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Intégration du monitoring Google Cloud Managed Kafka

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

Caractéristiques

Managed Service for Apache Kafka est la plateforme de streaming entièrement gérée de Google Cloud, compatible avec Apache Kafka, incluant Kafka Connect. L’intégration New Relic Managed Kafka collecte les métriques de débit, de décalage, de rétention et de santé des connecteurs à travers les clusters, les topics, les partitions, les groupes de consommateurs, ainsi que les clusters et connecteurs Kafka Connect.

Activer l'intégration

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

Fréquence des sondages

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

Important

Managed Service for Apache Kafka 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 Managed Kafka apparaissent en tant qu’entités dans l’explorateur d’entités de New Relic. Pour voir les dashboards et gérer les services, accédez à one.newrelic.com > All capabilities > Infrastructure > GCP.

Toutes les métriques Managed Kafka disponibles dans le monitoring cloud 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 Managed Kafka de Google pour obtenir la liste complète.

Entité

données métriques

Principales métriques — Cluster

Nom métrique

Unité

Description

gcp.managedkafka.cluster.cpu.utilization

Pour cent

Utilisation du processeur sur les nœuds de broker dans le cluster Managed Kafka.

gcp.managedkafka.cluster.memory.utilization

Pour cent

Utilisation de la mémoire sur l’ensemble des nœuds de broker dans le cluster Managed Kafka.

gcp.managedkafka.cluster.storage.used_bytes

Octets

Stockage utilisé par le cluster Managed Kafka.

gcp.managedkafka.cluster.broker_count

Compter

Nombre de brokers actuellement en cours d’exécution dans le cluster Managed Kafka.

gcp.managedkafka.cluster.topic_count

Compter

Nombre de topics sur le cluster Managed Kafka.

Principales métriques — Topic

Nom métrique

Unité

Description

gcp.managedkafka.topic.byte_in_count

Octets

Octets produits dans le topic Managed Kafka.

gcp.managedkafka.topic.byte_out_count

Octets

Octets consommés depuis le topic Managed Kafka.

gcp.managedkafka.topic.message_in_count

Compter

Messages produits dans le topic Managed Kafka.

gcp.managedkafka.topic.partition_count

Compter

Nombre de partitions dans le sujet Managed Kafka.

gcp.managedkafka.topic.byte_size

Octets

Taille totale sur disque du topic Managed Kafka sur toutes les partitions.

Métriques clés — partition de sujet

Nom métrique

Unité

Description

gcp.managedkafka.byte_size

Octets

Taille sur disque de la partition du topic.

gcp.managedkafka.last_offset

Compter

Offset le plus récent produit pour la partition du topic.

gcp.managedkafka.first_offset

Compter

Décalage disponible le plus ancien dans la partition de topic.

gcp.managedkafka.log_end_offset

Compter

Décalage de fin de log pour la partition de topic.

gcp.managedkafka.consumer_lag

Compter

Nombre de messages dont la partition est en avance sur son consommateur le plus lent.

Métriques clés — groupe de consommateurs

Nom métrique

Unité

Description

gcp.managedkafka.offset_lag

Compter

Nombre de messages de retard du groupe de consommateurs par rapport au dernier offset, réparti par partition.

gcp.managedkafka.committed_offset

Compter

Dernier offset validé par le groupe de consommateurs.

gcp.managedkafka.consumer_group.member_count

Compter

Nombre de membres actifs dans le groupe de consommateurs.

gcp.managedkafka.consumer_group.rebalance_count

Compter

Nombre de rééquilibrages de groupes de consommateurs observés.

Principales métriques — Connect Cluster

Nom métrique

Unité

Description

gcp.managedkafka.cpu.worker_core_usage_time

Secondes

Secondes CPU consommées par les workers dans le cluster Kafka Connect.

gcp.managedkafka.memory.worker_usage

Octets

Mémoire actuellement utilisée par les workers dans le cluster Kafka Connect.

gcp.managedkafka.connector_request_rate

Compter

Nombre de requests d’API de connecteur traitées par le cluster Kafka Connect.

gcp.managedkafka.connect_cluster.worker_count

Compter

Nombre de workers actuellement en cours d'exécution dans le cluster Kafka Connect.

gcp.managedkafka.connect_cluster.request_latencies

Millisecondes

Distribution de la latence pour les requests d’API du connecteur sur le cluster Kafka Connect.

Principales métriques — connecteur

Nom métrique

Unité

Description

gcp.managedkafka.connector_tasks

Compter

Nombre de tâches en cours d'exécution pour le connecteur, réparties par état de tâche.

gcp.managedkafka.connector_total_error_record_count

Compter

Nombre d'enregistrements ayant produit des erreurs sur le connecteur.

gcp.managedkafka.connector_sink_active_records

Compter

Enregistrements actifs mis en mémoire tampon sur les connecteurs de destination.

gcp.managedkafka.connector_source_records_written_count

Compter

Nombre d’enregistrements écrits par les connecteurs sources vers Kafka.

gcp.managedkafka.connector_sink_records_read_count

Compter

Nombre d'enregistrements lus par les connecteurs récepteurs à partir de Kafka.

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

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