gcp.dataflow.job.active_worker_instances
(gauge) | El número activo de instancias del worker. |
gcp.dataflow.job.aggregated_worker_utilization
(gauge) | Utilización agregada de los workers (por ejemplo, utilización de la CPU de los workers) en todo el conjunto de workers.
Se muestra como porcentaje |
gcp.dataflow.job.backlog_bytes
(gauge) | Cantidad de entrada conocida y sin procesar para una fase, en bytes.
Se muestra como byte |
gcp.dataflow.job.backlog_elements
(gauge) | Cantidad de entrada conocida y no procesada para una fase, en elementos. |
gcp.dataflow.job.bigquery.write_count
(count) | Solicitudes de escritura de BigQuery desde BigQueryIO.Write en trabajos de Dataflow. |
gcp.dataflow.job.billable_shuffle_data_processed
(gauge) | Los bytes facturables de datos aleatorios procesados por este trabajo de Dataflow.
Se muestra como byte |
gcp.dataflow.job.bundle_user_processing_latencies.avg
(gauge) | Las latencias medias de procesamiento del usuario del paquete de una determinada fase. Disponible para trabajos que se ejecutan en Streaming Engine.
Se muestra en milisegundos |
gcp.dataflow.job.bundle_user_processing_latencies.samplecount
(gauge) | El recuento de muestras para las latencias de procesamiento de usuarios de paquetes de una determinada fase. Disponible para trabajos ejecutados en Streaming Engine.
Se muestra en milisegundos |
gcp.dataflow.job.bundle_user_processing_latencies.sumsqdev
(gauge) | La suma de la desviación al cuadrado de las latencias de procesamiento del usuario del paquete de una fase particular. Disponible para trabajos ejecutados en Streaming Engine.
Se muestra en milisegundos |
gcp.dataflow.job.current_num_vcpus
(gauge) | El número de vCPUs utilizadas actualmente por este trabajo de Dataflow.
Se muestra como cpu |
gcp.dataflow.job.current_shuffle_slots
(gauge) | Las ranuras aleatorias actuales utilizadas por este trabajo de Dataflow. |
gcp.dataflow.job.data_watermark_age
(gauge) | La edad (tiempo transcurrido desde la marca de tiempo del evento) del elemento de datos más reciente que ha sido procesado completamente por el pipeline.
Se muestra como segundo |
gcp.dataflow.job.disk_space_capacity
(gauge) | La cantidad de disco persistente que se está asignando actualmente a todos los workers asociados con este trabajo de Dataflow.
Se muestra como byte |
gcp.dataflow.job.dofn_latency_average
(gauge) | El tiempo medio de procesamiento de un único mensaje en un DoFn dado (en la ventana de los últimos 3 minutos). Ten en cuenta que esto incluye el tiempo empleado en las llamadas a GetData.
Se muestra como milisegundo |
gcp.dataflow.job.dofn_latency_max
(gauge) | El tiempo máximo de procesamiento de un solo mensaje en un DoFn dado (en la ventana de los últimos 3 min). Ten en cuenta que esto incluye el tiempo empleado en llamadas a GetData.
Se muestra como milisegundo |
gcp.dataflow.job.dofn_latency_min
(gauge) | El tiempo mínimo de procesamiento de un único mensaje en una DoFn determinada (en la ventana de los últimos 3 min).
Se muestra en milisegundos |
gcp.dataflow.job.dofn_latency_num_messages
(gauge) | Número de mensajes procesados por una DoFn determinada (en los últimos 3 minutos). |
gcp.dataflow.job.dofn_latency_total
(gauge) | El tiempo total de procesamiento de todos los mensajes en una DoFn dada (en los últimos 3 minutos). Ten en cuenta que esto incluye el tiempo empleado en las llamadas GetData.
Se muestra como milisegundo |
gcp.dataflow.job.duplicates_filtered_out_count
(count) | Número de mensajes procesados por una determinada fase que se han filtrado como duplicados. Disponible para trabajos que se ejecutan en Streaming Engine. |
gcp.dataflow.job.elapsed_time
(gauge) | Duración de la ejecución actual de este pipeline en el estado Running hasta el momento, en segundos. Cuando finaliza una ejecución, se mantiene en la duración de esa ejecución hasta que comienza la siguiente.
Se muestra como segundo |
gcp.dataflow.job.element_count
(count) | Número de elementos añadidos a la PCollection hasta el momento.
Se muestra como elemento |
gcp.dataflow.job.elements_produced_count
(count) | El número de elementos producidos por cada PTransform. |
gcp.dataflow.job.estimated_backlog_processing_time
(gauge) | Tiempo estimado (en segundos) para consumir el backlog actual si no entran nuevos datos y el rendimiento sigue siendo el mismo. Solo disponible para trabajos de Streaming Engine.
Se muestra en segundos |
gcp.dataflow.job.estimated_byte_count
(count) | Número estimado de bytes añadidos a la PColección hasta el momento.
Se muestra como byte |
gcp.dataflow.job.estimated_bytes_active
(gauge) | Número estimado de bytes activos en esta fase del trabajo.
Se muestra como byte |
gcp.dataflow.job.estimated_bytes_consumed_count
(count) | Número estimado de bytes consumidos por la fase de este trabajo.
Se muestra como byte |
gcp.dataflow.job.estimated_bytes_produced_count
(count) | El tamaño total estimado en bytes de los elementos producidos por cada PTransform. |
gcp.dataflow.job.estimated_timer_backlog_processing_time
(gauge) | Tiempo estimado (en segundos) para que se completen los temporizadores. Solo disponible para trabajos de Streaming Engine.
Se muestra en segundos |
gcp.dataflow.job.gpu_memory_utilization
(gauge) | Porcentaje de tiempo durante el último periodo de muestreo en el que la memoria global (dispositivo) se estaba leyendo o escribiendo.
Se muestra como porcentaje |
gcp.dataflow.job.gpu_utilization
(gauge) | Porcentaje de tiempo durante el último periodo de muestreo en el que uno o más kernels se ejecutaron en la GPU.
Se muestra como porcentaje |
gcp.dataflow.job.horizontal_worker_scaling
(gauge) | Un valor booleano que indica qué tipo de dirección de escalado horizontal recomendó el autoescalador y la lógica que lo sustenta. Una salida de métrica true (verdaderao) significa que se ha tomado una decisión de escalado y una salida de métrica false (falso) significa que el escalado correspondiente no está surtiendo efecto. |
gcp.dataflow.job.is_failed
(gauge) | Ha fallado este trabajo. |
gcp.dataflow.job.max_worker_instances_limit
(gauge) | El número máximo de workers que el autoescalado puede solicitar. |
gcp.dataflow.job.memory_capacity
(gauge) | La cantidad de memoria que se está asignando actualmente a todos los workers asociados con este trabajo de Dataflow.
Se muestra como byte |
gcp.dataflow.job.min_worker_instances_limit
(gauge) | El número mínimo de workers que el autoescalado puede solicitar. |
gcp.dataflow.job.oldest_active_message_age
(gauge) | Cuánto tiempo lleva procesándose el mensaje activo más antiguo de una DoFn.
Se muestra en milisegundos |
gcp.dataflow.job.per_stage_data_watermark_age
(gauge) | La edad (tiempo transcurrido desde la marca de hora del evento) hasta la que todos los datos han sido procesados por esta fase del pipeline.
Se muestra como segundo |
gcp.dataflow.job.per_stage_system_lag
(gauge) | La duración máxima actual que un elemento de datos ha estado procesando o en espera de procesamiento en segundos, por fase de pipeline.
Se muestra como segundo |
gcp.dataflow.job.processing_parallelism_keys
(gauge) | Número aproximado de claves en uso para el procesamiento de datos para cada fase. El procesamiento para cualquier clave dada se serializa, por lo que el número total de claves para una fase representa el paralelismo máximo disponible en esa fase. Disponible para trabajos ejecutados en Streaming Engine. |
gcp.dataflow.job.pubsub.late_messages_count
(count) | El número de mensajes Pub/Sub con marca de tiempo más antigua que la marca de agua estimada. |
gcp.dataflow.job.pubsub.published_messages_count
(count) | El número de mensajes Pub/Sub publicados desglosados por tema y estado. |
gcp.dataflow.job.pubsub.pulled_message_ages.avg
(gauge) | La media de la distribución de las edades de los mensajes Pub/Sub extraídos pero no empaquetados.
Se muestra como milisegundo |
gcp.dataflow.job.pubsub.pulled_message_ages.samplecount
(gauge) | El recuento de muestras para la distribución de las edades de los mensajes Pub/Sub extraídos pero no empaquetados.
Se muestra en milisegundos |
gcp.dataflow.job.pubsub.pulled_message_ages.sumsqdev
(gauge) | La suma de la desviación al cuadrado de la distribución de las edades de los mensajes Pub/Sub extraídos pero no empaquetados.
Se muestra en milisegundos |
gcp.dataflow.job.pubsub.read_count
(count) | Solicitudes pull de Pub/Sub. Para Streaming Engine, esta métrica está obsoleta. Consulta la página Uso de la interfaz de monitorización de Dataflow para conocer los próximos cambios. |
gcp.dataflow.job.pubsub.read_latencies.avg
(count) | Las latencias medias de las solicitudes pull de Pub/Sub de PubsubIO.Read en trabajos de Dataflow. Para Streaming Engine, esta métrica está obsoleta. Consulta la página Uso de la interfaz de monitorización de Dataflow para conocer los próximos cambios.
Se muestra como milisegundo |
gcp.dataflow.job.pubsub.read_latencies.samplecount
(count) | El recuento de muestras de latencias de solicitudes pull de Pub/Sub de PubsubIO.Read en trabajos de Dataflow. Para Streaming Engine, esta métrica está obsoleta. Consulta la página Uso de la interfaz de monitorización de Dataflow para conocer los próximos cambios.
Se muestra como milisegundo |
gcp.dataflow.job.pubsub.read_latencies.sumsqdev
(count) | La suma de la desviación al cuadrado de las latencias de las solicitudes pull de Pub/Sub de PubsubIO.Read en trabajos de Dataflow. Para Streaming Engine, esta métrica está obsoleta. Consulta la página Uso de la interfaz de monitorización de Dataflow para conocer los próximos cambios.
Se muestra como milisegundo |
gcp.dataflow.job.pubsub.streaming_pull_connection_status
(gauge) | Porcentaje de todas las conexiones Streaming Pull que están activas (estado OK) o terminadas debido a un error (estado distinto a OK). Cuando se termina una conexión, Dataflow esperará algún tiempo antes de intentar volver a conectarse. Solo para Streaming Engine.
Se muestra como porcentaje |
gcp.dataflow.job.pubsub.write_count
(count) | Solicitudes de publicación Pub/Sub de PubsubIO.Write en trabajos de Dataflow. |
gcp.dataflow.job.pubsub.write_latencies.avg
(count) | Las latencias medias de las solicitudes de publicación Pub/Sub de PubsubIO.Write en trabajos de Dataflow.
Se muestra como milisegundo |
gcp.dataflow.job.pubsub.write_latencies.samplecount
(count) | El recuento de muestras para latencias de solicitud de publicación Pub/Sub de PubsubIO.Write en trabajos de Dataflow.
Se muestra como milisegundo |
gcp.dataflow.job.pubsub.write_latencies.sumsqdev
(count) | La suma de la desviación al cuadrado para latencias de solicitud de publicación Pub/Sub de PubsubIO.Write en trabajos de Dataflow.
Se muestra como milisegundo |
gcp.dataflow.job.status
(gauge) | Estado actual de este pipeline (por ejemplo, RUNNING, DONE, CANCELLED o FAILED). No se informa mientras pipeline no está en ejecución. |
gcp.dataflow.job.streaming_engine.key_processing_availability
(gauge) | Porcentaje de claves de procesamiento de flujo que están asignadas a workers y disponibles para realizar trabajo. El trabajo para las claves no disponibles se aplazará hasta que las claves estén disponibles. |
gcp.dataflow.job.streaming_engine.persistent_state.read_bytes_count
(count) | Bytes de almacenamiento leídos por una determinada fase. Disponible para trabajos que se ejecutan en Streaming Engine. |
gcp.dataflow.job.streaming_engine.persistent_state.stored_bytes
(gauge) | Bytes actuales almacenados en estado persistente para el trabajo.
Se muestra como byte |
gcp.dataflow.job.streaming_engine.persistent_state.write_bytes_count
(count) | Bytes de almacenamiento escritos por una determinada fase. Disponible para trabajos ejecutados en Streaming Engine. |
gcp.dataflow.job.streaming_engine.persistent_state.write_latencies.avg
(count) | Las latencias medias de escritura de almacenamiento de una determinada fase. Disponible para trabajos ejecutados en Streaming Engine.
Se muestra en milisegundos |
gcp.dataflow.job.streaming_engine.persistent_state.write_latencies.samplecount
(count) | El recuento de muestras de las latencias de escritura de almacenamiento de una determinada fase. Disponible para trabajos ejecutados en Streaming Engine.
Se muestra en milisegundos |
gcp.dataflow.job.streaming_engine.persistent_state.write_latencies.sumsqdev
(count) | La suma de la desviación al cuadrado de las latencias de escritura de almacenamiento de una determinada fase. Disponible para trabajos ejecutados en Streaming Engine.
Se muestra en milisegundos |
gcp.dataflow.job.streaming_engine.stage_end_to_end_latencies.avg
(gauge) | La distribución media del tiempo empleado por el motor de flujo en cada fase del pipeline. Este tiempo incluye aleatorizar los mensajes, ponerlos en cola para su procesamiento, procesarlos, ponerlos en cola para la escritura del estado persistente y la escritura propiamente dicha.
Se muestra en milisegundos |
gcp.dataflow.job.streaming_engine.stage_end_to_end_latencies.samplecount
(gauge) | El recuento de muestras para la distribución del tiempo empleado por el motor de flujo en cada fase del pipeline. Este tiempo incluye aleatorizar mensajes, ponerlos en cola para su procesamiento, procesarlos, ponerlos en cola para la escritura de estado persistente y la escritura en sí.
Se muestra como milisegundo |
gcp.dataflow.job.streaming_engine.stage_end_to_end_latencies.sumsqdev
(gauge) | La suma de la desviación al cuadrado para la distribución del tiempo empleado por el motor de flujo en cada fase del pipeline. Este tiempo incluye aleatorizar mensajes, ponerlos en cola para procesarlos, procesarlos, ponerlos en cola para la escritura de estado persistente y la escritura en sí.
Se muestra como milisegundo |
gcp.dataflow.job.system_lag
(gauge) | La duración máxima actual que un elemento de datos ha estado a la espera de ser procesado, en segundos.
Se muestra como segundo |
gcp.dataflow.job.target_worker_instances
(gauge) | El número deseado de instancias del worker. |
gcp.dataflow.job.thread_time
(count) | Tiempo estimado en milisegundos de ejecución en la función de la ptransform total a través de subprocesos en todos los workers del trabajo.
Se muestra como milisegundo |
gcp.dataflow.job.timers_pending_count
(count) | El número de temporizadores pendientes en una determinada fase. Disponible para trabajos que se ejecutan en Streaming Engine. |
gcp.dataflow.job.timers_processed_count
(count) | El número de temporizadores completados por una determinada fase. Disponible para trabajos que se ejecutan en Streaming Engine. |
gcp.dataflow.job.total_dcu_usage
(count) | Cantidad acumulada de DCUs (Data Compute Unit) utilizadas por el trabajo de Dataflow desde su lanzamiento. |
gcp.dataflow.job.total_memory_usage_time
(gauge) | El total de segundos de memoria en GB asignados a este trabajo de Dataflow.
Se muestra como gibibyte |
gcp.dataflow.job.total_pd_usage_time
(gauge) | El total de segundos en GB para todo el disco persistente utilizado por todos los workers asociados con este trabajo de Dataflow.
Se muestra como gibibyte |
gcp.dataflow.job.total_secu_usage
(gauge) | La cantidad total de SECUs (Streaming Engine Compute Unit) utilizadas por el trabajo de Dataflow desde su lanzamiento. |
gcp.dataflow.job.total_shuffle_data_processed
(gauge) | El total de bytes de datos aleatorios procesados por este trabajo de Dataflow.
Se muestra como byte |
gcp.dataflow.job.total_streaming_data_processed
(gauge) | El total de bytes de datos de flujo procesados por este trabajo de Dataflow.
Se muestra como byte |
gcp.dataflow.job.total_vcpu_time
(gauge) | El total de segundos vCPU utilizados por este trabajo de Dataflow. |
gcp.dataflow.job.user_counter
(gauge) | Una métrica de contador definida por el usuario. |
gcp.dataflow.job.worker_utilization_hint
(gauge) | Sugerencia de utilización del worker para el autoescalado. Este valor de sugerencia lo configuran los clientes y define un rango objetivo de utilización de la CPU del worker, influyendo así en la agresividad del escalado.
Se muestra como porcentaje |
gcp.dataflow.job.worker_utilization_hint_is_actively_used
(gauge) | Indica si la política de autoescalado horizontal utiliza activamente la sugerencia de utilización de workers. |
gcp.dataflow.quota.region_endpoint_shuffle_slot.exceeded
(count) | Número de intentos de superar el límite de la métrica de cuota dataflow.googleapis.com/region_endpoint_shuffle_slot. |
gcp.dataflow.quota.region_endpoint_shuffle_slot.limit
(gauge) | Límite actual de la métrica de cuota dataflow.googleapis.com/region_endpoint_shuffle_slot. |
gcp.dataflow.quota.region_endpoint_shuffle_slot.usage
(gauge) | Uso actual de la métrica de cuota dataflow.googleapis.com/region_endpoint_shuffle_slot. |
gcp.dataflow.worker.memory.bytes_used
(gauge) | El uso de memoria en bytes por una instancia de contenedor particular en un worker de Dataflow.
Se muestra como byte |
gcp.dataflow.worker.memory.container_limit
(gauge) | Tamaño máximo de RAM en bytes disponible para una instancia de contenedor concreta en un worker de Dataflow.
Se muestra como byte |
gcp.dataflow.worker.memory.total_limit
(gauge) | Tamaño de RAM en bytes disponible para un worker de Dataflow.
Se muestra como byte |
