虛擬機器 (VM) 執行個體洞察資料可協助您瞭解 Compute Engine VM 的 CPU、記憶體和網路使用情形。系統會根據系統指標或 Cloud Monitoring 收集的指標,自動產生深入分析資訊。您可以根據洞察資料,決定是否要調整機器類型的大小,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 VM 建議的洞察資料
Compute Engine 會根據資源洞察產生建議。 建議包括機器類型建議和閒置 VM 建議。
查看與特定 VM 相關的洞察資料,進一步瞭解 VM 的 CPU、記憶體和網路用量。
如要查看產生特定建議的洞察資料,請使用 gcloud CLI 或 API。
gcloud
如要詳細查看特定區域的所有可用洞察資料,請使用
insights list
指令,並提供--format
選項。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
:包含您要查看深入分析資訊的資源的可用區。INSIGHT_TYPE_ID
:洞察類型的 ID。如需可用的 VM 洞察資料清單,請參閱「VM 執行個體洞察資料類型」。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。[ { "associatedRecommendations": [ { "recommendation": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/recommenders/google.compute.instance.MachineTypeRecommender/recommendations/7618763b-fee2-42e5-8b9b-e6eee0b2077f" } ], "category": "PERFORMANCE", "content": { "predictedCpuCores": 0.15 }, "description": "Predicted CPU usage is 0.1 vCPUs.", "etag": "\"fdb51460cac758a0\"", "insightSubtype": "CPU_USAGE_PREDICTION", "lastRefreshTime": "2021-09-15T06:50:45Z", "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/insightTypes/google.compute.instance.CpuUsagePredictionInsight/insights/cb2ab4e6-2c5e-4f0e-8cbe-1487e8bae8c0", "observationPeriod": "604800s", "severity": "LOW", "stateInfo": { "state": "ACTIVE" }, "targetResources": [ "//compute.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/zones/us-central1-a/instances/instance-name-1" ] } ]
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 洞察資料清單,請參閱「VM 執行個體洞察資料類型」。
insights.list
方法的典型輸出內容可能如下所示。[ { "associatedRecommendations": [ { "recommendation": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/recommenders/google.compute.instance.MachineTypeRecommender/recommendations/7618763b-fee2-42e5-8b9b-e6eee0b2077f" } ], "category": "PERFORMANCE", "content": { "predictedCpuCores": 0.15 }, "description": "Predicted CPU usage is 0.1 vCPUs.", "etag": "\"fdb51460cac758a0\"", "insightSubtype": "CPU_USAGE_PREDICTION", "lastRefreshTime": "2021-09-15T06:50:45Z", "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/insightTypes/google.compute.instance.CpuUsagePredictionInsight/insights/cb2ab4e6-2c5e-4f0e-8cbe-1487e8bae8c0", "observationPeriod": "604800s", "severity": "LOW", "stateInfo": { "state": "ACTIVE" }, "targetResources": [ "//compute.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/zones/us-central1-a/instances/instance-name-1" ] } ]
如要進一步瞭解洞察資料,請參閱參考文件。
VM 執行個體洞察類型
您可以運用各種洞察資料,擷取 VM 的效能資訊。每種洞察類型都有特定的內容屬性。
以下各節提供可用的 VM 洞察參考資料。
CPU 用量洞察
如果 VM 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 使用率洞察資料。
洞察類型 ID 為
google.compute.instance.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 12 days for 90% of the time, CPU usage was greater than or equal to 83%.
In the last 10 days for 70% of the time, CPU usage was lower than or equal to 20%.
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 points
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 (樣本機率)。
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.instance.CpuUsagePredictionInsight
。這項洞察資訊的常見說明如下:
Predicted CPU usage is 0.1 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.instance.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 觀測期間內每日平均 CPU 使用率的預測變化。 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.instance.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 points
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記憶體用量樣本相對數量。quantileFunctionValue
:(DOUBLE) 記憶體用量的上限,至少會保留部分樣本 (樣本機率)。
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.instance.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。 網路總處理量深入分析
如果觀察期間的網路處理量異常偏低,Compute Engine 就會針對傳入或傳出流量建立網路處理量深入分析。
洞察類型 ID 為
google.compute.instance.NetworkThroughputInsight
。可用的子類型如下:
LOW_RECEIVED_NETWORK_THROUGHPUT
LOW_SENT_NETWORK_THROGHPUT
這些通常與下列洞察描述相關聯:
In the last 7 days for 80% of the time, received network throughput was lower than or equal to 500 B/s.
In the last 7 days for 80% of the time, sent network throughput was lower than or equal to 200 B/s.
下表提供與網路輸送量洞察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網路總處理量樣本相對數量。 值介於 [0, 1] 之間。
quantile_function_value_in_bytes_per_second
DOUBLE 網路總處理量上限,至少包含部分樣本 (樣本機率)。這個值以每秒位元組為單位。 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。
- 進一步瞭解閒置 VM 最佳化建議。
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:2025-08-18 (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:2025-08-18 (世界標準時間)。"],[[["Virtual Machine (VM) instance insights provide data on CPU, memory, and network usage to help optimize VM resource allocation."],["These insights are automatically generated from system metrics or Cloud Monitoring data, enabling users to understand and analyze VM performance."],["Compute Engine uses insights to create recommendations for machine type adjustments and identify idle VMs to enhance resource efficiency."],["To utilize the gcloud CLI or REST API for viewing insights, users need specific permissions such as `recommender.computeInstanceCpuUsageInsights.get` and `recommender.computeInstanceNetworkThroughputInsights.list`."],["The VM insights can include CPU, memory, and network usage insights, with predictions and trends to help understand past usage, predict future needs, and identify usage trends."]]],[]] -