Puedes configurar tus cargas de trabajo en Google Kubernetes Engine (GKE) para enviar métricas de rendimiento de la aplicación a Cloud Monitoring. Luego, puedes usar estas métricas para detectar regresiones de rendimiento en tu aplicación.
Google Kubernetes Engine proporciona visualizaciones para los siguientes tipos de medidas de rendimiento de las cargas de trabajo:
Solicitudes: muestra la tasa de solicitudes por segundo, agrupadas por operación cuando están disponibles.
Errores: muestra las tasas de errores, agrupadas por operación y código de respuesta.
Latencia: Muestra la latencia de respuesta de los percentiles 50 y 95 por operación.
CPU y memoria: Muestra el uso de CPU y memoria como un porcentaje de una cantidad solicitada.
También puedes ver y explorar los registros de tus cargas de trabajo.
Antes de que puedas usar las métricas de rendimiento de la aplicación, esta debe tener una forma de enviar las métricas a Cloud Monitoring. Para obtener información sobre
los enfoques recomendados, consulta
Recopila métricas de rendimiento de la aplicación.
Recopila métricas de rendimiento de la aplicación
Puedes recopilar métricas de rendimiento de las aplicaciones para Google Kubernetes Engine mediante las siguientes integraciones compatibles:
Cloud Service Mesh: Si usas Cloud Service Mesh, las métricas de rendimiento de la aplicación se recopilan de forma automática.
Ingress de GKE: cuando configuras
GKE Ingress para balanceadores de cargas de aplicaciones,
las métricas de rendimiento se recopilan de forma automática para los balanceadores de cargas de HTTP/S
que enrutan el tráfico a tu servicio de GKE y los recursos de Deployment
detrás de Ingress de GKE.
Métricas de HTTP y gRPC de Prometheus: si tu aplicación expone métricas HTTP
o gRPC de Prometheus, te recomendamos que sigas los
documentos del
servidor HTTP y
el servidor de gRPC
para recopilar las métricas con Google Cloud Managed Service para Prometheus.
Ve las métricas de rendimiento de la aplicación
Una vez que los datos de rendimiento estén disponibles para su análisis, puedes
ver las métricas
de un objeto Deployment en el panel de la aplicación.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-04-30 (UTC)"],[],[],null,["# Use application performance metrics\n\n[Autopilot](/kubernetes-engine/docs/concepts/autopilot-overview) [Standard](/kubernetes-engine/docs/concepts/choose-cluster-mode)\n\n*** ** * ** ***\n\nYou can configure your workloads on Google Kubernetes Engine (GKE) to send\napplication performance metrics to Cloud Monitoring. You can then\nuse these metrics to detect performance regressions in your application.\nGoogle Kubernetes Engine provides visualizations for the following kinds of performance\nmeasures for your workloads:\n\n- Requests: shows the per-second request rate, grouped by operation when available.\n- Errors: shows error rates, grouped by operation and response code.\n- Latency: shows 50th and 95th percentile response latency by operation.\n- CPU and memory: shows the utilization of CPU and memory as a percentage of a requested amount.\n\nThese metrics correspond to the\n[*golden signals*](https://sre.google/sre-book/monitoring-distributed-systems/#xref_monitoring_golden-signals)\nrecommended in the Google\n[*Site Reliability Engineering* book](https://sre.google/sre-book/monitoring-distributed-systems/)\nfor monitoring distributed systems.\n\nYou can also view and explore logs for your workloads.\n\nBefore you can use application performance metrics, your application must have\na way to send the metrics to Cloud Monitoring. For information about\nrecommended approaches, see\n[Collect application performance metrics](#app-perf-ingest).\n\nCollect application performance metrics\n---------------------------------------\n\nYou can collect application performance metrics for Google Kubernetes Engine by using\nthe following supported integrations:\n\n- **Cloud Service Mesh**: If you use Cloud Service Mesh, then application performance metrics are collected automatically.\n- **Istio** : If you use [open source Istio](https://istio.io), then we recommend that you [collect the metrics](/stackdriver/docs/managed-prometheus/exporters/istio) by using Google Cloud Managed Service for Prometheus.\n- **GKE Ingress** : When you configure [GKE Ingress for Application Load Balancers](/kubernetes-engine/docs/concepts/ingress), performance metrics are automatically collected for the HTTP/S load balancers that route traffic to your GKE Service and Deployment resources behind GKE Ingress.\n- **NGINX Ingress** : If you are using [NGINX Ingress](https://kubernetes.github.io/ingress-nginx/), then we recommend that you [collect the metrics](/stackdriver/docs/managed-prometheus/exporters/ingress-nginx) by using Google Cloud Managed Service for Prometheus.\n- **Prometheus HTTP and gRPC metrics** : If your application exposes Prometheus HTTP or gRPC metrics, then we recommend that you follow the [HTTP server](/stackdriver/docs/managed-prometheus/exporters/server/http) and [gRPC server](/stackdriver/docs/managed-prometheus/exporters/server/grpc) documents to collect the metrics by using Google Cloud Managed Service for Prometheus.\n\nView application performance metrics\n------------------------------------\n\nAfter the performance data is available for analysis, you can\n[view the metrics](/kubernetes-engine/docs/how-to/view-observability-metrics#app-perf-view)\nfor a Deployment on the application dashboard."]]