如果您为 Windows Server 等操作系统自带许可,则根据合同义务,您可能需要监控和报告使用这些许可的虚拟机实例、物理服务器和物理 CPU 核心的数量。
本文介绍了如何使用开源工具许可跟踪器监控您使用的虚拟机实例、物理服务器和物理 CPU 核心的数量,以及如何使用 Looker Studio 直观呈现结果。
许可证跟踪器工具的工作原理是分析 Compute Engine 审核日志来确定每个虚拟机实例的展示位置。展示位置描述了虚拟机实例在特定物理服务器上运行的时间段。每次将虚拟机从一台物理服务器迁移到另一台物理服务器时,都会标记一个展示位置结束并启动另一个展示位置。
例如,假设一个虚拟机实例启动,然后在几个月后再次停止。在其运行时中的某个时刻,虚拟机自动从 Server 1
迁移到 Server 2
,然后再次迁移回 Server 1
。此历史记录对应于 3 次放置:
首次运行证书跟踪器工具时,它会分析过去 90 天的 Compute Engine 使用情况,并将其结果写入 BigQuery。在后续运行中,该工具会分析上次运行和当天之间的增量,并相应地更新 BigQuery 数据集。
许可跟踪器工具取代了 IAP Desktop 提供的使用情况报告功能。
费用
本指南使用 Google Cloud 的以下收费组件:
您可使用价格计算器根据您的预计使用情况来估算费用。
部署许可跟踪器工具
本部分介绍了如何将 Cloud Run 和 Cloud Scheduler 设置为每天自动运行一次许可跟踪器工具。
下图说明了本文中所述的解决方案:
- 许可跟踪器工具部署在 Cloud Run 上,并配置为分析一个或多个项目的日志。
- Cloud Scheduler 每天触发一次 Cloud Run 作业,从而使许可跟踪器工具更新 BigQuery 数据集。
- Looker 数据洞察信息中心会直观呈现 BigQuery 中的数据并将其提供给用户。
创建项目
如需设置 Cloud Run 和 Cloud Scheduler,请创建一个新项目:
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the BigQuery, Cloud Logging, Resource Manager, Cloud Build, Cloud Scheduler, and Cloud Run APIs.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the BigQuery, Cloud Logging, Resource Manager, Cloud Build, Cloud Scheduler, and Cloud Run APIs.
部署应用
现在,将许可跟踪器工具部署到 Cloud Run:
在 Google Cloud 控制台中,点击激活 Cloud Shell 按钮,以打开 Cloud Shell。
设置一个环境变量,以包含您的项目 ID:
gcloud config set project PROJECT_ID
将 PROJECT_ID 替换为您的项目 ID。
设置要部署到的 Cloud Run 区域:
gcloud config set run/region REGION
将 REGION 替换为支持 Cloud Run 和 Cloud Scheduler 的区域。
为该工具创建服务账号:
SERVICE_ACCOUNT=$(gcloud iam service-accounts create license-tracker \ --display-name "License Tracker" \ --format "value(email)")
允许服务创建和访问 BigQuery 数据集,并在同一项目中启动 Cloud Run 作业:
gcloud projects add-iam-policy-binding $(gcloud config get-value core/project) \ --member "serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT" \ --role "roles/bigquery.admin" gcloud projects add-iam-policy-binding $(gcloud config get-value core/project) \ --member "serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT" \ --role "roles/run.invoker"
允许 Cloud Build 执行 Cloud Run 部署并管理 Cloud Scheduler 作业:
PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $(gcloud config get-value core/project) --format='value(projectNumber)') \ gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding $SERVICE_ACCOUNT \ --member "serviceAccount:$PROJECT_NUMBER@cloudbuild.gserviceaccount.com" \ --role "roles/iam.serviceAccountUser" gcloud projects add-iam-policy-binding $(gcloud config get-value core/project) \ --member "serviceAccount:$PROJECT_NUMBER@cloudbuild.gserviceaccount.com" \ --role "roles/run.developer" gcloud projects add-iam-policy-binding $(gcloud config get-value core/project) \ --member "serviceAccount:$PROJECT_NUMBER@cloudbuild.gserviceaccount.com" \ --role "roles/cloudscheduler.admin"
克隆 GitHub 代码库并切换到
latest
分支:git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/gce-license-tracker.git cd gce-license-tracker git checkout latest
将构建提交到 Cloud Build:
gcloud builds submit . --substitutions=_REGION=$(gcloud config get-value run/region)
该构建会将许可跟踪器应用部署到 Cloud Run,并将 Cloud Scheduler 配置为每天触发一次作业。
构建大约需要 3 分钟才能完成。
选择要分析的项目
许可跟踪器工具会分析为其应用以下所有条件的所有 Google Cloud 项目:
- Compute Engine API 已启用。
- 项目授予 Compute Viewer (
roles/compute.viewer
) 和 Logs Viewer (roles/logging.viewer
) 对该工具服务账号的访问权限。
如需在分析中包含项目、文件夹或整个组织,请执行以下操作:
项目
SCOPE_ID=RESOURCE_PROJECT_ID SCOPE_TYPE=projects gcloud projects add-iam-policy-binding $SCOPE_ID \ --member "serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT" \ --role "roles/compute.viewer" \ --condition None gcloud projects add-iam-policy-binding $SCOPE_ID \ --member "serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT" \ --role "roles/logging.viewer" \ --condition None
将 RESOURCE_PROJECT_ID 替换为您希望许可跟踪器工具分析的 Google Cloud 项目的 ID。
文件夹
SCOPE_ID=RESOURCE_FOLDER_ID SCOPE_TYPE=folders gcloud resource-manager folders add-iam-policy-binding $SCOPE_ID \ --member "serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT" \ --role "roles/compute.viewer" \ --condition None gcloud resource-manager folders add-iam-policy-binding $SCOPE_ID \ --member "serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT" \ --role "roles/logging.viewer" \ --condition None
将 RESOURCE_FOLDER_ID 替换为许可跟踪器工具要分析的项目所在文件夹的 ID。
组织
SCOPE_ID=ORGANIZATION_ID SCOPE_TYPE=organizations gcloud organizations add-iam-policy-binding $SCOPE_ID \ --member "serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT" \ --role "roles/compute.viewer" \ --condition None gcloud organizations add-iam-policy-binding $SCOPE_ID \ --member "serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT" \ --role "roles/logging.viewer" \ --condition None
将 ORGANIZATION_ID 替换为您的组织的 ID。
开始初始分析
您现在可以开始初始分析:
在 Google Cloud 控制台中,前往 Cloud Run > 作业。
选择 license-tracker 作业以打开作业详细信息。
点击执行。
根据您选择的项目的数量和大小,初始分析可能需要几个小时才能完成。
作业完成后,您的项目将包含一个名为
license_usage
的 BigQuery 数据集。(可选)在 Cloud Logging 中查看日志:
创建信息中心
现在,您可以通过创建示例信息中心的副本来创建 Looker 数据洞察信息中心:
复制信息中心的数据源:
对于每个数据源,请执行以下操作:
- 点击上面的链接以打开相应数据源。
- 点击制作此数据源的副本 (Make a copy of this data source)。
- 点击复制数据源。
- 如果您被提升为将信息中心连接到 BigQuery,请点击授权。
- (可选)点击标头并重命名数据源。
- 在结算项目列表中,选择用于部署许可跟踪器工具的项目。
- 点击重新连接。
- 在应用连接更改 (Apply connection changes) 对话框中,选择应用。
复制信息中心:
打开示例信息中心。
信息中心未连接到数据源,因此不会显示任何数据。
点击 … > 制作副本
在复制此报告对话框中,选择数据源的副本:
点击复制报告。
信息中心现在会显示 BigQuery 数据集中的数据。
授予其他用户对信息中心的访问权限
信息中心的数据源配置为使用查看者的凭据访问 BigQuery。如需向其他用户授予对信息中心的访问权限,您必须:
- 共享信息中心并授予用户查看报告的权限。
- 向用户授予 BigQuery Data Viewer (
roles/bigquery.dataViewer
) 和 BigQuery Job User (roles/bigquery.jobUser
) 角色。您可以在数据集或项目级层授予这些角色。
自定义信息中心
您可以使用 Looker 数据洞察报告编辑器修改现有图表或添加其他图表,从而自定义信息中心。
示例信息中心中的所有图表均基于 BigQuery 数据集中的 placements
视图。此视图包含所有项目的所有放置并使用以下架构:
列 | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
instance_id | INTEGER | 实例 ID |
instance_name | STRING | 实例名称 |
instance_zone | STRING | 实例的可用区 ID |
instance_project_id | STRING | 实例的项目 ID |
tenancy | STRING | 如果是在单租户节点上运行,则为 S ;否则为 F |
node_type | STRING | 单租户节点类型 |
node_project_id | STRING | 节点的项目 ID;如果是共享单租户节点,则此值可能与 instance_project_id 不同 |
server_id | STRING | 物理服务器的唯一 ID |
operating_system_family | STRING | WIN 、LINUX 或 null (如果无法识别) |
许可 | STRING | 映像使用的许可字符串 |
license_type | STRING | BYOL 、SPLA 或 null (如果无法识别) |
machine_type | STRING | 实例的机器类型 |
memory_mb | INTEGER | 分配给实例的 RAM 容量(以 MB 为单位) |
vcpu_count | INTEGER | 分配给实例的 vCPU 数量 |
vcpu_min_allocated | INTEGER | 分配给实例的 vCPU 数下限;如果您在单租户虚拟机上过度使用 CPU,则此值可能与 vcpu_count 不同 |
maintenance_policy | STRING | 实例的维护政策 |
start_date | TIMESTAMP | 展示位置开始 |
end_date | TIMESTAMP | 放置结束 |
您可以在自定义现有图表或向信息中心添加自己的图表时使用 placement
视图。
升级许可跟踪器工具
本部分介绍如何升级现有的许可跟踪器工具部署,以使用新版应用或使用其他配置。
在 Google Cloud 控制台中,点击激活 Cloud Shell 按钮,以打开 Cloud Shell。
设置一个环境变量,以包含您的项目 ID:
gcloud config set project PROJECT_ID
将 PROJECT_ID 替换为包含现有部署的项目的 ID。
选择现有部署的 Cloud Run 区域:
gcloud config set run/region REGION
克隆 GitHub 代码库并切换到
latest
分支:git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/gce-license-tracker.git cd gce-license-tracker git checkout latest
将构建提交到 Cloud Build:
gcloud builds submit . --substitutions=_REGION=$(gcloud config get-value run/region)
构建会更新现有部署,大约需要 3 分钟才能完成。