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Integración de monitoreo de Google Cloud Managed Kafka

La integración de New Relic con Google Cloud Platform (GCP) incluye una que informa los datos de Google Cloud Managed Service for Apache Kafka a New Relic. Este documento explica cómo activar la integración de GCP Managed Kafka y describe los datos que reporta.

Característica

Managed Service for Apache Kafka es la plataforma de transmisión compatible con Apache Kafka y completamente administrada de Google Cloud, que incluye Kafka Connect. La integración de Managed Kafka de New Relic recopila métricas de rendimiento, retraso, retención y estado del conector en clústeres, temas, particiones, grupos de consumidores, y clústeres y conectores de Kafka Connect.

Activar la integración

Para habilitar la integración, siga los procedimientos estándar para conectar su servicio de GCP a New Relic:

Frecuencia de sondeo

La integración de New Relic consulta sus servicios de GCP de acuerdo con un intervalo de sondeo que varía según la integración. La frecuencia de sondeo para Google Cloud Managed Kafka es de 5 minutos. La resolución es 1 punto de datos cada minuto.

Importante

Managed Service for Apache Kafka admite intervalos de sondeo de 1 minuto para integraciones de WIF en versión preliminar limitada. Para solicitar acceso, comunicar con el soporte de New Relic.

Federación de identidades de workload (Workload Identity Federation)

Buscar y utilizar datos

Después de habilitar la integración, sus recursos de Managed Kafka aparecen como entidades en el explorador de entidades de New Relic. Para ver los dashboards y administrar los servicios, vaya a one.newrelic.com > All capabilities > Infrastructure > GCP.

Todas las métricas de Managed Kafka disponibles en el monitoreo de la nube de GCP se recopilan como métricas dimensionales en el tipo de evento Metric. Las métricas adicionales más allá de esta tabla se recopilan automáticamente. Consulte la documentación de métricas de Managed Kafka de Google para obtener la lista completa.

Entidad

Datos métricos

Métricas clave — Cluster

Nombre de la métrica

Unidad

Descripción

gcp.managedkafka.cluster.cpu.utilization

Por ciento

Utilización de CPU en los nodos del broker en el clúster de Managed Kafka.

gcp.managedkafka.cluster.memory.utilization

Por ciento

Utilización de memoria en los nodos del broker en el clúster de Managed Kafka.

gcp.managedkafka.cluster.storage.used_bytes

Bytes

Almacenamiento en uso por el clúster de Managed Kafka.

gcp.managedkafka.cluster.broker_count

Contar

Número de brokers que se ejecutan actualmente en el clúster de Managed Kafka.

gcp.managedkafka.cluster.topic_count

Contar

Número de temas en el clúster de Managed Kafka.

Métricas clave — tema

Nombre de la métrica

Unidad

Descripción

gcp.managedkafka.topic.byte_in_count

Bytes

Bytes producidos en el tema de Managed Kafka.

gcp.managedkafka.topic.byte_out_count

Bytes

Bytes consumidos del tema de Managed Kafka.

gcp.managedkafka.topic.message_in_count

Contar

Mensajes producidos en el tema de Managed Kafka.

gcp.managedkafka.topic.partition_count

Contar

Número de particiones en el tema de Managed Kafka.

gcp.managedkafka.topic.byte_size

Bytes

Tamaño total en disco del tema de Managed Kafka en todas las particiones.

Métricas clave — partición de temas

Nombre de la métrica

Unidad

Descripción

gcp.managedkafka.byte_size

Bytes

Tamaño en disco de la partición del tema.

gcp.managedkafka.last_offset

Contar

Desplazamiento más reciente producido en la partición del tema.

gcp.managedkafka.first_offset

Contar

Offset disponible más antiguo en la partición del tema.

gcp.managedkafka.log_end_offset

Contar

Desplazamiento de fin de registro para la partición del tema.

gcp.managedkafka.consumer_lag

Contar

Número de mensajes que la partición está por delante de su consumidor más lento.

Métricas clave — grupo de consumidores

Nombre de la métrica

Unidad

Descripción

gcp.managedkafka.offset_lag

Contar

Número de mensajes que el grupo de consumidores está atrasado respecto al último offset, desglosado por partición.

gcp.managedkafka.committed_offset

Contar

Último desplazamiento confirmado por el grupo de consumidores.

gcp.managedkafka.consumer_group.member_count

Contar

Número de miembros activos en el grupo de consumidores.

gcp.managedkafka.consumer_group.rebalance_count

Contar

Número de reequilibrios de grupos de consumidores observados.

Métricas clave — Connect Cluster

Nombre de la métrica

Unidad

Descripción

gcp.managedkafka.cpu.worker_core_usage_time

Segundos

Segundos de CPU consumidos por los trabajadores en el clúster de Kafka Connect.

gcp.managedkafka.memory.worker_usage

Bytes

Memoria actualmente en uso por los trabajadores en el clúster de Kafka Connect.

gcp.managedkafka.connector_request_rate

Contar

Número de requests de la API del conector procesadas por el clúster de Kafka Connect.

gcp.managedkafka.connect_cluster.worker_count

Contar

Número de trabajadores que se ejecutan actualmente en el clúster de Kafka Connect.

gcp.managedkafka.connect_cluster.request_latencies

Milisegundos

Distribución de latencia para los requests de la API del conector en el clúster de Kafka Connect.

Métricas clave — conector

Nombre de la métrica

Unidad

Descripción

gcp.managedkafka.connector_tasks

Contar

Número de tareas en ejecución para el conector, desglosadas por estado de la tarea.

gcp.managedkafka.connector_total_error_record_count

Contar

Número de registros que produjeron errores en el conector.

gcp.managedkafka.connector_sink_active_records

Contar

Registros activos almacenados en búfer en los conectores de destino.

gcp.managedkafka.connector_source_records_written_count

Contar

Número de registros escritos por los conectores de origen en Kafka.

gcp.managedkafka.connector_sink_records_read_count

Contar

Número de registros leídos por los conectores de destino de Kafka.

Para obtener la lista completa de métricas de Managed Kafka, consulte la documentación de métricas de Managed Kafka de Google.

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