Usar os dashboards de observabilidade

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Este recurso está em Beta. Os administradores do Workspace podem controlar o acesso a este recurso na página Pré-visualizações . Consulte Gerenciar prévias do Databricks.

Ao configurar a observabilidade para um projeto, o Lakebase cria dashboards do Lakeview prontos para uso sobre suas tabelas de telemetria, para que você obtenha gráficos interativos e ricos da sua atividade no Postgres sem precisar criar nenhum por conta própria. Eles leem as mesmas tabelas Delta no Unity Catalog que o percepções e o Genie usam.

A página de Monitoramento do projeto tem duas tab. A tab Métricas está sempre lá, com gráficos em tempo real de um único compute (CPU, memória, conexões, taxa de acerto de cache) para uma resposta sem configuração para "meu banco de dados está saudável agora?" A tab Advanced Postgres Telemetry aparece assim que você configura a observabilidade e contém um card com links para cada um desses dashboards. Como são executadas sobre a telemetria capturada em tabelas Delta, elas persistem após reinicializações e respondem às perguntas que as métricas não conseguem: qual query está lenta, se um plano mudou e o que difere entre dois intervalos de tempo.

Pré-requisitos

• Um projeto de Lakebase Autoscaling com observabilidade configurada e um compute em execução.
• Os dashboards são criados na primeira vez que a configuração grava telemetria, portanto, aguarde alguns minutos após configurar a observabilidade pela primeira vez. Assim como as tabelas, eles não aparecem até que a telemetria tenha fluído pelo menos uma vez.

Abrir um dashboard

Abra os dashboards de um projeto a partir da tab Advanced Postgres Telemetry :

1. Abra seu projeto e vá para Monitoramento .
2. Selecione a tab Advanced Postgres Telemetry . Ele lista um card para cada dashboard que a configuração de observabilidade do projeto cria.
3. Clique em um cartão para abrir esse dashboard no Databricks SQL, em uma nova tab. O dashboard abre filtrado para o endpoint primário (leitura/gravação) da branch.

Se a tab mostrar um estado vazio em vez de cards, uma de duas coisas está faltando:

• Nenhuma configuração atribuída — o projeto ainda não é monitorado. Atribua ou crie uma configuração de observabilidade nas configurações do projeto primeiro. Consulte Capturar telemetria para o Lakehouse.
• Ainda não há dashboards — uma configuração foi atribuída, mas ainda não criou seus dashboards. Eles aparecem assim que a configuração os provisiona, logo após o início do fluxo de telemetria.

nota

Você também pode abrir os dashboards diretamente. No workspace, vá para Dashboards e pesquise por Lakebase Overview ou Lakebase Time Interval Comparison . Como os dashboards são dashboards do Lakeview comuns em seu workspace (consulte The dashboards are yours), eles podem ser pesquisados lá como qualquer outro.

Os dashboards default

Dois dashboards são criados para cada configuração de observabilidade. Cada dashboard tem filtros que definem o escopo de suas views, para que você possa restringir ao intervalo de tempo e ao compute de seu interesse. Os filtros exatos e onde eles residem diferem entre os dois dashboards, conforme descrito abaixo.

Visão geral do Lakebase

Uma view ampla da integridade e do desempenho de um projeto ao longo de um intervalo de tempo, para um ou mais Endpoint. Ele tem três páginas.

A página Overview abrange compute, conexões, queries e esperas de forma rápida:

Gráfico	O que é exibido	Leituras de
CPU e RAM ao longo do tempo	Uso de CPU e memória do compute no período selecionado.	compute_gauges
Uso da CPU ao longo do tempo (núcleos em uso)	Cores em uso ao longo do tempo. Períodos sustentados próximos à sua CPU alocada indicam que o compute está limitado pela CPU.	compute_counters
E/S de disco ao longo do tempo (MB/s)	Throughput de leitura/gravação em disco ao longo do tempo.	compute_counters
E/S de rede ao longo do tempo (MB/s)	Throughput de rede ao longo do tempo.	compute_counters
Conexões por Endpoint	Contagem de conexões ao longo do tempo, detalhada por endpoint.	active_session_history
Sessões ativas ao longo do tempo	Sessões ativas concorrentes ao longo do tempo.	active_session_history
Volume de execução de query ao longo do tempo	Quantas queries tiveram execuções ao longo do tempo.	pg_stat_statements_counters
Tempo médio de execução da query (ms)	Latência média de query ao longo do tempo.	pg_stat_statements_counters
Top 20 query por número de chamadas	As queries executadas com mais frequência na janela.	pg_stat_statements_counters
Top 10 queries: tempo total de execução ao longo do tempo	As queries que consomem o maior tempo total de execução, rastreadas ao longo do período.	pg_stat_statements_counters
Top 10 queries: % de alteração no tempo médio de execução (vs. média)	Queries cuja latência média mais se desvia da sua própria média, para identificar regressões.	pg_stat_statements_counters
Tempo de espera por classe ao longo do tempo	Tempo gasto em espera, detalhado por classe de espera (bloqueios, E/S e outros), ao longo do tempo. Qual classe domina indica onde as query estão bloqueadas.	wait_event_counters
25 queries mais lentas (história do plano)	As execuções individuais mais lentas capturadas na história do plano.	plan_history
Visão geral da memória LFC por Endpoint	Uso de memória do cache de arquivos local por endpoint, um indicador do tamanho do conjunto de trabalho.	compute_gauges

Gráfico	O que é exibido	Leituras de
CPU e RAM ao longo do tempo	Uso de CPU e memória do compute no período selecionado.	compute_gauges
Uso da CPU ao longo do tempo (núcleos em uso)	Cores em uso ao longo do tempo. Períodos sustentados próximos à sua CPU alocada indicam que o compute está limitado pela CPU.	compute_counters
E/S de disco ao longo do tempo (MB/s)	Throughput de leitura/gravação em disco ao longo do tempo.	compute_counters
E/S de rede ao longo do tempo (MB/s)	Throughput de rede ao longo do tempo.	compute_counters
Conexões por Endpoint	Contagem de conexões ao longo do tempo, detalhada por endpoint.	active_session_history
Sessões ativas ao longo do tempo	Sessões ativas concorrentes ao longo do tempo.	active_session_history
Volume de execução de query ao longo do tempo	Quantas queries tiveram execuções ao longo do tempo.	pg_stat_statements_counters
Tempo médio de execução da query (ms)	Latência média de query ao longo do tempo.	pg_stat_statements_counters
Top 20 query por número de chamadas	As queries executadas com mais frequência na janela.	pg_stat_statements_counters
Top 10 queries: tempo total de execução ao longo do tempo	As queries que consomem o maior tempo total de execução, rastreadas ao longo do período.	pg_stat_statements_counters
Top 10 queries: % de alteração no tempo médio de execução (vs. média)	Queries cuja latência média mais se desvia da sua própria média, para identificar regressões.	pg_stat_statements_counters
Tempo de espera por classe ao longo do tempo	Tempo gasto em espera, detalhado por classe de espera (bloqueios, E/S e outros), ao longo do tempo. Qual classe domina indica onde as query estão bloqueadas.	wait_event_counters
25 queries mais lentas (história do plano)	As execuções individuais mais lentas capturadas na história do plano.	plan_history
Visão geral da memória LFC por Endpoint	Uso de memória do cache de arquivos local por endpoint, um indicador do tamanho do conjunto de trabalho.	compute_gauges

A página Análise de query detalha uma única query (selecionada com o filtro ID da query da página):

Gráfico	O que é exibido	Leituras de
Chamadas de query & Tempo médio de execução ao longo do tempo	Volume de chamadas e latência média da query selecionada ao longo do tempo.	pg_stat_statements_counters
Tempo de execução por hash de plano	Tempo de execução por hash de plano, para que você possa ver quando o plano de uma query mudou e como cada plano apresenta desempenho. Uma lentidão repentina geralmente aparece aqui como um novo hash de plano mais lento.	plan_history
Estatísticas de duração da query	Estatísticas de duração para as execuções da query selecionada.	plan_history
Estatísticas médias de E/S ao longo do tempo	Média de I/O que a query selecionada executou ao longo do tempo.	plan_history
As 5 execuções mais longas	As cinco execuções individuais mais lentas da query selecionada.	plan_history

Gráfico	O que é exibido	Leituras de
Chamadas de query & Tempo médio de execução ao longo do tempo	Volume de chamadas e latência média da query selecionada ao longo do tempo.	pg_stat_statements_counters
Tempo de execução por hash de plano	Tempo de execução por hash de plano, para que você possa ver quando o plano de uma query mudou e como cada plano apresenta desempenho. Uma lentidão repentina geralmente aparece aqui como um novo hash de plano mais lento.	plan_history
Estatísticas de duração da query	Estatísticas de duração para as execuções da query selecionada.	plan_history
Estatísticas médias de E/S ao longo do tempo	Média de I/O que a query selecionada executou ao longo do tempo.	plan_history
As 5 execuções mais longas	As cinco execuções individuais mais lentas da query selecionada.	plan_history

A página Filtros Globais contém os controles que definem o escopo de todas as outras páginas: Intervalo de Datas , Endpoint e Incluir Banco de Dados Postgres .

Comparação de intervalo de tempo do Lakebase

Compara a atividade de um endpoint em dois intervalos de tempo que você escolher (um "antes" e um "depois") para revelar mudanças e regressões, por exemplo, após uma implantação ou um pico de tráfego. Você define o Período A e o Período B com os seletores de intervalo de datas e escolhe o endpoint, depois lê os dois períodos lado a lado:

Gráfico	O que é exibido	Leituras de
Principais eventos de espera — Período A / Período B	Os eventos de espera dominantes em cada período, como barras lado a lado.	wait_event_counters
Eventos de espera ao longo do tempo — Período A / Período B	Como os eventos de espera tendem dentro de cada período.	wait_event_counters
Tabela de comparação de eventos de espera	Eventos de espera para os dois períodos em uma tabela, para que as mudanças se destaquem.	wait_event_counters
Tabela de comparação de queries	Estatísticas de query para os dois períodos lado a lado, para identificar quais queries ficaram mais lentas ou mais ocupadas.	pg_stat_statements_counters

Gráfico	O que é exibido	Leituras de
Principais eventos de espera — Período A / Período B	Os eventos de espera dominantes em cada período, como barras lado a lado.	wait_event_counters
Eventos de espera ao longo do tempo — Período A / Período B	Como os eventos de espera tendem dentro de cada período.	wait_event_counters
Tabela de comparação de eventos de espera	Eventos de espera para os dois períodos em uma tabela, para que as mudanças se destaquem.	wait_event_counters
Tabela de comparação de queries	Estatísticas de query para os dois períodos lado a lado, para identificar quais queries ficaram mais lentas ou mais ocupadas.	pg_stat_statements_counters

Para saber o significado de cada coluna nessas tabelas, consulte Referência da tabela de telemetria.

Compartilhar um dashboard

Os dashboards são criados como rascunhos de sua propriedade, portanto, você pode abri-los e usá-los imediatamente.

Se você quiser compartilhar um dashboard com outros usuários, publique-o. Ao publicar, você escolhe como suas queries são colocadas em execução para esses visualizadores:

• Credenciais incorporadas — as queries são colocadas em execução como o editor, e você gerencia o acesso no nível do dashboard. Esta é a opção mais simples.
• Credenciais do visualizador — as queries são executadas como cada visualizador, portanto, você concede a eles permissões nas tabelas de telemetria subjacentes. Isso dá mais trabalho, mas permite que outros realizem a execução de suas próprias queries personalizadas nos mesmos dados.

Personalizar e estender um dashboard

Os dashboards são seus para alterar. Como cada um é um dashboard comum do Lakeview, você pode editá-lo como qualquer outro: renomear ou remover gráficos, alterar visualizações, ajustar os filtros default ou adicionar seus próprios gráficos e páginas baseados nas mesmas tabelas de telemetria (ou integrados com quaisquer outros dados no Unity Catalog). Para saber como editar dashboards do Lakeview, consulte Dashboards.

Se preferir manter os originais intactos, clone um dashboard primeiro e personalize a cópia.

Para criar novas views, escreva suas próprias queries nas tabelas de telemetria com qualquer ferramenta do Databricks SQL. Os dados são Delta padrão em seu próprio Unity Catalog.

Os dashboards são seus

Os dashboards e as tabelas de telemetria são de propriedade do usuário . O Lakebase os cria, mas eles pertencem a você, e remover a configuração nunca os remove:

• A exclusão da configuração de observabilidade não as exclui. Se você excluir ou reatribuir uma configuração, seus dashboards e tabelas de telemetria permanecerão no local. Todas as edições feitas em um dashboard são preservadas. Remova-os você mesmo se não os quiser mais.
• Alterar o local de gravação de uma configuração (seu catálogo, esquema ou prefixo de tabela) mantém os dashboards existentes inalterados e cria um novo dashboard apontado para o novo destino. O dashboard anterior permanece como seu conteúdo independente.

Como são dashboards padrão do Lakeview e tabelas Delta em seu próprio Unity Catalog, eles se comportam como qualquer outro conteúdo que você possui, em vez de ficarem bloqueados dentro de um produto de observabilidade separado. Consulte Onde seus dados estão localizados.

Próximos passos

• Capturar telemetria para o Lakehouse — configure a configuração de observabilidade que cria esses dashboards.
• Referência da tabela de telemetria — todas as tabelas e colunas das quais os gráficos fazem a leitura.
• Encontre e resolva problemas com Percepções — deixe um agente em segundo plano identificar problemas a partir da mesma telemetria.
• Diagnostique e corrija problemas com o Genie — investigue um problema de forma conversacional.