# Pipeline Metrics

{% hint style="info" %}
Para acessar a página de Pipeline Metrics, você precisa pertencer a um grupo associado ao papel **metrics viewer**, como o grupo padrão **support**. Saiba mais [aqui.](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/platform-administration/administration/new-access-control) 
{% endhint %}

Na página **Pipeline Metrics**, você pode analisar gráficos com o desempenho dos *pipelines* implantados. 

## Usando filtros de métricas em pipelines

Os filtros de métricas de *pipeline* permitem visualizar apenas os *pipelines* que precisam de sua atenção imediata, classificando-os por status.

A Plataforma da Digibee possui dois filtros principais para seleção de *pipelines* com base em seu status:

* **Ativos:** exibe apenas *pipelines* ativos.
* **Todos:** exibe todos os *pipelines*, incluindo aqueles que ainda não foram implantados.

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/cO0A6g1dOsu8BiHYqO67/blobs/QMfSrwRa8pke5qh9oCSw/Pipeline_Metrics_MONITOR%20VALENDO.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Quando o filtro Ativos é selecionado, você pode refinar ainda mais a exibição de *pipelines* nas seguintes categorias específicas:

* **Implantado**
* **Reimplantado**
* **Degradado**
* **Erro**

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/cO0A6g1dOsu8BiHYqO67/blobs/i0o8KZXBLuay050XHtxw/Pipeline_Metrics_Filtros.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Visualizando gráficos

Siga as etapas abaixo para ver os gráficos de métricas dos *pipelines*:

1. Selecione o ambiente no canto superior esquerdo. Ao selecionar um ambiente, toda a página é atualizada.
2. Você pode selecionar Status do pipeline no menu suspenso à esquerda para escolher se deseja visualizar pipelines **Ativos** ou **Todos** ou pipelines.
3. Depois de fazer as alterações, use a opção de pesquisa ao lado para encontrar o pipeline que você está procurando. Você pode filtrar a pesquisa por status do pipeline.
4. Ao selecionar um pipeline, a Plataforma exibe o filtro de 15 minutos por padrão. Você pode alterar o período do relatório escolhendo entre intervalos de 15 minutos, 1 hora, 6 horas, 1 dia e 7 dias ou definir um intervalo de tempo específico conforme desejado.
5. Em seguida, a Plataforma disponibiliza os gráficos com as métricas.

{% embed url="<https://files.gitbook.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MkqXsI0cPgzRnwxNhnH%2Fuploads%2FYB2dPvSWmKJWIRZjkBTW%2FPipeline%20Metrics%20Graphs%20-%20Made%20with%20Clipchamp.mp4?alt=media&token=e314a3ab-ce44-40c9-a699-07618f88f549>" %}

{% hint style="info" %}
Para aprender mais sobre tamanho da implantação, execuções simultâneas e réplicas, consulte a [documentação](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/overview/deployment/deployments) relacionada.&#x20;
{% endhint %}

## Tipos de gráficos

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/cO0A6g1dOsu8BiHYqO67/blobs/mu1x8yWWjCjK917X1f3v/pipeline%20metrics%202.gif" alt=""><figcaption><p>Página de Pipeline Metrics</p></figcaption></figure>

### Invocações de trigger x Execuções de pipeline x Erros

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/cO0A6g1dOsu8BiHYqO67/blobs/5Mg2FMwhhj0ctAO7SSrU/trigger_invocations.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Este gráfico combina três elementos principais:&#x20;

* **Invocações de trigger:** Quando algo aciona o pipeline.&#x20;
* **Execuções de pipeline:** Quando o pipeline é executado.
* **Erros:** Quando algo dá errado durante a execução.&#x20;

Isso pode ser usado para identificar discrepâncias entre o número de vezes que o pipeline foi acionado, o número de vezes que ele realmente foi executado e quantas dessas execuções resultaram em falhas.

### Mensagens de pipeline na fila x Mensagens em andamento

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/cO0A6g1dOsu8BiHYqO67/blobs/lQcIMUI2QES5HiYEZo6x/Screenshot%202024-10-30%20at%2011.04.27%20(1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Este gráfico mostra o número de mensagens na fila em comparação com o número de execuções em andamento. Isso nos permite identificar possíveis atrasos no processamento de mensagens. Esses atrasos podem ocorrer quando o número de réplicas não é suficiente para atender à demanda gerada pelos consumidores.

### Tempo total de resposta x Tempo de resposta do pipeline (Beta)

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/cO0A6g1dOsu8BiHYqO67/blobs/a9jKN5Q1VUKXrG5i5FgT/tempototalderesposta%20x%20tempo%20total%20resposta%20pipeline.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Este gráfico compara o tempo de processamento do pipeline (tempo de resposta do pipeline) com o tempo de resposta total do pipeline, métrica que representa a duração de tempo desde o momento em que o trigger é invocado até a conclusão do processamento da mensagem na engine, incluindo o tempo gasto na fila de solicitações.

Ele serve como uma ferramenta de diagnóstico para identificar se o principal contribuinte para a latência total de uma mensagem é o tempo de processamento do pipeline ou o tempo na fila, que pode ser influenciado pela configuração da implantação.\
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Este gráfico está em [Beta](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/help-and-faq/beta-program) e pode não estar disponível para todos os usuários.

### Tempo de resposta do pipeline

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/cO0A6g1dOsu8BiHYqO67/blobs/XzCRE4A0nKRPOhgtuE6F/Pipeline-response-time-PT.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Este gráfico exibe o tempo médio de resposta do pipeline em milissegundos. O monitoramento do tempo de resposta é importante para avaliação do desempenho do pipeline e detecção de gargalos.

### Tamanhos de mensagens de pipeline

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/cO0A6g1dOsu8BiHYqO67/blobs/wZLbCa7GkdWqkeHgG6D0/tamanho%20das%20mensagens%20do%20pipeline.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Este gráfico ilustra o tamanho médio das mensagens de solicitação e resposta ao longo do tempo, em bytes. Ele ajuda você a verificar se o tamanho do pipeline (memória) é apropriado para a implantação.

### Consumo de memória do pipeline

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/cO0A6g1dOsu8BiHYqO67/blobs/tcnoyMWQ12tsmYM9bBBr/Memory%20Usage.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Este gráfico exibe a porcentagem mínima, máxima e média de utilização de memória em réplicas de pipeline ao longo de um período de tempo. Ele destaca potenciais restrições de memória e oportunidades de otimização, ajudando a evitar erros de [Out of Memory](https://app.gitbook.com/s/3ANg0NQQeslB7Og5K7Ah/deployment-issues/out-of-memory).

### Consumo de CPU do pipeline

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/cO0A6g1dOsu8BiHYqO67/blobs/GeJYhgMLKXQj4rndSiW6/Consumo-CPU-Pipeline-PT.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Este gráfico apresenta os percentuais mínimo, médio e máximo de uso de CPU para cada réplica do pipeline, com base no tamanho de implantação configurado. A partir desses dados, é possível avaliar se o tamanho do pipeline definido na implantação é adequado, uma vez que níveis elevados de uso de CPU podem impactar negativamente o desempenho do processamento.

### Consumo de memória do pipeline x Tamanho de mensagens do pipeline

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/cO0A6g1dOsu8BiHYqO67/blobs/vEKkuipwoehIApgtNSxT/Screenshot%202024-10-29%20at%2014.18.24%20(1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Este gráfico ilustra o uso mínimo, médio e máximo de memória do pipeline em relação aos tamanhos das mensagens de solicitação e resposta.

### Tempo de fila de requisição

<figure><img src="https://2518718503-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FcO0A6g1dOsu8BiHYqO67%2Fuploads%2FxI8Mw9Z7mMcBXwZzSOEE%2Ftempofilarequisi%C3%A7%C3%A3o.png?alt=media&#x26;token=dfd585c1-de3c-4e58-be79-c46ac85424e2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Este gráfico mostra o tempo médio que uma requisição leva na fila de espera (RabbitMQ) antes de ser processada pelo pipeline, facilitando a visualização do tempo de latência na fila.

### Latência de conectores

Este gráfico mostra a [latência dos conectores ](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/dashboards/pipeline-metrics/connector-latency)em seus pipelines, ou seja, quanto tempo essa etapa levou durante a execução do pipeline.

<figure><img src="https://2518718503-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FcO0A6g1dOsu8BiHYqO67%2Fuploads%2F9dB81UxBTdpINqLgy9bv%2FConnetor_Latency_grah_PT.png?alt=media&#x26;token=534e305a-60c6-40c7-8c5d-b45bd8d88039" alt=""><figcaption></figcaption></figure>