Diese Seite wurde von der Cloud Translation API übersetzt.

Benutzerdefinierte Messwerte für Application Load Balancer

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie benutzerdefinierte Messwerte mit Ihren Application Load Balancern verwenden. Mit benutzerdefinierten Messwerten können Sie das Verhalten der Trafficverteilung Ihres Load Balancers so konfigurieren, dass es auf Messwerten basiert, die speziell auf Ihre Anwendungs- oder Infrastrukturanforderungen zugeschnitten sind, und nicht auf den standardmäßigen Auslastungs- oder belastungsbasierten Messwerten von Google Cloud. Wenn Sie benutzerdefinierte Messwerte für Ihren Load Balancer definieren, können Sie Anwendungsanfragen flexibel an die Back-End-Instanzen und -Endpunkte weiterleiten, die für Ihre Arbeitslast am besten geeignet sind.

Der Load Balancer verwendet die Werte der benutzerdefinierten Messwerte, um die folgenden Entscheidungen zu treffen:

Wählen Sie aus, welche VM-Instanzgruppe oder Netzwerk-Endpunktgruppe des Back-Ends Traffic erhalten soll.
Wählen Sie aus, welche VM-Instanz oder welcher Endpunkt Traffic empfangen soll.

Load Balancing mit benutzerdefinierten Messwerten (zum Vergrößern anklicken)

Hier einige Anwendungsfälle für benutzerdefinierte Messwerte:

Maximieren Sie die Nutzung Ihrer globalen Rechenkapazität, indem Sie Load Balancing-Entscheidungen anhand benutzerdefinierter Messwerte treffen, die für Ihre Anwendung am relevantesten sind, anstatt anhand der Standardkriterien wie regionaler Affinität oder Netzwerklatenz.

Wenn bei Ihren Anwendungen häufig Back-End-Verarbeitungslatenzen im Sekundenbereich auftreten, können Sie Ihre globale Rechenkapazität effizienter nutzen, indem Sie Anfragen basierend auf benutzerdefinierten Messwerten statt auf der Netzwerklatenz ausbalancieren.
Maximieren Sie die Recheneffizienz, indem Sie Entscheidungen zum Load Balancing basierend auf Kombinationen von Messwerten treffen, die für Ihre Bereitstellung einzigartig sind. Stellen Sie sich beispielsweise ein Szenario vor, in dem Ihre Anfragen sehr unterschiedliche Verarbeitungszeiten und Rechenanforderungen haben. In einem solchen Szenario würde ein Lastenausgleich, der ausschließlich auf der Anzahl der Anfragen pro Sekunde basiert, zu einer ungleichmäßigen Lastverteilung führen. In einem solchen Fall können Sie einen benutzerdefinierten Messwert definieren, der die Last basierend auf einer Kombination aus der Anzahl der Anfragen sowie der CPU- oder GPU-Auslastung ausgleicht, um Ihre Rechenfarm möglichst effizient zu nutzen.
Backends anhand benutzerdefinierter Messwerte automatisch skalieren, die für Ihre Anwendungsanforderungen am relevantesten sind. Sie können beispielsweise eine Autoscaling-Richtlinie definieren, um Ihre Back-End-Instanzen automatisch zu skalieren, wenn der konfigurierte benutzerdefinierte Messwert 80 % überschreitet. Dazu werden trafficbasierte Autoscaling-Messwerte (autoscaling.googleapis.com|gclb-capacity-fullness) verwendet. Weitere Informationen finden Sie unter Autoscaling auf Basis des Load-Balancer-Traffics.

Unterstützte Load Balancer und Back-Ends

Benutzerdefinierte Messwerte werden für die folgenden Application Load Balancer unterstützt:

Globaler externer Application Load Balancer
Regionaler externer Application Load Balancer
Regionsübergreifender interner Application Load Balancer
Regionaler interner Application Load Balancer

Benutzerdefinierte Messwerte werden von den folgenden Backendtypen unterstützt:

Verwaltete Instanzgruppen
Zonale NEGs (mit GCE_VM_IP_PORT-Endpunkten)
Hybridkonnektivitäts-NEGs

Funktionsweise von benutzerdefinierten Messwerten

Damit Ihr Load Balancer Entscheidungen zur Trafficverteilung anhand benutzerdefinierter Messwerte treffen kann, müssen Sie zuerst die für Ihre spezifische Anwendung relevantesten Messwerte ermitteln. Wenn Sie wissen, welche Messwerte Sie verwenden möchten, konfigurieren Sie Ihre Back-Ends so, dass ein kontinuierlicher Stream dieser Messwerte an Ihren Load Balancer gesendet wird.Mit Google Cloud können Sie Messwerte als Teil des Headers jeder HTTP-Antwort melden, die von den Back-Ends an Ihren Load Balancer gesendet wird. Diese Messwerte sind in einem benutzerdefinierten HTTP-Antwortheader gekapselt und müssen dem ORCA-Standard (Open Request Cost Aggregation) entsprechen.

Messwerte können auf zwei Ebenen konfiguriert werden:

Auf Back-End-Ebene, um die Auswahl des Back-Ends (MIG oder NEG) zu beeinflussen
Auf Back-End-Dienstebene, um die Auswahl der VM-Instanz oder des Endpunkts zu beeinflussen

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie benutzerdefinierte Messwerte funktionieren.

Festlegen, welche benutzerdefinierten Messwerte Entscheidungen zum Load Balancing beeinflussen sollen

Die Entscheidung, welche benutzerdefinierten Messwerte die Load Balancing-Entscheidungen beeinflussen sollen, ist sehr subjektiv und hängt von den Anforderungen Ihrer Anwendungen ab. Wenn die Backend-Verarbeitungslatenzen Ihrer Anwendungen beispielsweise im Sekundenbereich liegen, sollten Sie Anfragen basierend auf anderen benutzerdefinierten Messwerten statt auf Standardnetzwerklatenzen ausgleichen.

Nachdem Sie festgelegt haben, welche Messwerte Sie verwenden möchten, müssen Sie auch den Grenzwert für die maximale Auslastung für jeden Messwert festlegen. Wenn Sie beispielsweise die Arbeitsspeichernutzung als Messwert verwenden möchten, müssen Sie auch den Grenzwert für die maximale Arbeitsspeichernutzung für jedes Back-End festlegen.

Wenn Sie beispielsweise einen Messwert namens example-custom-metric mit einem Grenzwert für die maximale Auslastung von 0, 8 konfigurieren, passt der Load Balancer die Trafficverteilung dynamisch an die Back-Ends an, damit der vom Back-End gemeldete Messwert example-custom-metric möglichst unter 0, 8 bleibt.

Es gibt zwei Arten von benutzerdefinierten Messwerten:

Reservierte Messwerte: Es gibt fünf reservierte Messwertnamen. Diese Namen sind reserviert, da sie vordefinierten Feldern der obersten Ebene in der ORCA API entsprechen.
- orca.cpu_utilization
- orca.mem_utilization
- orca.application_utilization
- orca.eps
- orca.rps_fractional
Benannte Messwerte: Dies sind Messwerte, die nur für Ihre Anwendung gelten. Sie werden im ORCA-Feld named_metrics im folgenden Format angegeben:
```
orca.named_metrics.METRIC_NAME
```
Alle benutzerdefinierten Messwerte werden mit dieser named_metrics-Zuordnung im Format von Namens-/Wertpaaren angegeben.

Erforderliche Messwerte

Damit der Load Balancer benutzerdefinierte Messwerte für die Auswahl der Backend-VM-Instanzgruppe oder Netzwerk-Endpunktgruppe verwenden kann, müssen Sie im ORCA-Ladebericht, der an den Load Balancer gesendet wird, mindestens einen der folgenden Auslastungsmesswerte aus der folgenden Liste angeben:

orca.cpu_utilization oder
orca.application_utilization oder
orca.mem_utilization oder
orca.named_metrics, eine Zuordnung von benutzerdefinierten Messwerten in Form von Namen/Wert-Paaren.

Damit der Load Balancer benutzerdefinierte Messwerte verwenden kann, um die Auswahl der Backend-VM-Instanz oder des Backend-Endpunkts weiter zu beeinflussen, müssen Sie außerdem alle folgenden Messwerte im ORCA-Ladebericht angeben, der an den Load Balancer gesendet wird. Der Load Balancer verwendet Gewichtungen, die aus diesen gemeldeten Messwerten berechnet werden, um einzelnen Back-Ends die Last zuzuweisen.

orca.rps_fractional (Anfragen pro Sekunde),
orca.eps (Fehler pro Sekunde) und
einen Auslastungsmesswert mit der folgenden Prioritätsreihenfolge:
- orca.application_utilization
- orca.cpu_utilization
- benutzerdefinierte Messwerte auf der Karte orca.named_metrics

Zusätzliche Hinweise:

Pro Backend sind maximal zwei benutzerdefinierte Messwerte zulässig. Sie können jedoch dryRun-Tests mit maximal drei benutzerdefinierten Messwerten ausführen.

Wenn zwei Messwerte angegeben werden, behandelt der Load Balancer diese unabhängig voneinander. Wenn Sie beispielsweise zwei Dimensionen definieren, custom-metric-util1 und custom-metric-util2, werden diese vom Load Balancer unabhängig voneinander behandelt. Wenn ein Backend eine hohe Auslastung in Bezug auf custom-metric-util1 aufweist, sendet der Load Balancer keinen Traffic an dieses Backend. Im Allgemeinen versucht der Load Balancer, alle Backends mit ungefähr derselben Auslastung auszuführen. Die Auslastung wird als currentUtilization ÷ maxUtilization berechnet. In diesem Fall verwendet der Load Balancer den höheren der beiden Werte für die Auslastung, die von den beiden Messwerten erfasst werden, um Entscheidungen zum Load Balancing zu treffen.
Pro Backend-Dienst sind maximal zwei benutzerdefinierte Messwerte zulässig. Sie können jedoch dryRun-Tests mit maximal drei benutzerdefinierten Messwerten ausführen. Dieses Limit gilt nicht für die erforderlichen Messwerte orca.eps und orca.rps_fractional. Dieses Limit ist auch unabhängig von Messwerten, die auf Backendebene konfiguriert sind.
Sowohl reservierte als auch benannte Messwerte können zusammen verwendet werden. Beispielsweise können orca.cpu_utilization = 0.5 und ein benutzerdefinierter Messwert wie orca.named_metrics.queue_depth_util = 0.2 in einem einzigen Ladebericht angegeben werden.
Namen benutzerdefinierter Messwerte dürfen keine regulierten, sensiblen, personenidentifizierbaren oder anderen vertraulichen Informationen enthalten, die für Personen außerhalb Ihrer Organisation nicht sichtbar sein sollten.

Verfügbare Codierungen für die Spezifikation benutzerdefinierter Messwerte

JSON

Beispiel für die JSON-Codierung eines Ladeberichts:

endpoint-load-metrics-json: JSON {"cpu_utilization": 0.3, "mem_utilization": 0.8, "rps_fractional": 10.0, "eps": 1, "named_metrics": {"custom-metric-util": 0.4}}.

Binary Protobuf

Bei Protokollpuffer-kompatiblem Code ist dies ein binär serialisierter, base64-codierter OrcaLoadReport-Protobuf in endpoint-load-metrics-bin oder endpoint-load-metrics: BIN.

Natives HTTP

Kommagetrennte Schlüssel/Wert-Paare in endpoint-load-metrics. Dies ist eine flache Textdarstellung des OrcaLoadReport:

endpoint-load-metrics: TEXT cpu_utilization=0.3, mem_utilization=0.8, rps_fractional=10.0, eps=1, named_metrics.custom_metric_util=0.4

gRPC

Gemäß der gRPC-Spezifikation müssen die Messwerte mithilfe von nachgestellten Metadaten mit dem Schlüssel endpoint-load-metrics-bin bereitgestellt werden.

Backendkonfiguration für die Berichterstellung benutzerdefinierter Messwerte

Nachdem Sie die Messwerte festgelegt haben, die der Load Balancer verwenden soll, konfigurieren Sie Ihre Back-Ends so, dass die erforderlichen benutzerdefinierten Messwerte in einem ORCA-Ladebericht zusammengestellt und ihre Werte in jedem HTTP-Antwortheader erfasst werden, der an den Load Balancer gesendet wird.

Wenn Sie beispielsweise orca.cpu_utilization als benutzerdefinierten Messwert für ein Back-End ausgewählt haben, muss dieses Back-End die aktuelle CPU-Auslastung in jedem Paket an den Load Balancer melden. Eine Anleitung finden Sie auf dieser Seite im Abschnitt Messwerte an den Load Balancer melden.

Load Balancer-Konfiguration zur Unterstützung benutzerdefinierter Messwerte

Damit der Load Balancer die von den Back-Ends gemeldeten benutzerdefinierten Messwerte für Entscheidungen zur Trafficverteilung verwenden kann, müssen Sie den Balance-Modus jedes Back-Ends auf CUSTOM_METRICS und die Load Balancing-Standortrichtlinie des Back-End-Dienstes auf WEIGHTED_ROUND_ROBIN festlegen.

Funktionsweise benutzerdefinierter Messwerte mit Application Load Balancern (zum Vergrößern anklicken)

CUSTOM_METRICS-Balancing-Modus. Jedes Back-End in einem Back-End-Dienst muss für den Balancing-Modus CUSTOM_METRICS konfiguriert sein. Wenn ein Back-End mit dem Balancing-Modus CUSTOM_METRICS konfiguriert ist, leitet der Load Balancer den Traffic an die Back-Ends weiter, gemäß dem für jeden benutzerdefinierten Messwert konfigurierten Grenzwert für die maximale Auslastung.

Für jedes Backend können unterschiedliche Messwerte angegeben werden. Wenn mehrere benutzerdefinierte Messwerte pro Back-End konfiguriert sind, versucht der Load Balancer, den Traffic so zu verteilen, dass alle Messwerte unter den konfigurierten Grenzwerten für die maximale Auslastung bleiben.

Der Traffic wird basierend auf dem ausgewählten Load-Balancing-Algorithmus auf die Back-Ends verteilt. Der standardmäßige WATERFALL_BY_REGION-Algorithmus versucht beispielsweise, alle Back-Ends mit der gleichen Auslastung zu betreiben.
WEIGHTED_ROUND_ROBIN Load-Balancing-Richtlinie für den Ort Die Load-Balancing-Richtlinie für den Ort des Backend-Dienstes muss auf WEIGHTED_ROUND_ROBIN festgelegt sein. Bei dieser Konfiguration verwendet der Load Balancer auch die benutzerdefinierten Messwerte, um die optimale Instanz oder den optimalen Endpunkt im Backend für die Anfrageabwicklung auszuwählen.

Benutzerdefinierte Messwerte konfigurieren

Führen Sie die folgenden Schritte aus, damit Ihre Application Load Balancer Load Balancing-Entscheidungen anhand von benutzerdefinierten Messwerten treffen können:

Legen Sie die benutzerdefinierten Messwerte fest, die Sie verwenden möchten.
Konfigurieren Sie die Back-Ends so, dass sie benutzerdefinierte Messwerte an den Load Balancer senden. Sie müssen einen Datenstream einrichten, der an den Load Balancer gesendet werden kann, um Entscheidungen zum Load Balancing zu treffen. Diese Messwerte müssen in einem ORCA-Ladebericht kompiliert und codiert und dann über HTTP-Antwortheader an den Load Balancer gesendet werden.
Konfigurieren Sie den Load Balancer so, dass die benutzerdefinierten Messwertwerte verwendet werden, die von den Back-Ends gemeldet werden.

Benutzerdefinierte Messwerte festlegen

Dieser Schritt ist sehr subjektiv und hängt von den Anforderungen Ihrer eigenen Anwendungen ab. Nachdem Sie festgelegt haben, welche Messwerte Sie verwenden möchten, müssen Sie auch den Grenzwert für die maximale Auslastung für jeden Messwert festlegen. Wenn Sie beispielsweise die Arbeitsspeichernutzung als Messwert verwenden möchten, müssen Sie auch den Grenzwert für die maximale Arbeitsspeichernutzung für jedes Back-End festlegen.

Bevor Sie mit der Konfiguration des Load Balancers fortfahren, sollten Sie sich die verfügbaren Typen von benutzerdefinierten Messwerten (reserviert und benannt) und die Anforderungen an die Messwertauswahl im Abschnitt Funktionsweise von benutzerdefinierten Messwerten ansehen.

Back-Ends so konfigurieren, dass Messwerte an den Load Balancer gesendet werden

Benutzerdefinierte Messwerte werden Load Balancern als Teil jeder HTTP-Antwort von Ihren Anwendungs-Back-Ends mithilfe des ORCA-Standards gemeldet. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie die benutzerdefinierten Messwerte in einem ORCA-Ladebericht zusammenstellen und in jedem HTTP-Antwortheader an den Load Balancer senden.

Wenn Sie beispielsweise die HTTP-Textcodierung verwenden, müssen die Messwerte im Header im folgenden Format angegeben werden.

endpoint-load-metrics: TEXT BACKEND_METRIC_NAME_1=BACKEND_METRIC_VALUE_1,BACKEND_METRIC_NAME_2=BACKEND_METRIC_VALUE_2

Unabhängig vom verwendeten Codierungsformat müssen Sie beim Erstellen des Ladeberichts das Präfix orca. aus dem Messwertnamen entfernen.

Im folgenden Code-Snippet wird gezeigt, wie Sie Ihren HTTP-Headern zwei benutzerdefinierte Messwerte (customUtilA und customUtilB) anhängen. Dieses Code-Snippet zeigt sowohl die native HTTP-Textcodierung als auch die Base64-Codierung. Hinweis: In diesem Beispiel sind die Werte für customUtilA und customUtilB nur der Einfachheit halber hartcodiert. Der Load Balancer sollte die Werte für die Messwerte erhalten, die Ihrer Meinung nach das Load Balancing beeinflussen sollten.

...
type OrcaReportType int

const (
        OrcaText OrcaReportType = iota
        OrcaBin
)

type HttpHeader struct {
        key   string
        value string
}

const (
        customUtilA = 0.2
        customUtilB = 0.4
)

func GetBinOrcaReport() HttpHeader {
        report := &pb.OrcaLoadReport{
                NamedMetrics: map[string]float64{"customUtilA": customUtilA, "customUtilB": customUtilB}}
        out, err := proto.Marshal(report)
        if err != nil {
                log.Fatalf("failed to serialize the ORCA proto: %v", err)
        }
        return HttpHeader{"endpoint-load-metrics-bin", base64.StdEncoding.EncodeToString(out)}
}

func GetHttpOrcaReport() HttpHeader {
        return HttpHeader{
                "endpoint-load-metrics",
                fmt.Sprintf("TEXT named_metrics.customUtilA=%.2f,named_metrics.customUtilB=%.2f",
                        customUtilA, customUtilB)}
}

func GetOrcaReport(t OrcaReportType) HttpHeader {
        switch t {
        case OrcaText:
                return GetHttpOrcaReport()
        case OrcaBin:
                return GetBinOrcaReport()
        default:
                return HttpHeader{"", ""}
        }
}
...

Load Balancer für die Verwendung benutzerdefinierter Messwerte konfigurieren

Damit der Load Balancer diese benutzerdefinierten Messwerte bei der Auswahl eines Back-Ends verwendet, müssen Sie den Balancing-Modus für jedes Back-End auf CUSTOM_METRICS festlegen. Wenn die benutzerdefinierten Messwerte auch die Auswahl des Endpunkts beeinflussen sollen, legen Sie die Ort-Load-Balancing-Richtlinie auf WEIGHTED_ROUND_ROBIN fest.

Bei den in diesem Abschnitt beschriebenen Schritten wird davon ausgegangen, dass Sie bereits einen Load Balancer mit zonalen NEG-Backends bereitgestellt haben. Sie können jedoch die hier gezeigten --custom-metrics-Flags verwenden, um ein vorhandenes Back-End mit dem Befehl gcloud compute backend-services update zu aktualisieren.

Sie können den Balancing-Modus eines Back-Ends auf CUSTOM_METRICS festlegen, wenn Sie das Back-End dem Back-End-Dienst hinzufügen. Mit dem Flag --custom-metrics geben Sie den benutzerdefinierten Messwert und den Schwellenwert an, der für Load Balancing-Entscheidungen verwendet werden soll.
```
gcloud compute backend-services add-backend BACKEND_SERVICE_NAME \
  --network-endpoint-group=NEG_NAME \
  --network-endpoint-group-zone=NEG_ZONE \
  [--global | region=REGION] \
  --balancing-mode=CUSTOM_METRICS \
  --custom-metrics='name="BACKEND_METRIC_NAME_1",maxUtilization=MAX_UTILIZATION_FOR_METRIC_1' \
  --custom-metrics='name="BACKEND_METRIC_NAME_2",maxUtilization=MAX_UTILIZATION_FOR_METRIC_2'
```
Ersetzen Sie Folgendes:
- BACKEND_METRIC_NAME: Die hier verwendeten Namen der benutzerdefinierten Messwerte müssen mit den Namen der benutzerdefinierten Messwerte übereinstimmen, die im ORCA-Bericht des Backends erfasst werden.
- MAX_UTILIZATION_FOR_METRIC: Die maximale Auslastung, auf die die Load Balancing-Algorithmen für jeden Messwert abzielen sollen.
Wenn Ihre Backends beispielsweise zwei benutzerdefinierte Messwerte erfassen, customUtilA und customUtilB (wie im Abschnitt Backends für die Berichterstellung von Messwerten an den Load Balancer konfigurieren gezeigt), verwenden Sie den folgenden Befehl, um den Load Balancer für die Verwendung dieser Messwerte zu konfigurieren:
```
gcloud compute backend-services add-backend BACKEND_SERVICE_NAME \
  --network-endpoint-group=NEG_NAME \
  --network-endpoint-group-zone=NEG_ZONE \
  [--global | region=REGION] \
  --balancing-mode=CUSTOM_METRICS \
  --custom-metrics='name="customUtilA",maxUtilization=0.8' \
  --custom-metrics='name="customUtilB",maxUtilization=0.9'
```
Alternativ können Sie eine Liste mit benutzerdefinierten Messwerten in einer strukturierten JSON-Datei angeben:
```
{
"name": "METRIC_NAME_1",
"maxUtilization": MAX_UTILIZATION_FOR_METRIC_1,
"dryRun": true
}
{
"name": "METRIC_NAME_2",
"maxUtilization": MAX_UTILIZATION_FOR_METRIC_2,
"dryRun": false
}
```
Hängen Sie die Messwertdatei im JSON-Format dann so an das Backend an:
```
gcloud compute backend-services add-backend BACKEND_SERVICE_NAME \
  --network-endpoint-group=NEG_NAME \
  --network-endpoint-group-zone=NEG_ZONE \
  [--global | region=REGION] \
  --balancing-mode=CUSTOM_METRICS \
  --custom-metrics-file='BACKEND_METRIC_FILE_NAME'
```
Wenn Sie testen möchten, ob die Messwerte erfasst werden, ohne den Load Balancer zu beeinflussen, können Sie das Flag dryRun auf true setzen, wenn Sie den Messwert so konfigurieren:
```
gcloud compute backend-services add-backend BACKEND_SERVICE_NAME \
  --network-endpoint-group=NEG_NAME \
  --network-endpoint-group-zone=NEG_ZONE \
  [--global | region=REGION] \
  --balancing-mode=CUSTOM_METRICS \
  --custom-metrics 'name="BACKEND_METRIC_NAME",maxUtilization=MAX_UTILIZATION_FOR_METRIC,dryRun=true'
```
Wenn ein Messwert mit dryRun = true konfiguriert ist, wird er an Monitoring gesendet, aber nicht vom Load Balancer verwendet.

Wenn Sie dies rückgängig machen möchten, aktualisieren Sie den Back-End-Dienst so, dass das Flag dryRun auf false festgelegt ist.
```
gcloud compute backend-services update-backend BACKEND_SERVICE_NAME \
  --network-endpoint-group=NEG_NAME \
  --network-endpoint-group-zone=NEG_ZONE \
  [--global | region=REGION] \
  --balancing-mode=CUSTOM_METRICS \
  --custom-metrics 'name="BACKEND_METRIC_NAME",maxUtilization=MAX_UTILIZATION_FOR_METRIC_,dryRun=false'
```
Wenn alle benutzerdefinierten Messwerte so konfiguriert sind, dass dryRun auf true festgelegt ist, hat die Einstellung des Balancing-Modus auf CUSTOM_METRICS oder der Ort-Load-Balancing-Richtlinie auf WEIGHTED_ROUND_ROBIN keine Auswirkungen auf den Load Balancer.

Hinweis: Weitere Flags, die vom Befehl gcloud compute backend-services update-backend unterstützt werden, z. B. --clear-custom-metrics, finden Sie auf der Referenzseite für gcloud compute backend-services update-backend.
Wenn Sie den Load Balancer so konfigurieren möchten, dass die benutzerdefinierten Messwerte die Auswahl der Endpunkte beeinflussen, legen Sie die Load Balancing-Richtlinie für den Ort des Backend-Dienstes auf WEIGHTED_ROUND_ROBIN fest.

Wenn Sie beispielsweise einen Backend-Dienst haben, der bereits mit den entsprechenden Backends konfiguriert ist, konfigurieren Sie die Load Balancing-Richtlinie für den Ort so:
```
gcloud compute backend-services update BACKEND_SERVICE_NAME \
  [--global | region=REGION] \
  --custom-metrics='name=BACKEND_SERVICE_METRIC_NAME,dryRun=false' \
  --locality-lb-policy=WEIGHTED_ROUND_ROBIN
```
Wie bereits für die Messwerte auf Backendebene gezeigt, können Sie auch eine Liste benutzerdefinierter Messwerte in einer strukturierten JSON-Datei auf Ebene des Backend-Dienstes angeben. Verwenden Sie das Feld --custom-metrics-file, um die Messdatei an den Back-End-Dienst anzuhängen.