Visualiza la latencia de las solicitudes de la app

Aprende a recopilar y ver datos de latencia de tus aplicaciones:

  1. Crear un clúster de Google Kubernetes Engine (GKE) con Google Cloud CLI.

  2. Descarga y, luego, implementa una aplicación de ejemplo en tu clúster.

  3. Enviar una solicitud HTTP a la aplicación de ejemplo para crear un seguimiento.

  4. Visualiza la información de latencia del seguimiento que creaste.

  5. Realizar una limpieza.


Para seguir la guía paso a paso sobre esta tarea de forma directa en la consola de Google Cloud, haz clic en Guiarme:

Guiarme


Antes de comenzar

  1. Es posible que las restricciones de seguridad que define tu organización no te permitan completar los siguientes pasos. Para obtener información sobre la solución de problemas, consulta Desarrolla aplicaciones en un entorno de Google Cloud restringido.

  2. Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.
  3. En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

    Ir al selector de proyectos

  4. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

  5. Habilita las API de Google Kubernetes Engine and Cloud Trace.

    Habilita las API

  6. En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

    Ir al selector de proyectos

  7. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

  8. Habilita las API de Google Kubernetes Engine and Cloud Trace.

    Habilita las API

Crea un clúster de GKE

  1. En la barra de herramientas, haz clic en Activar Cloud Shell y, luego, realiza los siguientes pasos en Cloud Shell.

  2. Crea un clúster:

    gcloud container clusters create cloud-trace-demo --zone us-central1-c
    

    El comando anterior, que tarda varios minutos en completarse, crea un clúster estándar con el nombre cloud-trace-demo en la zona us-central1-c.

  3. Configura kubectl para que actualice sus credenciales de forma automática a fin de usar la misma identidad que Google Cloud CLI:

    gcloud container clusters get-credentials cloud-trace-demo --zone us-central1-c
    
  4. Verifica el acceso a tu clúster:

    kubectl get nodes
    

    El siguiente es un resultado de ejemplo de este comando:

    NAME                                              STATUS   ROLES    AGE   VERSION
    gke-cloud-trace-demo-default-pool-063c0416-113s   Ready    <none>   78s   v1.22.12-gke.2300
    gke-cloud-trace-demo-default-pool-063c0416-1n27   Ready    <none>   79s   v1.22.12-gke.2300
    gke-cloud-trace-demo-default-pool-063c0416-frkd   Ready    <none>   78s   v1.22.12-gke.2300
    

Descargar e implementar y aplicar

Descarga y, luego, implementa una aplicación de Python que use el framework de Flask y el paquete de OpenTelemetry. La aplicación se describe en la sección Acerca de la app de esta página.

En Cloud Shell, haz lo siguiente:

  1. Clona una app de Python desde GitHub:

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
    
  2. Ejecuta el siguiente comando para implementar la aplicación de muestra:

    cd python-docs-samples/trace/cloud-trace-demo-app-opentelemetry && ./setup.sh
    

    La secuencia de comandos setup.sh tarda varios minutos en completarse.

    La secuencia de comandos configura tres servicios con una imagen compilada con anterioridad y, luego, espera a que se aprovisionen todos los recursos. Las cargas de trabajo se llaman cloud-trace-demo-a, cloud-trace-demo-b y cloud-trace-demo-c.

    El siguiente es un resultado de ejemplo de este comando:

    deployment.apps/cloud-trace-demo-a is created
    service/cloud-trace-demo-a is created
    deployment.apps/cloud-trace-demo-b is created
    service/cloud-trace-demo-b is created
    deployment.apps/cloud-trace-demo-c is created
    service/cloud-trace-demo-c is created
    
    Wait for load balancer initialization complete......
    Completed.
    

Cómo crear datos de seguimiento

Un trace describe el tiempo que tarda una aplicación en completar una sola operación.

Para crear un seguimiento, ejecuta el siguiente comando en Cloud Shell:

curl $(kubectl get svc -o=jsonpath='{.items[?(@.metadata.name=="cloud-trace-demo-a")].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')

La respuesta del comando anterior se ve de la siguiente manera:

Hello, I am service A
And I am service B
Hello, I am service C

Puedes ejecutar el comando curl varias veces para generar múltiples seguimientos.

Consulta los datos de latencia

  1. En el panel de navegación de la consola de Google Cloud, selecciona Trace y, luego, Explorador de seguimiento:

    Ir al Explorador de seguimiento

    Cada seguimiento se representa con un punto en el gráfico y una fila en la tabla.

    En la siguiente captura de pantalla, se muestran varios seguimientos:

    Revisa la ventana del Explorador de Trace para obtener una guía de inicio rápido.

  2. Para ver un seguimiento en detalle, selecciona un punto en el gráfico o una fila en la tabla.

    El diagrama de dispersión se actualiza, el punto que seleccionaste se destaca con un círculo dibujado alrededor de él, y todos los demás puntos que representan todos los demás seguimientos aparecen atenuados.

    Un diagrama de Gantt muestra información sobre el seguimiento seleccionado. La primera fila en el diagrama de Gantt es para el seguimiento, y existe una fila por cada intervalo del seguimiento. Un intervalo describe cuánto tiempo se tarda en realizar una suboperación completa.

    La información adicional sobre cada intervalo se muestra en el panel de detalles.

  3. Para ver información detallada sobre un intervalo, selecciona el intervalo en el diagrama de Gantt.

Acerca de la aplicación

La aplicación de muestra que se usa en esta guía de inicio rápido está disponible en un repositorio de GitHub. Este repositorio contiene información sobre cómo usar la aplicación en entornos distintos de Cloud Shell. La aplicación de muestra está escrita en Python, usa el framework de Flask y los paquetes de OpenTelemetry, y se ejecuta en un clúster de GKE.

Instrumentación

El archivo app.py en el repositorio de GitHub contiene la instrumentación necesaria para capturar y enviar datos de seguimiento a tu proyecto de Google Cloud:

  • La aplicación importa varios paquetes de OpenTelemetry:

    from opentelemetry import trace
    from opentelemetry.exporter.cloud_trace import CloudTraceSpanExporter
    from opentelemetry.instrumentation.flask import FlaskInstrumentor
    from opentelemetry.instrumentation.requests import RequestsInstrumentor
    from opentelemetry.propagate import set_global_textmap
    from opentelemetry.propagators.cloud_trace_propagator import CloudTraceFormatPropagator
    from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
    from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
    
  • La aplicación instrumenta las solicitudes web con contexto de seguimiento y rastrea automáticamente los controladores de Flask y las solicitudes a otros servicios:

    app = flask.Flask(__name__)
    FlaskInstrumentor().instrument_app(app)
    RequestsInstrumentor().instrument()
  • La aplicación configura el exportador de Cloud Trace como un proveedor de seguimiento, que propaga el contexto de seguimiento en el formato de Cloud Trace:

    def configure_exporter(exporter):
        """Configures OpenTelemetry context propagation to use Cloud Trace context
    
        Args:
            exporter: exporter instance to be configured in the OpenTelemetry tracer provider
        """
        set_global_textmap(CloudTraceFormatPropagator())
        tracer_provider = TracerProvider()
        tracer_provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(exporter))
        trace.set_tracer_provider(tracer_provider)
    
    configure_exporter(CloudTraceSpanExporter())
    tracer = trace.get_tracer(__name__)
  • El siguiente fragmento de código muestra cómo enviar solicitudes en Python. OpenTelemetry propaga implícitamente el contexto de seguimiento con tus solicitudes salientes:

    if endpoint is not None and endpoint != "":
        data = {"body": keyword}
        response = requests.get(
            endpoint,
            params=data,
        )
        return keyword + "\n" + response.text
    else:
        return keyword, 200
    
    

Cómo funciona la aplicación

Para mayor claridad, en esta sección, cloud-trace-demo se omite de los nombres de servicio. Por ejemplo, al servicio cloud-trace-demo-c se le hace referencia como c.

Esta aplicación crea tres servicios llamados a, b y c. El servicio a está configurado para llamar al servicio b, mientras que el servicio b está configurado para llamar al servicio c. Para obtener más detalles sobre la configuración de los servicios, consulta los archivos YAML en el repositorio de GitHub.

Cuando emitiste una solicitud HTTP al servicio a en esta guía de inicio rápido, usaste el siguiente comando de curl:

curl $(kubectl get svc -o=jsonpath='{.items[?(@.metadata.name=="cloud-trace-demo-a")].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')

El comando curl funciona de la siguiente manera:

  1. kubectl recupera la dirección IP del servicio llamada cloud-trace-demo-a.
  2. Luego, el comando curl envía la solicitud HTTP al servicio a.
  3. El servicio a recibe la solicitud HTTP y envía una solicitud al servicio b.
  4. El servicio b recibe la solicitud HTTP y envía una solicitud al servicio c.
  5. El servicio c recibe la solicitud HTTP del servicio b y muestra la string Hello, I am service C al servicio b.
  6. El servicio b recibe la respuesta del servicio c, la agrega a la string And I am service B y muestra el resultado al servicio a.
  7. El servicio a recibe la respuesta del servicio b y la agrega a la string Hello, I am service A.
  8. La respuesta del servicio a se muestra en Cloud Shell.

Limpia

Sigue estos pasos para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos que se usaron en esta página.

Si creaste un proyecto nuevo y ya no lo necesitas, bórralo.

Si usaste un proyecto existente, haz lo siguiente:

  1. Para borrar tu clúster, ejecuta el siguiente comando en Cloud Shell:

    gcloud container clusters delete cloud-trace-demo --zone us-central1-c

¿Qué sigue?