Comprender la API de métricas
La API de métricas ayuda a mejorar la observabilidad al permitirte supervisar y administrar aplicaciones e infraestructura. La API de métricas permite recopilar y agregar datos en tiempo real, y proporciona información sobre el rendimiento del sistema. Además, los equipos de DevOps pueden utilizar la API para configurar alertas, solucionar problemas y optimizar la asignación de recursos. Al exponer estas métricas de rendimiento, puede detectar mejor las anomalías y los cuellos de botella, así como ser más proactivo en lo que respecta al mantenimiento del sistema. Por último, la API de métricas permite la integración de una gran variedad de herramientas de supervisión y visualización, lo que mejora la capacidad de observar sistemas complejos.
Como administrador, después de configurar el acceso a métricas, puede usar consultas PromQL para obtener información de métricas que pueden ser utilizadas por visores de terceros o aplicaciones gráficas, como Grafana.
Ejemplos de usos de métricas
Las métricas permiten una variedad de ejemplos de usos para diseñar, mantener, solucionar problemas y evaluar su implementación de ArcGIS Enterprise.
Identificar patrones de uso y actividad
Los patrones de uso y actividad muestran cómo las personas interactúan con ArcGIS Enterprise. Esta información puede ser útil para administradores empresariales y SIG que necesitan medir y comunicar el impacto de ArcGIS Enterprise en la organización.
Las solicitudes por segundo pueden agruparse por servicio, usuario y operación. Esto le permite identificar los servicios más populares, los servicios con los que interactúa cada usuario y los tipos de operaciones que los usuarios realizan en diferentes servicios. Esa información puede orientar sus decisiones sobre el contenido que debe promocionarse o eliminarse, así como sobre las licencias y los permisos de acceso adecuados para cada usuario.
Detectar, comprender y resolver problemas del sistema
Comprender el estado del sistema puede ayudar a los administradores SIG y de TI responsables de garantizar el correcto funcionamiento de ArcGIS Enterprise.
Tiempo de actividad: si el sistema está activo o fuera de servicio es el indicador clave de rendimiento más importante. Si los usuarios reportan problemas con el sistema, compruebe primero el tiempo de actividad para ver si el sistema está disponible.
% de error de servicio: la tasa de error proporciona información sobre la frecuencia con la que los servicios devolven errores. Esta métrica es especialmente importante si tiene un contrato de nivel de servicio (SLA) que especifica que la tasa de error debe mantenerse por debajo de cierto umbral.
Tiempo de respuesta: los usuarios pueden ser sensibles a servicios que tardan en devolver respuestas. Un tiempo de respuesta largo también puede indicar un problema subyacente que debe abordarse. Agrupar los tiempos de respuesta por una combinación de nombre del servicio, usuario y operación puede ayudar a identificar las causas de los tiempos de respuesta lentos.
Carga de servicio: algunos problemas están relacionados con una alta carga de servicio. Un aumento rápido en las solicitudes por segundo o en el tiempo de uso del servicio por segundo puede indicar que un problema en el sistema podría estar causado por que un servicio necesita gestionar un gran volumen de solicitudes.
Uso de recursos de equipos y procesos: la información sobre el uso de memoria, CPU o disco permite investigar si los problemas del sistema se correlacionan con un alto uso de recursos. Desglosar el uso por proceso puede ayudarle a descubrir qué procesos son responsables del alto uso de recursos del sistema.
Optimizar la implementación
Aunque el sistema funcione bien actualmente, puede que quiera ajustar su configuración para optimizarlo y reducir el riesgo de problemas futuros.
Carga de servicio: el impacto de un servicio en el sistema se mide mejor por el tiempo que utiliza el servicio en segundos por segundo. Saber qué servicios tienen una mayor carga le permite identificar los mejores objetivos para las mejoras de optimización.
Uso de recursos de procesos: el uso de memoria y CPU de procesos individuales también puede ayudarle a identificar las partes del sistema que tienen mayor impacto en el uso global de recursos.
Recursos de infraestructura del tamaño adecuado
Dado que la infraestructura puede resultar cara, es importante asegurarse de tener suficientes recursos para proporcionar la capacidad que necesita sin pagar por recursos inactivos que no necesita.
Acerca de: esta información detalla las especificaciones, como el sistema operativo, la CPU y la memoria, de todos los equipos a la vez. Esta es una forma práctica de revisar las especificaciones de los equipos para asegurarse de que cumplen los requisitos del sistema y son uniformes en todos los equipos de un sitio de ArcGIS Server.
Uso de los recursos del equipo: un uso sistemáticamente elevado de la memoria, la CPU o el disco puede indicar que es necesario ampliar la infraestructura para satisfacer sus necesidades. Por el contrario, unos recursos infrautilizados pueden indicar que podría reducir los gastos de infraestructura sin que ello afecte negativamente al rendimiento.
Métricas disponibles
Los componentes de ArcGIS Enterprise comunican distintos tipos de métricas a través de la API de métricas. Las métricas del equipo proporcionan información sobre el equipo en el que está instalado el componente, como la memoria disponible. Las métricas de servicio proporcionan información sobre el rendimiento de los servicios, como el tiempo de respuesta. Consulte la Información expuesta por la API de métricas para obtener más información sobre cada tipo de métrica.
En esta versión, no todos los componentes de ArcGIS Enterprise exponen la API de métricas. La siguiente tabla resume qué tipo de métricas están disponibles para los distintos componentes.
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Componente |
Métricas disponibles |
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Portal for ArcGIS |
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ArcGIS Data Store |
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Servidores basados en ArcGIS Server:
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Borrar métricas
Las métricas recopilan una gran cantidad de información sobre ArcGIS Enterprise. Las métricas obsoletas se borran del sistema cada hora de forma predeterminada. Puede aumentar el intervalo de limpieza por encima del valor predeterminado, pero esto puede hacer que aumente el tamaño de respuesta. Para la mayoría de las organizaciones, el intervalo predeterminado proporciona un equilibrio adecuado y no es necesario cambiarlo.
Se recomienda aumentar el intervalo de limpieza predeterminado solo si se cumplen las dos condiciones siguientes:
Tiene una tarea personalizada que recopila y agrega métricas de Prometheus a intervalos superiores a una hora.
Sus servicios no presentan una alta cardinalidad. La alta cardinalidad ocurre cuando hay muchos usuarios que acceden regularmente a muchos servicios.
Para evitar la pérdida de datos, asegúrese de que el intervalo de limpieza sea mayor que el intervalo de recopilación definido en la configuración de su tarea de Prometheus.