查看並瞭解 VM 執行個體洞察資料


虛擬機器 (VM) 執行個體深入分析可協助您瞭解 Compute Engine VM 的 CPU、記憶體和網路用量。系統會根據系統指標或 Cloud Monitoring 收集的指標,自動產生洞察資料。您可以根據洞察資料,決定如何調整機器類型大小,以便更有效率地使用 VM 資源。

如要進一步瞭解洞察資料,請參閱「洞察資料」。

事前準備

  • 如果尚未設定,請先設定驗證機制。驗證是指驗證身分,以便存取 Google Cloud 服務和 API 的程序。如要在本機開發環境中執行程式碼或範例,您可以選取下列任一選項,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 Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.

    gcloud

    1. After installing the Google Cloud CLI, initialize it by running the following command:

      gcloud init

      If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

    2. Set a default region and zone.

    REST

    To use the REST API samples on this page in a local development environment, you use the credentials you provide to the gcloud CLI.

      After installing the Google Cloud CLI, initialize it by running the following command:

      gcloud init

      If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

    For more information, see Authenticate for using REST in the Google Cloud authentication documentation.

查看 VM 最佳化建議的洞察資料

Compute Engine 會根據資源洞察資料產生最佳化建議。建議包括機器類型建議閒置 VM 建議

您可以查看與特定 VM 相關的深入分析,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

如要查看特定區域的所有可用洞察資料詳細資料,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: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 深入分析資訊清單,請參閱「VM 執行個體深入分析資訊類型」。
  • FORMAT:您偏好的輸出格式,例如 json

使用 json 輸出格式的 insights list 指令,其輸出內容通常會如下所示。

[
  {
    "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洞察資料詳細資料,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:

insights.list 方法的輸出內容通常如下所示。

[
  {
    "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,請參閱參考說明文件

VM 執行個體洞察資料類型

您可以使用各種洞察功能,擷取 VM 效能的相關資訊。每種洞察類型都有特定的內容屬性。

以下各節將提供 VM 洞察資料的參考資訊。

CPU 使用率深入分析

如果 VM 的 CPU 用量在最近的觀察期間內高於或低於平常,Compute Engine 就會建立 CPU 用量深入分析。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.CpuUsageInsight

可用的子類型如下:

  • HIGH_CPU_USAGE
  • LOW_CPU_USAGE

這些資料與洞察描述相關聯,例如:

  • 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 用量深入分析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) 低於分位數函式值的 CPU 使用量樣本相對數量。
  • quantileFunctionValue:(DOUBLE) CPU 用量的上限,至少保留部分 (取樣機率) 的樣本。
    這個值代表 vCPU 總數的比例,範圍為 [0, 1]。

CPU 用量預測洞察

Compute Engine 會建立 CPU 使用率預測洞察資料,指出隔天預測的 CPU 使用率。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.CpuUsagePredictionInsight

這項洞察提供的說明通常如下所示:

  • Predicted CPU usage is 0.1 vCPUs.

下表提供與 CPU 使用率預測深入分析相關的內容詳細資料。

屬性 類型 說明
predicted_cpu_cores DOUBLE 預估的 CPU 核心數量。

CPU 用量趨勢深入分析

當 CPU 用量在最近的觀察期間呈現上升或下降趨勢時,Compute Engine 就會建立 CPU 用量趨勢深入分析。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.CpuUsageTrendInsight

可用的子類型如下:

  • CPU_USAGE_INCREASE
  • CPU_USAGE_DECREASE

這些通常與洞察描述相關,例如:

  • 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 使用率趨勢深入分析相關的內容詳細資料。

屬性 類型 說明
cpu_usage_percentage_at_start DOUBLE 測量觀測期間開始時的 CPU 使用率每日平均值。

這個值代表 vCPU 總數的百分比,範圍為 [0, 100]。

cpu_usage_percentage_at_end DOUBLE 觀測期間結束時測量的每日 CPU 使用率平均值。

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 CPU 每日平均用量的預測變化。

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]。

記憶體用量深入分析

如果記憶體用量在觀察期間內異常偏高或偏低,Compute Engine 就會產生記憶體用量深入分析資料。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.MemoryUsageInsight

可用的子類型如下:

  • HIGH_MEMORY_USAGE
  • LOW_MEMORY_USAGE

這些通常與洞察描述相關,例如:

  • 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相關的內容詳細資訊。

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使用量樣本相對數量。
  • quantileFunctionValue:(DOUBLE) 記憶體用量上限,至少保留部分 (取樣機率) 的取樣。
    這個值代表記憶體總量的比率,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資料,指出系統預測的隔日記憶體用量。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.MemoryUsagePredictionInsight

以下是洞察資料的典型說明:

  • Predicted memory usage is 1536 MB.

下表提供與記憶體用量預測洞察相關的內容詳細資訊。

屬性 類型 說明
predicted_memory_mb DOUBLE 預測的記憶體量,以 MB 為單位。

網路總處理量洞察

如果觀察期間的網路處理量 (傳入或傳出流量) 異常偏低,Compute Engine 就會建立網路處理量洞察資料。

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

這些通常與洞察描述相關,例如:

  • 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.

下表提供與網路傳輸量深入分析相關的內容詳細資料。

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 網路總處理量的上限,至少會保留部分 (取樣機率) 的樣本。這個值以每秒位元組為單位。

後續步驟