查看並瞭解 VM 執行個體洞察資料

虛擬機器 (VM) 執行個體洞察資料可協助您瞭解 Compute Engine VM 的 CPU、記憶體和網路使用情形。系統會根據系統指標或 Cloud Monitoring 收集的指標，自動產生深入分析資訊。您可以根據洞察資料，決定是否要調整機器類型的大小，以提高 VM 資源的使用效率。

如要進一步瞭解洞察，請參閱「洞察」。

事前準備

• 如果尚未設定驗證，請先完成設定。 驗證可確認您的身分，以便存取 Google Cloud 服務和 API。如要從本機開發環境執行程式碼或範例，請選取下列其中一個選項，向 Compute Engine 進行驗證：

  選取這個頁面上的分頁，瞭解如何使用範例：

  控制台

  使用 Google Cloud 控制台存取 Google Cloud 服務和 API 時，無須設定驗證。

  gcloud

  1. 安裝 Google Cloud CLI。 完成後，執行下列指令來初始化 Google Cloud CLI：

     gcloud init

     若您採用的是外部識別資訊提供者 (IdP)，請先使用聯合身分登入 gcloud CLI。

• 設定預設地區和區域。

REST

如要在本機開發環境中使用本頁的 REST API 範例，請使用您提供給 gcloud CLI 的憑證。

安裝 Google Cloud CLI。

若您採用的是外部識別資訊提供者 (IdP)，請先使用聯合身分登入 gcloud CLI。

詳情請參閱 Google Cloud 驗證說明文件中的「使用 REST 進行驗證」。

查看 VM 建議的洞察資料

Compute Engine 會根據資源洞察產生建議。建議包括機型建議和閒置 VM 建議。

查看與特定 VM 相關的洞察資料，即可進一步瞭解 VM 的 CPU、記憶體和網路用量。

如要查看產生特定建議的洞察，請使用 gcloud CLI 或 API。

gcloud recommender insights list --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION \
  --insight-type=INSIGHT_TYPE_ID \
  --format=FORMAT

[
  {
    "associatedRecommendations": [
      {
        "recommendation": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/recommenders/google.compute.instance.MachineTypeRecommender/recommendations/7618763b-fee2-42e5-8b9b-e6eee0b2077f"
      }
    ],
    "category": "PERFORMANCE",
    "content": {
      "predictedCpuCores": 0.15
    },
    "description": "Predicted CPU usage is 0.1 vCPUs.",
    "etag": "\"fdb51460cac758a0\"",
    "insightSubtype": "CPU_USAGE_PREDICTION",
    "lastRefreshTime": "2021-09-15T06:50:45Z",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/insightTypes/google.compute.instance.CpuUsagePredictionInsight/insights/cb2ab4e6-2c5e-4f0e-8cbe-1487e8bae8c0",
    "observationPeriod": "604800s",
    "severity": "LOW",
    "stateInfo": {
      "state": "ACTIVE"
    },
    "targetResources": [
      "//compute.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/zones/us-central1-a/instances/instance-name-1"
    ]
  }
]

GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/insightTypes/INSIGHT_TYPE_ID/insights

[
  {
    "associatedRecommendations": [
      {
        "recommendation": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/recommenders/google.compute.instance.MachineTypeRecommender/recommendations/7618763b-fee2-42e5-8b9b-e6eee0b2077f"
      }
    ],
    "category": "PERFORMANCE",
    "content": {
      "predictedCpuCores": 0.15
    },
    "description": "Predicted CPU usage is 0.1 vCPUs.",
    "etag": "\"fdb51460cac758a0\"",
    "insightSubtype": "CPU_USAGE_PREDICTION",
    "lastRefreshTime": "2021-09-15T06:50:45Z",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1-a/insightTypes/google.compute.instance.CpuUsagePredictionInsight/insights/cb2ab4e6-2c5e-4f0e-8cbe-1487e8bae8c0",
    "observationPeriod": "604800s",
    "severity": "LOW",
    "stateInfo": {
      "state": "ACTIVE"
    },
    "targetResources": [
      "//compute.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/zones/us-central1-a/instances/instance-name-1"
    ]
  }
]

VM 執行個體洞察類型

您可以運用各種洞察資料，擷取 VM 的效能資訊。每種洞察類型都有特定的內容屬性。

以下各節提供可用的 VM 洞察參考資料。

CPU 使用率洞察

如果 VM 的 CPU 使用率在過去觀察期間內高於或低於平常，Compute Engine 就會建立 CPU 使用率洞察。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.CpuUsageInsight。

可用的子類型如下：

• HIGH_CPU_USAGE
• LOW_CPU_USAGE

這些項目與洞察資料說明相關聯，例如：

• In the last 12 days for 90% of the time, CPU usage was greater than or equal to 83%.
• In the last 10 days for 70% of the time, CPU usage was lower than or equal to 20%.

下表提供與 CPU 使用率洞察資料相關的內容詳細資料。

CPU 用量預測深入分析

Compute Engine 會建立 CPU 使用率預測洞察資料，指出隔天的預測 CPU 使用率。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.CpuUsagePredictionInsight。

這項洞察資訊通常會顯示類似下列的說明：

• Predicted CPU usage is 0.1 vCPUs.

下表提供與 CPU 使用率預測洞察資訊相關的內容詳細資料。

CPU 用量趨勢深入分析

如果 CPU 使用率在過去觀察期間內呈現上升或下降趨勢，Compute Engine 就會建立 CPU 使用率趨勢深入分析。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.CpuUsageTrendInsight。

可用的子類型如下：

• CPU_USAGE_INCREASE
• CPU_USAGE_DECREASE

這些通常與下列洞察資料說明相關聯：

• In the last 7 days, average daily CPU usage has increased by 8% from 65% to 73%.
• In the last 7 days, average daily CPU usage has decreased by 10% from 55% to 45%.

下表提供與 CPU 使用率趨勢洞察資訊相關內容的部分詳細資料。

記憶體用量洞察

如果記憶體用量在觀察期間內異常偏高或偏低，Compute Engine 就會建立記憶體用量洞察資料。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.MemoryUsageInsight。

可用的子類型如下：

• HIGH_MEMORY_USAGE
• LOW_MEMORY_USAGE

這些通常與下列洞察資料說明相關聯：

• In the last 12 days for 80% of the time, memory usage was greater than or equal to 64%.
• In the last 7 days for 50% of the time, memory usage was lower than or equal to 10%.

下表提供與記憶體用量洞察資訊相關內容的部分詳細資料。

記憶體用量預測深入分析

Compute Engine 會建立記憶體用量預測洞察，指出隔天的預測記憶體用量。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.MemoryUsagePredictionInsight。

典型的洞察說明如下：

• Predicted memory usage is 1536 MB.

下表提供與記憶體用量預測洞察資訊相關的內容詳細資料。

網路總處理量洞察資料

如果觀察期間的網路處理量異常偏低，Compute Engine 就會針對傳入或傳出流量建立網路處理量洞察資料。

洞察類型 ID 為 google.compute.instance.NetworkThroughputInsight。

可用的子類型如下：

• LOW_RECEIVED_NETWORK_THROUGHPUT
• LOW_SENT_NETWORK_THROGHPUT

這些通常與下列洞察資料說明相關聯：

• In the last 7 days for 80% of the time, received network throughput was lower than or equal to 500 B/s.
• In the last 7 days for 80% of the time, sent network throughput was lower than or equal to 200 B/s.

下表提供與網路處理量深入分析相關內容的部分詳細資料。

後續步驟

• 進一步瞭解 Compute Engine 根據深入分析建立的機型建議。
• 進一步瞭解閒置 VM 最佳化建議。