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腾讯云可观测平台 向量存储桶 COS Vectors 监控指标

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这篇说说腾讯云向量存储桶（QCE/COSVECTORS）的监控指标与查询参数，涵盖容量、向量数、请求数、时延、QPS等指标，并说明按appid、bucket、index维度入参查询的方法。 – 指标分桶级与索引级两类，统计周期含60s至86400s。 – 查询需指定Namespace及appid、bucket、index三个维度。

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一、命名空间

Namespace = QCE/COSVECTORS

二、监控指标

指标名 指标中文名 说明 单位 维度 统计规则
BucketCapacityUsed 桶已用容量 对应 bucket 已用容量 Bytes appid
bucket		 [ 60s, sum ]
[ 300s, last ]
[ 3600s, last ]
[ 86400s, last ]
BucketVectorCount 桶内向量总数 对应 bucket 向量总数 Count appid
bucket		 [ 60s, sum ]
[ 300s, last ]
[ 3600s, last ]
[ 86400s, last ]
IndexCapacityPut 索引写入数据量 对应 index 写入数据量 Bytes appid
bucket
index		 [ 60s, sum ]
[ 300s, sum ]
[ 3600s, sum ]
[ 86400s, sum ]
IndexCapacityQuery 索引检索数据量 对应 index 检索数据量 Bytes appid
bucket
index		 [ 60s, expr ]
[ 300s, sum ]
[ 3600s, sum ]
[ 86400s, sum ]
IndexCapacityUsed 索引已用容量 对应 index 已用容量 Bytes appid
bucket
index		 [ 60s, last ]
[ 300s, last ]
[ 3600s, last ]
[ 86400s, last ]
IndexRequestCountOther 索引其他请求数 对应 index 的 get、delete、list 操作请求数 Count appid
bucket
index		 [ 60s, expr ]
[ 300s, sum ]
[ 3600s, sum ]
[ 86400s, sum ]
IndexRequestCountPut 索引写入请求数 对应 index 写入向量请求数 Count appid
bucket
index		 [ 60s, sum ]
[ 300s, sum ]
[ 3600s, sum ]
[ 86400s, sum ]
IndexRequestCountQuery 索引检索请求数 对应 index 检索请求数 Count appid
bucket
index		 [ 60s, sum ]
[ 300s, sum ]
[ 3600s, sum ]
[ 86400s, sum ]
IndexRequestCountQuerySuccess 索引检索成功次数 对应 index 检索成功次数 Count appid
bucket
index		 [ 60s, sum ]
[ 300s, sum ]
[ 3600s, sum ]
[ 86400s, sum ]
IndexRequestCountSuccess 索引成功请求数 对应 index 成功请求数 Count appid
bucket
index		 [ 60s, sum ]
[ 300s, sum ]
[ 3600s, sum ]
[ 86400s, sum ]
IndexRequestCountTotal 索引请求总数 对应 index 请求总数 Count appid
bucket
index		 [ 60s, sum ]
[ 300s, sum ]
[ 3600s, sum ]
[ 86400s, sum ]
IndexRequestLatencyAvg 索引平均请求时延 对应 index 平均请求时延 ms appid
bucket
index		 [ 60s, avg ]
[ 300s, avg ]
[ 3600s, avg ]
[ 86400s, avg ]
IndexRequestLatencyP95 索引 p95请求时延 对应 index 的 p95请求时延 ms appid
bucket
index		 [ 60s, avg ]
[ 300s, avg ]
[ 3600s, avg ]
[ 86400s, avg ]
IndexRequestLatencyP99 索引 p99请求时延 对应 index 的 p99请求时延 ms appid
bucket
index		 [ 60s, avg ]
[ 300s, avg ]
[ 3600s, avg ]
[ 86400s, avg ]
IndexRequestLatencyQueryAvg 索引向量检索平均请求时延 对应 index 向量检索平均请求时延 ms appid
bucket
index		 [ 60s, avg ]
[ 300s, avg ]
[ 3600s, avg ]
[ 86400s, avg ]
IndexRequestLatencyQueryP95 索引 p95检索时延 对应 index 的 p95检索时延 ms appid
bucket
index		 [ 60s, avg ]
[ 300s, avg ]
[ 3600s, avg ]
[ 86400s, avg ]
IndexRequestLatencyQueryP99 索引 p99检索时延 对应 index 的 p99检索时延 ms appid
bucket
index		 [ 60s, avg ]
[ 300s, avg ]
[ 3600s, avg ]
[ 86400s, avg ]
IndexRequestQps 索引请求 QPS 对应 index 请求 QPS Count/s appid
bucket
index		 [ 60s, avg ]
[ 300s, avg ]
[ 3600s, avg ]
[ 86400s, avg ]
IndexRequestQpsPut 索引向量写入请求 QPS 对应 index 向量写入请求 QPS Count/s appid
bucket
index		 [ 60s, avg ]
[ 300s, avg ]
[ 3600s, avg ]
[ 86400s, avg ]
IndexRequestQpsQuery 索引检索向量请求 QPS 对应 index 向量检索请求 QPS Count/s appid
bucket
index		 [ 60s, avg ]
[ 300s, avg ]
[ 3600s, avg ]
[ 86400s, avg ]
IndexVectorCount 索引向量总数 对应 index 向量总数 Count appid
bucket
index		 [ 60s, last ]
[ 300s, last ]
[ 3600s, last ]
[ 86400s, last ]

三、各维度对应参数总览

参数名称 维度名称 维度解释 格式
Instances.N.Dimensions.0.Name appid 主账号 appid 的维度名称 输入 String 类型维度名称：appid
Instances.N.Dimensions.0.Value appid 主账号 appid 的维度名称 输入具体 APPID，例如：10001234567
Instances.N.Dimensions.1.Name bucket 向量存储桶的维度名称 输入 String 类型维度名称：bucket
Instances.N.Dimensions.1.Value bucket 向量存储桶的维度名称 输入带 APPID 后缀的桶名，例如：example-bucket-1250000000
Instances.N.Dimensions.2.Name index 向量索引的维度名称 输入 String 类型维度名称：index
Instances.N.Dimensions.2.Value index 向量索引的维度名称 输入索引名称，例如：idx-dim3

四、入参说明

查询向量存储桶 COS Vectors 监控数据，入参取值如下：

&Namespace =QCE/COSVECTORS

&Instances.N.Dimensions.0.Name = appid

&Instances.N.Dimensions.0.Value = 主账号的 APPID

&Instances.N.Dimensions.1.Name = bucket

&Instances.N.Dimensions.1.Value = 向量存储桶名称

&Instances.N.Dimensions.2.Name = index
&Instances.N.Dimensions.2.Value = 向量索引名称

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