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IntégrationGoogle Cloud Dataflow monitoring

Les intégrations New Relic avec Google Cloud Platform (GCP) en incluent une qui signale les données de Google Cloud Dataflow à New Relic. Ce document explique comment activer l'intégration GCP Cloud Dataflow et décrit les données qu'elle signale.

Caractéristiques

Cloud Dataflow est le service de traitement des données en continu et par lots entièrement géré de Google Cloud basé sur Apache Beam. L’intégration New Relic Dataflow collecte les métriques de ressources des workers, de débit, de décalage et d’état des tâches pour chaque tâche Dataflow.

Activer l'intégration

Pour activer l’intégration, suivez les procédures standard pour connecter votre service GCP à New Relic:

Fréquence des sondages

Les intégrations de New Relic interrogent vos services GCP selon un intervalle d’interrogation qui varie selon l’intégration. La fréquence d'interrogation pour Google Cloud Dataflow est de 5 minutes. La résolution est de 1 point de données par minute.

Important

Cloud Dataflow prend en charge des intervalles d’interrogation de 1 minute pour les intégrations WIF en version préliminaire limitée. Pour demander l’accès, contactez le support New Relic.

Fédération d'identité de workload (Workload Identity Federation)

Rechercher et utiliser des données

Après avoir activé l’intégration, vos ressources Dataflow apparaissent en tant qu’entités dans l’explorateur d’entités New Relic. Pour voir les dashboards et gérer les services, accédez à one.newrelic.com > All capabilities > Infrastructure > GCP.

Toutes les métriques Dataflow disponibles dans le monitoring cloud de GCP sont collectées en tant que métriques dimensionnelles dans le type d’événement Metric. Des métriques supplémentaires au-delà de ce tableau sont collectées automatiquement. Consultez la documentation sur les métriques Dataflow de Google pour obtenir la liste complète.

Entité

données métriques

Principales métriques — Job

Nom métrique

Unité

Description

gcp.dataflow.job.current_num_vcpus

Compter

Nombre de vCPU actuellement alloués à la tâche Dataflow.

gcp.dataflow.job.total_vcpu_time

Secondes

Nombre total de secondes-vCPU consommées par la tâche Dataflow.

gcp.dataflow.job.elements_produced_count

Compter

Nombre d’éléments produits par la tâche Dataflow, répartis par transformation.

gcp.dataflow.job.system_lag

Secondes

Temps maximum pendant lequel un élément a attendu dans le pipeline Dataflow.

gcp.dataflow.job.data_watermark_age

Secondes

Âge du filigrane de données pour la tâche Dataflow.

gcp.dataflow.job.per_stage_system_lag

Secondes

Latence du système observée à chaque étape de la tâche Dataflow.

gcp.dataflow.job.user_counter

Compter

Compteurs définis par l'utilisateur émis par le job Dataflow, répartis par nom de compteur.

Pour obtenir la liste complète des métriques Dataflow, consultez la documentation de Google sur les métriques Dataflow.

Compte de service ou compte utilisateur

Rechercher et utiliser des données

Pour trouver vos données d’intégration, accédez à one.newrelic.com > All capabilities > Infrastructure > GCP et sélectionnez une intégration.

Les données sont jointes au type d’événement suivant :

Entité

Type d'événement

Fournisseur

Emploi

GcpDataflowJobSample

GcpDataflowJob

Pour en savoir plus sur l’utilisation de vos données, consultez Comprendre et utiliser les données d’intégration.

données métriques

Cette intégration collecte les données GCP Dataflow pour Job.

Données de travail Dataflow

métrique

Unité

Description

job.BillableShuffleDataProcessed

Octets

Les octets facturables de données de mélange traitées par cette tâche Dataflow.

job.CurrentNumVcpus

Compter

Le nombre de vCPU actuellement utilisés par ce travail Dataflow. Il s’agit du nombre actuel de travailleurs multiplié par le nombre de vCPU par travailleur.

job.CurrentShuffleSlots

Compter

Les emplacements de mélange actuels utilisés par cette tâche Dataflow.

job.DataWatermarkAge

Secondes

L'âge (temps écoulé depuis l'horodatage de l'événement) jusqu'auquel toutes les données ont été traitées par le pipeline.

job.ElapsedTime

Secondes

Durée pendant laquelle l'exécution actuelle de ce pipeline a été dans l'état En cours d'exécution jusqu'à présent, en secondes. Lorsqu'une exécution est terminée, la durée de cette exécution reste la même jusqu'au début de l'exécution suivante.

job.Elements

Compter

Nombre d'éléments ajoutés à la collection jusqu'à présent.

job.EstimatedBytes

Octets

Nombre estimé d'octets ajoutés à la pcollection jusqu'à présent. Dataflow calcule la taille moyenne codée des éléments dans une pcollection et la multiplie par le nombre d'éléments.

job.IsFailed

Compter

Ce travail a échoué ?

job.PerStageDataWatermarkAge

Secondes

L'âge (temps écoulé depuis l'horodatage de l'événement) jusqu'auquel toutes les données ont été traitées par cette étape du pipeline.

job.PerStageSystemLag

Secondes

La durée maximale actuelle pendant laquelle un élément de données a été traité ou en attente de traitement, en secondes, par étape du pipeline.

job.SystemLag

Secondes

La durée maximale actuelle pendant laquelle un élément de données a été traité ou en attente de traitement, en secondes.

job.TotalMemoryUsageTime

Autre

Le nombre total de Go de secondes de mémoire allouées à cette tâche Dataflow.

job.TotalPdUsageTime

Autre

Le nombre total de Go de secondes pour tous les disques persistants utilisés par tous les travailleurs associés à cette tâche Dataflow.

job.TotalShuffleDataProcessed

Octets

Le nombre total d'octets de données de mélange traités par ce travail Dataflow.

job.TotalStreamingDataProcessed

Octets

Le nombre total d'octets de données de streaming traités par ce travail Dataflow.

job.TotalVcpuTime

Secondes

Le nombre total de secondes vCPU utilisées par cette tâche Dataflow.

job.UserCounter

Compter

Une métrique de compteur définie par l'utilisateur.

Droits d'auteur © 2026 New Relic Inc.

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