שמירה וחביון של נתוני מדדים

בדף הזה מפורט כמה זמן נשמרים ב-Cloud Monitoring נתוני המדדים שלכם, ומהו זמן האחזור בין איסוף הנתונים לבין הצגתם.

במאמר מכסות ומגבלות מופיע מידע נוסף על מגבלות בנוגע לנתוני מדדים.

שמירת נתוני מדדים

‫Cloud Monitoring אוסף נתוני מדדים ושומר אותם בסדרות זמן של סוגי מדדים למשך תקופה מסוימת. פרק הזמן הזה משתנה בהתאם לסוג המדד. פרטים נוספים זמינים במאמר שמירת נתונים.

בסוף התקופה הזו, Cloud Monitoring מוחק את נקודות הנתונים שתוקפן פג.

כשכל הנקודות בסדרת זמן פגות, Cloud Monitoring מוחק את סדרת הזמן. סדרות זמן שנמחקו לא מופיעות בתרשימים של Cloud Monitoring או בתוצאות של Monitoring API.

זמן האחזור של נתוני המדדים

זמן האחזור הוא הזמן שחולף בין הרגע שבו Cloud Monitoring דוגם מדד לבין הרגע שבו נקודת הנתונים של המדד הופכת לזמינה כנתונים של סדרת זמנים. זמן האחזור תלוי במדד הספציפי שנאסף:

• Cloud de Confiance by S3NS מדדים: Cloud de Confiance by S3NS רשימת המדדים כוללת את סוגי המדדים משירותי Cloud de Confiance by S3NS . תיאורים רבים כוללים הצהרה כמו: 'נדגם כל 60 שניות'. אחרי הדגימה, הנתונים לא גלויים למשך עד 240 שניות".

  הערכים בהצהרה משתנים בהתאם למדדים ספציפיים. המשמעות של ההצהרה לדוגמה היא ש-Cloud Monitoring אוסף מדידה אחת בכל דקה (מרווח הדגימה), אבל מכיוון שחלק מהמדדים האלה עוברים עיבוד נוסף לפני שהם מוצגים, יכול להיות שיעבור זמן נוסף (חביון) לפני שתוכלו לאחזר את הנתונים של המדד הזה. בדוגמה הזו, זמן האחזור יכול להיות עד 4 דקות. לכן, חותמת הזמן שמתעדת את זמן האיסוף עשויה להיות בת 4 דקות לכל היותר עבור המדד הזה.

במקרים מסוימים, יכול להיות שתצטרכו לשנות את אופן השימוש במדד מסוים בהתאם לזמן האחזור שלו. לדוגמה:

• כשמשתמשים בספריות לקוח כדי לאחזר נתונים של מדדים, יכול להיות שיהיה צורך להשתמש בהיסט במרווח השאילתה כדי להתחשב בזמן האחזור.

• כשמשתמשים במדד כדי לנהל את המשאבים, למשל כשמשתמשים בהתאמת קנה מידה אוטומטית, זמן האחזור של המדד יכול להשפיע על מהירות התגובה של התאמת קנה המידה האוטומטית. לדוגמה, לחלק ממדדי Pub/Sub יש השהיות בטווח של 2 עד 4 דקות.

אל תסתמכו על הערכים של תוויות מטא-נתונים של משאבים שהוגדרו על ידי המערכת או על ידי המשתמש כשאתם בוחרים סדרות זמן למדיניות התראות רגישה או לפעולות רספונסיביות אחרות כמו שינוי גודל אוטומטי. במקום זאת, משתמשים בערכים של תוויות שמוגדרות על ידי סוגי המשאבים שבמעקב.

תוויות של מטא-נתונים של משאבים מתווספות באופן אסינכרוני לסדרות זמן, והן לא כפופות לאותן ציפיות לגבי זמן האחזור כמו ערכים של תוויות שהוגדרו בסוגי מדדים או בסוגי משאבים מנוטרים. לכן, מדיניות התראות או פעולה אחרת שמבוססת על ערכי מטא-נתונים כדי להפעיל פעולה, עלולה להתנהג בצורה לא צפויה אם יש עיכוב באכלוס של תוויות מטא-נתונים של משאבים.