025-08-19 (世界標準時間)。
[[["容易理解","easyToUnderstand","thumb-up"],["確實解決了我的問題","solvedMyProblem","thumb-up"],["其他","otherUp","thumb-up"]],[["缺少我需要的資訊","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["過於複雜/步驟過多","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["過時","outOfDate","thumb-down"],["翻譯問題","translationIssue","thumb-down"],["示例/程式碼問題","samplesCodeIssue","thumb-down"],["其他","otherDown","thumb-down"]],["上次更新時間:2025-08-19 (世界標準時間)。"],[[["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."]]],[]] -