Vous pouvez configurer vos charges de travail sur Google Kubernetes Engine (GKE) pour envoyer des métriques de performances de l'application à Cloud Monitoring. Vous pouvez ensuite utiliser ces métriques pour détecter des régressions de performances dans votre application.
Google Kubernetes Engine fournit des visualisations pour les types de mesures de performances suivants pour vos charges de travail :
Requêtes : indique le taux de requêtes par seconde, regroupées par opération lorsqu'il est disponible.
Erreurs : affiche les taux d'erreur regroupés par opération et par code de réponse.
Latence : affiche la latence de réponse des 50e et 95e centiles par opération.
Processeur et mémoire : affiche l'utilisation du processeur et de la mémoire sous forme de pourcentage d'une quantité demandée.
Vous pouvez également afficher et explorer les journaux de vos charges de travail.
Avant de pouvoir utiliser des métriques de performances d'application, votre application doit pouvoir envoyer les métriques à Cloud Monitoring. Pour en savoir plus sur les approches recommandées, consultez la section Collecter les métriques de performances des applications.
Collecter les métriques de performances de l'application
Vous pouvez collecter des métriques de performances des applications pour Google Kubernetes Engine à l'aide des intégrations compatibles suivantes :
Cloud Service Mesh : si vous utilisez Cloud Service Mesh, les métriques de performances de l'application sont collectées automatiquement.
GKE Ingress : Lorsque vous configurez GKE Ingress pour les équilibreurs de charge d'application, les métriques de performances sont automatiquement collectées pour les équilibreurs de charge HTTP/S qui acheminent le trafic vers votre service GKE et les ressources de déploiement derrière GKE Ingress.
Ingress NGINX : si vous utilisez NGINX Ingress, nous vous recommandons de collecter les métriques en utilisant Google Cloud Managed Service pour Prometheus.
Métriques Prometheus HTTP et gRPC : Si votre application expose des métriques HTTP ou gRPC Prometheus, nous vous recommandons de suivre les documents Serveur HTTP et Serveur gRPC pour collecter les métriques à l'aide de Google Cloud Managed Service pour Prometheus.
Afficher les métriques de performances de l'application
Une fois les données de performances disponibles pour analyse, vous pouvez consulter les métriques d'un déploiement sur le tableau de bord de l'application.
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Dernière mise à jour le 2025/09/01 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/01 (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."]]