Revise as métricas disponíveis

Exibe as seguintes informações:

• ASSERT_REGULAR exibe a taxa média de alertas regulares aumentados por segundo durante o período de amostra selecionado.

• ASSERT_WARNING exibe a taxa média de avisos por segundo durante o período de amostra selecionado.

• ASSERT_MSG exibe a taxa média de alertas de mensagens por segundo durante o período de amostra selecionado. Esses erros internos do servidor possuem uma sequência de texto bem definida. Os registros do Atlas empilham rastreamentos para eles.

• ASSERT_USER exibe a taxa média de alertas de usuário por segundo durante o período de amostra selecionado. Essa métrica inclui alertas que um usuário gera, como espaço fora do disco ou erros de chave duplicados.

Monitore declarações para acompanhar quantos erros ocorrem ao tentar ler ou gravar dados. Verifique os registros do servidor para identificar a origem de quaisquer erros.

Exibe o tamanho médio do objeto em todas as collections no banco de dados.

Monitore o tamanho do objeto para acompanhar o tamanho dos seus objetos e entender melhor o seu espaço de banco de dados.

Exibe as seguintes informações:

• readInto (conjunto de réplicas) ou cache read into (cluster fragmentado) exibe a taxa em bytes por segundo de dados lidos do disco para a memória para consultas de serviço.

• writtenFrom (conjunto de réplicas) ou cache written from (cluster fragmentado) exibe a taxa em bytes por segundo de dados gravados da memória no disco para atender às gravações.

Monitore o cache do MongDB, que armazena dados acessados com frequência na memória para atender às queries com mais rapidez.

Exibe as métricas de taxa de preenchimento do cache e taxa de preenchimento sujo.

A taxa de preenchimento do cache mede a capacidade de um cache atender às solicitações. Ele é calculado dividindo o número de bytes atualmente no cache pelo número máximo de bytes configurados, representado como uma porcentagem. Uma alta taxa de preenchimento de cache indica que a maioria das solicitações de dados está sendo atendida pela memória, resultando em um desempenho de consulta mais rápido e redução de E/S de disco.

O Dirty Fill Ratio representa a proporção de bytes sujos, que são páginas modificadas na memória, mas ainda não gravadas no disco, em relação ao cache total. Uma alta taxa de preenchimento sujo sugere que uma quantidade significativa de dados está aguardando para ser liberada para o disco, o que pode afetar o desempenho. Use essa métrica ao monitorar cargas de trabalho com muita gravação para garantir a durabilidade dos dados.

Exibe as seguintes informações:

• dirty (conjunto de réplicas) ou cache dirty (cluster fragmentado) exibe o total de bytes sujos armazenados em cache na memória para servir leituras e gravações.

• used (conjunto de réplicas) ou cache used (cluster fragmentado) exibe o total de bytes armazenados em cache na memória para servir leituras e gravações.

Essas métricas incluem índices e dados do conjunto de trabalho.

O alto uso contínuo do cache indica que a RAM é muito pequena para suas cargas de trabalho. Otimize suas consultas para evitar leituras frequentes de discos. Se as operações de gravação elevarem o uso do cache, limite-as.

Exibe as seguintes informações:

• total databases exibe o número total de bancos de dados que não são do sistema.

• total collections exibe o número total de coleções em todos os bancos de dados que não sejam do sistema.

• total views exibe o número total de visualizações em todos os bancos de dados que não sejam do sistema.

• total indexes exibe o número total de índices em todas as coleções que não sejam do sistema.

Monitore as contagens de catálogo para evitar que um número excessivo de bancos de dados, collections, exibições ou índices cause falhas de inicialização ao atualizar uma camada do cluster.

Exibe o número de coleções no banco de dados.

Monitore collections para determinar os tempos de reinicialização, o desempenho contínuo do backup e a estabilidade.

Exibe o número total de conexões ativas com o cluster.

Monitore as conexões para determinar se os limites de conexão atuais são suficientes. Se necessário, atualize a camada do cluster.

Exibe as seguintes informações:

• totalOpen exibe o número de cursores que o servidor mantém para os clientes.

• totalTimedOut exibe a taxa média de cursores que excederam o tempo limite por segundo durante o período de amostra selecionado.

Monitore os cursores para fechar cursores desnecessários e reduzir a configuração de tempo limite no aplicativo.

Exibe as seguintes informações:

• storageSize (conjunto de réplicas) ou db storage size (cluster compartilhado) exibe a quantidade total de soma do espaço de armazenamento no disco alocado para armazenamento de documentos em todos os bancos de dados.

• Data Size (instância sem servidor), dataSize (conjunto de réplicas) ou db data size (cluster fragmentado) exibe a quantidade de espaço de armazenamento em bytes que seus dados armazenados utilizam.

• db data size without system exibe o tamanho total da soma em bytes dos dados do documento (incluindo o fator de preenchimento) em bancos de dados fora do sistema.

O Atlas recupera métricas do banco de dados a cada 20 minutos por padrão, mas ajusta a frequência quando necessário para reduzir o impacto no desempenho do banco de dados.

Monitore o espaço de armazenamento para determinar se o dimensionamento automático do disco deve ser usado ou se deseja aumentar manualmente o tamanho do disco. Você também pode monitorar essa métrica para verificar o faturamento do backup.

Exibe operações de entrada por segundo.

Monitore se o IOPS de disco se aproxima do IOPS máximo provisionado. Determine se o cluster pode lidar com volumes de trabalho futuros.

Exibe as seguintes informações:

• Read exibe a quantidade média de tempo para ler do disco.

• Write exibe a quantidade média de tempo para escrever no disco.

Monitore a latência do disco para acompanhar a eficiência da leitura e gravação do disco.

Exibe o comprimento médio da fila de solicitações emitidas para a partição de disco que o MongoDB usa.

Monitore a profundidade da fila de discos para identificar possíveis problemas e gargalos.

Exibe a quantidade total de espaço livre restante no disco.

Monitore o espaço livre em disco para determinar se o auto-scaling de disco deve ser usado ou se deseja aumentar manualmente o tamanho do disco.

Exibe a quantidade total de espaço livre restante no disco como uma porcentagem do espaço total no disco.

Monitore a porcentagem de espaço livre em disco para determinar se o dimensionamento automático de disco deve ser usado ou se o tamanho do disco deve ser usado manualmente.

Exibe o espaço total no disco usado.

Monitore o espaço em disco usado para determinar se o dimensionamento automático de disco deve ser usado ou se o tamanho do disco deve ser usado manualmente.

Exibe as métricas de taxa de transferência de leitura e gravação do disco.

A taxa de transferência de leitura em disco reflete a taxa na qual os dados são lidos do disco em megabytes por segundo, indicando a eficiência com que o banco de dados recupera dados que não estão armazenados em cache na memória.

A taxa de transferência de gravação em disco mede a velocidade com que os dados são gravados no disco em megabytes por segundo, refletindo a capacidade do banco de dados de lidar com operações de gravação e persistir os dados no armazenamento de forma eficiente.

Exibe as seguintes informações:

• Returned exibe os documentos por segundo retornados.

• Inserted exibe os documentos por segundo inserido.

• Updated exibe os documentos por segundo atualizados.

• Deleted exibe os documentos por segundo excluídos.

Monitore as métricas do documento para medir a conclusão do MongoDB de trabalho.

Exibe a média de tempo em segundos para as seguintes métricas:

• Average read operational latency

• Average write operational latency

• Average command operational latency

Monitore o tempo de execução de um aumento nas operações de leitura para otimizar consultas e índices.

Exibe o tamanho total de todos os índices no banco de dados. Essa métrica inclui a sobrecarga incorrida por índices na parte superior dos dados reais do documento nos quais os índices são baseados.

Monitore o tamanho do índice para gerenciar seus índices. Para saber mais, consulte Estratégias de indexação.

Exibe o número total de índices no banco de dados.

Monitore índices para gerenciá-los. Para saber mais, consulte Estratégias de indexação.

Exibe os seguintes valores IOPS de disco máximos durante o período de tempo especificado pela granularidade da métrica:

• max read iops máximo de operações de entrada de leitura de disco por segundo.

• max write iops máximo de operações de entrada de gravação de disco por segundo.

Monitore se o IOPS de disco se aproxima do IOPS máximo provisionado. Determine se o cluster pode lidar com volumes de trabalho futuros.

Exibe os valores máximos de profundidade da fila de disco durante o período especificado pela granularidade da métrica. Profundidade da fila de discos é o comprimento médio da fila de solicitações emitidas para a partição de disco que MongoDB usa.

Monitore a profundidade da fila de discos para identificar possíveis problemas e gargalos.

Exibe os valores máximos de uso da CPU de todos os processos no nó, dimensionados para uma faixa de 0-100% dividindo-se pelo número de núcleos da CPU.

Monitore o uso da CPU para determinar se os dados são recuperados do disco em vez da memória.

Se você não conseguir visualizar o uso que acionou o alerta, amplie no gráfico do Normalized System CPU clicando e arrastando seu mouse sobre o período de interesse. Com uma visualização de alta resolução, você pode identificar picos agudos no uso da CPU que não estavam visíveis na visão geral.

Exibe os seguintes valores máximos de CPU de processo durante o período de tempo especificado pela granularidade métrica:

• max user exibe a porcentagem máxima de tempo que a CPU gastou atendendo ao processo MongoDB.

• max kernel exibe a porcentagem máxima de tempo que a CPU gastou atendendo chamadas do sistema operacional para o processo MongoDB.

Monitore o uso da CPU para determinar se os dados são recuperados do disco em vez da memória.

Se você não conseguir visualizar o uso que acionou o alerta, amplie no gráfico do Normalized System CPU clicando e arrastando seu mouse sobre o período de interesse. Com uma visualização de alta resolução, você pode identificar picos agudos no uso da CPU que não estavam visíveis na visão geral.

Exibe os valores máximos de uso da CPU de todos os processos no nó.

Monitore o uso da CPU para determinar se os dados são recuperados do disco em vez da memória.

Se você não conseguir visualizar o uso que acionou o alerta, amplie no gráfico do Normalized System CPU clicando e arrastando seu mouse sobre o período de interesse. Com uma visualização de alta resolução, você pode identificar picos agudos no uso da CPU que não estavam visíveis na visão geral.

Exibe os valores máximos de memória do sistema em bytes.

Monitore a memória para determinar se é necessário atualizar para uma camada do cluster. Essa métrica é baseada no valor de memória free , em que o valor MEM USED inclui memória recuperável do sistema.

Exibe o consumo total de memória em megabytes em um determinado ponto no tempo:

• memory_resident (conjunto de réplica) ou memory resident (cluster fragmentado) exibe a memória que o processo MongoDB executando em um nó consome. Essa métrica exclui o consumo de outros processos e não representa a memória total que o nó consome.

• memory_virtual (conjunto de réplicas) ou memory virtual (cluster fragmentado) exibe a memória reservada no disco para agir como espaço de troca.

Monitore a memória para determinar se é necessário atualizar para uma camada de cluster superior. Essa métrica representa o valor médio durante o período especificado pela granularidade da métrica.

Exibe as seguintes informações:

• bytesIn exibe a taxa média de bytes físicos (após qualquer compactação de cabo) enviados a esse servidor de banco de dados por segundo durante o período de amostra selecionado.

• bytesOut exibe a taxa média de bytes físicos (após qualquer compressão de cabo) enviada deste servidor de banco de dados por segundo durante o período de amostra selecionado.

• numRequests exibe a taxa média de solicitações enviadas para este servidor de banco de dados por segundo durante o período de amostra selecionado.

  Monitore as métricas de rede para acompanhar seu desempenho.

Exibe as seguintes informações:

• user exibe a porcentagem de tempo que a CPU gastou atendendo ao processo do MongoDB, dimensionada para uma faixa de 0 a 100%, dividindo pelo número de núcleos da CPU.

• kernel exibe a porcentagem de tempo que a CPU gastou atendendo às chamadas do sistema operacional para o processo MongoDB, dimensionada para uma faixa de 0 a 100%, dividindo-a pelo número de núcleos de CPU.

Monitore o uso da CPU para determinar se os dados são recuperados do disco em vez da memória.

Se você não conseguir visualizar o uso que acionou o alerta, amplie no gráfico do Normalized System CPU clicando e arrastando seu mouse sobre o período de interesse. Com uma visualização de alta resolução, você pode identificar picos agudos no uso da CPU que não estavam visíveis na visão geral.

Exibe o uso da CPU de todos os processos no nó, dimensionado para uma faixa de 0-100% dividindo pelo número de núcleos da CPU.

Monitore o uso da CPU para determinar se os dados são recuperados do disco em vez da memória.

Se você não conseguir visualizar o uso que acionou o alerta, amplie no gráfico do Normalized System CPU clicando e arrastando seu mouse sobre o período de interesse. Com uma visualização de alta resolução, você pode identificar picos agudos no uso da CPU que não estavam visíveis na visão geral.

Exibe o número de objetos no banco de dados.

Monitore esta métrica para entender melhor o espaço do seu banco de dados.

Exibe o número das seguintes operações por segundo executadas em um processo MongoDB desde a última vez que o processo foi iniciado:

• command (conjunto de réplicas) ou cmd (cluster fragmentado)

• query

• insert

• delete

• update

• getmore

Monitore as operações do MongoDB para validar problemas de desempenho relacionados a cargas de trabalho altas. Confirme o tipo de operações responsáveis pela carga.

Exibe as seguintes informações:

• command exibe a taxa média de comandos replicados aplicados por segundo durante o período de amostra selecionado.

• insert exibe a taxa média de inserções replicadas aplicadas por segundo durante o período de amostra selecionado.

• delete exibe a taxa média de exclusões replicadas aplicadas por segundo durante o período de amostra selecionado.

• update exibe a taxa média de atualizações replicadas aplicadas por segundo durante o período de amostra selecionado.

Monitore as operações do MongoDB para validar problemas de desempenho relacionados a cargas de trabalho altas. Confirme o tipo de operações responsáveis pela carga.

Exibe o tempo médio em milissegundos para executar as seguintes operações:

• avg ms/read (conjunto de réplicas) ou execution time reads (cluster fragmentado)

• avg ms/write (conjunto de réplicas) ou execution time writes (cluster fragmentado)

• avg ms/command (conjunto de réplicas) ou execution time commands (cluster fragmentado)

Monitore o tempo de execução de um aumento nas operações de leitura para otimizar queries e índices. Determine se você precisa atualizar seu nível de cluster.

Exibe a taxa média em gigabytes de dados oplog descompactados que o primário gera por hora.

Monitore os dados do oplog para determinar se você precisa aumentar o tamanho do oplog.

Exibe a taxa média de falhas de página nesse processo por segundo durante o período de amostra selecionado. Em ambientes não Windows, isso se aplica somente a falhas de páginas rígidas.

Monitore as falhas da página para determinar se deve aumentar sua memória.

Exibe as seguintes informações:

• user exibe a porcentagem de tempo que a CPU gastou servindo o processo MongoDB.

• kernel exibe a porcentagem de tempo que a CPU gastou atendendo chamadas do sistema operacional para o processo MongoDB.

Monitore o uso da CPU para determinar se os dados são recuperados do disco em vez da memória.

Se você não conseguir visualizar o uso que acionou o alerta, amplie no gráfico do Normalized System CPU clicando e arrastando seu mouse sobre o período de interesse. Com uma visualização de alta resolução, você pode identificar picos agudos no uso da CPU que não estavam visíveis na visão geral.

Exibe as seguintes informações:

• Index Items Scanned exibe o número de itens de índice escaneados por segundo.

• Documents Scanned exibe o número de documentos digitalizados por segundo.

Monitore o executor da query para determinar se você tem alguma consulta ineficiente.

Exibe a eficiência das operações de leitura executadas no MongoDB:

• Scanned Objects to Returned (conjunto de réplicas) ou scanned objects / returned (cluster fragmentado) exibe o número de documentos digitalizados para retornar um documento.

• Scanned Keys to Returned (conjunto de réplicas) ou scanned keys / returned (cluster fragmentado) exibe o número de chaves de índice verificadas para retornar um documento.

Monitore o direcionamento de query para determinar a eficiência de leitura e otimizar queries e índices.

Os cursores de fluxos de alterações que o processo do Atlas Search (mongot) usa para manter os índices do Atlas Search atualizados podem contribuir para a taxa de direcionamento de query e acionar alertas de direcionamento de query se a taxa for alta.

Exibe as seguintes informações:

• GLOBAL_LOCK_CURRENT_QUEUE_TOTAL exibe o número de operações na fila aguardando qualquer bloqueio.

• GLOBAL_LOCK_CURRENT_QUEUE_READERS exibe o número de operações na fila aguardando um bloqueio de leitura.

• GLOBAL_LOCK_CURRENT_QUEUE_WRITERS exibe o número de operações enfileiradas aguardando um bloqueio de escrita.

Monitore as filas de trava para otimizar as queries.

Exibe as seguintes informações:

• Total de unidades de processamento de leitura (RPUs)

• Total de unidades de processamento de gravação (WPUs)

Monitore unidades de leitura e escrita para ajudar a otimizar consultas e índices.

Exibe a diferença entre a janela de oplog de replicação da primary e o atraso de replicação da secundária.

Monitore o espaço de replicação para determinar se o secundário pode sair do oplog.

Exibe o número aproximado de segundos que a secundária está atrás da aplicação primary escrita.

Monitore o atraso da replicação para determinar se o secundário pode sair do oplog.

Exibe o número médio estimado de horas de operações de banco de dados disponíveis no oplog de replicação do primário, com base no churn do oplog. Se o atraso de replicação de um nó secundário exceder a oplog window de replicação e o headroom de replicação chegar a zero, será necessária uma ressincronização completa para esse nó tornar-se íntegro novamente.

Monitore a janela de oplog de replicação, juntamente com o headroom de replicação, para determinar se o secundário pode precisar de uma ressincronização completa em breve. A janela de oplog geralmente ajuda a determinar com antecedência a resiliência dos secundários às interrupções planejadas e não planejadas.

Exibe o número de operações por segundo retornando resultados que exigiram uma classificação in-memory.

Monitore esta métrica para identificar se suas queries precisam de índices.

Exibe a quantidade de espaço de armazenamento em bytes que seus dados armazenados usam em cada shard. Você pode acessar este gráfico apenas para clusters fragmentados com MongoDB 6.0+.

Monitore essa métrica para verificar se você tem fragmentos balanceados.

Exibe o número de documentos em cada shard. Você pode acessar este gráfico apenas para clusters fragmentados com MongoDB 6.0+.

Monitore essa métrica para verificar se você tem fragmentos balanceados.

Exibe o uso da CPU de todos os processos no nó.

Monitore o uso da CPU para determinar se os dados são recuperados do disco em vez da memória.

Se você não conseguir visualizar o uso que acionou o alerta, amplie no gráfico do Normalized System CPU clicando e arrastando seu mouse sobre o período de interesse. Com uma visualização de alta resolução, você pode identificar picos agudos no uso da CPU que não estavam visíveis na visão geral.

Exibe as seguintes informações:

• used exibe o número de bytes de memória física em uso.

• available Exibe uma estimativa do número de bytes de memória do sistema disponíveis para executar novos aplicativos, sem troca.

Monitore a memória para determinar se é necessário atualizar para uma camada de cluster superior. Essa métrica representa o valor médio durante o período especificado pela granularidade da métrica.

Exibe as seguintes informações:

• network bytes in exibe a taxa média de bytes físicos que a interface de rede recebe por segundo.

• network bytes out exibe a taxa média de bytes físicos que a interface de rede transmite por segundo.

• max network bytes in exibe o máximo de bytes de rede em valores durante o intervalo de tempo especificado pela granularidade da métrica.

• max network bytes out exibe os valores máximos de saída de bytes da rede durante o intervalo de tempo especificado pela granularidade da métrica.

Monitore as métricas de rede para acompanhar seu desempenho.

Exibe as seguintes informações:

• Tickets Available Read exibe o número de tickets de leitura disponíveis para o mecanismo de armazenamento WiredTiger. Os tickets de leitura representam o número de operações de leitura simultâneas permitidas no mecanismo de armazenamento. Quando esse valor chegar a zero, novas solicitações de leitura podem ser colocadas na fila até que um tíquete de leitura fique disponível.

• Tickets Available Write exibe o número de tickets de gravação disponíveis para o mecanismo de armazenamento WiredTiger. Os tickets de gravação representam o número de operações de gravação simultâneas permitidas no mecanismo de armazenamento. Quando esse valor chegar a zero, novas solicitações de gravação podem ser colocadas na fila até que um tíquete de gravação esteja disponível.

Monitore os tickets disponíveis para ver quando ler e escrever a fila de solicitações.

Para clusters em execução na versão 7.0 do MongoDB e versões posteriores, não use o número de tickets como métrica para alertas de sobrecarga. A partir da versão 7.0 do MongoDB, o Atlas ajusta dinamicamente o número de tickets. Em vez disso, use o número de leitores e gravadores em fila como métrica de sobrecarga.

Exibe o número de visualizações no banco de dados.

Monitore visualizações para ajudar a otimizar seu banco de dados.