指標

系統會將下列 Bigtable 指標提供給 Cloud Monitoring。為獲得最佳結果,請務必搭配使用伺服器端指標和用戶端指標,進行效能偵錯。

這個表格中的「指標類型」字串開頭必須為 bigtable.googleapis.com/。該前置字串已從表格中的項目省略。 查詢標籤時,請使用 metric.labels. 前置字串,例如 metric.labels.LABEL="VALUE"

指標類型 推出階段(資源階層層級)
顯示名稱
種類、類型、單位
受監控資源
說明
標籤
backup/bytes_used GA(project)
已使用的備份儲存空間。
GAUGEINT64By
bigtable_backup
備份儲存空間用量 (以位元組為單位)。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 180 秒的時間無法查看資料。
source_table: 備份的來源資料表。
storage_type: 磁碟儲存空間類型。
client/application_blocking_latencies GA(專案)
應用程式封鎖延遲
DELTADISTRIBUTIONms
bigtable_table
Cloud Bigtable 有可用的回應資料,但應用程式尚未取用,因此應用程式造成的總延遲時間。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
client_name: Cloud Bigtable 用戶端名稱。
client/attempt_latencies GA(專案)
嘗試延遲
DELTADISTRIBUTIONms
bigtable_table
每次嘗試遠端程序呼叫時,用戶端觀察到的延遲時間。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
streaming: (BOOL) Cloud Bigtable 串流方法。
status: Cloud Bigtable 嘗試狀態。
client_name: Cloud Bigtable 用戶端名稱。
client/client_blocking_latencies GA(專案)
用戶端封鎖延遲
DELTADISTRIBUTIONms
bigtable_table
用戶端在大量作業中待處理的要求過多時,會封鎖傳送更多要求至伺服器,進而導致延遲。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
client_name: Cloud Bigtable 用戶端名稱。
client/connectivity_error_count GA(project)
連線錯誤計數
DELTAINT641
bigtable_table
無法連上 Google 網路的要求數量。(Requests without google response headers). 取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
status: Cloud Bigtable 作業狀態。
client_name: Cloud Bigtable 用戶端名稱。
client/first_response_latencies GA(project)
First Response Latencies
DELTADISTRIBUTIONms
bigtable_table
從作業開始到收到回應標頭的延遲時間。在收到嘗試回應前,評估結果將延後發布。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
status: Cloud Bigtable 作業狀態。
client_name: Cloud Bigtable 用戶端名稱。
client/operation_latencies GA(專案)
作業延遲時間
DELTADISTRIBUTIONms
bigtable_table
針對某項 Bigtable 作業,所有相關聯遠端程序呼叫 (RPC) 嘗試的端對端總延遲時間分佈情形。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
streaming: (BOOL) Cloud Bigtable 串流方法。
status: Cloud Bigtable 作業狀態。
client_name: Cloud Bigtable 用戶端名稱。
client/retry_count GA(project)
Retry Count
DELTAINT641
bigtable_table
初次嘗試後傳送的額外 RPC 數量。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
status: Cloud Bigtable 作業狀態。
client_name: Cloud Bigtable 用戶端名稱。
client/server_latencies GA(專案)
伺服器延遲
DELTADISTRIBUTIONms
bigtable_table
Google 前端接收 RPC 到傳回回應的第一個位元組之間所測得的延遲時間。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
streaming: (BOOL) Cloud Bigtable 串流方法。
status: Cloud Bigtable 作業狀態。
client_name: Cloud Bigtable 用戶端名稱。
cluster/autoscaling/max_node_count GA(專案)
節點數量上限
GAUGEINT641
bigtable_cluster
自動調度叢集中的節點數量上限。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 240 秒的時間無法查看資料。
storage_type: 叢集的儲存空間類型。
cluster/autoscaling/min_node_count GA(project)
節點數量下限
GAUGEINT641
bigtable_cluster
自動調整叢集大小時的節點數量下限。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 240 秒的時間無法查看資料。
storage_type: 叢集的儲存空間類型。
cluster/autoscaling/recommended_node_count_for_cpu GA(project)
根據 CPU 建議的節點數
GAUGEINT641
bigtable_cluster
根據 CPU 使用率,建議自動調度叢集中的節點數量。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 180 秒的時間無法查看資料。
cluster/autoscaling/recommended_node_count_for_storage GA(專案)
根據儲存空間建議的節點
GAUGEINT641
bigtable_cluster
根據儲存空間用量,建議自動調度叢集中的節點數量。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 180 秒的時間無法查看資料。
cluster/cpu_load GA(專案)
CPU 負載
GAUGEDOUBLE1
bigtable_cluster
叢集的 CPU 負載。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 240 秒的時間無法查看資料。
cluster/cpu_load_by_app_profile_by_method_by_table GA(project)
依應用程式設定檔、方法和表格分類的 CPU 負載
GAUGEDOUBLE1
bigtable_cluster
叢集的 CPU 負載。依應用程式設定檔、方法和表格分割。與 bigtable.googleapis.com/cluster/cpu_load 包含相同的基礎資料。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 240 秒的時間無法查看資料。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
method: Cloud Bigtable API 方法。
table: Cloud Bigtable 資料表名稱。
cluster/cpu_load_hottest_node GA(project)
CPU 負載 (最繁忙的節點)
GAUGEDOUBLE1
bigtable_cluster
叢集中最繁忙節點的 CPU 負載。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 180 秒的時間無法查看資料。
cluster/cpu_load_hottest_node_high_granularity GA(專案)
CPU 負載 (最繁忙的節點) 高精細度
GAUGEDOUBLE1
bigtable_cluster
以高精細度取樣的叢集內最繁忙節點 CPU 負載。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 300 秒的時間無法查看資料。
cluster/disk_load GA(專案)
磁碟負載
GAUGEDOUBLE1
bigtable_cluster
叢集中 HDD 磁碟的使用率。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 180 秒的時間無法查看資料。
cluster/node_count GA(project)
Nodes
GAUGEINT641
bigtable_cluster
叢集中的節點數量。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 240 秒的時間無法查看資料。
storage_type: 叢集的儲存空間類型。
cluster/storage_utilization GA(專案)
儲存空間使用率
GAUGEDOUBLE1
bigtable_cluster
已使用的儲存空間在總儲存空間容量中所占的比例。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 180 秒的時間無法查看資料。
storage_type: 叢集的儲存空間類型。
disk/bytes_used GA(project)
儲存的資料
GAUGEINT64By
bigtable_cluster
叢集內儲存的資料表壓縮資料量。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 180 秒的時間無法查看資料。
storage_type: 磁碟儲存空間類型。
disk/per_node_storage_capacity EARLY_ACCESS(project)
每個節點的儲存空間容量
GAUGEINT64By
bigtable_cluster
叢集各節點可儲存的資料表壓縮資料容量。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 240 秒的時間無法查看資料。
storage_type: 叢集的儲存空間類型。
disk/storage_capacity GA(project)
儲存空間容量
GAUGEINT64By
bigtable_cluster
叢集可儲存的資料表壓縮資料容量。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 240 秒的時間無法查看資料。
storage_type: 叢集的儲存空間類型。
materialized_view/intermediate_storage BETA(project)
用於中繼處理的資料。
GAUGEINT64By
bigtable_materialized_view
具體化檢視表的中間處理作業所用的資料量,以位元組為單位。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 60 秒無法查看資料。
storage_type: 磁碟儲存空間類型。
materialized_view/max_delay BETA(project)
最長處理延遲時間
GAUGEINT64s
bigtable_materialized_view
具體化檢視表的處理延遲上限。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 60 秒無法查看資料。
materialized_view/storage BETA(project)
具體化檢視表資料。
GAUGEINT64By
bigtable_materialized_view
實體化檢視儲存空間使用的資料量 (以位元組為單位)。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 60 秒無法查看資料。
storage_type: 磁碟儲存空間類型。
materialized_view/system_errors BETA(project)
系統錯誤計數
DELTAINT641
bigtable_materialized_view
系統針對具體化檢視區塊發生的錯誤數。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 60 秒無法查看資料。
canonical_status: 標準錯誤狀態。
materialized_view/user_errors BETA(project)
使用者錯誤計數
DELTAINT641
bigtable_materialized_view
具體化檢視表的使用者資料錯誤數。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 60 秒無法查看資料。
canonical_status: 標準錯誤狀態。
replication/latency GA(project)
複製延遲時間
DELTADISTRIBUTIONms
bigtable_table
資料表突變的複製延遲時間分布情形,以來源和目的地叢集的提交時間差異為準。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 240 秒的時間無法查看資料。
source_cluster: 複製資料的來源叢集。
source_zone: 複製資料的來源可用區。
replication/max_delay GA(專案)
複製作業最長延遲時間
GAUGEDOUBLEs
bigtable_table
資料表叢集間的複製延遲時間上限。指出延遲資訊可能不準確的時間範圍。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 240 秒的時間無法查看資料。
source_cluster: 複製資料的來源叢集。
source_zone: 複製資料的來源可用區。
server/data_boost/eligibility_count GA(project)
符合 Data Boost 流量資格的數量
DELTAINT641
bigtable_table
目前符合和不符合 Data Boost 使用條件的 Bigtable 要求數。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 240 秒的時間無法查看資料。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
eligibility: 要求是否符合 Data Boost 使用條件。
server/data_boost/ineligible_reasons GA(project)
不適用 Data Boost 的流量原因
GAUGEINT641
bigtable_table
目前流量不適用 Data Boost 的原因,取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 240 秒的時間無法查看資料。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
ineligible_reason: 要求不符合 Data Boost 資格的原因。
server/data_boost/spu_usage GA(project)
Data Boost SPU 使用量
GAUGEINT641
bigtable_table
Data Boost 要求的無伺服器處理單元用量,以無伺服器處理單元使用秒數為單位。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
method: Cloud Bigtable API 方法。
server/error_count GA(project)
錯誤計數
DELTAINT641
bigtable_table
因發生錯誤而失敗的資料表伺服器要求數。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
error_code: gRPC 錯誤代碼。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
server/latencies GA(專案)
伺服器延遲
DELTADISTRIBUTIONms
bigtable_table
資料表的伺服器要求延遲時間分布。系統會測量 Cloud Bigtable (位於 Google 前端後方) 接收 RPC 的時間,到傳回回應最後一個位元組的時間,這段時間的延遲。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
server/modified_rows_count GA(專案)
已修改的列
DELTAINT641
bigtable_table
伺服器要求修改資料表的資料列數。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
server/multi_cluster_failovers_count GA(專案)
多叢集容錯移轉
DELTAINT641
bigtable_table
多叢集要求期間的容錯移轉次數。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
server/read_latencies_by_storage_tier BETA(project)
依儲存層級劃分的伺服器讀取延遲時間
DELTADISTRIBUTIONms
bigtable_table
資料表伺服器讀取要求延遲時間的分布情形 (依儲存層級)。系統會測量 Cloud Bigtable (位於 Google 前端後方) 接收 RPC 的時間,到傳回回應最後一個位元組的時間,這段時間的延遲。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 180 秒的時間無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
storage_tier: 要求中存取的儲存空間層級類型。
server/read_request_count_by_storage_tier BETA(project)
依儲存層級讀取要求計數
DELTAINT641
bigtable_table
資料表各儲存層的伺服器讀取要求數量。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 180 秒的時間無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
storage_tier: 要求中存取的儲存空間層級類型。
server/received_bytes_count GA(project)
Received bytes
DELTAINT64By
bigtable_table
伺服器為資料表接收的要求資料位元組數。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
server/request_count GA(專案)
要求計數
DELTAINT641
bigtable_table
資料表的伺服器要求數量。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
server/request_max_per_minute_count GA(專案)
每分鐘最多五秒要求
DELTAINT641
bigtable_table
每分鐘內,每五秒收到的要求數量上限。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
server/returned_rows_count GA(project)
傳回的資料列
DELTAINT641
bigtable_table
伺服器要求資料表傳回的資料列數。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
server/sent_bytes_count GA(project)
已傳送的位元組數
DELTAINT64By
bigtable_table
伺服器為資料表傳送的回應資料位元組數。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
method: Cloud Bigtable API 方法。
app_profile: Cloud Bigtable 應用程式設定檔。
table/bytes_transferred_to_infrequent_access BETA(project)
資料已移至「不常存取」
GAUGEINT64By
bigtable_table
移至 IA 儲存空間的資料量。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 180 秒的時間無法查看資料。
table/bytes_used GA(project)
儲存的資料
GAUGEINT64By
bigtable_table
資料表中儲存的壓縮資料量。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
storage_type: 磁碟儲存空間類型。
table/change_stream_log_used_bytes GA(project)
變更串流資料
GAUGEINT64By
bigtable_table
變更串流記錄使用的磁碟儲存空間量。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
storage_type: 磁碟儲存空間類型。
table/materialized_view_intermediate_storage BETA(project)
用於具體化檢視表的中間處理程序資料。
GAUGEINT64By
bigtable_table
這個資料表上定義的具體化檢視區塊,在中間處理程序中使用的資料量。取樣頻率為每 60 秒一次。取樣完畢後,會有多達 120 秒無法查看資料。
storage_type: 磁碟儲存空間類型。

這份表格的產生時間是世界標準時間 2025 年 7 月 11 日 00:37:47。

後續步驟