All Products
Search
Document Center

ApsaraDB for MongoDB:Instans set replika ApsaraDB for MongoDB

Last Updated:Mar 29, 2026

Halaman ini mencantumkan metrik CloudMonitor yang tersedia untuk instans set replika ApsaraDB for MongoDB. Gunakan metrik tersebut untuk mengonfigurasi aturan alert dan memantau kesehatan instans.

Sebelum memulai

Saat memanggil operasi API CloudMonitor, atur parameter berikut:

  • Namespace: acs_mongodb

  • Period: kelipatan bilangan bulat dari 60. Nilai default: 60. Satuan: detik.

Semua metrik memiliki Dimensions (userId, instanceId, role) dan Statistics (Maximum, Minimum, Average) yang sama.

Dimensions

Setiap metrik mendukung dimensi berikut untuk memfilter data CloudMonitor:

DimensionDescription
userIdMemfilter data untuk Akun Alibaba Cloud tertentu.
instanceIdMemfilter data untuk instans set replika tertentu.
roleMemfilter data berdasarkan role node. Gunakan dimensi ini untuk memantau node primary dan secondary secara terpisah.

Metrik pemanfaatan sumber daya

Metric in alert rulesIndicatorUnitMetricNameDescription
Pemanfaatan CPUcpu_usage%CPUUtilizationPantau untuk mendeteksi beban CPU tinggi yang berkelanjutan yang dapat menurunkan performa kueri.
Penggunaan memorimem_usage%MemoryUtilizationPantau untuk mengidentifikasi tekanan memori yang dapat menyebabkan peningkatan I/O disk atau kondisi OOM.
Penggunaan diskdisk_usage%DiskUtilizationPantau untuk mencegah instans kehabisan disk space dan menjadi tidak tersedia.
Pemanfaatan IOPSiops_usage%IOPSUtilizationPantau untuk mendeteksi saat throughput disk mendekati batas yang disediakan.
Ukuran disk yang ditempati oleh datadata_sizeByteDataDiskAmountPantau untuk melacak pertumbuhan data dan merencanakan penskalaan kapasitas.
Ukuran disk yang ditempati oleh instansins_sizeByteInstanceDiskAmountPantau untuk memahami total konsumsi disk instans yang mencakup data, log, dan indeks.
Ukuran disk yang ditempati oleh loglog_sizeByteLogDiskAmountPantau untuk mendeteksi pertumbuhan log abnormal yang disebabkan oleh error replikasi atau beban write yang tinggi.

Metrik koneksi

Metric in alert rulesIndicatorUnitMetricNameDescription
Jumlah koneksi yang digunakancurrent_connCountConnectionAmountPantau untuk menentukan apakah batas koneksi saat ini cukup untuk workload Anda.
Pemanfaatan koneksiconn_usage%ConnectionUtilizationPantau untuk mendeteksi saat instans mendekati jumlah koneksi maksimumnya.

Metrik traffic

Metric in alert rulesIndicatorUnitMetricNameDescription
Lalu lintas masuk internalbytes_inByteIntranetInPantau untuk melacak laju ingesti data dan mendeteksi lonjakan traffic yang tidak terduga.
Lalu lintas keluar internalbytes_outByteIntranetOutPantau untuk melacak egress data dan mengidentifikasi workload yang banyak membaca atau pola akses data panas.

Metrik operasi

QPS adalah jumlah dari keenam jenis operasi: insert, delete, update, query, getmore, dan command.

Metric in alert rulesIndicatorUnitMetricNameDescription
Kueri per detik (QPS)insert+delete+update+query+getmore+commandCount/sQPSPantau throughput keseluruhan. Lonjakan atau penurunan mendadak dapat mengindikasikan perubahan workload atau insiden.
Jumlah permintaannum_requestsCountNumberRequestsPantau volume permintaan total untuk memahami beban kumulatif pada instans.
Jumlah operasi insertinsertCount/sOpInsertPantau untuk melacak beban write. Gabungkan dengan metrik update dan delete untuk menganalisis rasio baca/tulis.
Jumlah operasi kueriqueryCount/sOpQueryPantau untuk mengidentifikasi workload yang banyak melakukan kueri yang mungkin memperoleh manfaat dari optimasi indeks.
Jumlah operasi updateupdateCount/sOpUpdatePantau bersama insert dan delete untuk memahami pola mutasi.
Jumlah operasi deletedeleteCount/sOpDeletePantau lonjakan penghapusan yang tidak terduga yang mungkin mengindikasikan bug aplikasi atau masalah pada pipa data.
Jumlah operasi getMoregetmoreCount/sOpGetmorePantau untuk mendeteksi workload yang banyak menggunakan cursor yang dapat menghabiskan memori pada set hasil besar.
Jumlah operasi commandcommandCount/sOpCommandPantau untuk melacak command administratif dan agregasi yang dapat memengaruhi performa keseluruhan.

Metrik replikasi

Metric in alert rulesIndicatorUnitMetricNameDescription
Replication lagrepl_lagSecondsReplicationLagPantau untuk mendeteksi saat node secondary tertinggal dari primary. Lag tinggi dapat mengindikasikan masalah replikasi yang perlu diselidiki.