Grundlagen der Nutzung von Clusterressourcen

Standard

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Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie mit der GKE-Nutzungsmessung die Nutzungsprofile von GKE-Clustern (Google Kubernetes Engine) feststellen und die Nutzung einzelnen Teams oder Geschäftseinheiten innerhalb Ihres Unternehmens zuordnen können. Die GKE-Nutzungsmessung hat keinen Einfluss auf die Abrechnung Ihres Projekts. Sie bietet Ihnen einen detaillierten Einblick in die Ressourcennutzung.

Hinweis: Wir empfehlen, dass Sie die GKE-Kostenzuordnung anstelle der GKE-Nutzungsmessung verwenden. Mit der GKE-Kostenzuordnung können Sie die Kosten eines Clusters auf die Nutzer verteilen.

Überblick

Die GKE-Nutzungsmessung erfasst Informationen über die Ressourcenanforderungen und die tatsächliche Ressourcennutzung der Arbeitslasten Ihres Clusters. Derzeit werden mit der GKE-Nutzungsmessung Informationen zur CPU, GPU, TPU, zum Arbeitsspeicher, Speicher und optional zum ausgehenden Netzwerktraffic erfasst. Sie können die Ressourcennutzung nach Kubernetes-Namespaces, -Labels oder einer Kombination aus beiden aufschlüsseln.

Die Daten werden in BigQuery gespeichert, wo Sie sie direkt abfragen oder mit externen Tools wie Looker Studio zur Analyse exportieren können.

Die GKE-Nutzungsmessung ist für folgende Szenarien hilfreich:

• Erfassen der Ressourcenanforderungen und des tatsächlichen Ressourcenverbrauchs pro Mandant in einem Mehrmandantencluster, in dem jeder Mandant innerhalb eines bestimmten Namespace ausgeführt wird.
• Bestimmen des Ressourcenverbrauchs einer Arbeitslast, die in einem bestimmten Cluster ausgeführt wird. Dabei wird den Kubernetes-Objekten, die der Arbeitslast zugeordnet sind, ein eindeutiges Label zugewiesen.
• Ermitteln von Arbeitslasten, deren Ressourcenanforderungen erheblich von ihrem tatsächlichen Ressourcenverbrauch abweichen, damit Sie Ressourcen für jede Arbeitslast effizienter zuweisen können.

Hinweis

Führen Sie die folgenden Aufgaben aus, bevor Sie beginnen:

• Aktivieren Sie die Google Kubernetes Engine API.
Google Kubernetes Engine API aktivieren
• Wenn Sie die Google Cloud CLI für diese Aufgabe verwenden möchten, müssen Sie die gcloud CLI installieren und dann initialisieren. Wenn Sie die gcloud CLI bereits installiert haben, rufen Sie die neueste Version mit gcloud components update ab.
  Hinweis: Legen Sie für vorhandene Installationen der gcloud CLI die compute/region- und compute/zone-Attribute fest. Durch das Festlegen von Standardspeicherorten können Sie in der gcloud CLI Fehler wie One of [--zone, --region] must be supplied: Please specify location vermeiden.

Beschränkungen

Sie können mit den BigQuery-Beispielabfragen und der Looker Studio-Vorlage GKE-Nutzungsmessdaten mit exportierten Google Cloud-Abrechnungsdaten in BigQuery verknüpfen. Damit lassen sich dann die geschätzten Kosten nach Cluster, Namespace und Labels aufschlüsseln.

GKE-Nutzungsmessdaten dienen lediglich als Richtwert und wirken sich nicht auf Ihre Google Cloud-Rechnung aus. Die tatsächlichen Abrechnungsdaten werden ausschließlich in Ihrer Google Cloud-Abrechnung aufgeführt.

Es gelten folgende Einschränkungen:

• Vertragliche Sondervergünstigungen oder Gutschriften werden nicht berücksichtigt.
• Ressourcen, die nicht in GKE erstellt wurden, werden nicht nach Namespace oder Label erfasst.
• Für die Nutzungsberichte werden nur Labels von Pod- und PersistentVolumeClaim-Objekten erfasst.
• Nur dynamisch bereitgestellte PersistentVolumes werden unterstützt.
• Nur pd-standard- und pd-ssd-Laufwerkstypen werden unterstützt. Die GKE-Nutzungsmessung kann Kosten für regionale Versionen beider Laufwerkstypen unter derselben SKU enthalten.
• In Looker Studio wird die Visualisierung von Bursting-Maschinentypen nicht unterstützt.
• Sie können nur Daten in ein BigQuery-Dataset exportieren, das sich im selben Projekt wie Ihr Cluster befindet.
• Sie dürfen die Ports 27304, 47082 und 47083 nicht verwenden, da diese Ports für das Tracking des ausgehenden Netzwerktraffics reserviert sind.
• Benutzerdefinierte StorageClass-Objekte werden nicht unterstützt.
• Das Messen von ausgehendem Netzwerk-Traffic wird für Windows Server-Knoten nicht unterstützt.
• Das Messen von ausgehendem Netzwerk-Traffic wird für freigegebenes VPC-Peering und VPC-Netzwerk-Peering nicht unterstützt.
• Das Messen von ausgehendem Netzwerk-Traffic wird für Cluster mit mehr als 150 Knoten nicht unterstützt.

Vorbereitung

Bevor Sie die GKE-Nutzungsmessung verwenden können, müssen folgende Voraussetzungen erfüllt sein:

• Zur Erfassung des tatsächlichen Ressourcenverbrauchs muss der Cluster GKE 1.14.2-gke.3 oder höher verwenden.
• Wenn Sie E2- oder N2-Maschinentypen verwenden, muss die Clusterversion GKE 1.15.11-gke.9 oder höher sein.
• Abrechnungsexport für BigQuery ist aktiviert. Gebühren fallen im Zusammenhang mit der BigQuery-Nutzung an.
• Version 250.0.0 oder höher des Befehls gcloud ist erforderlich. Prüfen Sie dies mit gcloud --version.
• Sie müssen in Ihrem Google Cloud-Projekt die BigQuery API aktivieren. Wenn Sie GKE erst nach Juli 2018 aktiviert haben, ist die API bereits aktiviert.

GKE-Nutzungsmessung aktivieren

Zum Aktivieren der GKE-Nutzungsmessung müssen Sie zuerst ein BigQuery-Dataset für einen einzelnen Cluster, für mehrere Cluster im Projekt oder für das gesamte Projekt erstellen. Weitere Informationen zur Auswahl einer Zuordnung zwischen Datasets und Clustern finden Sie unter Ein oder mehrere BigQuery-Datasets auswählen.

Als Nächstes aktivieren Sie die GKE-Nutzungsmessung beim Erstellen eines neuen Clusters oder durch Ändern eines vorhandenen Clusters.

Optional können Sie ein Looker Studio-Dashboard erstellen, um die Ressourcennutzung Ihrer Cluster zu visualisieren.

BigQuery-Dataset erstellen

Zur Verwendung der GKE-Nutzungsmessung für Cluster in Ihrem Google Cloud-Projekt erstellen Sie zuerst das BigQuery-Dataset und konfigurieren dann Cluster für seine Verwendung. Sie können ein einzelnes BigQuery-Dataset verwenden, um Informationen zur Ressourcennutzung für mehrere Cluster im selben Projekt zu speichern.

Weitere Informationen finden Sie unter Datasets erstellen. Sie legen die Option Default table expiration für das Dataset auf Never fest, damit die Tabelle nicht abläuft. Wenn eine Tabelle abläuft, wird sie automatisch als leere Tabelle neu erstellt.

Hinweis: Dieses Feature schreibt in das BigQuery-Dataset, das Sie mit dem Google-Dienstkonto ([e-mail]) und der Rolle Kubernetes Engine-Dienst-Agent bereitstellen.

Warnung: Wenn Sie ein BigQuery-Dataset oder eine BigQuery-Tabelle löschen, mit dem bzw. mit der ein Cluster GKE-Nutzungsmessdaten erfasst, zeigt Cloud Logging temporäre Warnmeldungen wie Failed to upload a record to BigQuery an. Zum Beheben des Problems erstellen Sie das Dataset neu oder konfigurieren Sie den Cluster für die Verwendung eines anderen Datasets. Ihre Verlaufsdaten gehen dabei verloren.

GKE-Nutzungsmessung für einen Cluster aktivieren

Sie können die GKE-Nutzungsmessung für einen neuen oder einen vorhandenen Cluster aktivieren. Dazu verwenden Sie entweder den Befehl gcloud oder die Google Cloud Console.

Mit der GKE-Nutzungsmessung wird standardmäßig auch die Messung des Ressourcenverbrauchs aktiviert. Wie Sie die Messung des Ressourcenverbrauchs selektiv deaktivieren und dabei Ressourcenanforderungen weiterhin erfassen, erfahren Sie in der entsprechenden Anleitung zum Aktivieren der GKE-Nutzungsmessung mithilfe des Befehls gcloud in diesem Thema.

Die Messung des ausgehenden Netzwerktraffics ist standardmäßig deaktiviert. Informationen zum Aktivieren finden Sie in den Vorbehalten und Anleitungen unter Optional: Messung des ausgehenden Netzwerktraffics aktivieren in diesem Thema.

Neuen Cluster erstellen

Sie können einen Cluster mit der gcloud CLI oder der Google Cloud Console erstellen.

gcloud

Mit dem folgenden Befehl erstellen Sie einen Cluster mit aktivierter GKE-Nutzungsmessung:

gcloud container clusters create CLUSTER_NAME \
    --resource-usage-bigquery-dataset RESOURCE_USAGE_DATASET

Dabei gilt:

• CLUSTER_NAME: der Name Ihres GKE-Clusters.
• RESOURCE_USAGE_DATASET: der Name Ihres BigQuery-Datasets.

Die Messung des Ressourcenverbrauchs ist standardmäßig aktiviert. Wenn Sie sie deaktivieren und nur Ressourcenanforderungen erfassen möchten, fügen Sie dem vorherigen Befehl das Flag --no-enable-resource-consumption- metering hinzu. Sie müssen auch die Beispielabfragen im Rest dieses Themas ändern, damit sie nicht nach Ressourcenverbrauch abfragen.

Hinweis: Die Messung des ausgehenden Netzwerktraffics ist standardmäßig deaktiviert. Informationen zum Aktivieren finden Sie in den Vorbehalten und Anleitungen unter Optional: Messung des ausgehenden Netzwerktraffics aktivieren in diesem Thema.

Bei Bedarf werden beim Starten des Clusters die erforderlichen Tabellen im BigQuery-Dataset erstellt.

Console

So erstellen Sie einen Cluster mit aktivierter GKE-Nutzungsmessung:

Hinweis: Bei Verwendung der Google Cloud Console ist es nicht möglich, die GKE-Nutzungsmessung zu aktivieren und dabei die Messung des Ressourcenverbrauchs selektiv zu deaktivieren. Dafür können Sie die gcloud-Anleitung verwenden.

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Google Kubernetes Engine auf.

   Zur Seite „Google Kubernetes Engine“

2. Klicken Sie auf Erstellen.

3. Klicken Sie im Navigationsbereich unter Cluster auf Features.

4. Wählen Sie GKE-Nutzungsmessung aktivieren aus.

5. Geben Sie den Namen Ihres BigQuery-Datasets ein.

6. Wählen Sie optional Messung des ausgehenden Netzwerktraffics aktivieren aus, nachdem Sie die Vorbehalte und Anweisungen in Optional: Messung des ausgehenden Netzwerktraffics aktivieren gelesen haben.

7. Fahren Sie mit der Konfiguration des Clusters fort und klicken Sie dann auf Erstellen.

Vorhandenen Cluster konfigurieren

gcloud

Mit dem folgenden Befehl aktivieren Sie die GKE-Nutzungsmessung in einem vorhandenen Cluster:

gcloud container clusters update CLUSTER_NAME \
    --resource-usage-bigquery-dataset RESOURCE_USAGE_DATASET

Die Messung des Ressourcenverbrauchs ist standardmäßig aktiviert. Wenn Sie sie deaktivieren und nur Ressourcenanforderungen erfassen möchten, fügen Sie dem vorherigen Befehl das Flag --no-enable-resource-consumption- metering hinzu. Sie müssen auch die Beispielabfragen im Rest dieses Themas ändern, damit sie nicht nach Ressourcenverbrauch abfragen.

Hinweis: Die Messung des ausgehenden Netzwerktraffics ist standardmäßig deaktiviert. Informationen zum Aktivieren finden Sie in den Vorbehalten und Anleitungen unter Optional: Messung des ausgehenden Netzwerktraffics aktivieren in diesem Thema.

Sie können auch das Dataset ändern, in dem ein vorhandener Cluster Nutzungsmessdaten speichert. Dazu ändern Sie den Wert des Flags --resource-usage-bigquery-dataset.

Bei Bedarf wird beim Starten des Clusters eine Tabelle im BigQuery-Dataset erstellt.

Console

Hinweis: Bei Verwendung der Google Cloud Console ist es nicht möglich, die GKE-Nutzungsmessung zu aktivieren und dabei die Messung des Ressourcenverbrauchs selektiv zu deaktivieren. Dafür können Sie die gcloud-Anleitung verwenden.

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Google Kubernetes Engine auf:

   Zur Seite „Google Kubernetes Engine“

2. Klicken Sie neben dem Cluster, den Sie bearbeiten möchten, auf Aktionen und dann auf Bearbeiten.

3. Klicken Sie unter Features neben GKE-Nutzungsmessung auf Bearbeiten.

4. Wählen Sie GKE-Nutzungsmessung aktivieren aus.

5. Geben Sie den Namen des BigQuery-Datasets ein.

6. Wählen Sie optional Messung des ausgehenden Netzwerktraffics aktivieren aus, nachdem Sie die Vorbehalte und Anweisungen in Optional: Messung des ausgehenden Netzwerktraffics aktivieren gelesen haben.

7. Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Optional: Messung des ausgehenden Netzwerk-Traffics aktivieren

Standardmäßig werden ausgehende Netzwerktrafficdaten weder erfasst noch exportiert. Zum Messen des ausgehenden Netzwerktraffics muss auf jedem Knoten ein Network Metering Agent (NMA) ausgeführt werden. Der NMA wird als privilegierter Pod ausgeführt, nutzt Ressourcen auf dem Knoten (CPU, Arbeitsspeicher und Speicherplatz) und aktiviert das Flag nf_conntrack_acct sysctl im Kernel zur Ablaufprüfung bei der Verbindungsüberwachung.

Für die Erfassung des ausgehenden Netzwerktraffics zur Verwendung mit der GKE-Nutzungsmessung muss dies berücksichtigt werden. Zur Aktivierung der Erfassung des ausgehenden Netzwerktraffics fügen Sie beim Erstellen oder Aktualisieren Ihres Clusters die Option --enable-network-egress-metering hinzu oder wählen Messung des ausgehenden Netzwerktraffics aktivieren aus, wenn Sie die GKE-Nutzungsmessung in der Google Cloud Console aktivieren.

Um die Messung des ausgehenden Netzwerktraffics zu deaktivieren, fügen Sie das Flag --no-enable-network-egress-metering hinzu, wenn Sie den Cluster über die Befehlszeile aktualisieren. Alternativ können Sie die Messung des ausgehenden Netzwerktraffics aktivieren.

Aktivierung der GKE-Nutzungsmessung prüfen

Mit dem folgenden Befehl können Sie prüfen, ob die Nutzungsmessung in einem Cluster aktiviert wurde und in welchem BigQuery-Dataset die Ressourcennutzungsdaten des Clusters gespeichert sind:

gcloud container clusters describe CLUSTER_NAME \
    --format="value(resourceUsageExportConfig)"

Die Ausgabe ist leer, wenn die GKE-Nutzungsmessung nicht aktiviert ist. Andernfalls wird das vom Cluster verwendete BigQuery-Dataset wie in der folgenden Beispielausgabe angezeigt:

bigqueryDestination={u'datasetId': u'test_usage_metering_dataset'}

Ein oder mehrere BigQuery-Datasets auswählen

Ein Dataset kann GKE-Nutzungsmessdaten für einen oder mehrere Cluster in Ihrem Projekt speichern. Ob Sie ein oder mehrere Datasets verwenden, hängt von Ihren Sicherheitsanforderungen ab:

• Ein einziges Dataset für das gesamte Projekt vereinfacht die Verwaltung.
• Mit einem Dataset pro Cluster können Sie den detaillierten Zugriff auf die Datasets delegieren.
• Ein Dataset pro zusammenhängender Clustergruppe bietet die richtige Kombination aus Einfachheit und Detaillierungsgrad für Ihre Anforderungen.

GKE-Nutzungsmessdaten mit einem Looker Studio-Dashboard visualisieren

Sie können GKE-Nutzungsmessdaten mit einem Looker Studio-Dashboard visualisieren. Auf diese Weise können Sie Ihre Daten nach Clustername, Namespace oder Label filtern. Sie können den Berichtszeitraum auch dynamisch anpassen. Wenn Sie Erfahrung mit Looker Studio und BigQuery haben, können Sie ein benutzerdefiniertes Dashboard erstellen. Sie können auch ein Dashboard klonen, das wir speziell für die GKE-Nutzungsmessung erstellt haben.

Hinweis: Aufgrund von Latenzen beim Hochladen kann es zwischen GKE-Nutzungsmessdaten und Cloud Billing-Daten zu Abweichungen kommen. Es kann bis zu 5 Stunden dauern, bis Batches von Cloud Billing-Daten in BigQuery angezeigt werden. GKE-Nutzungsmessdaten hingegen werden in BigQuery ungefähr einmal pro Stunde aktualisiert.

Sie können das Dashboard verwenden, um Ressourcenanforderungen und -verbrauch in Ihren Clustern im Zeitverlauf zu visualisieren.

Hinweis: Looker Studio wird von Cloud Customer Care nicht unterstützt. Weitere Informationen finden Sie in der Looker Studio-Hilfe.

Vorbereitung

1. Aktivieren Sie den Export von Google Cloud-Abrechnungsdaten in BigQuery, wenn die Funktion noch nicht aktiviert ist.

   Während dieses Vorgangs erstellen Sie ein Dataset. Es kann aber bis zu fünf Stunden dauern, bis die Tabelle innerhalb des Datasets angezeigt und ausgefüllt wird. Wenn die Tabelle angezeigt wird, lautet ihr Name gcp_billing_export_v1_BILLING_ACCOUNT_ID.

2. Aktivieren Sie die GKE-Nutzungsmessung für mindestens einen Cluster im Projekt. Notieren Sie sich den Namen, den Sie für das BigQuery-Dataset ausgewählt haben.

3. Aktivieren Sie Looker Studio, falls es noch nicht aktiviert ist.

4. Erfassen Sie die folgenden Informationen, die zur Konfiguration des Dashboards erforderlich sind:

   • Dataset-ID und Datentabelle für den Cloud Billing-Export
   • Dataset-ID der GKE-Nutzungsmessung

5. Sie benötigen die Version 2.0.58 oder höher der BigQuery-Befehlszeile. Führen Sie bq version zum Prüfen der Version und gcloud components update zum Aktualisieren der BigQuery-Befehlszeile aus.

6. Die Befehle in diesem Abschnitt sollten in einem Linux-Terminal oder in Cloud Shell ausgeführt werden.

BigQuery-Kostenaufschlüsselungstabelle erstellen

1. Laden Sie eine der folgenden Abfragevorlagen herunter:

   • Wenn Sie die Messung des Ressourcenverbrauchs aktiviert haben, laden Sie this template herunter.
   • Wenn Sie die Messung des Ressourcenverbrauchs nicht aktiviert haben, laden Sie this template herunter.

   Wenn Sie Cloud Shell verwenden, kopieren Sie diese Datei in das Verzeichnis, in dem Sie die folgenden Befehle ausführen.

2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Umgebungsvariablen festzulegen:

   export GCP_BILLING_EXPORT_TABLE_FULL_PATH=YOUR_BILLING_EXPORT_TABLE_PATH
   export USAGE_METERING_PROJECT_ID=YOUR_USAGE_METERING_PROJECT_ID
   export USAGE_METERING_DATASET_ID=YOUR_USAGE_METERING_DATASET_ID
   export USAGE_METERING_START_DATE=YOUR_USAGE_METERING_START_DATE
   export COST_BREAKDOWN_TABLE_ID=YOUR_COST_BREAKDOWN_TABLE_ID
   export USAGE_METERING_QUERY_TEMPLATE=YOUR_TEMPLATE_PATH
   export USAGE_METERING_QUERY=YOUR_RENDERED_QUERY_PATH
   

   Dabei gilt:

   • YOUR_BILLING_EXPORT_TABLE_PATH: der Pfad zur generierten Abrechnungsexporttabelle. Diese Tabelle hat einen ähnlichen Namen wie PROJECT_ID.DATASET_ID.gcp_billing_export_v1_xxxx.
   • YOUR_USAGE_METERING_PROJECT_ID ist der Name Ihres Google Cloud-Projekts.
   • YOUR_USAGE_METERING_DATASET_ID: der Name des Datasets, das Sie in BigQuery erstellt haben, z. B. all_billing_data.
   • YOUR_USAGE_METERING_START_DATE: das Startdatum der Abfrage im Format YYYY-MM-DD.
   • YOUR_COST_BREAKDOWN_TABLE_ID: der Name einer neuen Tabelle, die Sie ausgewählt haben, z. B. usage_metering_cost_breakdown. Diese Tabelle wird als Eingabe für Looker Studio verwendet.
   • YOUR_TEMPLATE_PATH: der Name der heruntergeladenen Abfragevorlage, entweder usage_metering_query_template_request_and_consumption.sql oder usage_metering_query_template_request_only.sql
   • YOUR_RENDERED_QUERY_PATH: der Name des Pfads für die gerenderte Abfrage, die Sie ausgewählt haben, z. B. cost_breakdown_query.sql.

   Ihre Umgebungsvariablen können beispielsweise so aussehen:

   export GCP_BILLING_EXPORT_TABLE_FULL_PATH=my-billing-project.all_billing_data.gcp_billing_export_v1_xxxx
   export USAGE_METERING_PROJECT_ID=my-billing-project
   export USAGE_METERING_DATASET_ID=all_billing_data
   export USAGE_METERING_START_DATE=2022-05-01
   export COST_BREAKDOWN_TABLE_ID=usage_metering_cost_breakdown
   export USAGE_METERING_QUERY_TEMPLATE=usage_metering_query_template_request_only.sql
   export USAGE_METERING_QUERY=cost_breakdown_query.sql
   

3. Rendern Sie die Abfrage aus der Vorlage:

   sed \
   -e "s/\${fullGCPBillingExportTableID}/$GCP_BILLING_EXPORT_TABLE_FULL_PATH/" \
   -e "s/\${projectID}/$USAGE_METERING_PROJECT_ID/" \
   -e "s/\${datasetID}/$USAGE_METERING_DATASET_ID/" \
   -e "s/\${startDate}/$USAGE_METERING_START_DATE/" \
   "$USAGE_METERING_QUERY_TEMPLATE" \
   > "$USAGE_METERING_QUERY"
   

4. Erstellen Sie eine neue Kostenaufschlüsselungstabelle, die alle 24 Stunden aktualisiert wird:

   bq query \
   --project_id=$USAGE_METERING_PROJECT_ID \
   --use_legacy_sql=false \
   --destination_table=$USAGE_METERING_DATASET_ID.$COST_BREAKDOWN_TABLE_ID \
   --schedule='every 24 hours' \
   --display_name="GKE Usage Metering Cost Breakdown Scheduled Query" \
   --replace=true \
   "$(cat $USAGE_METERING_QUERY)"
   

   Weitere Informationen zum Planen von Abfragen finden Sie unter Geplante Abfragen einrichten.

BigQuery-Datenquelle erstellen

1. Wechseln Sie in Looker Studio zu Datenquellen.
2. Klicken Sie auf Erstellen und dann auf Datenquelle.
3. Wählen Sie BigQuery aus.
4. Geben Sie der Datenquelle einen Namen. Klicken Sie in der Symbolleiste auf Unbenannte Datenquelle, um den Text durch einen beschreibenden Namen zu ersetzen.
5. Wählen Sie Benutzerdefinierte Abfrage und dann Ihre Projekt-ID aus.

6. Fügen Sie die folgende Abfrage in den Abfrageeditor ein:

   SELECT
     *
   FROM
     `USAGE_METERING_PROJECT_ID.USAGE_METERING_DATASET_ID.COST_BREAKDOWN_TABLE_ID`
   

7. Klicken Sie auf Verbinden.

Looker Studio-Dashboard erstellen

1. Kopieren Sie das GKE-Dashboard zur Nutzungsmessung in Ihr Projekt.
2. Klicken Sie auf Weitere Optionen und dann auf Kopie erstellen.
3. Wählen Sie im Dialogfeld Diesen Bericht kopieren aus der Liste Neue Datenquelle die Datenquelle aus, die Sie erstellt haben.
4. Klicken Sie auf Bericht kopieren.

Das Dashboard wird erstellt und Sie können in der Liste der Looker Studio-Berichte für Ihr Projekt jederzeit darauf zugreifen.

Looker Studio-Dashboard verwenden

Das Dashboard enthält mehrere Berichte:

Nutzungsaufschlüsselung

Dieser Bericht enthält das Gesamtverhältnis für die Clusternutzung aller Cluster, die Nutzungsmessdaten an dieselbe BigQuery-Datenquelle senden. Außerdem enthält er detaillierte Informationen zum Ressourcentyp wie CPU, Arbeitsspeicher oder ausgehenden Netzwerktraffic nach Namespace. Sie können die Berichtsdaten auf einen oder mehrere einzelne Cluster oder Namespaces begrenzen.

Nutzungsaufschlüsselung mit nicht zugewiesenen Ressourcen

Dieser Bericht entspricht in etwa einem Bericht zu Nutzungsaufschlüsselungen, jedoch werden nicht zugewiesene Ressourcen proportional auf alle Namespaces verteilt. Zu den nicht zugewiesenen Ressourcen gehören inaktive Ressourcen und all jene, die derzeit nicht von der GKE-Nutzungsmessung an bestimmte Mandanten zugewiesen werden.

Kostentrends * Aufschlüsselung nach Namespace

Nutzungstrends unter allen Clustern, die Nutzungsmessdaten an dieselbe BigQuery-Datenquelle senden, aufgeteilt nach Namespace. Sie können einen oder mehrere einzelne Cluster, Namespaces, Ressourcen oder SKUs auswählen.

Kostentrends * Aufschlüsselung nach Label

Kostentrends unter allen Clustern, die Nutzungsmessdaten an dieselbe BigQuery-Datenquelle senden. Sie können einen oder mehrere einzelne Cluster, Ressourcen, Labelnamen oder Labelwerte auswählen.

Verbrauchsbasierte Messung

Verbrauchstrends unter allen Clustern, die Nutzungsmessdaten an dieselbe BigQuery-Datenquelle senden. Sie können einen oder mehrere einzelne Namespaces, Labelschlüssel oder Labelwerte auswählen. Dieser Bericht wird nur ausgefüllt, wenn die Messung des Ressourcenverbrauchs für mindestens einen Cluster aktiviert ist.

Hinweis: Aufgrund von Unterschieden in der Häufigkeit der Datenverfügbarkeit zwischen Nutzungsmessung und Cloud Billing sind die im Dashboard angezeigten Daten nicht endgültig und dienen nur zur Information.

Sie können Seiten über das Navigationsmenü ändern. Außerdem können Sie den Zeitraum für eine Seite mithilfe der Datumsauswahl ändern. Wenn Sie den Bericht für Mitglieder Ihrer Organisation freigeben oder den Zugriff widerrufen möchten, klicken Sie auf Bericht freigeben.

Nachdem Sie den Bericht in Ihr Projekt kopiert haben, können Sie ihn mit dem Looker Studio-Berichtseditor anpassen. Änderungen an der von Google bereitgestellten Berichtsvorlage haben keine Auswirkungen auf Ihre Kopie.

GKE-Nutzungsmessdaten mit BigQuery analysieren

Wenn Sie Daten über Ressourcenanforderungen mit BigQuery einsehen möchten, können Sie die Tabelle gke_cluster_resource_usage im entsprechenden BigQuery-Dataset abfragen.

Mithilfe der Tabelle gke_cluster_resource_consumption können Sie sich die Daten zum tatsächlichen Ressourcenverbrauch ansehen. Verbrauchsdaten zum ausgehenden Netzwerktraffic verbleiben in der Tabelle gke_cluster_resource_usage, da es kein Standardkonzept für Ressourcenanforderungen bei ausgehendem Traffic gibt.

Weitere Informationen zur Verwendung von Abfragen in BigQuery finden Sie unter Abfragen ausführen. Die Felder im Schema sind stabil, doch in Zukunft werden unter Umständen weitere Felder hinzugefügt.

Diese Abfragen sind einfache Beispiele. Sie können die Abfrage anpassen, um die benötigten Daten zu finden.

Abfrage von Ressourcenanforderungen

SELECT
  cluster_name,
  labels,
  usage
FROM
  'CLUSTER_GCP_PROJECT.USAGE_METERING_DATASET.gke_cluster_resource_usage'
WHERE
  namespace="NAMESPACE"

Abfrage von Ressourcenverbrauch

SELECT
  cluster_name,
  labels,
  usage
FROM
  'CLUSTER_GCP_PROJECT.USAGE_METERING_DATASET.gke_cluster_resource_consumption'
WHERE
  namespace="NAMESPACE"

Dabei gilt:

• CLUSTER_GCP_PROJECT: der Name Ihres Google Cloud-Projekts, das den Cluster enthält, den Sie abfragen möchten.
• USAGE_METERING_DATASET: der Name Ihrer Tabelle zur Nutzungsmessung.
• NAMESPACE: Der Name Ihres Namespace.

Weitere Beispiele

Erweitern Sie die folgenden Abschnitte, um komplexere Beispiele anzuzeigen.

Abfragen von Kosten, aufgeschlüsselt nach Namespace

Diese Abfragen ignorieren die Ressourcennutzung eines Clusters, wenn die Abrechnungsdaten der zugehörigen Cloud-Ressource noch nicht in das Google Cloud-Dataset für den Abrechnungsexport übertragen wurden. Diese Verzögerung tritt auf, wenn das Zeitfenster eines Eintrags zur Cloud-Ressourcennutzung vor dem letzten Eintrag in den exportierten GCP-Abrechnungsdaten liegt. Die Latenz für den Abrechnungsexport kann bis zu 5 Stunden betragen.

Ressourcenanforderungen

SELECT
  resource_usage.cluster_name,
  resource_usage.cluster_location,
  resource_usage.namespace,
  resource_usage.resource_name,
  resource_usage.sku_id,
  MIN(resource_usage.start_time) AS usage_start_time,
  MAX(resource_usage.end_time) AS usage_end_time,
  SUM(resource_usage.usage.amount * gcp_billing_export.rate) AS cost
FROM
  'CLUSTER_GCP_PROJECT.USAGE_METERING_DATASET.gke_cluster_resource_usage' AS resource_usage
LEFT JOIN (
  SELECT
    sku.id AS sku_id,
    SUM(cost) / SUM(usage.amount) AS rate,
    MIN(usage_start_time) AS min_usage_start_time,
    MAX(usage_end_time) AS max_usage_end_time
  FROM
    'CLUSTER_GCP_PROJECT.BILLING_DATASET.BILLING_TABLE'
  WHERE
    project.id = "CLUSTER_GCP_PROJECT"
  GROUP BY
    sku_id) AS gcp_billing_export
ON
  resource_usage.sku_id = gcp_billing_export.sku_id
WHERE
  resource_usage.start_time >= gcp_billing_export.min_usage_start_time
  AND resource_usage.end_time <= gcp_billing_export.max_usage_end_time
GROUP BY
  resource_usage.cluster_name,
  resource_usage.cluster_location,
  resource_usage.namespace,
  resource_usage.resource_name,
  resource_usage.sku_id
  

Ressourcenverbrauch

SELECT
  resource_usage.cluster_name,
  resource_usage.cluster_location,
  resource_usage.namespace,
  resource_usage.resource_name,
  resource_usage.sku_id,
  MIN(resource_usage.start_time) AS usage_start_time,
  MAX(resource_usage.end_time) AS usage_end_time,
  SUM(resource_usage.usage.amount * gcp_billing_export.rate) AS cost
FROM
  'CLUSTER_GCP_PROJECT.USAGE_METERING_DATASET.gke_cluster_resource_consumption' AS resource_usage
LEFT JOIN (
  SELECT
    sku.id AS sku_id,
    SUM(cost) / SUM(usage.amount) AS rate,
    MIN(usage_start_time) AS min_usage_start_time,
    MAX(usage_end_time) AS max_usage_end_time
  FROM
    'CLUSTER_GCP_PROJECT.BILLING_DATASET.BILLING_TABLE'
  WHERE
    project.id = "CLUSTER_GCP_PROJECT"
  GROUP BY
    sku_id) AS gcp_billing_export
ON
  resource_usage.sku_id = gcp_billing_export.sku_id
WHERE
  resource_usage.start_time >= gcp_billing_export.min_usage_start_time
  AND resource_usage.end_time <= gcp_billing_export.max_usage_end_time
GROUP BY
  resource_usage.cluster_name,
  resource_usage.cluster_location,
  resource_usage.namespace,
  resource_usage.resource_name,
  resource_usage.sku_id
  

Abfragen von Kosten in einem bestimmten Zeitraum, aufgeschlüsselt nach Namespace und Labels

Diese Abfragen zeigen die Kosten für einen bestimmten Zeitraum nach Namespaces und Labels.

Ressourcenanforderungen nach Zeitraum, gruppiert nach Namespaces und Labels

DECLARE drilldown_label STRING DEFAULT 'DRILLDOWN_LABEL';
DECLARE project_id STRING default "CLUSTER_GCP_PROJECT";

SELECT
  DATE(start_time) as date,
  resource_usage.cluster_name,
  resource_usage.cluster_location,
  resource_usage.namespace,
  label.value AS label_value,
  resource_usage.resource_name,
  resource_usage.sku_id,
  gcp_billing_export.sku_description,
  SUM(resource_usage.usage.amount) AS usage,
  resource_usage.usage.unit AS usage_unit,
  SUM(resource_usage.usage.amount * gcp_billing_export.rate) AS cost_estimate,
  gcp_billing_export.currency
FROM
  'CLUSTER_GCP_PROJECT.USAGE_METERING_DATASET.gke_cluster_resource_usage' AS resource_usage

-- select only workloads matching the defined "drilldown_label"
  CROSS JOIN UNNEST(labels) AS label ON label.key=drilldown_label

-- join with billing table to get pricing information and sku description
  LEFT JOIN (
  SELECT
    DATE(usage_start_time) as date,
    sku.id AS sku_id,
    sku.description AS sku_description,
    SAFE_DIVIDE(SUM(cost), SUM(usage.amount)) AS rate,
    currency
  FROM
    'CLUSTER_GCP_PROJECT.BILLING_DATASET.BILLING_TABLE'
  WHERE
    project.id = project_id
  GROUP BY
    date,
    sku_id,
    sku_description,
    currency) AS gcp_billing_export
  ON DATE(resource_usage.start_time) = gcp_billing_export.date AND resource_usage.sku_id = gcp_billing_export.sku_id

GROUP BY
  date,
  cluster_name,
  cluster_location,
  namespace,
  label_value,
  resource_name,
  sku_id,
  sku_description,
  usage_unit,
  currency

ORDER BY
  date,
  cluster_name,
  cluster_location,
  namespace,
  label_value,
  resource_name
  

Ressourcenverbrauch nach Zeitraum, gruppiert nach Namespaces und Labels

DECLARE drilldown_label STRING DEFAULT 'DRILLDOWN_LABEL';
DECLARE project_id STRING default "CLUSTER_GCP_PROJECT";

SELECT
  DATE(start_time) as date,
  resource_usage.cluster_name,
  resource_usage.cluster_location,
  resource_usage.namespace,
  label.value AS label_value,
  resource_usage.resource_name,
  resource_usage.sku_id,
  gcp_billing_export.sku_description,
  SUM(resource_usage.usage.amount) AS usage,
  resource_usage.usage.unit AS usage_unit,
  SUM(resource_usage.usage.amount * gcp_billing_export.rate) AS cost_estimate,
  gcp_billing_export.currency
FROM
  'CLUSTER_GCP_PROJECT.USAGE_METERING_DATASET.gke_cluster_resource_consumption' AS resource_usage

-- select only workloads matching the defined "drilldown_label"
  CROSS JOIN UNNEST(labels) AS label ON label.key=drilldown_label

-- join with billing table to get pricing information and sku description
  LEFT JOIN (
  SELECT
    DATE(usage_start_time) as date,
    sku.id AS sku_id,
    sku.description AS sku_description,
    SAFE_DIVIDE(SUM(cost), SUM(usage.amount)) AS rate,
    currency
  FROM
    'CLUSTER_GCP_PROJECT.BILLING_DATASET.BILLING_TABLE'
  WHERE
    project.id = project_id
  GROUP BY
    date,
    sku_id,
    sku_description,
    currency) AS gcp_billing_export
  ON DATE(resource_usage.start_time) = gcp_billing_export.date AND resource_usage.sku_id = gcp_billing_export.sku_id

GROUP BY
  date,
  cluster_name,
  cluster_location,
  namespace,
  label_value,
  resource_name,
  sku_id,
  sku_description,
  usage_unit,
  currency

ORDER BY
  date,
  cluster_name,
  cluster_location,
  namespace,
  label_value,
  resource_name
  

Darstellung des tatsächlichen Ressourcenverbrauchs als Prozentsatz der Ressourcenanforderungen im Zeitverlauf

Diese Abfrage veranschaulicht das Verhältnis des tatsächlichen CPU-Verbrauchs zu den CPU-Anforderungen. Damit können Sie feststellen, welche Pods zu wenig oder zu viel CPU-Leistung im Vergleich zu den tatsächlichen Anforderungen anfordern.

WITH
  constraints AS (
    SELECT
      TIMESTAMP(START_TIME) as min_time,
      TIMESTAMP(END_TIME) as max_time,
      "CLUSTER_GCP_PROJECT" as project_id
  ),
  request_based_amount_by_namespace AS (
    SELECT
      namespace,
      resource_name,
      SUM(usage.amount) AS requested_amount,
      usage.unit AS unit
    FROM
      'CLUSTER_GCP_PROJECT.USAGE_METERING_DATASET.gke_cluster_resource_usage' as requested_resource_usage
    INNER JOIN
      constraints
    ON
      requested_resource_usage.start_time >= constraints.min_time
      AND requested_resource_usage.end_time <= constraints.max_time
      AND requested_resource_usage.project.id = constraints.project_id
    GROUP BY
      namespace, resource_name, usage.unit
  ),
  consumption_based_amount_by_namespace AS (
    SELECT
      namespace,
      resource_name,
      SUM(usage.amount) AS consumed_amount,
      usage.unit AS unit
    FROM
      'CLUSTER_GCP_PROJECT.USAGE_METERING_DATASET.gke_cluster_resource_consumption' as consumed_resource_usage
    INNER JOIN
      constraints
    ON
      consumed_resource_usage.start_time >= constraints.min_time
      AND consumed_resource_usage.end_time <= constraints.max_time
      AND consumed_resource_usage.project.id = constraints.project_id
    GROUP BY
      namespace, resource_name, usage.unit
  )
SELECT
  request_based_amount_by_namespace.namespace,
  request_based_amount_by_namespace.resource_name,
  requested_amount,
  consumed_amount,
  request_based_amount_by_namespace.unit,
  CASE
    WHEN consumed_amount IS NULL THEN NULL
    WHEN requested_amount = 0 THEN NULL
    ELSE consumed_amount / requested_amount END
      AS consumption_to_request_ratio
FROM
  request_based_amount_by_namespace
  FULL JOIN
  consumption_based_amount_by_namespace
  ON
  request_based_amount_by_namespace.namespace = consumption_based_amount_by_namespace.namespace
  AND
  request_based_amount_by_namespace.resource_name = consumption_based_amount_by_namespace.resource_name
ORDER BY
  consumption_to_request_ratio
DESC
  

Schema der GKE-Nutzungsmessung in BigQuery

In der folgenden Tabelle wird das Tabellenschema für die GKE-Nutzungsmessung im BigQuery-Dataset beschrieben. Wenn in Ihrem Cluster eine Version von GKE ausgeführt wird, die die Messung des Ressourcenverbrauchs sowie der Ressourcenanforderungen unterstützt, wird eine zusätzliche Tabelle mit dem gleichen Schema erstellt.

Feld	Typ	Beschreibung
cluster_location	STRING	Der Name der Compute Engine-Zone oder -Region, in der sich der GKE-Cluster befindet.
cluster_name	STRING	Der Name des GKE-Clusters.
namespace	STRING	Der Kubernetes-Namespace, aus dem die Nutzung generiert wird.
resource_name	STRING	Der Name der Ressource, z. B. "cpu", "memory" und "storage" (CPU, Arbeitsspeicher und Speicher).
sku_id	STRING	Die SKU-ID der zugrunde liegenden Coogle Cloud-Ressource.
start_time	TIMESTAMP	Der UNIX-Zeitstempel für den Beginn der Nutzung.
end_time	TIMESTAMP	Der UNIX-Zeitstempel für das Ende der Nutzung.
fraction	FLOAT	Der Anteil einer bei der Nutzung verwendeten Cloud-Ressource: Für dedizierte Cloudressourcen, die ausschließlich von einem einzelnen Namespace verwendet werden, ist der Anteil immer 1.0. Für Ressourcen, die von mehreren Namespaces verwendet werden, wird die angeforderte Menge durch die Gesamtkapazität der zugrunde liegenden Cloud-Ressource geteilt, um den Anteil zu berechnen.
cloud_resource_size	INTEGER	Die Größe der zugrunde liegenden Google Cloud-Ressource: Die Größe der vCPUs auf einer n1-Standard-2-Instanz ist z. B. 2.
labels.key	STRING	Der Schlüssel eines Kubernetes-Labels, das mit der Nutzung verknüpft ist.
labels.value	STRING	Der Wert eines Kubernetes-Labels, das mit der Nutzung verknüpft ist.
project.id	STRING	Die ID des Projekts, in dem sich der GKE-Cluster befindet.
usage.amount	FLOAT	Die Menge der verwendeten usage.unit.
usage.unit	STRING	Die Basiseinheit, in der die Ressourcennutzung gemessen wird. Die Basiseinheit für Standardspeicher ist z. B. Byte-Sekunden.

Die Einheiten für die GKE-Nutzungsmessung müssen so interpretiert werden:

1. Die CPU usage.unit ist Sekunden. Das ist die CPU-Gesamtzeit, die von einem Pod angefordert oder genutzt wurde. Beispiel: Wenn Sie zwei Pods haben, die jeweils 30 CPU anfordern und 15 Minuten lang ausgeführt werden, beträgt die aggregierte Anfragetabelle 54.000 Sekunden (2 Pods * 30 CPU * 15 Minuten * 60 Sekunden / Minute).

2. Der Arbeitsspeicher usage.unit ist Byte-Sekunden. Das ist das Integral des Speichers im Zeitablauf, der von einem Pod angefordert oder genutzt wurde. Beispiel: Wenn Sie zwei Pods haben, die jeweils 30 GiB anfordern und 15 Minuten lang ausgeführt werden, beträgt die Gesamtmenge der Anfragetabelle 5,798 + 13 Byte-Sekunden (2 Pods * 30 GiB * 15 Minuten * 60 Sekunden/Minute * 1.073.741.824 Byte/GiB).

Wissen, wann GKE-Nutzungsmessdaten in BigQuery geschrieben werden

Es gibt zwei Bedingungen, bei denen die GKE-Nutzungsmessung Nutzungsdatensätze in BigQuery-Messwerte schreibt:

1. Die Pod-Phase ändert sich in succeeded oder failed oder der Pod wird gelöscht.

2. Der Zeitstempel des stündlichen Zeitplans zum Schreiben von Nutzungsdatensätzen erreicht wird, während der Pod noch ausgeführt wird.

   Die GKE-Nutzungsmessung generiert einen stündlichen Zeitplan, in dem Pod-Nutzungsdaten für alle aktuell ausgeführten Pods in BigQuery geschrieben werden. Der Zeitstempel des Zeitplans ist nicht in allen Clustern identisch.

   Wenn mehrere Pods mit diesem Zeitstempel ausgeführt werden, sind mehrere Nutzungsdatensätze mit derselben end_time vorhanden. Der Wert end_time dieser Nutzungsdatensätze zeigt den Zeitstempel des stündlichen Zeitplans an.

   Wenn Sie mehrere Pods haben, die mehrere Stunden lang ausgeführt wurden, haben Sie auch eine Reihe von Nutzungsdatensätzen mit einer end_time, die der start_time eines anderen Satzes von Nutzungsdatensätzen entspricht.

GKE-Nutzungsmessung deaktivieren

gcloud

Mit dem folgenden Befehl deaktivieren Sie die GKE-Nutzungsmessung für einen Cluster:

gcloud container clusters update CLUSTER_NAME \
    --clear-resource-usage-bigquery-dataset

Hinweis: Das BigQuery-Dataset wird beibehalten. Sie können es entfernen, wenn Sie die Daten nicht mehr benötigen und sie von keinem Cluster verwendet werden.

Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Google Kubernetes Engine auf:

   Zur Seite „Google Kubernetes Engine“

2. Klicken Sie neben dem Cluster, den Sie bearbeiten möchten, auf Aktionen und dann auf Bearbeiten.

3. Klicken Sie unter Features neben GKE-Nutzungsmessung auf Bearbeiten.

4. Deaktivieren Sie GKE-Nutzungsmessung aktivieren.

5. Klicken Sie auf Änderungen speichern.

Nächste Schritte

• Weitere Informationen zur Cluster-Mehrmandantenfähigkeit
• Weitere Informationen zu Cloud Billing
• Informationen zu Looker Studio