查看和了解虚拟机实例数据分析

虚拟机 (VM) 实例数据分析可帮助您了解 Compute Engine 虚拟机的 CPU、内存和网络使用情况。系统会根据系统指标或 Cloud Monitoring 收集的指标自动生成数据分析。您可以使用数据分析来决定如何调整机器类型大小以更有效地使用虚拟机资源。

如需详细了解数据分析，请参阅数据分析。

准备工作

• 设置身份验证（如果尚未设置）。身份验证是通过其进行身份验证以访问 Google Cloud 服务和 API 的过程。如需从本地开发环境运行代码或示例，您可以按如下方式向 Compute Engine 进行身份验证。
  

  Select the tab for how you plan to use the samples on this page:

  Console

  When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.

  gcloud

  1. Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:

     gcloud init

  2. Set a default region and zone.

  REST

  如需在本地开发环境中使用本页面上的 REST API 示例，请使用您提供给 gcloud CLI 的凭据。

  Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:

  gcloud init

  如需了解详情，请参阅 Google Cloud 身份验证文档中的使用 REST 时进行身份验证。

查看虚拟机数据分析建议

Compute Engine 会根据资源数据分析生成建议。这些建议包括机器类型建议和空闲虚拟机建议。

通过查看与特定虚拟机关联的数据分析，您可以详细了解虚拟机的 CPU、内存和网络使用情况。

如需查看生成特定建议的数据分析，请使用 gcloud CLI 或 API。

gcloud recommender insights list --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION \
  --insight-type=INSIGHT_TYPE_ID \
  --format=FORMAT

[
  {
    "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"
    ]
  }
]

GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/insightTypes/INSIGHT_TYPE_ID/insights

[
  {
    "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"
    ]
  }
]

虚拟机实例数据分析的类型

您可以使用不同的数据分析来检索有关虚拟机性能的信息。每种数据分析类型都有特定的内容属性。

以下部分提供了可用的虚拟机数据分析的参考信息。

CPU 用量数据分析

如果虚拟机的 CPU 用量在最近一个观察期内高于或低于正常水平，Compute Engine 便会创建 CPU 用量数据分析。

该数据分析类型的 ID 为 google.compute.instance.CpuUsageInsight。

可用的子类型包括：

• HIGH_CPU_USAGE
• LOW_CPU_USAGE

它们与数据分析说明相关联，如下所示：

• 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%.

下表提供了一些与 CPU 用量数据分析关联的内容的详细信息。

CPU 用量预测数据分析

Compute Engine 会创建 CPU 用量预测数据分析，以指示第二天的预测 CPU 用量。

该数据分析类型的 ID 为 google.compute.instance.CpuUsagePredictionInsight。

可在此数据分析中找到的典型说明如下所示：

• Predicted CPU usage is 0.1 vCPUs.

下表提供了一些与 CPU 用量预测数据分析关联的内容的详细信息。

CPU 用量趋势数据分析

如果 CPU 用量在最近一个观察期内呈现上升或下降的趋势，Compute Engine 便会创建 CPU 用量趋势数据分析。

该数据分析类型的 ID 为 google.compute.instance.CpuUsageTrendInsight。

可用的子类型包括：

• CPU_USAGE_INCREASE
• CPU_USAGE_DECREASE

它们通常与数据分析说明相关联，如下所示：

• 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%.

下表提供了一些与 CPU 用量趋势数据分析关联的内容的详细信息。

内存用量数据分析

如果内存用量在观察期内异常高或低，Compute Engine 便会创建内存用量数据分析。

该数据分析类型的 ID 为 google.compute.instance.MemoryUsageInsight。

可用的子类型包括：

• HIGH_MEMORY_USAGE
• LOW_MEMORY_USAGE

它们通常与数据分析说明相关联，如下所示：

• 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%.

下表提供了一些与内存用量数据分析关联的内容的详细信息。

内存用量预测数据分析

Compute Engine 会创建内存用量预测数据分析来指示第二天的预测内存用量。

该数据分析类型的 ID 为 google.compute.instance.MemoryUsagePredictionInsight。

典型的数据分析说明如下所示：

• Predicted memory usage is 1536 MB.

下表提供了一些与内存用量预测数据分析关联的内容的详细信息。

网络吞吐量数据分析

如果观察期内传入或传出流量的网络吞吐量异常低，Compute Engine 便会创建网络吞吐量数据分析。

该数据分析类型的 ID 为 google.compute.instance.NetworkThroughputInsight。

可用的子类型包括：

• LOW_RECEIVED_NETWORK_THROUGHPUT
• LOW_SENT_NETWORK_THROGHPUT

它们通常与数据分析说明相关联，如下所示：

• 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.

下表提供了一些与网络吞吐量数据分析关联的内容的详细信息。

后续步骤

• 详细了解 Compute Engine 根据数据分析创建的机器类型建议。
• 详细了解空闲虚拟机建议。