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Integración con Confluent cloud

New Relic ofrece una integración para recopilar sus datos de transmisión gestionados por Confluent Cloud para Apache Kafka . Este documento explica cómo activar esta integración y describe los datos que se pueden informar.

Requisitos previos

  • Una cuenta de New Relic
  • Una cuenta activa de Confluent Cloud
  • Una clave de API y un secreto de Confluent Cloud
  • MetricsViewer acceso a la cuenta de Confluent Cloud

Activar la integración

Para habilitar esta integración, vaya a Integrations & Agents, seleccione Confluent Cloud -> API Polling y siga las instrucciones.

Importante

Si tiene configurado el filtrado de IP, agregue las siguientes direcciones IP a su filtro.

  • 162.247.240.0/22

  • 152.38.128.0/19

    Para obtener más información sobre los rangos de IP de New Relic para la integración en la nube, consulte este documento. Para obtener instrucciones sobre cómo realizar esta tarea, consulte este documento.

Configuración y sondeo

Información de sondeo predeterminada para la integración de Confluent Cloud Kafka:

  • New Relic intervalo de sondeo: 5 minutos
  • Intervalo de datos de Confluent Cloud: 1 minuto

Puede cambiar la frecuencia de sondeo solo durante la configuración inicial.

Ver y usar datos

Puede consultar y explorar sus datos empleando el siguiente tipo de evento:

Entidad

Tipo de datos

Proveedor

Grupo

Metric

Confluent

Conector

Metric

Confluent

ksql

Metric

Confluent

Para obtener más información sobre cómo utilizar sus datos, consulte Comprender y utilizar los datos de integración.

Datos métricos

Esta integración registra datos de Kafka cloud de Confluent para clúster, conector y ksql.

Datos del clúster

Métrica

Unidad

Descripción

cluster_load_percent

Por ciento

Una medida de la utilización del clúster. El valor está entre 0,0 y 1,0. Sólo el nivel clúster dedicado tiene estos datos métricos.

hot_partition_ingress

Por ciento

Un indicador de la presencia de una partición caliente causada por el rendimiento de entrada. El valor es 1.0 cuando se detecta una partición activa y está vacío cuando no se detecta ninguna partición activa.

hot_partition_egress

Por ciento

Un indicador de la presencia de una partición caliente causada por el rendimiento de salida. El valor es 1.0 cuando se detecta una partición activa y está vacío cuando no se detecta ninguna partición activa.

request_bytes

Bytes

El recuento delta del total de bytes de solicitud de los tipos de solicitud especificados enviados a través de la red. Cada muestra es el número de bytes enviados desde el punto de datos anterior. El recuento se muestrea cada 60 segundos.

response_bytes

Bytes

El recuento delta del total de bytes de respuesta de los tipos de respuesta especificados enviados a través de la red. Cada muestra es el número de bytes enviados desde el punto de datos anterior. El recuento se muestrea cada 60 segundos.

received_bytes

Bytes

El recuento delta de bytes de los datos de los clientes recibidos de la red. Cada muestra es el número de bytes recibidos desde la muestra de datos anterior. El recuento se realiza cada 60 segundos.

sent_bytes

Bytes

El recuento delta de bytes de los datos de los clientes enviados a través de la red. Cada muestra es el número de bytes enviados desde el punto de datos anterior. El recuento se realiza cada 60 segundos.

received_records

Contar

El recuento delta de registros recibidos. Cada muestra es el número de registros recibidos desde la muestra de datos anterior. El recuento se realiza cada 60 segundos.

sent_records

Contar

El recuento delta de registros enviados. Cada muestra es el número de registros enviados desde el punto de datos anterior. El recuento se realiza cada 60 segundos.

partition_count

Contar

El número de particiones.

consumer_lag_offsets

Milisegundos

El retraso entre el desplazamiento comprometido de un miembro del grupo y la marca de límite superior de la partición.

successful_authentication_count

Contar

El recuento delta de autenticaciones exitosas. Cada muestra es el número de autenticaciones exitosas desde el punto de datos anterior. El recuento se realizó cada 60 segundos.

active_connection_count

Contar

El recuento de conexiones autenticadas activas.

Datos del conector

Métrica

Unidad

Descripción

sent_records

Contar

El recuento delta del número total de registros enviados desde las transformaciones y escritos en Kafka para el conector de origen. Cada muestra es el número de registros enviados desde el punto de datos anterior. El recuento se muestrea cada 60 segundos.

connector_status

Bit

El estado de un conector dentro del sistema. Su valor siempre se establece en 1, lo que significa la presencia del conector. El estado operativo actual del conector se identifica a través de la etiqueta métrica.status.

connector_task_status

Bit

El estado de la tarea de un conector dentro del sistema. Su valor siempre se establece en 1, lo que significa la presencia de la tarea del conector. El estado operativo actual del conector se identifica a través de la etiqueta métrica.status.

connector_task_batch_size_avg

Contar

El tamaño promedio de lote (medido por el recuento de registros) por minuto. Para un conector de origen, indica el tamaño de lote promedio enviado a Kafka. Para un conector de sumidero, indica el tamaño de lote promedio leído por la tarea de sumidero.

connector_task_batch_size_max

Contar

El tamaño máximo de lote (medido por el recuento de registros) por minuto. Para un conector de origen, indica el tamaño máximo de lote enviado a Kafka. Para un conector de sumidero, indica el tamaño máximo de lote leído por la tarea de sumidero.

received_records

Contar

El recuento delta del número total de registros recibidos por el conector del receptor. Cada muestra es el número de registros recibidos desde el punto de datos anterior. El recuento se muestrea cada 60 segundos.

sent_bytes

Bytes

El recuento delta del número total de registros recibidos por el conector del receptor. Cada muestra es el número de registros recibidos desde el punto de datos anterior. El recuento se muestrea cada 60 segundos.

received_bytes

Bytes

El recuento delta del total de bytes recibidos por el conector del receptor. Cada muestra es el número de bytes recibidos desde el punto de datos anterior. El recuento se muestrea cada 60 segundos.

dead_letter_queue_records

Contar

El recuento delta de registros de la cola de mensajes inactivos escritos en Kafka para el conector del receptor. El recuento se muestrea cada 60 segundos.

datos ksql

Métrica

Unidad

Descripción

streaming_unit_count

Contar

El recuento de unidades de transmisión confluente (CSU) para esta instancia de KSQL. El recuento se muestrea cada 60 segundos. La agregación de tiempo implícita para esta métrica es MAX.

query_saturation

Por ciento

La saturación máxima para una consulta ksqlDB determinada en todos los nodos. Devuelve un valor entre 0 y 1, un valor cercano a 1 indica que el procesamiento de ksqlDB consulta está basado en los recursos disponibles.

task_stored_bytes

Bytes

El tamaño del estado de una tarea determinada se almacena en bytes.

storage_utilization

Por ciento

La utilización total de almacenamiento para una aplicación ksqlDB determinada.

consumed_total_bytes

Bytes

El recuento delta de bytes consumidos de Kafka por consulta continua durante el periodo aplicar.

produced_total_bytes

Bytes

El recuento delta de bytes producidos en Kafka por consulta continua durante el periodo aplicar.

offsets_processed_total

Contar

El recuento delta de compensaciones procesadas por una consulta, tarea, tema o compensación determinada.

committed_offset_lag

Milisegundos

El retraso actual entre el desplazamiento confirmado y el desplazamiento final para una consulta, tarea o tema determinado, o desplazamiento.

processing_errors_total

Contar

Recuento delta del número de errores de procesamiento de registros de una consulta durante el periodo aplicar.

query_restarts

Contar

Recuento delta de la cantidad de fallas que hacen que una consulta se resetear durante el periodo aplicar.

Que sigue

Datos e UI

Aprenda a usar New Relic para monitorear su clúster de Kafka

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