Revisa las métricas disponibles

Muestra la siguiente información:

• ASSERT_REGULAR muestra la tasa promedio de afirmaciones regulares generadas por segundo durante el período de muestra seleccionado.

• ASSERT_WARNING muestra la frecuencia media de advertencias por segundo durante el período de muestra seleccionado.

• ASSERT_MSG muestra la tasa promedio de afirmaciones de mensajes por segundo durante el periodo de muestreo seleccionado. Estos errores internos del servidor tienen una string de texto bien definida. Atlas hace registros de rastros de pila para estos.

• ASSERT_USER muestra la tasa promedio de aserciones de usuario por segundo durante el período de muestra seleccionado. Esta métrica incluye aserciones que un usuario genera, como falta de espacio en disco o errores de clave duplicada.

Supervisa las aserciones para rastrear cuántos errores ocurren al intentar leer o guardar datos. Revisa los registros del servidor para identificar la fuente de cualquier error.

Muestra el tamaño promedio de los objetos en todas las colecciones de la base de datos.

Supervisa el tamaño de los objetos para rastrear su tamaño y entender mejor el espacio de tu base de datos.

Muestra la siguiente información:

• readInto (set de réplicas) o cache read into (clúster) muestra la tasa en bytes por segundo de datos leídos desde el disco a la memoria para atender las query.

• writtenFrom (set de réplicas) o cache written from (clúster) muestra la tasa en bytes por segundo de datos escritos desde la memoria al disco para procesar escrituras.

Supervisa la caché de MongoDB, que almacena los datos a los que se accede con frecuencia en la memoria para atender las query más rápido.

Muestra las métricas de la tasa de llenado de caché y de la tasa de llenado sucio.

La relación de llenado de caché mide qué tan bien una caché puede servir las solicitudes. Se calcula dividiendo la cantidad de bytes que se encuentran actualmente en la caché por la cantidad máxima de bytes configurados, representada como un porcentaje. Una relación de llenado de caché alta indica que la mayoría de las solicitudes de datos se sirven desde la memoria, lo que lleva a un rendimiento más rápido de las query y a una reducción de E/S de disco.

La relación de relleno sucio representa la proporción de bytes sucios (que son páginas modificadas en la memoria pero que aún no se han escrito en el disco) en relación con la caché total. Una tasa de relleno sucio alta sugiere que una cantidad significativa de datos está esperando a ser vaciada en el disco, lo que puede tener un impacto en el rendimiento. Usa esta métrica al realizar la supervisión de cargas de trabajo con mucha escritura para garantizar la durabilidad de los datos.

Muestra la siguiente información:

• dirty (set de réplicas) o cache dirty (clúster) muestra el total de bytes sucios almacenados en caché en memoria para servir lecturas y escrituras.

• used (set de réplicas) o cache used (clúster) muestra el total de bytes almacenados en caché en la memoria para servir lecturas y escrituras.

Estas métricas incluyen tanto índices como datos del conjunto de trabajo.

Un uso sostenido y alto de caché indica que la RAM es demasiado pequeña para las cargas de trabajo. Optimiza las query para evitar lecturas frecuentes de disco. Si las operaciones de escritura aumentan el uso de la caché, limítalas.

Muestra la siguiente información:

• total databases muestra el número total de bases de datos que no pertenecen al sistema.

• total collections muestra el número total de colecciones en todas las bases de datos no pertenecientes al sistema.

• total views muestra el número total de vistas en todas las bases de datos no pertenecientes al sistema.

• total indexes muestra el número total de índices en todas las bases de datos no pertenecientes al sistema.

• total namespaces muestra la cantidad total de colecciones e índices en todas las bases de datos no pertenecientes al sistema.

Supervise los recuentos de catálogos para evitar que una cantidad excesiva de bases de datos, colecciones, vistas, índices o espacios de nombres provoquen errores de inicio cuando escala un nivel de clúster.

Muestra el número de colecciones de la base de datos.

Supervisa las colecciones para determinar los tiempos de reinicio, el rendimiento continuo de las copias de seguridad y la estabilidad.

Muestra el número total de conexiones activas al clúster.

Supervise las conexiones para determinar si los límites de conexión actuales son suficientes. Si es necesario, escale el nivel del clúster.

Muestra la siguiente información:

• totalOpen muestra el número de cursores que el servidor mantiene para los clientes.

• totalTimedOut muestra la velocidad media de los cursores que se han agotado por segundo durante el período de muestra seleccionado.

Supervisa los cursores para cerrar los cursores innecesarios y reducir la configuración del tiempo de espera en tu aplicación.

Muestra la siguiente información:

• storageSize (conjunto de réplicas) o db storage size (clúster fragmentado) muestra la cantidad total de espacio de almacenamiento en disco comprimido asignado para el almacenamiento de documentos en todas las bases de datos, índices, contenido del registrode operaciones y, opcionalmente, archivos de registro.

• dataSize (conjunto de réplicas) o db data size (clúster fragmentado) muestra el tamaño lógico de los datos sin comprimir.

• db data size without system muestra la suma del tamaño total en bytes de los datos del documento (incluido el factor de relleno) en las bases de datos no pertenecientes al sistema.

• db index size muestra la suma del espacio en disco asignado a todos los índices de la base de datos, incluido el espacio de índice libre.

Atlas recupera las métricas de la base de datos cada 20 minutos por defecto, pero ajusta la frecuencia cuando es necesario para reducir el impacto en el rendimiento de la base de datos.

Supervise el espacio de almacenamiento para determinar si usar el escalado automático del disco o aumentar manualmente el tamaño del disco. También puede supervisar esta métrica para verificar la facturación de la copia de seguridad.

Muestra las operaciones de entrada por segundo.

Supervisar si las IOPS del disco se acercan al máximo aprovisionamiento de IOPS. Determinar si el clúster puede gestionar cargas de trabajo futuras.

Muestra la siguiente información:

• Read muestra la cantidad de tiempo promedio que se tarda en leer del disco.

• Write muestra el tiempo promedio para guardar en el disco.

Supervisa la latencia del disco para rastrear la eficiencia de leer y escribir en el disco.

Muestra la longitud promedio de la cola de solicitudes enviadas a la partición de disco que utiliza MongoDB.

Supervisa la profundidad de la cola del disco para identificar posibles problemas y cuellos de botella.

Muestra la cantidad total de espacio libre que queda en el disco.

Supervisa el espacio libre en disco para determinar si debes utilizar el escalado automático del disco o aumentar manualmente el tamaño del disco.

Muestra la cantidad total de espacio libre restante en el disco como un porcentaje del espacio total en disco.

Supervisa el porcentaje de espacio libre en disco para determinar si usar el escalado automático del disco o aumentar manualmente el tamaño del disco.

Muestra el espacio total utilizado en disco.

Supervisa el espacio en disco utilizado para determinar si debes utilizar el escalado automático del disco o aumentar manualmente el tamaño del disco.

Si Atlas identifica que el nodo principal de su clúster excede Umbrales de política de bloqueo de escritura: Atlas bloquea las escrituras en el clúster hasta que la utilización del disco cae por debajo de los umbrales de desbloqueo.

Muestra las métricas de rendimiento de lectura y de escritura del disco.

El rendimiento de lectura del disco refleja la velocidad a la que se leen los datos del disco en Megabytes por segundo, lo que indica la eficacia con la que la base de datos recupera los datos que no están almacenados en la memoria caché.

El rendimiento de guardar en disco mide la velocidad a la que se guardan los datos en el disco en Megabytes por segundo, lo que refleja la capacidad de la base de datos para gestionar las operaciones de guardar y persistir los datos en el almacenamiento de forma eficiente.

Muestra la siguiente información:

• Returned muestra los documentos por segundo devueltos.

• Inserted muestra los documentos por segundo insertados.

• Updated muestra los documentos por segundo actualizados.

• Deleted muestra los documentos por segundo borrados.

Supervisa las métricas de documentos para medir el trabajo que completa MongoDB.

Muestra el tiempo medio en segundos de las siguientes métricas:

• Average read operational latency

• Average write operational latency

• Average command operational latency

Supervisa el tiempo de ejecución ante un aumento en las operaciones de lectura para optimizar las query y los índices.

Muestra el tamaño total de todos los índices de la base de datos. Esta métrica incluye los gastos en general en que incurren los índices, además de los datos reales de los documentos en los que se basan los índices.

Supervisa el tamaño del índice para gestionar tus índices. Para aprender más, consulta Estrategias de indexación.

Muestra el número total de índices en la base de datos.

Supervisa los índices para gestionarlos. Para aprender más, consulta Estrategias de indexación.

Muestra los siguientes valores de IOPS máximas de disco durante el período de tiempo especificado por la granularidad de la métrica:

• max read iops máximo de operaciones de entrada/lectura de disco por segundo.

• max write iops máximo de operaciones de escritura en disco por segundo.

Supervisar si las IOPS del disco se acercan al máximo aprovisionamiento de IOPS. Determinar si el clúster puede gestionar cargas de trabajo futuras.

Muestra los valores máximos de profundidad de la cola de disco durante el periodo especificado por la granularidad de la métrica. La profundidad de la cola de disco es la longitud promedio de la cola de solicitudes emitidas a la partición de disco que utiliza MongoDB.

Supervisa la profundidad de la cola del disco para identificar posibles problemas y cuellos de botella.

Muestra los valores de uso máximo de CPU de todos los procesos en el nodo, escalados a un rango de 0-100 % dividido por el número de núcleos de CPU.

Supervise el uso de la CPU para determinar si es necesario escalar a un nivel de clúster superior.

Si no puedes ver el uso que activó la alerta, amplía la gráfica de Normalized System CPU al hacer clic y arrastrar el ratón sobre el período de interés. Con una vista de mayor resolución, puedes identificar picos agudos en el uso de la CPU que no se veían en la visión general.

Muestra los siguientes valores máximos de CPU de proceso durante el período de tiempo especificado por la granularidad de la métrica:

• max user muestra el porcentaje máximo de tiempo que la CPU dedicó a dar servicio al proceso de MongoDB.

• max kernel muestra el porcentaje máximo de tiempo que la CPU dedicó a atender llamadas del sistema operativo para el proceso MongoDB.

Supervise el uso de la CPU para determinar si es necesario escalar a un nivel de clúster superior.

Si no puedes ver el uso que activó la alerta, amplía la gráfica de Normalized System CPU al hacer clic y arrastrar el ratón sobre el período de interés. Con una vista de mayor resolución, puedes identificar picos agudos en el uso de la CPU que no se veían en la visión general.

Muestra los valores de uso máximo de CPU de todos los procesos en el nodo.

Supervise el uso de la CPU para determinar si es necesario escalar a un nivel de clúster superior.

Si no puedes ver el uso que activó la alerta, amplía la gráfica de Normalized System CPU al hacer clic y arrastrar el ratón sobre el período de interés. Con una vista de mayor resolución, puedes identificar picos agudos en el uso de la CPU que no se veían en la visión general.

Muestra los valores máximos de memoria del sistema en bytes.

Monitorear la memoria para determinar si es necesario escalar a un nivel de clúster superior. Esta métrica se basa en free valor de memoria, donde el valor MEM USED incluye la memoria del sistema recuperable.

Muestra la cantidad de memoria en uso en un punto determinado, medida en megabytes.

• memory_resident o memory resident muestra la cantidad de memoria física que consume el proceso de MongoDB que se ejecuta en un nodo. Esta métrica excluye el consumo de memoria por procesos distintos a MongoDB que se ejecutan en un nodo. Esta métrica no representa la memoria total que consume el nodo.

• memory_virtual o memory virtual muestra la cantidad de memoria virtual para el proceso de MongoDB que se ejecuta en un nodo.

Monitoree la memoria para determinar si es necesario escalar a un nivel de clúster superior. Esta métrica representa el valor promedio durante el período especificado por la granularidad de la métrica.

Muestra la siguiente información:

• bytesIn muestra la velocidad media de bytes físicos (después de cualquier compresión de cable) enviados a este servidor de bases de datos por segundo durante el período de muestra seleccionado.

• bytesOut muestra la velocidad media de bytes físicos (después de cualquier compresión de cable) enviados desde este servidor de bases de datos por segundo durante el período de muestra seleccionado.

• numRequests muestra la tasa promedio de solicitudes enviadas a este servidor de base de datos por segundo durante el período de muestra seleccionado.

  Supervise las métricas de red para rastrear el rendimiento de la red.

Muestra la siguiente información:

• user muestra el porcentaje de tiempo que la CPU dedicó a atender el proceso de MongoDB, escalado a un rango de 0-100 % dividiendo por el número de núcleos de CPU.

• kernel muestra el porcentaje de tiempo que la CPU pasó atendiendo llamadas del sistema operativo para el proceso de MongoDB, escalado a un rango de 0-100 % dividiendo por el número de núcleos de CPU.

Supervise el uso de la CPU para determinar si es necesario escalar a un nivel de clúster superior.

Si no puedes ver el uso que activó la alerta, amplía la gráfica de Normalized System CPU al hacer clic y arrastrar el ratón sobre el período de interés. Con una vista de mayor resolución, puedes identificar picos agudos en el uso de la CPU que no se veían en la visión general.

Muestra el uso de CPU de todos los procesos en el nodo, escalado a un rango de 0–100 % mediante la división por la cantidad de núcleos de CPU.

Supervise el uso de la CPU para determinar si es necesario escalar a un nivel de clúster superior.

Si no puedes ver el uso que activó la alerta, amplía la gráfica de Normalized System CPU al hacer clic y arrastrar el ratón sobre el período de interés. Con una vista de mayor resolución, puedes identificar picos agudos en el uso de la CPU que no se veían en la visión general.

Muestra el número de objetos en la base de datos.

Supervisa esta métrica para comprender mejor el espacio de tu base de datos.

Muestra el número de las siguientes operaciones por segundo ejecutadas en un proceso de MongoDB desde la última vez que se inició el proceso:

• command (set de réplicas) o cmd (clúster)

• query

• insert

• delete

• update

• getmore

• ttldeleted

ttldeleted Los índices TTL solo ocurren contra un nodo en un estado PRIMARY y se replican como eliminaciones estándar a los nodos secundarios. Por esto, las eliminaciones TTL no se aplican en los secundarios. Atlas guarda el historial de las eliminaciones TTL del miembro primario anterior y las eliminaciones TTL siguen siendo visibles en los secundarios que antes fueron primarios.

Supervisa las operaciones de MongoDB para validar problemas de rendimiento relacionados con grandes cargas de trabajo. Confirma el tipo de operaciones responsables de la carga.

Muestra la siguiente información:

• command muestra la tasa promedio de comandos replicados aplicados por segundo durante el período de muestra seleccionado.

• insert muestra la tasa promedio de inserciones replicadas aplicadas por segundo durante el período de muestra seleccionado.

• delete muestra la tasa promedio de eliminaciones replicadas aplicadas por segundo durante el período de muestra seleccionado.

• update muestra la tasa media de actualizaciones replicadas aplicadas por segundo durante el periodo de muestra seleccionado.

Supervisa las operaciones de MongoDB para validar problemas de rendimiento relacionados con grandes cargas de trabajo. Confirma el tipo de operaciones responsables de la carga.

Muestra el tiempo promedio en milisegundos para ejecutar las siguientes operaciones:

• avg ms/read (set de réplicas) o execution time reads (clúster)

• avg ms/write (set de réplicas) o execution time writes (clúster)

• avg ms/command (set de réplicas) o execution time commands (clúster)

Monitoree el tiempo de ejecución para detectar un aumento en las operaciones de lectura y optimizar las consultas y los índices. Determine si necesita escalar su nivel de clúster.

Muestra la tasa media de los datos oplog sin comprimir en gigabytes que el primario genera por hora.

Supervise los datos del oplog para determinar si debe aumentar el tamaño del oplog.

Número de documentos huérfanos en la partición.

Tamaño en bytes de los documentos huérfanos en la partición cuando no están comprimidos.

Muestra la tasa promedio de fallas de página en este proceso por segundo durante el período de muestra seleccionado. En entornos que no sean Windows, esto se aplica únicamente a los fallos de página graves.

Supervisa los errores de página para determinar si debes aumentar tu memoria.

Muestra la siguiente información:

• user muestra el porcentaje de tiempo que la CPU dedicó a atender el proceso de MongoDB.

• kernel muestra el porcentaje de tiempo que la CPU dedicó a atender llamadas del sistema operativo para el proceso de MongoDB.

Supervise el uso de la CPU para determinar si es necesario escalar a un nivel de clúster superior.

Si no puedes ver el uso que activó la alerta, amplía la gráfica de Normalized System CPU al hacer clic y arrastrar el ratón sobre el período de interés. Con una vista de mayor resolución, puedes identificar picos agudos en el uso de la CPU que no se veían en la visión general.

Muestra la siguiente información:

• Index Items Scanned muestra el número de elementos del índice escaneados por segundo.

• Documents Scanned muestra el número de documentos escaneados por segundo.

Supervisa el ejecutor de query para determinar si tienes alguna query ineficiente.

Muestra la eficiencia de las operaciones de lectura ejecutadas en MongoDB:

• Scanned Objects to Returned (set de réplicas) o scanned objects / returned (clúster particionado) muestra el número de documentos escaneados para devolver un solo documento.

• Scanned Keys to Returned (set de réplicas) o scanned keys / returned (clúster particionado) muestra el número de claves de índice escaneadas para devolver un documento.

Supervisa la segmentación de las query para determinar la eficiencia de lectura y optimizar las query y los índices.

Los cursores de flujos de cambios que el proceso de búsqueda de MongoDB (mongot) utiliza para mantener actualizados los índices de búsqueda de MongoDB pueden contribuir a la relación de orientación de query y activar alertas de orientación de query si la relación es alta.

Muestra la siguiente información:

• GLOBAL_LOCK_CURRENT_QUEUE_TOTAL muestra la cantidad de operaciones en cola a la espera de cualquier bloqueo.

• GLOBAL_LOCK_CURRENT_QUEUE_READERS muestra cuántas operaciones están en cola esperando un bloqueo de lectura.

• GLOBAL_LOCK_CURRENT_QUEUE_WRITERS muestra el número de operaciones en cola esperando un bloqueo de escritura.

Supervisa las colas de bloqueo para optimizar las query.

Muestra la siguiente información:

• Total de unidades de procesamiento de lectura (RPU)

• Total de unidades de procesamiento de guardado (WPU)

Supervisa las unidades de lectura y escritura para optimizar las query y los índices.

Muestra la diferencia entre la oplog window de replicación del primario y el atraso de la replicación del secundario.

Supervisa el margen de replicación para determinar si el secundario podría quedar fuera del oplog.

Atlas recopila estos datos en intervalos de 85 segundos, independientemente del nivel de granularidad por defecto del proyecto.

Muestra el número aproximado de segundos que el secundario está retrasado con respecto al primario en la aplicación de escritura.

Supervisa el atraso de la replicación para determinar si el secundario podría caerse del oplog.

Atlas recopila estos datos en intervalos de 85 segundos, independientemente del nivel de granularidad por defecto del proyecto.

Muestra el número medio estimado de horas de operaciones de base de datos disponibles en el oplog de replicación del primario, basado en la rotación del oplog. Si el atraso de la replicación en un nodo secundario excede la oplog window de replicación, y el espacio de la replicación llega a cero, se requiere una resincronización completa para que ese nodo vuelva a estar saludable.

Supervisa el oplog window, junto con el margen de replicación, para determinar si el secundario puede necesitar pronto una resincronización completa. La oplog window de replicación suele ayudar a determinar de antemano la resiliencia de las secundarias ante interrupciones del servicio planificadas e imprevistas.

Muestra el número de operaciones por segundo que devuelven resultados que requirieron una ordenación en memoria.

Supervisa esta métrica para identificar si tus query necesitan índices.

Muestra la cantidad de espacio de almacenamiento en bytes que tus datos almacenados utilizan en cada partición.

Supervisa esta métrica para verificar si tienes particiones equilibradas.

Muestra el número de documentos en cada partición.

Supervisa esta métrica para verificar si tienes particiones equilibradas.

Muestra spill to disk during sort, el número total de escrituras en disco causadas por $sort etapas.

Un número alto de spill to disk during sort puede deberse a las query que consumen muchos recursos y que realizan un escaneo de colección y utilizan una etapa $sort. Estas query que consumen muchos recursos dan como resultado la creación de archivos temporales que superan la memoria disponible y utilizan el espacio del disco para clasificarlos. Identifica las query infractoras en el perfilador del query buscando escaneos de colección con una etapa $sort aproximadamente al mismo tiempo que la base de datos experimenta un aumento en el uso del disco.

Muestra el uso de la CPU de todos los procesos en el nodo.

Supervise el uso de la CPU para determinar si es necesario escalar a un nivel de clúster superior.

Si no puedes ver el uso que activó la alerta, amplía la gráfica de Normalized System CPU al hacer clic y arrastrar el ratón sobre el período de interés. Con una vista de mayor resolución, puedes identificar picos agudos en el uso de la CPU que no se veían en la visión general.

Muestra la siguiente información:

• used muestra el número de bytes de memoria física en uso.

• available muestra una estimación de la cantidad de bytes de memoria del sistema disponibles para ejecutar nuevas aplicaciones, sin tener que cambiar.

Monitoree la memoria para determinar si es necesario escalar a un nivel de clúster superior. Esta métrica representa el valor promedio durante el período especificado por la granularidad de la métrica.

Muestra la siguiente información:

• network bytes in muestra la tasa promedio de bytes físicos que recibe la interfaz de red por segundo.

• network bytes out muestra la tasa promedio de bytes físicos que la interfaz de red transmite por segundo.

• max network bytes in muestra el máximo de bytes de red en valores durante el período que especifica la granularidad de la métrica.

• max network bytes out muestra los valores máximos de bytes de salida de la red durante el periodo que especifique la granularidad de la métrica.

Supervise las métricas de red para rastrear el rendimiento de la red.

Muestra la siguiente información:

• Tickets Available Read muestra el número de tickets de lectura disponibles para el motor de almacenamiento WiredTiger. Los tickets de lectura representan el número de operaciones de lectura concurrentes permitidas en el motor de almacenamiento. Cuando este valor alcanza cero, nuevas solicitudes de lectura pueden entrar en cola hasta que quede disponible un ticket de lectura.

• Tickets Available Write muestra el número de tickets de escritura disponibles para el motor de almacenamiento WiredTiger. Los tickets de escritura representan el número de operaciones de escritura concurrentes permitidas en el motor de almacenamiento. Cuando este valor llega a cero, las nuevas solicitudes de escritura pueden hacer cola hasta que un ticket de escritura esté disponible.

Supervisa los tickets disponibles para ver cuándo hay solicitudes de lectura y escritura en cola.

Para los clústeres que utilizan la versión 7.0 de MongoDB y posteriores, no utilices el número de tickets como métrica para las alertas de sobrecarga. A partir de la versión 7.0 de MongoDB, Atlas ajusta dinámicamente el número de tickets. En su lugar, utiliza la cantidad de lectores y escritores en cola como una métrica de sobrecarga.

Muestra el número de vistas de la base de datos.

Supervisa las vistas para optimizar tu base de datos.