Monitoramento do Google Cloud Platform Filestore

O Google Cloud Filestore é um serviço de armazenamento de arquivos gerenciado para aplicações que exigem uma interface de sistema de arquivos e um sistema de arquivos compartilhado para dados. O monitoramento do Google Cloud Filestore permite garantir a integridade e a disponibilidade das instâncias, corrigir os erros rapidamente e oferecer alto desempenho. Com o Applications Manager, você pode monitorar vários arquivos, coletar os dados métricos, analisá-los e otimizar o desempenho.

Obtenha informações sobre o desempenho.

Entenda o uso do armazenamento precisamente com o software de monitoramento Google Cloud Filestore do Applications Manager; ele coleta dados de uso e o número de chamadas de procedimento, o que ajuda a determinar a distribuição de chamadas e declarações usadas frequentemente.

Otimize o desempenho dos discos reparando problemas de latência. A ferramenta identifica os tempos em que houve aumento da latência e baixas taxas de transferência de dados.

 

 

 

Descubra como o Applications Manager pode atender às necessidades de monitoramento do armazenamento de arquivos do GCP. Agende uma demonstração personalizada ainda hoje!

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Seja alertado em caso de erros.

Configure thresholds para métricas cruciais e receba alertas quando os valores se desviarem do intervalo permitido usando nossa ferramenta de monitoramento do GCP. Você pode escolher entre valores de linha de base estáticos, dinâmicos e adaptativos como thresholds. Além disso, você também pode reconhecer a precarização do desempenho configurando perfis de anomalia. Configure ações automatizadas e associe-as a thresholds e perfis de anomalia para reduzir a intervenção manual.

Analise tendências de desempenho.

O Applications Manager é uma ferramenta de monitoramento perceptiva que fornece mais de 50 relatórios sobre várias métricas para análise histórica e preditiva. Obtenha informações sobre tendências de desempenho com relatórios de análise de tendências. Planeje seu crescimento e uso de recursos com relatórios de previsão, que usam técnicas de machine learning para prever a utilização futura de recursos por até três anos.

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