Google Cloud Platform

Cloud Datalab を使い Stackdriver Monitoring のデータを探索

Google Stackdriver Monitoring を利用すると、Google Cloud Platform(GCP)と Amazon Web Services(AWS)の両方をモニタリングして収集した指標からアラートを作成したり、データをグラフ化して見ることができます。さらにそこからデータを深く掘り下げて見ていきたいときには、Google Cloud Datalab が適しています。

Cloud Datalab は、大規模データの探索、分析、可視化を簡単に行えるように作られたツールです。Jupyter(旧 IPython)をベースに、Google BigQuery や Google Cloud Storage、加えて TensorFlow のような統計や機械学習のパッケージを含めたエコシステムにアクセスできるようにしています。

Stackdriver のデータを使い始めるために、チュートリアルとして詳細にまとめた Notebook(ノートブック)を Cloud Datalab に含めています。他にも、より多くの公開されているノートブックやヒントを、Jupyter の活発なコミュニティから得ることができます。

Jupyter コミュニティが開発したライブラリには、多様な可視化の方法が用意されています。その 1 つヒートマップは、データをコンパクトに表現したもので、パターンを視覚的に強調するために使われています。例えばインスタンスの利用コスト削減につながるように、異なるインスタンス間の利用状況をヒートマップで可視化するとしたら、サンプル用のノートブック、Getting Started.ipynb に含まれる数行のコードで可能です。

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今日と週平均の CPU 利用状況をゾーンごとに比較

Cloud Datalab 環境では高度な分析をしていくこともできます。例えばサンプルのノートブック、Time-shifted data.ipynb を使用すると、時系列にデータを見て、過去のデータと今日のデータとを比較することができます。この強力な分析機能を使い過去からのデータ変化を可視化することで、システム指標に現れた異常を一目で見分けられるようになります。
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Cloud Datalab から見た Stackdriver の指標

始めよう

最初のステップは、GCP と AWS をモニターできる Stackdriver Premium の 30 日間無料試用へのサインアップです。2 分程で終わります。

次に Cloud Datalab をセットアップします。このクイックスタートでは、Docker 上で簡単に動かせるように解説しています。Datalab のコンテナには、データのトレンド調査や、グループのパフォーマンス分析、ヒートマップの可視化に利用できるサンプル コードとノートブックが含まれています。

ぜひ感想をお聞かせください。お寄せいただいたフィードバックを参考に、よりシンプルにモニタリング データを分析できるようにしていきます。

* この投稿は米国時間 1 月 13 日、Product Manager である Mary Koes によって投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。

- By Mary Koes, Product Manager