En esta página, se proporciona una descripción general de la herramienta de diagnóstico de Key Visualizer para Firestore en modo Datastore.
¿Qué es Key Visualizer?
Key Visualizer es una herramienta que te ayuda a analizar tus patrones de uso del modo Datastore. Genera informes visuales que desglosan tu uso en función de las entidades a las que accedes o las entradas de índice que se escriben o borran a medida que se modifican las entidades.
Key Visualizer puede proporcionar estadísticas sobre los patrones de uso a gran escala. Key Visualizer se puede usar para hacer lo siguiente:
- Solucionar problemas de rendimiento Key Visualizer te ayuda a identificar problemas de rendimiento en tu base de datos causados por hotspots de claves de índice o entidades secuenciales, o por aumentos repentinos del tráfico.
- Comprender mejor cómo acceder a los datos almacenados en el modo Datastore
- Diseñar de manera iterativa un modelo de datos o mejorar el diseño de uno existente. En cada iteración, puedes revisar Key Visualizer para detectar los problemas que causa tu modelo de datos.
Para lograr estos objetivos, Key Visualizer puede ayudarte a completar las siguientes tareas:
- Verificar si las operaciones de lectura o escritura crean hotspots en rangos de entidades específicos
- Observa cómo un aumento repentino del tráfico afecta la latencia.
- Observar si tus patrones de acceso se encuentran balanceados en toda tu base de datos
- Verifica la estructura de las claves de índice para identificar las definiciones de índice que causan problemas de carga.
- Usa la visualización de las claves de índice para hacer mejores predicciones sobre los patrones de cargas de trabajo.
Elegibilidad para el análisis
Cada análisis de Key Visualizer abarca un período de dos horas. El análisis de un período determinado está disponible para las bases de datos con tráfico que supera las 3,000 operaciones de documentos en cualquier minuto de ese período.
La elegibilidad para el análisis depende completamente de la actividad de la base de datos. No depende de la cantidad ni del tipo de datos de tu base de datos.
Análisis de Key Visualizer
En la siguiente imagen, se muestra un análisis de Key Visualizer. Cada análisis incluye un mapa de calor que muestra patrones de acceso o métricas de rendimiento para un grupo de claves de entidades o claves de índice a lo largo del tiempo.
Cómo compartir URLs de análisis
Puedes compartir o agregar a favoritos la URL de un análisis de Key Visualizer. La URL abrirá el mismo análisis de Key Visualizer y seleccionará la misma métrica. Esta URL es válida hasta que vence la duración de los datos de análisis.
Mapas de calor
El núcleo de un análisis de Key Visualizer es el mapa de calor, que muestra el valor de una métrica a lo largo del tiempo, desglosado en hasta 1,000 intervalos de claves contiguos.
En el caso de un mapa de calor de claves de entidades, el eje X representa el tiempo y el eje Y representa las claves de entidades. En el caso de un mapa de calor de claves de índice, el eje X representa el tiempo y el eje Y representa las claves de índice.
Cada análisis de Key Visualizer para Firestore en modo Datastore abarca dos horas de actividad divididas en segmentos de 10 segundos.
Un valor bajo para una métrica se considera “frío” y aparece en un color oscuro. Un valor alto es “caliente” y aparece en un color brillante. Los valores más altos aparecen en blanco.
Los diferentes tipos de uso dan como resultado diferentes patrones visuales dentro del mapa de calor, lo que puede permitir el diagnóstico de los problemas de inmediato. Consulta Patrones de mapa de calor para claves de entidades o Patrones de mapa de calor para claves de índice para ver ejemplos de algunos patrones comunes.
Key Visualizer proporciona herramientas que te ayudan a comprender los datos de cada análisis. Consulta Primeros pasos con Key Visualizer y Cómo explorar mapas de calor.
Depósitos de claves
Key Visualizer divide todas las claves de tu base de datos en hasta 1,000 rangos contiguos, con aproximadamente la misma cantidad de claves y operaciones por segundo en cada rango. Estos rangos se conocen como buckets de claves.
Key Visualizer usa el total de operaciones por segundo de una base de datos para dividir los buckets de claves, de modo que cada bucket capture aproximadamente la misma cantidad de operaciones por segundo con un tamaño mínimo previsto de 50 operaciones por segundo por bucket de claves. En el caso de las bases de datos con un mayor total de operaciones por segundo, los buckets de claves pueden capturar más de 50 operaciones por segundo cada uno. Las bases de datos con menos de 50 operaciones por segundo generan análisis con un solo bucket de claves.
Key Visualizer informa la mayoría de las métricas como promedios de cada bucket de claves, o como los valores máximos de cada uno.
Métricas
Las siguientes métricas están disponibles para las claves de entidades en los análisis de Key Visualizer:
| Métricas | Descripción |
|---|---|
| Métricas de actividad | |
| Operaciones por segundo | Es la cantidad promedio de operaciones de entidades por segundo. Es aproximadamente igual a la suma de escrituras, búsquedas y consultas por segundo. Esta métrica puede indicar qué claves son populares. |
| Operaciones de escritura por segundo | Cantidad promedio de operaciones de entidades por segundo para escrituras y borrados. |
| Operaciones de búsqueda por segundo | Es la cantidad promedio de operaciones de entidades por segundo para las búsquedas. |
| Operaciones de consulta por segundo | Es la cantidad promedio de operaciones de entidades por segundo para las búsquedas. |
| Métricas de rendimiento | |
| Latencia de escritura promedio | Es la latencia promedio para las escrituras y los borrados dentro de los datos procesados en el bucket. |
| Latencia promedio de búsqueda | Es la latencia promedio de las búsquedas en los datos procesados del bucket. |
| Latencia promedio de las consultas | Es la latencia promedio de las consultas dentro de los datos procesados en el bucket. |
| Latencia final de escritura | Es la latencia máxima de escritura o eliminación observada dentro de los datos procesados en el bucket. |
| Latencia final de la búsqueda | Es la latencia de búsqueda máxima observada dentro de los datos procesados en el bucket. |
| Latencia final de las consultas | Es la latencia máxima observada de la consulta dentro de los datos procesados en el bucket. |
La siguiente métrica está disponible para las claves de índice en los análisis de Key Visualizer:
| Métricas | Descripción |
|---|---|
| Operaciones de escritura de índice por segundo | Es la cantidad promedio de escrituras de índice por segundo. |
Promedios de rendimiento
Las métricas de latencia promedio calculan un promedio de las claves en el bucket de claves. Dado que esta medición se realiza en la capa de almacenamiento, es posible que la latencia que se informa aquí sea menor que la latencia total que experimenta una llamada a la API.
Límites
Aunque Key Visualizer muestra una variedad de métricas, no muestra cada métrica que pueda afectar el rendimiento del modo Datastore. Por ejemplo:
- Es posible que no se vean los problemas de red entre tu aplicación y Google Cloud . Es posible que aparezcan como bandas verticales en todas las claves en Key Visualizer, lo que solo te brinda una idea sobre cuándo se produjeron los problemas.
Duración de los datos
Los datos recopilados por Key Visualizer para Firestore en modo Datastore se borran después de 14 días.
Los datos de Key Visualizer están disponibles durante 14 días. Por ejemplo, si inicias Key Visualizer el 19 de diciembre a las 12:45 p.m., la fecha y la hora de inicio más antiguas que puedes elegir para un período de 2 horas es el 5 de diciembre a la 1:00 p.m.
Este límite también significa que si agregas a favoritos la URL de un análisis de Key Visualizer o la compartes, esta URL tiene una duración máxima de 14 días.
¿Qué sigue?
- Aprende cómo comenzar a usar Key Visualizer.
- Comprende los patrones de claves de entidades o los patrones de claves de índice que puedes ver en los mapas de calor de Key Visualizer.
- Descubre cómo analizar un mapa de calor en detalle.