Il sidecar di Managed Service per Prometheus per Cloud Run è il modo consigliato da Google per ottenere il monitoraggio in stile Prometheus per i servizi Cloud Run. Se il tuo servizio Cloud Run scrive metriche OTLP, puoi utilizzare il sidecar OpenTelemetry. Tuttavia, per i servizi che scrivono metriche Prometheus, utilizza il sidecar Managed Service per Prometheus descritto in questo documento.
Questo documento descrive come:
- Aggiungi il sidecar Managed Service per Prometheus a un servizio Cloud Run esistente.
- Crea un'app di esempio con il sidecar. Se non hai un servizio Cloud Run esistente, puoi utilizzare l'app di esempio per vedere come funziona il sidecar.
Il sidecar utilizza Google Cloud Managed Service per Prometheus sul lato server e una distribuzione del raccoglitore OpenTelemetry, creato appositamente per i carichi di lavoro serverless, sul lato client. Questa distribuzione personalizzata include alcune modifiche per supportare Cloud Run. Il raccoglitore esegue uno scraping di avvio dopo 10 secondi ed esegue uno scraping di arresto, indipendentemente dalla durata dell'istanza. Per la massima affidabilità, consigliamo che i servizi Cloud Run che eseguono il sidecar utilizzino anche l'impostazione di fatturazione basata sull'istanza. Per saperne di più, consulta Impostazioni di fatturazione (servizi). Alcuni tentativi di scraping potrebbero non riuscire se l'allocazione della CPU viene limitata a causa di un numero ridotto di query al secondo (QPS). Una CPU sempre allocata rimane disponibile.
Il sidecar si basa sulla funzionalità multi-container (sidecar) di Cloud Run per eseguire il raccoglitore come container sidecar insieme al container del carico di lavoro. Per ulteriori informazioni sui sidecar in Cloud Run, consulta Deployment di più container in un servizio (sidecar).
Il file collaterale Managed Service per Prometheus per Cloud Run introduce una nuova configurazione, RunMonitoring, un sottoinsieme della risorsa personalizzata PodMonitoring di Kubernetes. La maggior parte degli utenti può utilizzare la configurazione RunMonitoring
predefinita, ma puoi anche creare configurazioni personalizzate. Per ulteriori
informazioni sulle configurazioni RunMonitoring
predefinite e personalizzate, consulta Aggiungere il sidecar a un servizio Cloud Run.
Prima di iniziare
Questa sezione descrive la configurazione necessaria per utilizzare questo documento.
Installa e configura gcloud CLI
Molti dei passaggi descritti in questo documento utilizzano Google Cloud CLI. Per informazioni sull'installazione di gcloud CLI, vedi Gestione dei componenti di Google Cloud CLI.
Quando richiami i comandi gcloud, devi specificare l'identificatore
per il tuo progetto Google Cloud . Puoi impostare un progetto predefinito per Google Cloud CLI ed eliminare la necessità di inserirlo a ogni comando.
Per impostare il progetto come predefinito, inserisci il seguente comando:
gcloud config set project PROJECT_ID
Puoi anche impostare una regione predefinita per il tuo servizio Cloud Run. Per impostare una regione predefinita, inserisci questo comando:
gcloud config set run/region REGION
Abilita API
Devi abilitare le seguenti API nel tuo progetto Google Cloud :
- API Cloud Run Admin:
run.googleapis.com - API Artifact Registry:
artifactregistry.googleapis.com - API Cloud Monitoring:
monitoring.googleapis.com - API Cloud Logging:
logging.googleapis.com - (Facoltativo) Se crei una configurazione
RunMonitoringpersonalizzata, devi abilitare l'API Secret Manager:secretmanager.googleapis.com - (Facoltativo) Se scegli di eseguire l'app di esempio utilizzando Cloud Build,
devi anche abilitare le seguenti API:
- API Cloud Build:
cloudbuild.googleapis.com. - API Identity and Access Management:
iam.googleapis.com. Per saperne di più, consulta Creare ed eseguire l'app di esempio.
- API Cloud Build:
Per visualizzare le API abilitate nel tuo progetto, esegui questo comando:
gcloud services list
Per abilitare un'API non abilitata, esegui uno dei seguenti comandi:
gcloud services enable run.googleapis.com gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com gcloud services enable secretmanager.googleapis.com gcloud services enable monitoring.googleapis.com gcloud services enable logging.googleapis.com gcloud services enable cloudbuild.googleapis.com gcloud services enable iam.googleapis.com
Service account per Cloud Run
Per impostazione predefinita, i servizi e i job Cloud Run utilizzano l'account di servizio predefinito di Compute Engine,PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com.
Questo account di servizio di solito dispone dei ruoli IAM (Identity and Access Management)
necessari per scrivere le metriche e i log descritti in questo documento:
roles/monitoring.metricWriterroles/logging.logWriter
Se crei una configurazione RunMonitoring personalizzata,
il account di servizio deve avere anche i seguenti ruoli:
roles/secretmanager.adminroles/secretmanager.secretAccessor
Puoi anche configurare un account di servizio gestito dall'utente per Cloud Run. Un account di servizio gestito dall'utente deve disporre anche di questi ruoli. Per saperne di più sui service account per Cloud Run, consulta Configurazione dell'identità del servizio.
Configura e aggiungi il sidecar a un servizio Cloud Run
Il file collaterale Managed Service per Prometheus per Cloud Run introduce una nuova configurazione, RunMonitoring, che è un sottoinsieme della risorsa personalizzata PodMonitoring di Kubernetes. La configurazione RunMonitoring utilizza le opzioni
PodMonitoring esistenti per supportare Cloud Run
eliminando alcune opzioni specifiche di Kubernetes.
Puoi utilizzare la configurazione predefinita RunMonitoring oppure
crearne una personalizzata. Nelle sezioni seguenti vengono descritti entrambi gli approcci. Non è necessario farlo da entrambe le piattaforme. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo
di configurazioni predefinite o personalizzate, seleziona la scheda corrispondente.
Configurazione predefinita
Utilizza la configurazione RunMonitoring predefinita
Se non crei una configurazione RunMonitoring personalizzata, il
collettore sidecar sintetizza la seguente configurazione predefinita per estrarre
le metriche dalla porta 8080 nel percorso delle metriche /metrics ogni 30 secondi:
apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1beta
kind: RunMonitoring
metadata:
name: run-gmp-sidecar
spec:
endpoints:
- port: 8080
path: /metrics
interval: 30s
L'utilizzo della configurazione predefinita non richiede alcuna configurazione aggiuntiva oltre all'aggiunta del sidecar al servizio Cloud Run.
Aggiungere il sidecar a un servizio Cloud Run
Per utilizzare il sidecar con la configurazione RunMonitoring
predefinita, devi modificare la configurazione Cloud Run
esistente per aggiungere il sidecar. Per aggiungere il sidecar:
- Aggiungi un'annotazione di dipendenza del container che specifica l'ordine di avvio e arresto dei container. Nell'esempio seguente, il container sidecar, denominato "collector", viene avviato dopo e arrestato prima del container dell'applicazione, denominato "app" nell'esempio.
- Crea un contenitore per il raccoglitore, denominato "collector" nell'esempio seguente.
Ad esempio, aggiungi le righe precedute dal carattere + (più) alla configurazione di Cloud Run, quindi esegui nuovamente il deployment del servizio:
apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
annotations:
run.googleapis.com/launch-stage: ALPHA
run.googleapis.com/cpu-throttling: 'false'
name: my-cloud-run-service
spec:
template:
metadata:
annotations:
run.googleapis.com/execution-environment: gen2
+ run.googleapis.com/container-dependencies: '{"collector":["app"]}'
spec:
containers:
- image: "REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/run-gmp/sample-app"
name: app
startupProbe:
httpGet:
path: /startup
port: 8000
livenessProbe:
httpGet:
path: /liveness
port: 8000
ports:
- containerPort: 8000
+ - image: "us-docker.pkg.dev/cloud-ops-agents-artifacts/cloud-run-gmp-sidecar/cloud-run-gmp-sidecar:1.2.0"
+ name: collector
Per eseguire nuovamente il deployment del servizio Cloud Run con il file di configurazione
run-service.yaml, esegui questo comando:
gcloud run services replace run-service.yaml --region=REGION
Configurazione personalizzata
Creare una configurazione RunMonitoring personalizzata
Puoi creare una configurazione RunMonitoring per un servizio Cloud Run se la configurazione predefinita non è sufficiente.
Ad esempio, potresti creare una configurazione come la seguente:
apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1beta
kind: RunMonitoring
metadata:
name: my-custom-cloud-run-job
spec:
endpoints:
- port: 8080
path: /metrics
interval: 10s
metricRelabeling:
- action: replace
sourceLabels:
- __address__
targetLabel: label_key
replacement: label_value
targetLabels:
metadata:
- service
- revision
Questa configurazione esegue le seguenti operazioni:
- Recupera le metriche dalla porta 8080 e utilizza il percorso delle metriche predefinito
/metrics. - Utilizza un intervallo di scraping di 10 secondi.
- Utilizza l'assegnazione di nuove etichette per aggiungere l'etichetta
label_keycon il valorelabel_valuea ogni metrica sottoposta a scraping. - Aggiunge le etichette dei metadati
serviceerevisiona ogni metrica sottoposta a scraping.
Per informazioni sulle opzioni di configurazione disponibili, consulta RunMonitoring spec: configuration options.
Quando utilizzi una configurazione RunMonitoring personalizzata, devi
eseguire la seguente configurazione aggiuntiva:
- Abilita l'API Secret Manager e concedi al tuo account di servizio Cloud Run i ruoli Secret Manager. Per saperne di più, consulta Prima di iniziare.
- Memorizza la configurazione personalizzata come secret.
- Aggiungi il sidecar a un servizio Cloud Run .
Archivia la configurazione utilizzando Secret Manager
Per fornire una configurazione RunMonitoring personalizzata:
- Crea un file contenente la configurazione personalizzata.
- Crea un secret di Secret Manager che contenga la configurazione personalizzata.
Il seguente comando crea un secret denominato mysecret dal file
custom-config.yaml:
gcloud secrets create mysecret --data-file=custom-config.yaml
Per applicare una modifica alla configurazione dopo aver modificato il file custom-config.yaml, devi eliminare e ricreare il secret, quindi eseguire nuovamente il deployment del servizio Cloud Run.
Aggiornamento della configurazione in Secret Manager
Se vuoi aggiornare la configurazione personalizzata di RunMonitoring in qualsiasi momento, puoi aggiungere una nuova versione del secret esistente a Secret Manager.
Ad esempio, per aggiornare mysecret con una nuova configurazione memorizzata nel file
custom-config-updated.yaml, puoi eseguire:
gcloud secrets versions add mysecret --data-file=custom-config-updated.yaml
Il sidecar si ricarica automaticamente e applica le modifiche alla sua configurazione.
Aggiungere il sidecar a un servizio Cloud Run
Dopo aver creato un secret di Secret Manager per la configurazione di RunMonitoring, devi modificare la configurazione di Cloud Run per eseguire le seguenti operazioni:
- Aggiungi il sidecar di Managed Service per Prometheus
- Aggiungi un'annotazione di dipendenza del container che specifica l'ordine di avvio e arresto dei container. Nell'esempio seguente, il container sidecar, denominato "collector", viene avviato dopo e arrestato prima del container dell'applicazione, denominato "app" nell'esempio.
- Crea un contenitore per il raccoglitore, denominato "collector" nell'esempio seguente.
- Aggiungi il secret montandolo nella posizione
/etc/rungmp/config.yaml:- Aggiungi un'annotazione dei secret che rimanda al secret contenente la configurazione
RunMonitoringpersonalizzata. - Crea un volume, denominato "config" nell'esempio seguente, per il secret
che punta al file
config.yaml. - Monta il volume come parte dell'immagine del raccoglitore nel percorso di montaggio
/etc/rungmp.
- Aggiungi un'annotazione dei secret che rimanda al secret contenente la configurazione
Ad esempio, aggiungi le righe precedute dal carattere + (più) alla configurazione di Cloud Run, quindi esegui nuovamente il deployment del servizio:
apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
annotations:
run.googleapis.com/launch-stage: ALPHA
run.googleapis.com/cpu-throttling: 'false'
name: my-cloud-run-service
spec:
template:
metadata:
annotations:
run.googleapis.com/execution-environment: gen2
+ run.googleapis.com/container-dependencies: '{"collector":["app"]}'
+ run.googleapis.com/secrets: 'mysecret:projects/PROJECT_ID/secrets/mysecret'
spec:
containers:
- image: "REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/run-gmp/sample-app"
name: app
startupProbe:
httpGet:
path: /startup
port: 8000
livenessProbe:
httpGet:
path: /liveness
port: 8000
ports:
- containerPort: 8000
+ - image: "us-docker.pkg.dev/cloud-ops-agents-artifacts/cloud-run-gmp-sidecar/cloud-run-gmp-sidecar:1.2.0"
+ name: collector
+ volumeMounts:
+ - mountPath: /etc/rungmp/
+ name: config
+ volumes:
+ - name: config
+ secret:
+ items:
+ - key: latest
+ path: config.yaml
+ secretName: 'mysecret'
Per eseguire nuovamente il deployment del servizio Cloud Run con il file di configurazione
run-service.yaml, esegui questo comando:
gcloud run services replace run-service.yaml --region=REGION
RunMonitoring spec: configuration options
Questa sezione descrive la specifica di configurazione RunMonitoring per il
sidecar di Managed Service per Prometheus. Di seguito è riportato un esempio di configurazione personalizzata:
apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1beta
kind: RunMonitoring
metadata:
name: my-custom-cloud-run-job
spec:
endpoints:
- port: 8080
path: /metrics
interval: 10s
metricRelabeling:
- action: replace
sourceLabels:
- __address__
targetLabel: label_key
replacement: label_value
targetLabels:
metadata:
- service
- revision
RunMonitoring
La configurazione RunMonitoring monitora un servizio Cloud Run.
| Campo | Descrizione | Scheme | Obbligatorio |
|---|---|---|---|
metadata |
Metadati che tutte le risorse persistenti devono avere. |
metav1.ObjectMeta |
falso |
spec |
Specifica del deployment di Cloud Run selezionato per l'individuazione delle destinazioni da parte di Prometheus. | RunMonitoringSpec |
true |
RunMonitoringSpec
Questa specifica descrive in che modo la configurazione di RunMonitoring
monitora un servizio Cloud Run.
| Campo | Descrizione | Scheme | Obbligatorio |
|---|---|---|---|
endpoints |
Endpoint da eseguire lo scraping sui pod selezionati. | []ScrapeEndpoint |
true |
targetLabels |
Etichette da aggiungere al target Prometheus per gli endpoint rilevati.
L'etichetta instance è sempre impostata sull'ID istanza Cloud Run. |
RunTargetLabels |
falso |
limits |
Limiti da applicare al momento dello scraping. | *ScrapeLimits |
falso |
RunTargetLabels
La configurazione RunTargetLabels consente di includere
le etichette Cloud Run dai target Prometheus rilevati.
| Campo | Descrizione | Scheme | Obbligatorio |
|---|---|---|---|
metadata |
Etichette dei metadati di Cloud Run impostate su tutti i target sottoposti a scraping. I tasti consentiti sono instance, revision,
service e configuration.Se sono impostate chiavi consentite, il sidecar aggiunge il valore corrispondente dall'istanza Cloud Run come etichette delle metriche a ogni metrica: instanceID, revision_name,
service_name e
configuration_name.Il valore predefinito è l'impostazione di tutte le chiavi consentite. |
*[]string |
falso |
Crea ed esegui un'app di esempio
Questa sezione descrive come eseguire il sidecar Managed Service per Prometheus con un'app di esempio. Questa sezione è facoltativa. Se hai già un servizio Cloud Run e vuoi eseguire il deployment del sidecar, consulta Aggiungere il sidecar Managed Service per Prometheus a un servizio Cloud Run.
Clona il repository run-gmp-sidecar
Per ottenere l'app di esempio e i relativi file di configurazione, clona il repository run-gmp-sidecar
eseguendo il seguente comando:
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/run-gmp-sidecar/
Dopo aver clonato il repository, passa alla directory run-gmp-sidecar:
cd run-gmp-sidecar
Crea ed esegui l'app di esempio
L'app di esempio richiede Docker o un sistema di compilazione di container simile per Linux. Puoi creare ed eseguire l'app di esempio in uno dei seguenti modi:
- Utilizza Cloud Build per l'esecuzione senza supporto Docker locale. Se utilizzi Cloud Build, devi abilitare anche l'API Cloud Build.
- Crea ed esegui l'app di esempio manualmente.
Le sezioni seguenti descrivono entrambi gli approcci. Non è necessario farlo da entrambe le piattaforme. Per ulteriori informazioni, seleziona la scheda di uno degli approcci.
Utilizzare Cloud Build
Utilizzare Cloud Build
Il repository run-gmp-sidecar include file di configurazione per
Cloud Build. Questi file raggruppano i passaggi necessari
per creare e implementare l'app di esempio.
Puoi anche eseguire manualmente i passaggi gestiti da Cloud Build. Per saperne di più, consulta Compilare ed eseguire manualmente.
Configurazione di Cloud Build
Questi file di configurazione richiedono un account di servizio Cloud Build
e un repository Artifact Registry. Il repository run-gmp-sidecar include anche uno
script, create-sa-and-ar.sh, che esegue le seguenti operazioni:
- Crea un account di servizio,
run-gmp-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com. - Concede i seguenti ruoli al account di servizio:
roles/iam.serviceAccountUserroles/storage.objectViewerroles/logging.logWriterroles/artifactregistry.createOnPushWriterroles/secretmanager.adminroles/secretmanager.secretAccessorroles/run.admin
- Crea un repository Artifact Registry,
run-gmp, per le tue immagini container.
Per creare il account di servizio run-gmp-sa e il repository run-gmp,
esegui questo comando:
./create-sa-and-ar.sh
L'applicazione delle autorizzazioni richiede un po' di tempo, quindi ti consigliamo di attendere circa 30 secondi prima di procedere al passaggio successivo. In caso contrario, potresti visualizzare errori di autorizzazione.
Invia richiesta Cloud Build
Dopo aver configurato il account di servizio run-gmp-sa e il repository run-gmp, puoi avviare un job Cloud Build inviando il file di configurazione Cloud Build. Puoi utilizzare il seguente
comando gcloud builds submit:
gcloud builds submit . --config=cloudbuild-simple.yaml --region=REGION
L'esecuzione di questo comando richiede diversi minuti, ma indica quasi immediatamente dove puoi trovare i dettagli della build di Cloud Build. Il messaggio è simile al seguente:
Logs are available at [ https://console.cloud.google.com/cloud-build/builds/637860fb-7a14-46f2-861e-09c1dc4cea6b?project=PROJECT_NUMBER].
Per monitorare l'avanzamento della build, vai all'URL restituito nel browser. Puoi anche visualizzare i log del sidecar in Cloud Logging.
Controllare l'URL del servizio
Al termine del job Cloud Build, controlla l'URL dell'endpoint del servizio Cloud Run eseguendo questo comando:
gcloud run services describe my-cloud-run-service --region=REGION --format="value(status.url)"
Questo comando restituisce l'URL del servizio, che ha il seguente aspetto:
https://my-cloud-run-service-abcdefghij-ue.a.run.app
Creare ed eseguire manualmente
Creare ed eseguire manualmente
Puoi eseguire manualmente i passaggi gestiti da Cloud Build, descritti in Utilizzare Cloud Build. Le sezioni seguenti descrivono come eseguire manualmente le stesse attività.
Imposta le variabili utilizzate dai passaggi successivi
Molti dei passaggi successivi utilizzano variabili di ambiente per i valori comuni. Configura queste variabili utilizzando i seguenti comandi:
export GCP_PROJECT=PROJECT_ID export REGION=REGION
Crea un repository di immagini container
Crea un repository Artifact Registry per l'immagine container eseguendo il comando seguente:
gcloud artifacts repositories create run-gmp \
--repository-format=docker \
--location=${REGION}
Crea ed esegui il push dell'app di esempio
Questo esempio utilizza Docker su Linux per creare l'app di esempio ed eseguirne il push in un repository Artifact Registry. Potresti dover adattare questi comandi se lavori in un ambiente Windows o macOS.
Per creare l'app di esempio ed eseguirne il push in Artifact Registry:
Autentica il client Docker con Google Cloud CLI:
gcloud auth configure-docker ${REGION}-docker.pkg.devVai alla directory
simple-appnel repositoryrun-gmp-sidecar:pushd sample-apps/simple-app
Crea l'app
simple-appeseguendo questo comando:docker build -t ${REGION}-docker.pkg.dev/${GCP_PROJECT}/run-gmp/sample-app .Esegui il push dell'immagine per l'app creata eseguendo questo comando:
docker push ${REGION}-docker.pkg.dev/${GCP_PROJECT}/run-gmp/sample-appTorna alla directory
run-gmp-sidecar:popd
Configura il servizio Cloud Run
Il file run-service-simple.yaml nel repository run-gmp-sidecar definisce un servizio Cloud Run multi-container che utilizza l'app di esempio e le immagini del raccoglitore create nei passaggi precedenti. Il file
run-service-simple.yaml contiene la seguente specifica del servizio:
apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
annotations:
run.googleapis.com/launch-stage: ALPHA
run.googleapis.com/cpu-throttling: 'false'
name: my-cloud-run-service
spec:
template:
metadata:
annotations:
run.googleapis.com/execution-environment: gen2
run.googleapis.com/container-dependencies: '{"collector":["app"]}'
spec:
containers:
- image: "%SAMPLE_APP_IMAGE%"
name: app
startupProbe:
httpGet:
path: /startup
port: 8000
livenessProbe:
httpGet:
path: /liveness
port: 8000
ports:
- containerPort: 8000
- image: "us-docker.pkg.dev/cloud-ops-agents-artifacts/cloud-run-gmp-sidecar/cloud-run-gmp-sidecar:1.2.0"
name: collector
Questo file contiene un valore segnaposto per le immagini che hai creato nei passaggi precedenti, quindi devi aggiornare i segnaposto con i valori effettivi del tuo progettoGoogle Cloud .
Sostituisci il segnaposto %SAMPLE_APP_IMAGE% eseguendo il seguente
comando:
sed -i s@%SAMPLE_APP_IMAGE%@REGION-docker.pkg.dev/${GCP_PROJECT}/run-gmp/sample-app@g run-service-simple.yaml
Esegui il deployment del servizio Cloud Run
Dopo aver aggiornato il file run-service-simple.yaml con i tuoi valori, puoi creare e implementare il servizio Cloud Run eseguendo il seguente comando:
gcloud run services replace run-service-simple.yaml --region=REGION
Questo comando restituisce l'URL del servizio, che ha il seguente aspetto:
https://my-cloud-run-service-abcdefghij-ue.a.run.app
Consenti l'accesso HTTP non autenticato
Prima di poter effettuare una richiesta all'URL del servizio, devi modificare
i criteri del servizio Cloud Run per accettare l'accesso HTTP non autenticato. Il file policy.yaml nel repository run-gmp-sidecar
contiene la modifica necessaria.
Per modificare la policy del servizio, esegui questo comando:
gcloud run services set-iam-policy my-cloud-run-service policy.yaml --region=REGION
Verifica che l'app sia in esecuzione
Per verificare che il servizio Cloud Run abbia eseguito correttamente l'app di esempio, utilizza l'utilità curl per accedere all'endpoint metrics del servizio.
Esegui questo comando per ottenere l'URL del servizio:
SERVICE_URL=$(gcloud run services describe my-cloud-run-service --region=REGION --format 'value(status.url)')
Sostituisci REGION con la regione Cloud Run del tuo servizio.
Invia una richiesta all'URL del servizio eseguendo questo comando:
curl $SERVICE_URL
Se l'app è stata avviata correttamente, viene visualizzata la seguente risposta:
User request received!
Visualizzare le metriche dell'app in Metrics Explorer
Il container di esempio app scrive le seguenti metriche:
foo_metric: l'ora attuale come valore in virgola mobile (indicatore).bar_metric: l'ora attuale come valore in virgola mobile (contatore).
Per visualizzare queste metriche in Metrics Explorer, procedi come segue:
-
Nella console Google Cloud , vai alla pagina leaderboard Esplora metriche:
Se utilizzi la barra di ricerca per trovare questa pagina, seleziona il risultato con il sottotitolo Monitoring.
Nella barra degli strumenti del riquadro del generatore di query, seleziona il pulsante il cui nome è code MQL o code PromQL.
Verifica che PromQL sia selezionato nel pulsante di attivazione/disattivazione Lingua. Il pulsante di attivazione/disattivazione della lingua si trova nella stessa barra degli strumenti che ti consente di formattare la query.
Inserisci la seguente query nel riquadro dell'editor:
foo_metric
Fai clic su Aggiungi query.
Nella barra degli strumenti del riquadro del generatore di query, seleziona il pulsante il cui nome è code MQL o code PromQL.
Verifica che PromQL sia selezionato nel pulsante di attivazione/disattivazione Lingua. Il pulsante di attivazione/disattivazione della lingua si trova nella stessa barra degli strumenti che ti consente di formattare la query.
Inserisci la seguente query nel secondo riquadro dell'editor:
bar_metric
Fai clic su Esegui query.
Per visualizzare i dettagli sulle metriche, seleziona Entrambi nel pulsante di attivazione/disattivazione con l'etichetta Grafico Tabella Entrambi.
Esegui la pulizia
Al termine dell'esperimento con l'app di esempio, puoi
utilizzare lo script clean-up-cloud-run.sh nel repository run-gmp-sidecar per
eliminare le seguenti risorse che potresti aver creato per l'esempio:
- Il servizio Cloud Run.
- Il repository Artifact Registry.
- Il account di servizio creato per Cloud Build.
L'eliminazione di queste risorse garantisce che non vengano addebitati costi dopo l'esecuzione dell'esempio.
Per ripulire l'app di esempio, esegui lo script clean-up-cloud-run.sh:
./clean-up-cloud-run.sh
Visualizzare le metriche personali in Metrics Explorer
Il sidecar di Managed Service per Prometheus riporta le seguenti metriche su se stesso a Cloud Monitoring:
agent_uptime: Il tempo di attività del raccoglitore sidecar (contatore).agent_memory_usage: La memoria utilizzata dal raccoglitore sidecar (indicatore).agent_api_request_count: il numero di richieste API dal raccoglitore sidecar (contatore).agent_monitoring_point_count: Il numero di punti della metrica scritti in Cloud Monitoring dal raccoglitore sidecar (contatore).
Per visualizzare le self-metriche del sidecar in Metrics Explorer, procedi come segue:
-
Nella console Google Cloud , vai alla pagina leaderboard Esplora metriche:
Se utilizzi la barra di ricerca per trovare questa pagina, seleziona il risultato con il sottotitolo Monitoring.
Nella barra degli strumenti del riquadro del generatore di query, seleziona il pulsante il cui nome è code MQL o code PromQL.
Verifica che PromQL sia selezionato nel pulsante di attivazione/disattivazione Lingua. Il pulsante di attivazione/disattivazione della lingua si trova nella stessa barra degli strumenti che ti consente di formattare la query.
Inserisci il nome della metrica che vuoi interrogare nel riquadro dell'editor, ad esempio:
agent_api_request_count
Fai clic su Esegui query.
Per visualizzare i dettagli sulle metriche, seleziona Entrambi nel pulsante di attivazione/disattivazione con l'etichetta Grafico Tabella Entrambi.
Visualizzare i log personali in Esplora log
Il sidecar di Managed Service per Prometheus scrive i log in Cloud Logging. Il sidecar scrive
i log in base al tipo di risorsa monitorata Logging
cloud_run_revision.
Per visualizzare i log del sidecar in Esplora log:
-
Nella Google Cloud console, vai alla pagina Esplora log:
Se utilizzi la barra di ricerca per trovare questa pagina, seleziona il risultato con il sottotitolo Logging.
Seleziona il tipo di risorsa Revisione Cloud Run o inserisci la seguente query e fai clic su Esegui query:
resource.type="cloud_run_revision"
Informazioni sulle metriche raccolte
Quando le metriche emesse dal sidecar vengono importate in Cloud Monitoring, vengono scritte in base al tipo di risorsa monitorata prometheus_target di Cloud Monitoring.
Questo tipo di risorsa viene utilizzato sia per le metriche dell'applicazione sia per le metriche automatiche del sidecar.
Quando scrive le metriche, il sidecar imposta le etichette delle risorse nel seguente modo:
project_id: l'ID del progetto Google Cloud in cui è in esecuzione il container.location: la regione Google Cloud in cui è in esecuzione il container.cluster: il valore__run__.namespace: il nome del servizio Cloud Run in esecuzione; deriva dalla variabile di ambienteK_SERVICE.job: nome della configurazioneRunMonitoring; il valore predefinito èrun-gmp-sidecar.instance: il valorefaas.ID:PORTdel carico di lavoro locale da cui il container è configurato per estrarre le metriche. Il valore faas.ID è l'ID istanza dell'istanza Cloud Run.
Il sidecar aggiunge anche le seguenti etichette delle metriche:
instanceId: l'ID dell'istanza Cloud Run.service_name: il nome del servizio Cloud Run in esecuzione.revision_name: il nome della revisione Cloud Run in esecuzione.configuration_name: il nome della configurazione Cloud Run in esecuzione.
Tutte queste etichette delle metriche vengono aggiunte per impostazione predefinita. Se utilizzi una configurazione
RunMonitoring personalizzata, puoi
omettere le etichette service_name, revision_name e configuration_name utilizzando
l'opzione targetLabels nella specifica RunMonitoring. Puoi
anche utilizzare una configurazione personalizzata per rietichettare i valori delle etichette service_name,
revision_name e configuration_name.
Tutte le altre etichette visualizzate con le metriche importate provengono dalla metrica.
Se un'etichetta definita dall'utente è in conflitto con una delle etichette fornite dal sistema,
all'etichetta definita dall'utente viene aggiunto il prefisso exported_. Ad esempio,
un'etichetta specificata dall'utente namespace="playground" è in conflitto con l'etichetta
namespace definita dal sistema, quindi l'etichetta utente viene visualizzata come exported_namespace="playground".
Tipo di metrica
Quando le metriche emesse dal sidecar vengono importate in Cloud Monitoring, vengono scritte come metriche prometheus.googleapis.com e il tipo di metrica Prometheus viene aggiunto alla fine del nome. Ad esempio,
l'app di esempio emette una metrica di tipo Gauge di Prometheus denominata foo_metric. In
Cloud Monitoring, la metrica viene archiviata come tipo di metrica
prometheus.googleapis.com/foo_metric/gauge.
Quando esegui query sulla metrica con PromQL, puoi utilizzare il nome Prometheus, come illustrato in Visualizzare le metriche dell'app in Esplora metriche e Visualizzare le self-metric in Esplora metriche. Quando utilizzi strumenti come il generatore di query o Monitoring Query Language (MQL) in Metrics Explorer, il tipo di metrica Cloud Monitoring è pertinente.
Fatturazione
Le metriche emesse dal sidecar vengono importate in Cloud Monitoring con il prefisso prometheus.googleapis.com. Le metriche con questo prefisso vengono addebitate
in base al numero di campioni importati. Per saperne di più sulla fatturazione e su
Managed Service per Prometheus, consulta Fatturazione.