Menggunakan antarmuka pemantauan tugas Dataflow

Saat menjalankan pipeline menggunakan Dataflow, Anda dapat melihat tugas tersebut dan tugas lainnya menggunakan antarmuka pemantauan Dataflow. Antarmuka pemantauan memungkinkan Anda melihat dan berinteraksi dengan tugas Dataflow.

Anda dapat mengakses antarmuka pemantauan Dataflow di konsol Google Cloud.

Tugas yang dapat Anda lakukan dengan menggunakan antarmuka pemantauan meliputi hal berikut:

  • Melihat daftar tugas yang sedang berjalan, selesai, dan gagal.
  • Melihat representasi grafis tahap tugas dan progres setiap tahap
  • Melihat grafik metrik tugas, seperti keaktualan data, penggunaan resource, dan permintaan I/O.
  • Memantau perkiraan biaya tugas.
  • Melihat log pipeline.
  • Identifikasi langkah yang mungkin menyebabkan jeda pipeline.
  • Identifikasi penyebab latensi di sumber dan sink Anda.
  • Memahami error pipeline.

Memantau komponen antarmuka

Antarmuka pemantauan berisi visualisasi dan diagram berikut:

Dasbor pemantauan project
Dasbor yang memantau tugas Dataflow Anda di tingkat project.
Daftar lowongan
Daftar semua tugas Dataflow yang berjalan dan semua tugas yang berjalan dalam 30 hari terakhir, beserta status, region, waktu yang berlalu, dan informasi lainnya.
Grafik tugas
Representasi grafis pipeline. Grafik tugas juga memberikan ringkasan tugas, log tugas, dan informasi tentang setiap langkah dalam pipeline.
Detail eksekusi
Menampilkan tahap eksekusi tugas, keaktualan data untuk tugas streaming, dan progres pekerja untuk tugas batch.
Metrik tugas
Diagram yang menampilkan metrik selama durasi tugas.
Perkiraan biaya
Estimasi biaya tugas Dataflow Anda, berdasarkan metrik penggunaan resource.
Saran
Rekomendasi untuk meningkatkan performa tugas, mengurangi biaya, dan memecahkan masalah error.
Penskalaan otomatis
Serangkaian diagram yang membantu Anda memahami perilaku penskalaan otomatis tugas streaming.
Log pipeline
Log yang dikeluarkan oleh pipeline Anda dan oleh layanan Dataflow.
Pengambilan sampel data
Alat yang memungkinkan Anda mengamati data sampel di setiap langkah pipeline.

Langkah berikutnya