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Integração de monitoramento do Google Cloud Managed Kafka

A integração da New Relic com o Google Cloud Platform (GCP) inclui uma que reporta dados Google Cloud Managed Service for Apache Kafka para New Relic. Este documento explica como ativar a integração GCP Managed Kafka e descreve os dados que ela reporta.

Recurso

O Managed Service for Apache Kafka é a plataforma de streaming totalmente gerenciada e compatível com Apache Kafka do Google Cloud, incluindo o Kafka Connect. A integração do New Relic Managed Kafka coleta métricas de taxas de transferência, lag, retenção e integridade do conector em clusters, tópicos, partições, grupos de consumidores e clusters e conectores do Kafka Connect.

Ativar integração

Para habilitar a integração, é necessário seguir os procedimentos padrão para conectar o serviço do GCP ao New Relic:

Frequência de votação

As integrações do New Relic consultam os serviços do GCP de acordo com um intervalo de sondagem que varia por integração. A frequência de sondagem para o Google Cloud Managed Kafka é de 5 minutos. A resolução é 1 ponto de dados a cada minuto.

Importante

O Managed Service for Apache Kafka oferece suporte a intervalos de sondagem de 1 minuto para integrações do WIF em versão prévia limitada. Para solicitar acesso, entre em contato com o suporte da New Relic.

Workload Identity Federation

Encontre e use dados

Após ativar a integração, os recursos do Managed Kafka aparecem como entidades no explorador de entidades da New Relic. Para ver dashboards e gerenciar serviços, acesse one.newrelic.com > All capabilities > Infrastructure > GCP.

Todas as métricas do Managed Kafka disponíveis no monitoramento de nuvem do GCP são coletadas como métricas dimensionais no tipo de evento Metric. Métricas adicionais além desta tabela são coletadas automaticamente. Consulte a documentação de métricas do Managed Kafka do Google para obter a lista completa.

Entidade

Dados métricos

Métricas principais — Cluster

Nome da métrica

Unidade

Descrição

gcp.managedkafka.cluster.cpu.utilization

Por cento

Utilização da CPU nos nós do broker no cluster do Managed Kafka.

gcp.managedkafka.cluster.memory.utilization

Por cento

Utilização de memória entre os nós do broker no cluster do Managed Kafka.

gcp.managedkafka.cluster.storage.used_bytes

Bytes

Armazenamento em uso pelo cluster do Managed Kafka.

gcp.managedkafka.cluster.broker_count

Contar

Número de brokers atualmente em execução no cluster do Managed Kafka.

gcp.managedkafka.cluster.topic_count

Contar

Número de tópicos no cluster Managed Kafka.

Métricas Principais — Tópico

Nome da métrica

Unidade

Descrição

gcp.managedkafka.topic.byte_in_count

Bytes

Bytes produzidos para o tópico do Managed Kafka.

gcp.managedkafka.topic.byte_out_count

Bytes

Bytes consumidos do tópico do Managed Kafka.

gcp.managedkafka.topic.message_in_count

Contar

Mensagens produzidas para o tópico do Managed Kafka.

gcp.managedkafka.topic.partition_count

Contar

Número de partições no tópico do Managed Kafka.

gcp.managedkafka.topic.byte_size

Bytes

Tamanho total em disco do tópico do Managed Kafka em todas as partições.

Principais métricas — Partição de tópico

Nome da métrica

Unidade

Descrição

gcp.managedkafka.byte_size

Bytes

Tamanho em disco da partição do tópico.

gcp.managedkafka.last_offset

Contar

Offset mais recente produzido para a partição do tópico.

gcp.managedkafka.first_offset

Contar

Offset mais antigo disponível na partição do tópico.

gcp.managedkafka.log_end_offset

Contar

Offset de fim de log para a partição do tópico.

gcp.managedkafka.consumer_lag

Contar

Número de mensagens que a partição está à frente de seu consumidor mais lento.

Métricas Principais — Grupo de Consumidores

Nome da métrica

Unidade

Descrição

gcp.managedkafka.offset_lag

Contar

Número de mensagens que o grupo consumidor está atrás do último offset, facetado por partição.

gcp.managedkafka.committed_offset

Contar

Último offset confirmado pelo grupo de consumidores.

gcp.managedkafka.consumer_group.member_count

Contar

Número de membros ativos no grupo de consumidores.

gcp.managedkafka.consumer_group.rebalance_count

Contar

Número de rebalanceamentos de grupo de consumidores observados.

Métricas Principais — Connect Cluster

Nome da métrica

Unidade

Descrição

gcp.managedkafka.cpu.worker_core_usage_time

Segundos

Segundos de CPU consumidos pelos workers no cluster do Kafka Connect.

gcp.managedkafka.memory.worker_usage

Bytes

Memória atualmente em uso pelos workers no cluster do Kafka Connect.

gcp.managedkafka.connector_request_rate

Contar

Número de requests de API do conector processados pelo cluster do Kafka Connect.

gcp.managedkafka.connect_cluster.worker_count

Contar

Número de workers atualmente em execução no cluster do Kafka Connect.

gcp.managedkafka.connect_cluster.request_latencies

Milissegundos

Distribuição de latência para requests de API do conector no cluster do Kafka Connect.

Métricas principais — Conector

Nome da métrica

Unidade

Descrição

gcp.managedkafka.connector_tasks

Contar

Número de tarefas em execução para o conector, facetado por estado da tarefa.

gcp.managedkafka.connector_total_error_record_count

Contar

Número de registros que produziram erros no conector.

gcp.managedkafka.connector_sink_active_records

Contar

Registros ativos armazenados em buffer nos conectores de sink.

gcp.managedkafka.connector_source_records_written_count

Contar

Número de registros gravados por conectores de origem no Kafka.

gcp.managedkafka.connector_sink_records_read_count

Contar

Número de registros lidos por conectores sink do Kafka.

Para obter a lista completa de métricas do Managed Kafka, consulte a documentação de métricas do Managed Kafka do Google.

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