Ringkasan Cloud Profiler
Memahami kinerja sistem produksi terkenal sulit. Mencoba mengukur performa di lingkungan pengujian biasanya gagal mereplikasi tekanan pada sistem produksi. Bagian-bagian Microbenchmark dari aplikasi Anda terkadang dapat dilakukan, tetapi biasanya juga gagal mereplikasi beban kerja dan perilaku sistem produksi.
Pembuatan profil berkelanjutan sistem produksi adalah cara efektif untuk mengetahui lokasi penggunaan resource seperti siklus CPU dan memori selama layanan beroperasi di lingkungan kerjanya. Namun, pembuatan profil menambahkan beban tambahan pada sistem produksi: agar menjadi cara yang dapat diterima untuk menemukan pola konsumsi resource, beban tambahan pembuatan profil harus kecil.
Cloud Profiler adalah profiler statistik dengan overhead rendah yang terus mengumpulkan informasi penggunaan CPU dan alokasi memori dari aplikasi produksi Anda. Fitur ini mengatribusikan informasi tersebut ke kode sumber yang menghasilkannya, sehingga membantu Anda mengidentifikasi bagian aplikasi yang menghabiskan resource paling banyak, dan memperjelas karakteristik performa aplikasi Anda.
Jenis pembuatan profil yang tersedia
Cloud Profiler mendukung berbagai jenis pembuatan profil berdasarkan bahasa yang digunakan untuk menulis program. Tabel berikut merangkum jenis profil yang didukung menurut bahasa:
| Jenis profil | Go | Java | Node.js | Python |
|---|---|---|---|---|
| Waktu CPU | Y | Y | Y | |
| Heap | Y | Y | Y | |
| Heap yang dialokasikan | Y | |||
| Pertentangan | Y | |||
| Rangkaian pesan | Y | |||
| Waktu proses | Y | Y | Y |
Untuk informasi lengkap tentang persyaratan bahasa dan batasan apa pun, lihat halaman petunjuk bahasa. Untuk informasi selengkapnya tentang jenis profil ini, lihat Konsep pembuatan profil.
Konfigurasi yang didukung
Saat melengkapi aplikasi untuk mengambil data profil, Anda menyertakan agen pembuatan profil khusus bahasa. Tabel berikut meringkas lingkungan yang didukung:
| Lingkungan | Go | Java | Node.js | Python |
|---|---|---|---|---|
| Compute Engine | Y | Y | Y | Y |
| Google Kubernetes Engine | Y | Y | Y | Y |
| Lingkungan fleksibel App Engine | Y | Y | Y | Y |
| Lingkungan standar App Engine | Y | Y | Y | Y |
| Dataproc | Y | |||
| Dataflow | Y | Y | ||
| Di luar Google Cloud | Y | Y | Y | Y |
Tabel berikut merangkum sistem operasi yang didukung:
| Sistem operasi | Go | Java | Node.js | Python |
|---|---|---|---|---|
Implementasi Linuxglibc library C standar |
Y | Y | Y | Y |
Implementasi Linuxmusl library C standar |
Y | Y (Alfa) | Y | Y (Alfa) |
Dampak performa
Cloud Profiler membuat satu profil dengan mengumpulkan data pembuatan profil, biasanya selama 10 detik, setiap 1 menit untuk satu instance layanan yang dikonfigurasi dalam satu zona Compute Engine. Misalnya, jika layanan GKE Anda menjalankan 10 replika pod, maka dalam periode 10 menit, sekitar 10 profil akan dibuat, dan setiap pod dibuat profilnya sekitar satu kali. Periode pembuatan profil akan diacak, sehingga terdapat variasi. Lihat Kumpulan profil untuk informasi selengkapnya.
Overhead CPU dan pembuatan profil alokasi heap pada saat pengumpulan data kurang dari 5 persen. Diamortisasi selama waktu eksekusi dan di beberapa replika layanan, overhead biasanya kurang dari 0,5 persen, sehingga menjadikannya opsi yang terjangkau untuk pembuatan profil yang selalu aktif dalam sistem produksi.
Komponen
Cloud Profiler terdiri dari agen profiling, yang mengumpulkan data, dan antarmuka konsol di Google Cloud, yang memungkinkan Anda melihat dan menganalisis data yang dikumpulkan oleh agen.
Agen pembuatan profil
Anda menginstal agen di virtual machine tempat aplikasi Anda dijalankan. Agen biasanya berupa library yang dilampirkan ke aplikasi saat Anda menjalankannya. Agen mengumpulkan data pembuatan profil saat aplikasi berjalan.
Untuk mengetahui informasi tentang cara menjalankan agen Cloud Profiler, lihat:- Aplikasi profiling Go
- Membuat profil aplikasi Java
- Membuat profil aplikasi Node.js
- Membuat profil aplikasi Python
- Membuat profil aplikasi yang berjalan di luar Google Cloud
Antarmuka profiler
Setelah agen mengumpulkan beberapa data pembuatan profil, Anda dapat menggunakan antarmuka Profiler untuk melihat bagaimana statistik untuk penggunaan CPU dan memori berkorelasi dengan area aplikasi Anda.
Data profil dipertahankan selama 30 hari, sehingga Anda dapat menganalisis data performa selama periode hingga 30 hari terakhir. Profil dapat didownload untuk penyimpanan jangka panjang.
Kuota dan batas
Untuk mengetahui informasi tentang cara menampilkan dan mengelola kuota Profiler, lihat Kuota dan batas.
Keamanan data
Cloud Profiler adalah layanan yang didukung Kontrol Layanan VPC. Untuk informasi lebih lanjut, lihat dokumentasi Kontrol Layanan VPC.