Monitoramento

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Visão geral

Casos de uso
Conector de coletor
Conector de origem
Monitorar o connector
Habilitar monitoramento
Tipos de métricas
Caminhos JMX
Exemplo - Monitorar o início rápido
Baixe o JConsole.
Inicie o pipeline do Quick Start e adicione conectores.
Inicie o JConsole.
Conecte-se ao servidor JMX do Kafka Connect.
Explore as métricas dos seus conectores.
Pare e remova o ambiente do Quick Start.
Métricas disponíveis
Métricas JMX do connector do coletor
Métricas JMX do connector de origem

Visão geral

Saiba como observar o comportamento do connector de origem do MongoDB Kafka ou do connector do coletor do MongoDB Kafka por meio do monitoramento. Monitoramento é o processo de obter informações sobre as atividades que um programa em execução executa para uso em um aplicativo ou em uma biblioteca de gerenciamento de desempenho de aplicativos.

Para saber como o monitoramento funciona no connector e como usá-lo, consulte a seção Casos de uso .

Para visualizar um exemplo que mostra como monitorar um connector em execução, consulte a seção Exemplo - Monitorar o Início Rápido .

Para ver uma lista de todas as métricas produzidas pelos conectores de origem e coletor do MongoDB, consulte a seção Métricas disponíveis .

Casos de uso

Esta seção descreve os casos de uso para monitorar os connector de origem e coletor do MongoDB e como você pode usar as métricas fornecidas pelo connector para satisfazer esses casos de uso.

Dica

Valores calculados

Para saber quais tipos de métricas o connector fornece e quando implementar lógica para calcular um valor, consulte Tipos de métricas.

Conector de coletor

A tabela a seguir descreve alguns casos de uso para monitorar o conector de coletor do MongoDB e as métricas que o conector de coletor fornece para satisfazer esses casos de uso:

Caso de uso	Métricas a serem usadas
Você quer saber se um componente do seu pipeline está atrasado.	Use a métrica `latest-kafka-time-difference-ms` . Essa métrica indica o intervalo de tempo entre quando um registro chegou em um tópico do Kafka e quando seu connector recebeu esse registro. Se o valor dessa métrica estiver aumentando, isso sinaliza que pode haver um problema com o Apache Kafka ou o MongoDB.
Você deseja saber o número total de registros que seu connector escreveu para MongoDB.	Use a métrica `records` .
Você deseja saber o número total de erros de gravação que seu connector encontrou ao tentar gravar no MongoDB.	Use a métrica `batch-writes-failed` .
Você quer saber se o desempenho do MongoDB está ficando mais lento com o tempo.	Use a métrica `in-task-put-duration-ms` para diagnosticar inicialmente uma lentidão. Use as seguintes métricas para diagnosticar ainda mais quaisquer problemas: `batch-writes-successful-duration-over-<number>-ms` `batch-writes-failed-duration-over-<number>-ms` `processing-phase-duration-over-<number>-ms`
Você deseja encontrar o tempo que Kafka o Connect e o de pia MongoDB do connector gastam gravando registros no MongoDB.	Compare os valores das seguintes métricas: `in-task-put-duration-ms` `in-connect-framework-duration-ms`

Você pode encontrar descrições de todas as MongoDB métricas do de connector coletor do na seção Métricas do conector de coletor .connector

Conector de origem

A tabela a seguir descreve alguns casos de uso para monitorar o connector MongoDB e as métricas que o connector fornece para satisfazer esses casos de uso:

Caso de uso

Métricas a serem usadas

Você quer saber se um componente do seu pipeline está atrasado.

Use a métrica latest-mongodb-time-difference-secs . Essa métrica indica a idade do evento de change stream mais recente processado pelo connector. Se essa métrica estiver aumentando, isso sinaliza que pode haver um problema com o Apache Kafka ou o MongoDB.

Você deseja saber o número total de eventos de fluxo de alterações que seu connector de origem processou.

Use a métrica records .

Você deseja saber a porcentagem de registros que seu connector recebeu, mas não conseguiu gravar no Apache Kafka.

Execute o seguinte cálculo com as métricas records, records-filtered e records-acknowledged :

(records - (records-acknowledged + records-filtered)) / records

Você deseja saber o tamanho médio dos documentos que seu connector processou.

Execute o seguinte cálculo com as métricas mongodb-bytes-read e records :

mongodb-bytes-read / records

Para saber como calcular o tamanho médio dos registros em um período de tempo, consulte mongodb-bytes-read.

Você deseja encontrar o tempo que Kafka o Connect e o MongoDB de origem do connector gastam gravando registros no Apache Kafka.

Compare os valores das seguintes métricas:

in-task-poll-duration-ms
in-connect-framework-duration-ms

Você quer saber se o desempenho do MongoDB está ficando mais lento com o tempo.

Use a métrica in-task-poll-duration-ms para diagnosticar inicialmente uma lentidão.

Use as seguintes métricas para diagnosticar ainda mais quaisquer problemas:

initial-commands-successful-duration-over-<number>-ms
initial-commands-failed-duration-over-<number>-ms
getmore-commands-successful-duration-over-<number>-ms
getmore-commands-failed-duration-over-<number>-ms

Você pode encontrar descrições de todas as métricas do MongoDB de origem connector do na connector seção Métricas JMX do de origem .

Monitorar o connector

O MongoDB Kafka Connector usa Java Management Extensions (JMX) para habilitar o monitoramento. JMX é uma tecnologia incluída na Java Platform, Standard Edition que fornece ferramentas para monitorar aplicativos e dispositivos. Você pode visualizar as métricas produzidas pelo connector com qualquer console JMX, como JConsole.

O MongoDB Kafka Connector fornece métricas para tarefas individuais . As tarefas são classes instanciadas pelo Kafka Connect que copiam dados de e para armazenamentos de dados e Apache Kafka. Os nomes e responsabilidades dos dois tipos de tarefas no Kafka Connect são as seguintes:

Uma tarefa de origem copia dados de um armazenamento de dados para o Apache Kafka.
Uma tarefa de coletor copia dados do Apache Kafka para um armazenamento de dados.

Um connector de coletor configura uma ou mais tarefas de coletor. Um connector de origem configura uma ou mais tarefas de origem.

Para saber mais sobre JMX, consulte os seguintes recursos da Oracle:

Para saber mais sobre tarefas e conectores no Kafka Connect, consulte os seguintes recursos:

Habilitar monitoramento

O MongoDB Kafka Connector usa a infraestrutura de métricas do Kafka Connect para atender às métricas. Para ler as métricas produzidas pelo seu connector, habilite o JMX em sua implantação do Kafka.

Para saber como habilitar o JMX para uma instância do Kafka Connect em execução em sua máquina host, consulte a Documentação oficial do Kafka.

Para saber como habilitar o JMX para um sistema do Kafka Connect em contêiner, consulte Monitoramento do Kafka e métricas usando JMX com Docker.

Tipos de métricas

O conector fornece métricas relacionadas aos seguintes tipos de quantidades:

O número de vezes que um evento ocorreu no total para uma tarefa de connector
O valor relacionado à ocorrência mais recente de um evento

Para alguns casos de uso, você deve realizar cálculos extras com as métricas fornecidas pelo connector . Por exemplo, você pode calcular os seguintes valores a partir de métricas fornecidas:

A taxa de alteração de uma métrica
O valor de uma métrica em um período de tempo
A diferença entre uma métrica e outra

Para visualizar alguns exemplos de métricas computadas, consulte a seção Casos de uso .

Caminhos JMX

O MongoDB Kafka Connector e o Kafka Connect produzem métricas para tarefas de connector MongoDB.

Ambos os conjuntos de métricas fornecem informações sobre como suas tarefas interagem com o Kafka Connect, mas apenas as métricas do MongoDB Kafka Connector fornecem informações sobre como suas tarefas interagem com o MongoDB.

O MongoDB Kafka Connector produz métricas nos seguintes caminhos JMX:

com.mongodb.kafka.connect.sink-task-metrics.sink-task-<monitonically increasing number>
com.mongodb.kafka.connect.source-task-metrics.source-task-<monitonically increasing number>
com.mongodb.kafka.connect.source-task-metrics.source-task-change-stream-<monitonically increasing number>
com.mongodb.kafka.connect.source-task-metrics.source-task-copy-existing-<monitonically increasing number>

O Kafka Connect produz métricas nos seguintes caminhos JMX:

kafka.connect.sink-task-metrics.<connector-name>
kafka.connect.source-task-metrics.<connector-name>
kafka.connect.connector-task-metrics.<connector-name>

Para relacionar as métricas do Kafka Connect com as métricas do MongoDB Kafka Connector, você deve se lembrar da ordem em que adicionou seus connector ao Kafka Connect.

Observação

Conflitos de nomenclatura

Se o MongoDB Kafka Connector encontrar um conflito de nomenclatura ao tentar registrar um MBean em um caminho JMX, o MongoDB Kafka Connector adicionará um sufixo de versão ao MBean.

Por exemplo, se o connector tentar registrar um MBean no caminho com.mongodb.kafka.connect.sink-task-metrics.sink-task-0 e não conseguir, ele tentará registrar o MBean em com.mongodb.kafka.connect.sink-task-metrics.sink-task-0-v1.

Exemplo

Suponha que você adicione um único conector de origem MongoDB denominado my-source-connector à sua implantação.

O MongoDB connector grava métricas no seguinte caminho JMX:

com.mongodb.kafka.connect.sink-task-metrics.sink-task-0

O Kafka Connect grava métricas para esta tarefa no seguinte caminho:

kafka.connect.sink-task-metrics.my-source-connector

Exemplo - Monitorar o início rápido

O ambiente de amostra fornecido no Início Rápido expõe métricas em sua máquina host no URI localhost:35000.

Para visualizar estas métricas com o JConsole, execute a seguinte ação:

Baixe o JConsole.

JConsole faz parte da Java Platform, Standard Edition. Para baixar o JConsole, baixe o Java SE Development Kit da Oracle.

Inicie o pipeline do Quick Start e adicione conectores.

Siga o Início rápido até a etapa Enviar o conteúdo de um documento pelos seus conectores .

Inicie o JConsole.

Execute o seguinte comando a partir da sua linha de comando para iniciar o JConsole:

jconsole

Conecte-se ao servidor JMX do Kafka Connect.

Insira seu URI do Servidor JMX localhost:35000 na caixa de entrada de texto Remote Process na interface do JConsole.
Clique em Connect.
Na caixa de diálogo, clique em Insecure Connection.

Explore as métricas dos seus conectores.

Navegue até a aba MBeans no JConsole.
Inspecione as métricas do conector. Observe que o atributo com.mongodb.kafka.connect.sink-task-metrics.sink-task-0.records tem um valor de 0. Esse valor indica que sua tarefa de pia não recebeu nenhum registro do Apache Kafka.
Continue o Início Rápido até, mas não até a etapa Remover a Sandbox .
Navegue de volta à aba MBeans no JConsole. O atributo com.mongodb.kafka.connect.sink-task-metrics.sink-task-0.records agora deve ter um valor de 1.

Pare e remova o ambiente do Quick Start.

Para parar e remover o ambiente do Início Rápido, siga a etapa Remover a Sandbox do Início Rápido.

Métricas disponíveis

Use os atributos nas tabelas desta seção para monitorar o comportamento dos conectores de origem e coletor por meio do Java Management Extensions (JMX).

Dica

Atributos JMX

JMX representa uma métrica individual como um atributo de um MBean. Para saber mais sobre atributos e MBeans, consulte o Tutorial de MBeans Padrão da Oracle.

Observação

Métodos de pesquisa e colocação

Uma tarefa de connector de origem do MongoDB tem um método poll() para recuperar documents do MongoDB e enviá-los ao Apache Kafka. Uma tarefa de connector de coletor do MongoDB tem um método put() para recuperar documento do Apache Kafka e enviá-los ao MongoDB.

Para saber mais sobre os métodos poll() e put() , consulte os seguintes recursos:

Métricas JMX do connector do coletor

Nome do atributo	Descrição
registros	O número total de registros Kafka que uma tarefa de coletor do MongoDB recebeu.
registros bem-sucedidos	O número total de registros Kafka que uma tarefa de coletor do MongoDB gravou com sucesso no MongoDB.
registros falhados	O número total de registros Kafka que uma tarefa de coletor do MongoDB não conseguiu gravar no MongoDB.
recent-Kafka-time-difference-ms	O número de milissegundos da diferença de tempo mais recente registrada entre uma tarefa de coletor do MongoDB e o Kafka. Esse valor é calculado subtraindo a hora atual do relógio do conector e o carimbo de data/hora do último registro que a tarefa recebeu.
in-task-put	O número total de vezes que o framework do Kafka Connect executou o método `put()` da tarefa de sink do MongoDB.
in-task-put-duration-ms	O número total de milissegundos que a framework do Kafka Connect gastou executando o método `put()` de uma tarefa de sink do MongoDB.
in-task-put-duration-over-1-ms	O número total de execuções do método da tarefa de coletor do MongoDB `put()` com uma duração que excedeu 1 milissegundo.
in-task-put-duration-over-10-ms	O número total de execuções do método da tarefa de coletor do MongoDB `put()` com uma duração que excedeu 10 milissegundos.
in-task-put-duration-over-100-ms	O número total de execuções do método da tarefa de coletor do MongoDB `put()` com uma duração que excedeu 100 milissegundos.
in-task-put-duration-over-1000-ms	O número total de execuções do método da tarefa de coletor do MongoDB `put()` com uma duração que excedeu 1000 milissegundos.
in-task-put-duration-over-10000-ms	O número total de execuções do método da tarefa de coletor do MongoDB `put()` com uma duração que excedeu 10000 milissegundos.
framework in-connect	O número total de vezes que o código na estrutura do Kafka Connect foi executado após a primeira invocação do método `put()` da tarefa de coletor do MongoDB.
in-connect-framework-duration-ms	O número total de milissegundos gastos na execução de código na estrutura do Kafka Connect desde que a estrutura invocou pela primeira vez o método `put()` da tarefa de coletor do MongoDB. Essa métrica não conta o tempo de execução do código na tarefa de coletor do MongoDB para o total.
in-connect-framework-duration-over-1-ms	O número total de vezes que o código na estrutura do Kafka Connect foi executado por uma duração que excedeu 1 milissegundo.
in-connect-framework-duration-over-10-ms	O número total de vezes que o código na estrutura do Kafka Connect foi executado por uma duração que excedeu 10 milissegundos.
in-connect-framework-duration-over-100-ms	O número total de vezes que o código na estrutura do Kafka Connect foi executado por uma duração que excedeu 100 milissegundos.
in-connect-framework-duration-over-1000-ms	O número total de vezes que o código na framework do Kafka Connect foi executado com uma duração que excedeu os 1000 milissegundos.
in-connect-framework-duration-over-10000-ms	O número total de vezes que o código na framework do Kafka Connect foi executado com uma duração que excedeu os 10000 milissegundos.
processamento-fases	O número total de vezes que uma tarefa de coletor do MongoDB executou a fase de processamento em um lote de registros do Kafka. A fase de processamento de uma tarefa de coletor do MongoDB é o conjunto de ação que começa depois que os registros são obtidos do Kafka e termina antes que os registros sejam gravados no MongoDB.
processing-fases-duração-ms	O número total de milissegundos que uma tarefa de coletor do MongoDB gastou processando registros antes de gravá-los no MongoDB.
processing-fases-duração-over-1-ms	O número total de execuções da fase de processamento da tarefa do coletor MongoDB com uma duração que excedeu 1 milissegundo.
processing-fases-duração-over-10-ms	O número total de execuções da fase de processamento da tarefa do coletor MongoDB com uma duração que excedeu 10 milissegundos.
processing-fases-duração-over-100-ms	O número total de execuções da fase de processamento da tarefa do coletor MongoDB com uma duração que excedeu 100 milissegundos.
processing-fases-duração-over-1000-ms	O número total de execuções da fase de processamento da tarefa do coletor MongoDB com uma duração que excedeu 1000 milissegundos.
processing-fases-duração-over-10000-ms	O número total de execuções da fase de processamento da tarefa do coletor MongoDB com uma duração que excedeu 10.000 milissegundos.
lote-write-sucessful	O número total de lotes que uma tarefa de coletor do MongoDB gravou com êxito no MongoDB cluster.
lote-writes-successful-duration-ms	O número total de milissegundos que uma tarefa de coletor do MongoDB passou gravando com êxito no MongoDB cluster.
batch-writes-successful-duration-over-1-ms	O número total de gravações em lote bem-sucedidas realizadas pela tarefa de coletor do MongoDB com uma duração que excedeu 1 milissegundo.
lote-writes-Successful-duration-over-10-ms	O número total de gravações em lote bem-sucedidas realizadas pela tarefa de coletor do MongoDB com uma duração que excedeu 10 milissegundos.
lote-writes-Successful-duration-over-100-ms	O número total de gravações em lote bem-sucedidas realizadas pela tarefa de coletor do MongoDB com uma duração que excedeu 100 milissegundos.
gravações em lote-successful-duration-over-1000-ms	O número total de gravações em lote bem-sucedidas realizadas pela tarefa de coletor do MongoDB com uma duração que excedeu 1000 milissegundos.
gravações em lote-successful-duration-over-10000-ms	O número total de gravações em lote bem-sucedidas realizadas pela tarefa de coletor do MongoDB com uma duração que excedeu 10.000 milissegundos.
lote-writes-failed	O número total de lotes que uma tarefa de coletor MongoDB falhou ao gravar no MongoDB cluster.
lote-writes-failed-duration-ms	O número total de milissegundos que uma tarefa de coletor do MongoDB gastou tentando, sem sucesso, escrever lotes no MongoDB cluster.
lote-writes-failed-duration-over-1-ms	O número total de gravações em lote com falha tentadas pela tarefa de coletor do MongoDB com duração que excedeu 1 milissegundo.
batch-writesfailed-duration-over-10-ms	O número total de gravações em lote com falha tentadas pela tarefa de coletor do MongoDB com uma duração que excedeu 10 milissegundos.
batch-writesfailed-duration-over-100-ms	O número total de gravações em lote com falha tentadas pela tarefa de coletor do MongoDB com uma duração que excedeu 100 milissegundos.
lote-writesfailed-duration-over-1000-ms	O número total de gravações em lote com falha tentadas pela tarefa de coletor do MongoDB com uma duração que excedeu 1000 milissegundos.
lote-writesfailed-duration-over-10000-ms	O número total de gravações em lote com falha tentadas pela tarefa de coletor do MongoDB com uma duração que excedeu 10.000 milissegundos.

Métricas JMX do connector de origem

Observação

Comandos iniciais e comandos getMore

Algumas métricas para tarefas do connector de origem distinguem entre comandos iniciais e comandos getMore . Um comando inicial é um comando find ou aggregate enviado para uma instância do MongoDB que recupera o primeiro conjunto de documentos em um cursor do MongoDB no lado do cliente. O comando getMore é o comando MongoDB que obtém os conjuntos subsequentes de documentos em um cursor.

Para saber mais sobre os comandos getMore , consulte a página obter mais.

Nome do atributo	Descrição
registros	O número total de registros que uma tarefa de origem MongoDB passou para a estrutura do Kafka Connect.
registros filtrados	O número de registros que uma tarefa de origem MongoDB passou para a estrutura do Kafka Connect que foram filtrados pela estrutura. Um registro filtrado não é gravado no Kafka.
registros reconhecidos	O número total de registros que uma tarefa de origem MongoDB passou para a estrutura do Kafka Connect que foram gravados com sucesso no Kafka.
MongoDB-bytes-read	O número total de bytes que uma tarefa de origem MongoDB leu do MongoDB cluster. Para calcular o tamanho médio dos registros que o connector do coletor processou em um período de tempo, execute a seguinte ação: Determine a alteração no valor do atributo `mongodb-bytes-read` por um período de tempo. Determine a alteração no valor do atributo `records` para o mesmo período de tempo usado para a etapa anterior. Divida a alteração no valor do atributo `mongodb-bytes-read` pela alteração no valor do atributo `records` .
recent-MongoDB-time-difference-secs	O número de segundos da diferença de tempo mais recente registrada entre um MongoDB cluster e o token de retomada pós-lote mantido por uma tarefa de origem MongoDB . Esse valor é calculado subtraindo o carimbo de data/hora do token de retomada pós-lote da tarefa do valor `operationTime` do comando MongoDB bem-sucedido mais recente executado pela tarefa.
in-task-poll	O número total de vezes que a estrutura do Kafka Connect executou o método `poll()` de uma tarefa de origem MongoDB.
in-task-poll-duration-ms	O número total de milissegundos que a estrutura do Kafka Connect gastou executando o método `poll()` de uma tarefa de origem MongoDB.
in-task-poll-duration-over-1-ms	O número total de execuções do método `poll()` da tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 1 milissegundo.
in-task-poll-duration-over-10-ms	O número total de execuções do método `poll()` da tarefa de origem do MongoDB com uma duração que excedeu 10 milissegundos.
in-task-poll-duration-over-100-ms	O número total de execuções do método `poll()` da tarefa de origem do MongoDB com uma duração que excedeu 100 milissegundos.
in-task-poll-duration-over-1000-ms	O número total de execuções do método da tarefa de origem MongoDB `poll()` com uma duração que excedeu 1000 milissegundos.
in-task-poll-duration-over-10000-ms	O número total de execuções do método da tarefa de origem MongoDB `poll()` com uma duração que excedeu 10000 milissegundos.
framework in-connect	O número total de vezes que o código na estrutura do Kafka Connect foi executado após a primeira invocação do método `poll()` da tarefa de origem MongoDB.
in-connect-framework-duration-ms	O número total de milissegundos gastos na execução de código na estrutura do Kafka Connect desde que a estrutura invocou pela primeira vez o método `poll()` da tarefa de origem MongoDB. Essa métrica não conta o tempo de execução do código na tarefa de coletor do MongoDB para o total.
in-connect-framework-duration-over-1-ms	O número total de vezes que o código na estrutura do Kafka Connect foi executado por uma duração que excedeu 1 milissegundo.
in-connect-framework-duration-over-10-ms	O número total de vezes que o código na estrutura do Kafka Connect foi executado por uma duração que excedeu 10 milissegundos.
in-connect-framework-duration-over-100-ms	O número total de vezes que o código na estrutura do Kafka Connect foi executado por uma duração que excedeu 100 milissegundos.
in-connect-framework-duration-over-1000-ms	O número total de vezes que o código na framework do Kafka Connect foi executado com uma duração que excedeu os 1000 milissegundos.
in-connect-framework-duration-over-10000-ms	O número total de vezes que o código na framework do Kafka Connect foi executado com uma duração que excedeu os 10000 milissegundos.
initial-commands-successful	O número total de comandos iniciais emitidos por uma tarefa de origem MongoDB que foi bem-sucedida. Um comando inicial é um comando de localização ou agregado enviado para um MongoDB cluster que recupera o primeiro conjunto de documentos em um cursor. Um comando `getMore` não é um comando inicial.
initial-commands-successful-duration-ms	O número total de milissegundos que uma tarefa de origem MongoDB gastou executando comandos iniciais bem-sucedidos.
initial-commands-successful-duration-over-1-ms	O número total de comandos iniciais bem-sucedidos emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 1 milissegundo.
initial-commands-successful-duration-over-10-ms	O número total de comandos iniciais bem-sucedidos emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 10 milissegundos.
initial-commands-successful-duration-over-100-ms	O número total de comandos iniciais bem-sucedidos emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 100 milissegundos.
initial-commands-successful-duration-over-1000-ms	O número total de comandos iniciais bem-sucedidos emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 1000 milissegundos.
initial-commands-successful-duration-over-10000-ms	O número total de comandos iniciais bem-sucedidos emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 10.000 milissegundos.
getmore-comandos-successful	O número total de `getMore` comandos emitidos por uma tarefa de origem MongoDB que foi bem-sucedida.
getmore-comandos-successful-duration-ms	O número total de milissegundos que uma tarefa de origem MongoDB gastou executando `getMore` comandos bem-sucedidos.
getmore-comandos-successful-duration-over-1-ms	O número total de comandos `getMore` bem-sucedidos emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 1 milissegundo.
getmore-comandos-successful-duration-over-10-ms	O número total de comandos `getMore` bem-sucedidos emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 10 milissegundos.
getmore-comandos-successful-duration-over-100-ms	O número total de comandos `getMore` bem-sucedidos emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 100 milissegundos.
getmore-comandos-successful-duration-over-1000-ms	O número total de comandos `getMore` bem-sucedidos emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 1000 milissegundos.
getmore-comandos-bem-sucedidos-duração-over-10000-ms	O número total de comandos `getMore` bem-sucedidos emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 10.000 milissegundos.
initial-commands-failed	O número total de comandos iniciais emitidos por uma tarefa de origem MongoDB que falhou. Um comando inicial é um comando de localização ou agregado enviado para um MongoDB cluster que recupera o primeiro conjunto de documentos em um cursor. Um comando `getMore` não é um comando inicial.
initial-commands-failed-duration-ms	O número total de milissegundos que uma tarefa de origem MongoDB gastou tentando sem sucesso emitir comandos iniciais para o MongoDB Server.
initial-commands-failed-duration-over-1-ms	O número total de comandos iniciais com falha emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 1 milissegundo.
initial-commands-failed-duration-over-10-ms	O número total de comandos iniciais com falha emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 10 milissegundos.
initial-commands-failed-duration-over-100-ms	O número total de comandos iniciais com falha emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 100 milissegundos.
initial-commands-failed-duration-over-1000-ms	O número total de comandos iniciais com falha emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 1000 milissegundos.
initial-commands-failed-duration-over-10000-ms	O número total de comandos iniciais com falha emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 10000 milissegundos.
getmore-commands-failed	O número total de `getMore` comandos emitidos por uma tarefa de origem MongoDB que falhou.
getmore-commands-failed-duration-ms	O número total de milissegundos que uma tarefa de origem MongoDB gastou tentando sem sucesso emitir comandos `getMore` para o MongoDB Server.
getmore-commands-failed-duration-over-1-ms	O número total de comandos `getMore` com falha emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 1 milissegundo.
getmore-commands-failed-duration-over-10-ms	O número total de comandos `getMore` com falha emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 10 milissegundos.
getmore-commandsfailed-duration-over-100-ms	O número total de comandos `getMore` com falha emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 100 milissegundos.
getmore-commandsfailed-duration-over-1000-ms	O número total de comandos `getMore` com falha emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 1000 milissegundos.
getmore-commands-failed-duration-over-10000-ms	O número total de comandos `getMore` com falha emitidos por uma tarefa de origem MongoDB com uma duração que excedeu 10000 milissegundos.

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