Ce document fournit une vue d'ensemble des services sur lesquels Cloud Monitoring fournit. Ces services peuvent vous aider à comprendre le comportement, l'état de santé les performances de vos applications et des autres services Google Cloud. Cloud Monitoring collecte et stocke automatiquement les informations sur les performances. pour la plupart des services Google Cloud. Vous peut collecter Prometheus à l'aide de Google Cloud Managed Service pour Prometheus. Si vous installez l'agent Ops sur vos machines virtuelles (VM) Compute Engine, vous pouvez collecter des métriques et des journaux à partir de vos applications et d'applications tierces.
Les services d'alerte, de test et de visualisation fournis par Cloud Monitoring vous aident à répondre à des questions importantes, par exemple :
- Quelle est la charge sur mon service ?
- Mon site Web répond-il correctement ?
- Mon service est-il performant ?
Cloud Monitoring est compatible avec la console Google Cloud et les API pour la plupart des
de ses services. Certains services sont également compatibles avec la Google Cloud CLI ou Terraform. Les pages de référence de l'API Cloud Monitoring, telles que la page
alertPolicies.list
,
vous permettent de tester les appels d'API directement depuis la page de référence.
Services Cloud Monitoring
Cloud Monitoring fournit différents services que vous pouvez utiliser pour analyser l'état et les performances de vos applications les autres services Google Cloud que vous utilisez.
Alertes et notifications
Pour recevoir une notification lorsque la valeur d'une métrique de performances répond aux critères que vous définissez une règle d'alerte. La règle d'alerte inclut la liste des personnes ou des groupes qui doivent recevoir des notifications. Compatibilité avec Monitoring canaux de notification courants, comme la messagerie, Cloud Mobile App et des services comme PagerDuty ou Slack. Par exemple, vous pouvez créer une règle d'alerte pour être averti lorsque l'utilisation du processeur d'une VM dépasse 80 %.
Chaque notification inclut des informations pertinentes sur une défaillance et un lien vers un incident. Un incident est un enregistrement persistant qui stocke des informations que vous pouvez utiliser pour résoudre l'échec. En règle générale, un enregistrement indique l'état de l'incident, des liens vers les journaux, un graphique des données de métrique enregistrées, des libellés et la durée.
Le service d'alerte est intégré à de nombreux services Google Cloud. Lorsque ces intégrations existent, un panneau peut s'afficher pour lister les alertes recommandées, ou un bouton sur un graphique peut vous permettre de créer une règle d'alerte. Dans les deux cas, les règles d'alerte sont préconfigurées, vous spécifiez uniquement la liste des personnes ou des groupes à notifier.
Vous pouvez créer et gérer des règles d'alerte à l'aide de la console Google Cloud, l'API Cloud Monitoring, Google Cloud CLI ou Terraform.
Surveillance et validation proactives
Pour tester la disponibilité, la cohérence et les performances de vos services, des applications, des pages Web et des API, créer écrans synthétiques. Par exemple, vous pouvez tester la réactivité des points de terminaison HTTP, HTTPS et TCP à l'aide de tests de disponibilité, puis recevoir une notification lorsqu'un point de terminaison ne répond pas. Vous pouvez également créer un outil de vérification des liens brisés pour explorer une page Web, puis vous en avertir lorsqu'il détecte des liens brisés.
Vous pouvez créer et gérer des surveillances synthétiques à l'aide de la console Google Cloud, l'API Cloud Monitoring, Google Cloud CLI ou Terraform.
Visualisation des données
Pour visualiser vos données afin d'identifier des tendances, d'identifier les anomalies et d'autres des détails sur vos données, vous pouvez utiliser le Services de tableaux de bord et de graphiques:
Le service de tableau de bord crée automatiquement Tableau de bord géré par Google Cloud lorsque vous ajoutez une ressource à votre projet Google Cloud. Par exemple, un tableau de bord est généré lorsque vous créez une instance Compute Engine, une alerte ou la surveillance synthétique. Vous pouvez utiliser ces tableaux de bord pour afficher des informations sur les performances et la configuration, telles que l'utilisation du disque ou l'adresse IP, et pour afficher les événements.
Pour contrôler les données que vous affichez et le format d'affichage de ces données, créez un tableau de bord personnalisé. Par exemple : vous pouvez importer un tableau de bord Grafana ou installer un tableau de bord à partir d'un modèle. Vos tableaux de bord personnalisés peuvent afficher des graphiques, des tableaux, des journaux et des groupes d'erreurs, des règles d'alerte et des incidents, ainsi que du texte. Vous pouvez également partager des tableaux de bord personnalisés avec des personnes ou des groupes de votre organisation, et configurer ces tableaux de bord pour afficher des événements.
Vous pouvez créer et gérer des tableaux de bord la console Google Cloud ou API :
Le service de création de graphiques, l'explorateur de métriques, vous permet de visualiser et d'explorer rapidement des données de séries temporelles. Les paramètres de graphique vous permettent de comparer des données actuelles à des données précédentes, d'afficher des valeurs aberrantes et des percentiles, et d'afficher plusieurs métriques. Vous pouvez également enregistrer des graphiques dans un tableau de bord personnalisé.
Collecte et stockage de données
Cloud Monitoring collecte et stocke les types de données de métriques suivants :
- Métriques système générées par les services Google Cloud. Ces métriques fournissent des informations sur le fonctionnement d'un service.
- Métriques du système et des applications collectées par l'agent Ops sur les ressources système et les applications exécutées sur les instances Compute Engine. Vous pouvez configurer l'agent Ops pour collecter des métriques à partir de plug-ins tiers, comme les serveurs Web Apache ou Nginx, ou les bases de données MongoDB ou PostgreSQL.
Métriques définies par l'utilisateur créées à l'aide de l'API Cloud Monitoring ou d'une bibliothèque telle que OpenTelemetry.
Des métriques externes définies par certains fichiers Open Source bibliothèques ou des fournisseurs tiers.
les métriques Prometheus collectées Google Cloud Managed Service pour Prometheus ou en utilisant l'agent Ops et récepteur Prometheus ou Récepteur OTLP
- Les métriques basées sur les journaux, qui enregistrent des informations numériques concernant les journaux écrits dans Cloud Logging. Les métriques basées sur les journaux définies par Google incluent le nombre d'erreurs détectées par votre service et le nombre total d'entrées de journal reçues par votre projet Google Cloud. Vous pouvez également définir des métriques basées sur les journaux.
Langages de requête
Lorsque vous créez une règle d'alerte ou un graphique, vous devez Fournissez une requête qui décrit les données que vous souhaitez surveiller ou représenter sous forme de graphique:
Console Google Cloud: vous pouvez créer votre requête en la sélectionnant dans les menus, ou écrire une requête. Des éditeurs de requêtes sont disponibles pour le langage de requête Prometheus (PromQL) et le langage de requête de surveillance (MQL). Les éditeurs de requêtes fournissent des vérifications et des suggestions de syntaxe. Vous pouvez également écrire une expression Filtre de surveillance.
API Cloud Monitoring: elle est compatible avec le langage de requête Prometheus (PromQL), les requêtes MQL, et les expressions de filtre Monitoring.
Surveiller les grands systèmes
Cette section explique comment gérer les ressources et comment surveiller les métriques stockées plusieurs projets Google Cloud.
Gérer les ressources en tant que collection
Pour gérer vos ressources en tant que collection au lieu de créer un groupe de ressources individuellement. Un groupe de ressources est une collection dynamique de ressources qui répondent à certains des critères que vous indiquez. Lorsque vous ajoutez et supprimez des ressources, par exemple en ajoutant des instances de VM Compute Engine à votre projet Google Cloud, l'appartenance au groupe change automatiquement. Voici des exemples de groupes de ressources:
- Instances Compute Engine dont le nom commence par la chaîne
prod-
. - Ressources comportant le tag
test-cluster
. - Instances Amazon EC2 dans la région A ou la région B.
Après avoir défini un groupe de ressources, vous pouvez le surveiller comme s'il s'agissait d'une seule ressource. Par exemple, vous pouvez configurer un test de disponibilité pour surveiller un groupe de ressources. Pour les graphiques et les règles d'alerte, vous pouvez également filtrer par nom de groupe.
Pour en savoir plus, consultez la section Configurer des groupes de ressources.
Surveiller les métriques de plusieurs projets Google Cloud
Pour afficher et surveiller les données de séries temporelles de plusieurs projets Google Cloud et comptes AWS via une seule interface, configurez un champ d'application des métriques multiprojet.
Par défaut, les pages Cloud Monitoring de la console Google Cloud fournissent n'accède qu'à la série temporelle stockée dans le projet effectuant une surveillance. Le projet de champ d'application est le projet que vous avez sélectionné à l'aide de l'outil de sélection de projets de la console Google Cloud. Le projet de champ d'application stocke les alertes, les moniteurs synthétiques, les tableaux de bord et les groupes de surveillance que vous configurez.
Le projet de champ d'application héberge également un champ d'application des métriques. Le champ d'application des métriques définit les projets et les comptes dont les métriques sont visibles par le projet de champ d'application. Vous pouvez configurer le champ d'application des métriques pour inclure des données de séries temporelles provenant d'autres projets Google Cloud et de comptes AWS. Pour en savoir plus sur la modification d'un champ d'application des métriques, consultez la section Configurer un champ d'application des métriques pour plusieurs projets.
Modèle de données Cloud Monitoring
Cette section présente le modèle de données Cloud Monitoring :
Un type de métrique décrit un élément mesuré. L'utilisation du processeur d'une VM et le pourcentage d'un disque utilisé sont des exemples de types de métriques.
Une série temporelle est une structure de données qui contient les mesures horodatées d'une métrique ainsi que des informations sur la source et la signification de ces mesures.
Voici quelques détails sur le contenu d'une série temporelle:
Le tableau
points
contient les mesures horodatées.Voici un exemple de tableau
points
avec deux valeurs :"points": [ { "interval": { "startTime": "2020-07-27T20:20:21.597143Z", "endTime": "2020-07-27T20:20:21.597143Z" }, "value": { "doubleValue": 0.473005 } }, { "interval": { "startTime": "2020-07-27T20:19:21.597239Z", "endTime": "2020-07-27T20:19:21.597239Z" }, "value": { "doubleValue": 0.473025 } }, ],
Pour comprendre la signification d'une valeur, vous devez vous référer aux autres données incluses dans la série temporelle et aux définitions de ces données.
Le champ
resource
décrit le composant matériel ou logiciel surveillé. Dans Cloud Monitoring, le composant matériel ou logiciel est appelé ressource surveillée. Les instances Compute Engine et les applications App Engine sont des exemples de ressources surveillées. Pour obtenir une liste les ressources surveillées, consultez la liste des ressources surveillées.Voici un exemple de champ
resource
:"resource": { "type": "gce_instance", "labels": { "instance_id": "2708613220420473591", "zone": "us-east1-b", "project_id": "sampleproject" } }
Le champ
type
présente la ressource surveillée en tant quegce_instance
, ce qui indique que ces mesures sont effectuées sur une instance de VM Compute Engine.Le sous-champ
labels
contient des paires clé/valeur qui fournissent des informations supplémentaires sur la ressource surveillée. Pour un typegce_instance
, les libellés identifient l'instance de VM surveillée.
Le champ
metric
décrit l'élément qui est mesuré.Voici un exemple de champ
metric
:"metric": { "labels": { "instance_name": "test" }, "type": "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization" },
- Pour les services Google Cloud, le champ
type
spécifie le service et les éléments surveillés. Dans cet exemple, le service Compute Engine pour mesurer l'utilisation du processeur. Lorsque le champtype
commence parcustom
ouexternal
, la métrique est soit une métrique personnalisée, soit une métrique définie par un tiers.
- Le champ
labels
contient des paires clé/valeur qui fournissent des informations supplémentaires sur la mesure. Ces libellés sont définis dans leMetricDescriptor
, qui est une structure de données qui définit les attributs des données mesurées.MetricDescriptor
de la métriquecompute.googleapis.com/instance/cpu/utilization
qui inclut le libelléinstance_name
.
- Pour les services Google Cloud, le champ
Le champ
metricKind
décrit la relation entre les mesures adjacentes au sein d'une série temporelle:Les métriques
GAUGE
stockent la valeur de l'élément mesuré à un moment donné, par exemple un enregistrement de température horaire.Les métriques
CUMULATIVE
stockent la valeur accumulée de l'élément mesuré à un moment donné, par exemple un kilométrage dans un véhicule.Les métriques
DELTA
stockent le changement dans la valeur de l'élément mesuré sur une période spécifiée, par exemple un résumé des actions qui montre les gains ou les pertes de l'action.
Le champ
valueType
décrit le type de données pour la mesure:INT64
,DOUBLE
,BOOL
,STRING
ouDISTRIBUTION
- Vous pouvez afficher l'utilisation du processeur de chaque instance de VM.
- Vous pouvez afficher l'utilisation du processeur pour une instance de VM spécifique en filtrant les séries temporelles pour une seule valeur du libellé
instance_id
. Vous pouvez regrouper les instances de VM selon le libellé
machine_type
, puis afficher l'utilisation moyenne du processeur. La capture d'écran suivante illustre un graphique avec cette configuration:
Tarifs
En général, les métriques système Cloud Monitoring sont gratuites, contrairement aux métriques provenant de systèmes, d'agents ou d'applications externes. Les métriques facturables sont facturés en fonction du nombre d'octets ou d'échantillons ingérés.
Pour en savoir plus sur les tarifs de Cloud Monitoring, consultez les documents suivants:
Étape suivante
- Pour explorer Cloud Monitoring, essayez le guide de démarrage rapide pour surveiller une instance Compute Engine.
- Pour savoir comment configurer notre projet Google Cloud pour afficher pour plusieurs projets Google Cloud et comptes AWS, consultez Présentation des champs d'application des métriques
Pour en savoir plus sur le modèle de données Cloud Monitoring, consultez la page Métriques, séries temporelles et ressources :
Pour plus d'informations sur l'API Cloud Monitoring, consultez la page API et documentation de référence.
Pour obtenir les listes de métriques et de ressources surveillées, Voir la liste des métriques et Liste des ressources surveillées.