Pipeline Metrics
Acompanhe os gráficos de performance de seus pipelines.
Atualizado
Isto foi útil?
Acompanhe os gráficos de performance de seus pipelines.
Atualizado
Isto foi útil?
Na página Pipeline Metrics, você pode analisar gráficos com o desempenho dos pipelines implantados.
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.
Quando o filtro Ativos é selecionado, você pode refinar ainda mais a exibição de pipelines nas seguintes categorias específicas:
Implantado
Reimplantado
Degradado
Erro
Siga as etapas abaixo para ver os gráficos de métricas dos pipelines:
Selecione o ambiente no canto superior esquerdo. Ao selecionar um ambiente, toda a página é atualizada.
Você pode selecionar Status do pipeline no menu suspenso à esquerda para escolher se deseja visualizar pipelines Ativos ou Todos ou pipelines.
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.
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.
Em seguida, a Plataforma disponibiliza os gráficos com as métricas.
Este gráfico combina três elementos principais:
Invocações de trigger: Quando algo aciona o pipeline.
Execuções de pipeline: Quando o pipeline é executado.
Erros: Quando algo dá errado durante a execução.
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.
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.
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.
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.
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.
Este gráfico mostra o percentual de uso mínimo, médio e máximo de CPU para cada réplica do pipeline, com base no tamanho de implantação escolhido. Com essas informações, você pode determinar se o tamanho do pipeline selecionado durante sua implantação foi apropriado ou não, pois o uso maior da CPU pode levar a um processamento mais lento.
Este gráfico ilustra o uso mínimo, médio e máximo de memória do pipeline em relação aos tamanhos das mensagens de solicitação e resposta.
Para aprender mais sobre tamanho da implantação, execuções simultâneas e réplicas, consulte a relacionada.
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. Este gráfico está em e pode não estar disponível para todos os usuários.
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 .
