Alibaba Cloud Prometheus Service を使用すると、Alibaba Cloud サービスのモニタリングデータを統一された方法で収集、保存、表示できます。Prometheus Service は、クラウドサービス用の Grafana ダッシュボードとアラートも提供します。このトピックでは、Prometheus Service でサポートされているメトリックと、ApsaraMQ for Kafka で Prometheus Service を使用する方法について説明します。
メトリックの詳細
次の表に、Prometheus Service でサポートされているメトリックを示します。
メトリックタイプ | メトリック名 | 説明 | 単位 |
インスタンス | instance_message_input | ApsaraMQ for Kafka インスタンスのメッセージ生成トラフィック。 | bytes/s |
instance_message_output | ApsaraMQ for Kafka インスタンスで生成されるメッセージ消費トラフィックの量。 | bytes/s | |
instance_reqs_input | ApsaraMQ for Kafka インスタンスでのメッセージ生成および送信リクエストの数。 | requests/s | |
instance_message_num_input | ApsaraMQ for Kafka インスタンスで生成されるメッセージの数。 | messages/second | |
instance_reqs_output | ApsaraMQ for Kafka インスタンスでのメッセージ消費リクエストの数。 | requests/s | |
instance_disk_capacity | インスタンスのディスク使用率。 | % | |
instance_tcp_num | インスタンスのシングルノードに確立された TCP 接続の数。 | 個 | |
instance_tcp_num_sum | ApsaraMQ for Kafka インスタンスに確立された TCP 接続の総数。 | 個 | |
instance_public_tcp_num | インスタンスのシングルノードに確立されたインターネット TCP 接続の数。 | 個 | |
instance_public_tcp_num_sum | インスタンスに確立されたインターネット TCP 接続の総数。 | 個 | |
Topic | topic_message_input | Topic 内のメッセージ生成トラフィックの量。 | bytes/s |
topic_message_output | Topic 内のメッセージ消費トラフィックの量。 | bytes/s | |
topic_reqs_input | Topic 内のメッセージ生成および送信リクエストの数。 | requests/s | |
topic_reqs_output | Topic 内のメッセージ消費リクエストの数。 | requests/s | |
topic_message_num_input | Topic 内で生成されるメッセージの数。 | messages/second | |
グループ | message_accumulation | 蓄積されたメッセージの総数。 | 個 |
message_accumulation_onetopic | Topic 内の蓄積されたメッセージの数。 | 個 | |
rebalance_generation | 使用者グループ内でメッセージがリバランスされた回数。 | 回 | |
group_message_num_output | 総消費レート | messages/second | |
group_message_num_output_onetopic | Topic 内で消費されるメッセージの数。 | messages/second | |
group_message_num_output_onetopic_onepartition | パーティション内で消費されるメッセージの数。 | messages/second |
ApsaraMQ for Kafka コンソールでのモニタリングデータの表示
ApsaraMQ for Kafka コンソールにログインします。概要 ページで、リソースの分布 セクションでリージョンを選択します。
インスタンスリスト ページで、管理するインスタンスの名前をクリックします。
左側のナビゲーションウィンドウで、 をクリックします。
Prometheus モニタリング ページで、右上隅で時間範囲を設定してモニタリングデータを表示します。
Topic または使用者グループの Prometheus モニタリングデータを表示するには、Topic または使用者グループの詳細ページに移動し、Prometheus モニタリング タブをクリックします。
Managed Service for Grafana コンソールでのモニタリングデータの表示
Managed Service for Grafana コンソールにログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、[ワークスペース管理] をクリックします。
[ワークスペース管理] ページで、ターゲットワークスペースの [エンドポイント URL] リンクをクリックして Grafana にアクセスします。
使用している Grafana のバージョンに基づいてモニタリングデータを表示します。
Grafana 9.x バージョン
Grafana の左側のナビゲーションウィンドウで、
アイコンをクリックし、次に [参照] をクリックします。[参照] タブで、ターゲットフォルダ内のダッシュボードをクリックして、ダッシュボード上のすべてのモニタリングチャートを表示します。
たとえば、中国 (杭州) リージョンのインスタンスのダッシュボードデータを表示するには、名前が
cloud-product-prometheus_cn-hangzhouで始まるフォルダ内の [kafka-instance] をクリックしてモニタリングデータを表示します。
Grafana バージョン 10.x
Grafana のホームページで、左上隅の
アイコンをクリックします。Grafana の左側のナビゲーションウィンドウで、[ダッシュボード] を選択し、ターゲットフォルダ内のダッシュボードをクリックして、ダッシュボード上のすべてのモニタリングチャートを表示します。
たとえば、中国 (杭州) リージョンのインスタンスのダッシュボードデータを表示するには、名前が
cloud-product-prometheus_cn-hangzhouで始まるフォルダ内の [kafka-instance] をクリックしてモニタリングデータを表示します。
よくある質問
ダッシュボードのメトリックデータを取得するにはどうすればよいですか?
Alibaba Cloud アカウントで ARMS コンソールにログインします。
左側のナビゲーションウィンドウで、[統合センター] をクリックします。
[統合センター] ページで、検索ボックスに
Kafkaと入力し、検索アイコンをクリックします。検索結果で、[Alibaba Cloud Kafka Message Queue Service] など、統合したい Alibaba Cloud サービスを選択します。詳細については、「ステップ 1: Alibaba Cloud サービスのモニタリングデータを統合する」をご参照ください。
説明ApsaraMQ for Kafka Serverless インスタンスのメトリックデータを取得するには、統合中に [設定情報] セクションの [高度なモニタリングメトリック] スイッチをオンにします。そうしないと、非 Serverless インスタンスのメトリックデータしか取得できません。
統合が成功したら、左側のナビゲーションウィンドウで [統合管理] をクリックします。
[統合管理] ページで、[クラウドサービスリージョン環境] タブをクリックします。
[クラウドサービスリージョン環境] リストで、ターゲット環境の名前をクリックして環境詳細ページを開きます。
[コンポーネント管理] タブの [基本情報] セクションで、[Prometheus インスタンス] のリージョンをクリックします。
[設定] タブで、利用可能なデータアクセス方法を表示できます。
ダッシュボードのメトリックデータをセルフマネージド Grafana インスタンスに接続するにはどうすればよいですか?
ApsaraMQ for Kafka のすべてのメトリックデータは、Managed Service for Prometheus インスタンスに保存されます。Managed Service for Prometheus が提供する API を使用して、ApsaraMQ for Kafka のダッシュボードメトリックデータをセルフマネージド Grafana インスタンスに接続できます。
詳細については、「HTTP API エンドポイントを使用して Prometheus データを Grafana インスタンスまたはセルフマネージドアプリケーションに接続する」をご参照ください。
データを接続する前に、ApsaraMQ for Kafka インスタンスが存在するリージョンの Managed Service for Prometheus が Alibaba Cloud Kafka Message Queue Service と統合されていることを確認してください。