Im Architekturzentrum werden Inhaltsressourcen für eine Vielzahl von Monitoring- und Logging-Themen bereitgestellt.
Ressourcen für das Monitoring und Logging im Architekturzentrum
Sie können die folgende Liste von Monitoring- und Logging-Ressourcen filtern, indem Sie einen Produktnamen oder eine Wortgruppe eingeben, die im Ressourcentitel oder in der Beschreibung enthalten ist.
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Malware-Scans für Dateien automatisieren, die in Cloud Storage hochgeladen werden In diesem Dokument erfahren Sie, wie Sie eine ereignisgesteuerte Pipeline erstellen, mit der Sie das Prüfen von Dateien auf schädlichen Code automatisieren können. Verwendete Produkte: Cloud Logging, Cloud Run, Cloud Storage, Eventarc |
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Kostenoptimierungen mit Cloud Functions, Cloud Scheduler und Cloud Monitoring automatisieren Hier wird beschrieben, wie Sie mit Cloud Functions überflüssige Cloud-Ressourcen identifizieren und bereinigen, mit Cloud Scheduler-Funktionen für die Ausführung planen und die Funktionen dann mithilfe der Benachrichtigungsrichtlinien von Monitoring auf der Grundlage der beobachteten Nutzung ausführen. Verwendete Produkte: Cloud Functions, Cloud Monitoring, Cloud Scheduler, Cloud Storage, Compute Engine |
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Best Practices und Referenzarchitekturen für das VPC-Design In dieser Anleitung werden Best Practices und typische Unternehmensarchitekturen für das Design von Virtual Private Clouds (VPCs) mit Google Cloud vorgestellt. Verwendete Produkte: Cloud DNS, Cloud Interconnect, Cloud NAT, Cloud Router, Cloud VPN, Virtual Private Cloud |
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Best Practices für den Betrieb von Containern In diesem Artikel wird eine Reihe von Best Practices zur Verwendung von Containern beschrieben. Dabei wird eine große Auswahl von Themen behandelt, von Sicherheit bis hin zu Überwachung und Logging. Damit soll das Ausführen von Anwendungen in Google Kubernetes Engine vereinfacht werden... Verwendete Produkte: Cloud Monitoring, Cloud Storage, Google Kubernetes Engine (GKE) |
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Cloud Monitoring-Messwerte exportieren Hier wird eine Möglichkeit beschrieben, Cloud Monitoring-Messwerte für die Langzeitanalyse zu exportieren. Verwendete Produkte: App Engine, BigQuery, Cloud Monitoring, Cloud Pub/Sub, Cloud Scheduler, Datalab, Looker Studio |
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SaaS-Datenschutz für Google Workspace-Daten mit Spin.AI konfigurieren Beschreibt die Konfiguration von SpinOne – All-in-One-SaaS-Datenschutz mit Cloud Storage. |
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Kostenoptimierung für Google Cloud Observability Hier wird beschrieben, wie Sie Ihre Nutzung von Google Cloud Observability-Diensten nachvollziehen und die Kosten optimieren können. Verwendete Produkte: Cloud Logging, Cloud Monitoring, Cloud Profiler, Cloud Trace, Error Reporting |
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Cloud Logging-Logs für Google Kubernetes Engine mit Fluentd anpassen Hier wird das Anpassen des Fluentd-Loggings für einen Google Kubernetes Engine-Cluster beschrieben. Verwendete Produkte: Cloud Logging, Google Kubernetes Engine (GKE) |
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Leitfaden zur Planung der Notfallwiederherstellung Der erste Teil einer Reihe, in der die Notfallwiederherstellung (Disaster Recovery, DR) in Google Cloud behandelt wird. Dieser Teil bietet einen Überblick über den DR-Planungsprozess und vermittelt, was Sie wissen müssen, um einen DR-Plan zu entwerfen und zu implementieren. Verwendete Produkte: Cloud Key Management Service, Cloud Storage, Cloud Spanner |
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Muster für Hybrid- und Multi-Cloud-Monitoring und -Logging Hier werden Monitoring- und Logging-Architekturen für Hybrid- und Multi-Cloud-Bereitstellungen erläutert sowie Best Practices für deren Implementierung mithilfe von Google Cloud zur Verfügung gestellt. Verwendete Produkte: Anthos, Cloud Logging, Cloud Monitoring, Google Kubernetes Engine (GKE) |
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Logs aus Cloud Storage in Cloud Logging importieren Erfahren Sie, wie Sie Logs, die zuvor in Cloud Storage exportiert wurden, wieder in Cloud Logging importieren. Verwendete Produkte: BigQuery, Cloud Logging, Cloud Run, Cloud Storage |
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Logging und Monitoring von lokalen Ressourcen mit BindPlane Hier werden Überlegungen und Designmuster für die Verwendung von Cloud Logging, Cloud Monitoring und BindPlane beschrieben, um Logging- und Monitoringdienste für lokale Ressourcen bereitzustellen. Verwendete Produkte: Cloud Logging, Cloud Monitoring |
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Hier wird Ihnen geholfen, den Prozess der Migration Ihrer Anwendungs- und Infrastrukturarbeitslasten zu Google Cloud zu planen, zu gestalten und zu implementieren, einschließlich Computing-, Datenbank- und Speicherarbeitslasten. Verwendete Produkte: App Engine, Cloud Build, Cloud Data Fusion, Cloud Deployment Manager, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Storage, Container Registry, Data Catalog, Dataflow, Direct Peering, Google Kubernetes Engine (GKE), Transfer Appliance |
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Aufnahme umfangreicher Analyseereignisse und -logs optimieren Hier wird eine Architektur zur Optimierung der Aufnahme umfangreicher Analyseereignisse in Google Cloud beschrieben, wobei „umfangreich“ mehr als 100.000 Ereignisse pro Sekunde oder eine kumulierte Ereignisnutzlastgröße von über 100 MB pro Sekunde bedeutet. Verwendete Produkte: BigQuery, Cloud Logging, Cloud Pub/Sub, Compute Engine, Dataflow |
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Skalierbare und robuste Anwendungen erstellen Hier werden einige Muster und Vorgehensweisen zum Erstellen von stabilen und skalierbaren Anwendungen erläutert – zwei wesentliche Ziele vieler moderner Architekturen. Verwendete Produkte: Cloud Load Balancing, Cloud Monitoring, Cloud SQL, Cloud Storage, Compute Engine |
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Compliance mit dem PCI-Datensicherheitsstandard Hier wird erläutert, wie Sie den Datensicherheitsstandard Payment Card Industry Data Security Standard (PCI-DSS) in Google Cloud für Ihr Unternehmen nutzen können. Verwendete Produkte: App Engine, BigQuery, Cloud Functions, Cloud Key Management Service, Cloud Logging, Cloud Monitoring, Cloud Storage, Compute Engine, Google Kubernetes Engine (GKE), Sensitive Data Protection, VPC Service Controls |
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Szenarien für das Exportieren mit Cloud Logging: Compliance-Anforderungen Hier wird gezeigt, wie Sie Logs von Cloud Logging nach Cloud Storage exportieren, um die Compliance-Anforderungen Ihrer Organisation zu erfüllen. Verwendete Produkte: Cloud-Audit-Logs, Cloud Logging, Cloud Storage |
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Sicherheitsloganalysen in Google Cloud HIer wird beschrieben, wie Sie Logs aus Google Cloud erfassen, exportieren und analysieren, um die Nutzung zu prüfen und Bedrohungen für Ihre Daten und Arbeitslasten zu erkennen. Verwenden Sie die enthaltenen Bedrohungserkennungsabfragen für BigQuery oder Chronicle oder verwenden Sie Ihr eigenes SIEM. Verwendete Produkte: BigQuery, Cloud Logging, Compute Engine, Looker Studio |
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Benachrichtigungen für Google Cloud-Ereignisse senden Hier wird DevOps-Teams gezeigt, wie sie Benachrichtigungen zu wichtigen Google Cloud-Ereignissen auf ihrer Plattform für die Zusammenarbeit erhalten können, z. B. Google Chat, Slack oder Microsoft Teams. Verwendete Produkte: Cloud Functions, Cloud Logging, Cloud Pub/Sub |
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Serverlose Überwachung der Webleistung mithilfe von Cloud Functions Hier wird beschrieben, wie Sie mithilfe der serverlosen Technologien von Google Cloud eine Anwendung zur Überwachung der Webleistung erstellen können. Die Leistung spielt eine wichtige Rolle für den Erfolg einer Webanwendung. Verwendete Produkte: Cloud Functions, Cloud Pub/Sub, Cloud Storage, Firestore |
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Logs von Google Cloud zu Splunk streamen Erstellen Sie einen produktionsfertigen, skalierbaren, fehlertoleranten Logexportmechanismus, der Logs und Ereignisse von Ihren Ressourcen in Google Cloud zu Splunk streamt. Verwendete Produkte: Cloud Logging, Cloud Pub/Sub, Dataflow |
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Verteiltes Tracing zur Beobachtung der Latenz von Mikrodiensten verwenden Hier wird das Erfassen von Trace-Informationen für Mikrodienstanwendungen mit OpenTelemetry und Cloud Trace erläutert. Verwendete Produkte: Cloud Build, Cloud Trace, Compute Engine, Google Kubernetes Engine (GKE) |