本页面包含有关在不同 Google Cloud 平台（例如 Google Kubernetes Engine [GKE] 和 Cloud Run）上对应用进行插桩处理的建议。如果您的应用尚未插桩，请将这些建议用作指导，以了解如何对应用进行插桩处理，从而将遥测数据发送到 Google Cloud。本页面上的建议不是唯一的解决方案，其他方法也可以。如需获取更多指导信息，请与 Google Cloud 支持团队联系。
我们针对以下各项提供了建议：
如需了解插桩示例，请参阅代码示例部分中列出的文档。
GKE
如需了解 GKE 的一般信息，请参阅 GKE 概览。
| 类型 | 建议 |
|---|---|
| 指标 | 我们建议您使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus。 对于插桩，请执行以下操作之一：
|
| 跟踪记录 | 执行以下操作：
|
| 日志 | 配置应用以将 JSON 结构的日志输出到 GKE 会自动收集写入 |
Compute Engine
如需了解 Compute Engine 的一般信息，请参阅虚拟机实例。
| 类型 | 建议 |
|---|---|
| 指标和跟踪记录 | 执行以下操作：
或者，如果您只想为 Prometheus 格式的指标配置收集，可以使用 Ops Agent Prometheus 接收器来收集使用 Prometheus 客户端库或 OpenTelemetry SDK 插桩的指标。 |
| 日志 | 执行以下操作： |
Cloud Run
如需了解 Cloud Run 的一般信息，请参阅 Cloud Run 是什么。
| 类型 | 建议 |
|---|---|
| 指标和跟踪记录 | 执行以下操作：
或者，如果您只想为 Prometheus 格式的指标配置收集，可以使用适用于 Cloud Run 的 Prometheus sidecar 来收集使用 Prometheus 客户端库或 OpenTelemetry SDK 插桩的指标。 |
| 日志 | 配置应用以将 JSON 结构的日志输出到 Cloud Run 会自动收集写入 |
Cloud Functions
如需了解 Cloud Functions 的一般信息，请参阅 Cloud Functions 概览。
| 类型 | 建议 |
|---|---|
| 指标 | Cloud Functions 不支持直接写入指标。如需生成指标，我们建议您使用基于日志的指标。 |
| 跟踪记录 | 使用适合您的语言的 SDK 和 Cloud Trace 导出器。 |
| 日志 | 配置应用以将 JSON 结构的日志输出到 Cloud Functions 会自动收集写入 |
App Engine
如需了解 App Engine 的一般信息，请参阅 App Engine 概览。
| 类型 | 建议 |
|---|---|
| 指标 | 使用适合您的语言的 SDK 和 Cloud Monitoring 导出器。 |
| 跟踪记录 | 使用适合您的语言的 SDK 和 Cloud Trace 导出器。 |
| 日志 | 配置应用以将 JSON 结构的日志输出到 App Engine 会自动收集写入 |
推荐的日志记录框架
如需收集日志，我们建议您使用可配置为将序列化 JSON 对象输出到 stdout、stderr 或文件的框架。Logging 代理（无论是集成的还是安装的）会爬取文件并写入 Cloud Logging 的结构化日志。对于写入日志数据，我们给出以下建议：
代码示例
如需查看演示如何对应用进行插桩处理以将遥测发送到 Google Cloud 的代码示例，请参阅以下内容：
OpenTelemetry 相关参考信息
本部分提供指向 OpenTelemetry SDK 以及适用于 OTLP、Cloud Trace 和 Cloud Monitoring 的导出器的链接。
一般参考信息：