Unterstützte Infrastruktur für das Anwendungsmonitoring

In der folgenden Tabelle sind die Infrastrukturressourcen aufgeführt, die in Application Monitoring integriert sind. Wenn diese Ressourcen als App Hub-Dienst oder ‑Arbeitslast registriert werden, enthält die von den Ressourcen generierte Telemetrie anwendungsspezifische Labels. Diese Telemetrie umfasst Plattform- und Audit-Logeinträge, Messwertdaten und Tracedaten. Eine Liste der Dienste und Arbeitslasten, die in App Hub integriert sind, finden Sie unter Von App Hub unterstützte Ressourcen.

In den Dashboards, die von Application Monitoring erstellt werden, werden Log- und Messwertdaten angezeigt, einschließlich der folgenden Golden Signals, wenn diese Daten anwendungsspezifische Labels enthalten:

• Traffic: Die Raten eingehender Anfragen für den Dienst oder die Arbeitslast im ausgewählten Zeitraum.
• Serverfehlerrate: Durchschnittlicher Prozentsatz der eingehenden Anfragen, die im ausgewählten Zeitraum 5xx-HTTP-Antwortcodes generieren oder zuordnen.
• P95-Latenz: 95. Perzentil der Latenz für eine Anfrage, die im ausgewählten Zeitraum bearbeitet wurde, in Millisekunden.
• Sättigung: Gibt an, wie ausgelastet Ihr Dienst oder Ihre Arbeitslast ist. Bei verwalteten Instanzgruppen (MIGs), Cloud Run und Google Kubernetes Engine-Bereitstellungen wird in diesem Feld beispielsweise die CPU-Auslastung angezeigt.

Unterstützte Infrastrukturressourcen

In der Spalte Hinweise finden Sie Details dazu, welche goldenen Signale unterstützt werden. In dieser Spalte werden auch Einschränkungen aufgeführt.

Infrastrukturressourcen	Wichtige Signale	Hinweise und Einschränkungen
AlloyDB for PostgreSQL-Cluster (regional)		Anwendungs-Labels sind nicht mit Spans verknüpft.
AlloyDB for PostgreSQL-Instanzen (regional)	Traffic: instance/postgres/transaction_count Serverfehlerrate: Verhältnis von instance/postgres/abort_count zur Gesamtzahl von instance/postgres/transaction_count. Sättigung: instance/cpu/average_utilization	Anwendungs-Labels sind nicht mit Spans verknüpft.
Bigtable-Cluster (regional)	Auslastung: cluster/cpu_load	Anwendungs-Labels sind nicht mit Spans verknüpft.
Bigtable-Instanzen (regional)		Anwendungs-Labels sind nicht an Messwertdaten oder Spannen angehängt.
Cloud Run-Jobs (regional)	Sättigung: container/cpu/utilizations
Cloud Run-Dienste und -Funktionen (Regional)	Traffic: request_count Serverfehlerrate: Das Verhältnis der Anzahl der Anfragen mit dem Antwortstatus 5xx zur Gesamtzahl der Anfragen. P95-Latenz: request_latencies Sättigung: container/cpu/utilizations	Nur Trace-Spans, die von instrumentierten Arbeitslasten generiert werden, enthalten Anwendungslabels. Goldene Signale werden nur für Arbeitslasten generiert, die vom Kunden instrumentiert wurden und in Cloud Run ausgeführt werden.
Cloud Logging-Log-Buckets (global und regional)		Nur Audit-Logs enthalten Anwendungslabels.
Cloud SQL-Instanzen (regional)	Sättigung: database/cpu/utilization	Anwendungs-Labels sind nicht mit Spans verknüpft.
Cloud Storage-Buckets (regional und multiregional)	Traffic: api/request_count Serverfehlerrate: Verhältnis von Anfragen mit einem Antwortstatus, der einen Fehler angibt, zur Gesamtzahl der Anfragen. Die folgenden Statuswerte weisen auf einen Fehler hin: DATA_LOSS DEADLINE_EXCEEDED INTERNAL UNAVAILABLE UNIMPLEMENTED UNKNOWN	Anwendungs-Labels sind nicht mit Spans verknüpft.
Compute Engine-MIGs (regional und zonal)	Sättigung: instance/cpu/utilization
Dataproc Metastore-Dienst (regional und multiregional)	Traffic: Der Messwert hängt davon ab, ob der Dienst in einer einzelnen Region oder in mehreren Regionen verfügbar ist: Einzeln: service/request_count. Multi: service/multi_region/request_count. Serverfehlerrate: Das Verhältnis der Anzahl von service/grpc/finished_requests_count mit einem Antwortstatus, der einen Fehler angibt, zur Gesamtzahl der abgeschlossenen Anfragen. Die folgenden Statuswerte weisen auf einen Fehler hin: DEADLINE_EXCEEDED INTERNAL UNAVAILABLE UNIMPLEMENTED P95-Latenz: Der Messwert hängt davon ab, ob der Dienst in einer oder mehreren Regionen verfügbar ist: Einzeln: service/request_latencies Multi: service/multi_region/request_latencies.	Anwendungs-Labels sind nicht mit Spans verknüpft. Allgemeine Informationen finden Sie unter Dataproc Metastore – Übersicht.
Cloud Deploy-Bereitstellungspipelines (Regional)		Anwendungs-Labels sind nicht mit Spans verknüpft.
Firestore-Datenbanken (regional)	Traffic: api/request_count Serverfehlerrate: Verhältnis von Anfragen mit einem Antwortstatus, der einen Fehler angibt, zur Gesamtzahl der Anfragen. Die folgenden Statuswerte weisen auf einen Fehler hin: DEADLINE_EXCEEDED INTERNAL UNAVAILABLE UNIMPLEMENTED P95-Latenz: api/request_latencies	Anwendungs-Labels sind nicht mit Spans verknüpft.
Kubernetes-CronJobs (regional und zonenbasiert)		Informationen zum Ausführen von Cron-Jobs in GKE finden Sie unter CronJobs in GKE.
Kubernetes-DaemonSets (regional und zonenbasiert)	Auslastung: Das Verhältnis von container/cpu/core_usage_time zu container/cpu/request_cores. Traffic, Serverfehlerrate und P95-Latenz: Für Arbeitslasten, die in GKE ausgeführt werden, werden diese Signale aus dem Prometheus-Messwert http_server_request_duration_seconds erfasst. Dieser ist nur verfügbar, wenn Sie Ihre Anwendung mit OpenTelemetry instrumentieren. Weitere Informationen finden Sie unter Anwendung instrumentieren.
Kubernetes-Deployments (regional und zonenbasiert)	Auslastung: Das Verhältnis von container/cpu/core_usage_time zu container/cpu/request_cores. Traffic, Serverfehlerrate und P95-Latenz: Für Arbeitslasten, die in GKE ausgeführt werden, werden diese Signale aus dem Prometheus-Messwert http_server_request_duration_seconds erfasst. Dieser ist nur verfügbar, wenn Sie Ihre Anwendung mit OpenTelemetry instrumentieren. Weitere Informationen finden Sie unter Anwendung instrumentieren.
Kubernetes StatefulSets (regional und zonenbasiert)	Auslastung: Das Verhältnis von container/cpu/core_usage_time zu container/cpu/request_cores. Traffic, Serverfehlerrate und P95-Latenz: Für Arbeitslasten, die in GKE ausgeführt werden, werden diese Signale aus dem Prometheus-Messwert http_server_request_duration_seconds erfasst. Dieser ist nur verfügbar, wenn Sie Ihre Anwendung mit OpenTelemetry instrumentieren. Weitere Informationen finden Sie unter Anwendung instrumentieren.	Informationen zur Verwendung von StatefulSets oder zur Bereitstellung einer zustandsorientierten Anwendung finden Sie unter StatefulSets in Google Kubernetes Engine.
Externe und interne Layer-7-Application Load Balancer mit HTTP- oder HTTPS-Traffic (global und regional)	Traffic: Basierend auf einem Cloud Load Balancing-Messwerttyp, der die Anzahl der Anfragen erfasst, z. B. https/request_count. Die Konfiguration von Cloud Load Balancing bestimmt die tatsächliche Messung. Serverfehlerrate: Das Verhältnis der Anzahl der Anfragen mit dem Antwortstatus 5xx zur Gesamtzahl der Anfragen. P95-Latenz: Basierend auf einem Cloud Load Balancing-Messwerttyp, der Gesamtlatenzen wie https/total_latencies erfasst. Die Konfiguration von Cloud Load Balancing bestimmt die tatsächliche Messung.	Bei Application Load Balancern sind nur Weiterleitungsregeln an Backend-Dienste in App Hub integriert. Anwendungs-Labels sind nicht mit Spans verknüpft.
Memorystore for Redis-Cluster (regional)	Sättigung: cluster/cpu/average_utilization	Anwendungslabels sind nicht an Logeinträge oder Spans angehängt.
Memorystore for Redis-Instanzen (regional)		Anwendungs-Labels sind nicht an Messwertdaten oder Spannen angehängt.
Pub/Sub-Themen (Global)	Traffic: topic/send_request_count Serverfehlerrate: Das Verhältnis der Anzahl der Anfragen mit dem Antwortcode internal zur Gesamtzahl der Anfragen. P95-Latenz: topic/send_request_latencies	Anwendungs-Labels sind nicht mit Spans verknüpft.
Pub/Sub-Abo (Global)	Traffic: subscription/pull_request_count Serverfehlerrate: Das Verhältnis der Anzahl der Anfragen mit dem Antwortcode internal zur Gesamtzahl der Anfragen. P95-Latenz: subscription/push_request_latencies	Anwendungs-Labels sind nicht mit Spans verknüpft.
Secret Manager-Secrets (global und regional)		Anwendungs-Labels sind nicht mit Spans verknüpft.
Spanner-Datenbanken (global und regional)		Anwendungs-Labels sind nicht an Messwertdaten oder Spannen angehängt.
Spanner-Instanzen (global und regional)	Traffic: api/api_request_count Serverfehlerrate: Verhältnis von Anfragen mit einem Antwortstatus, der einen Fehler angibt, zur Gesamtzahl der Anfragen. Die folgenden Statuswerte weisen auf einen Fehler hin: data_loss deadline_exceeded internal unavailable unimplemented unknown P95-Latenz: api/request_latencies Sättigung: instance/cpu/utilization	Anwendungs-Labels sind nicht mit Spans verknüpft.