É possível configurar as cargas de trabalho no Google Kubernetes Engine (GKE) para enviar
métricas de desempenho de aplicativos ao Cloud Monitoring. É possível
usar essas métricas para detectar regressões de desempenho no aplicativo.
O Google Kubernetes Engine fornece visualizações dos seguintes tipos de medidas de desempenho para suas cargas de trabalho:
Solicitações: mostra a taxa de solicitação por segundo, agrupada por operação, quando disponível.
Erros: mostra taxas de erro agrupadas por operação e código de resposta.
Latência: mostra a latência da resposta do 50º e do 95º percentil por operação.
CPU e memória: mostra a utilização de CPU e memória como porcentagem de uma
quantidade solicitada.
Também é possível ver e analisar os registros das cargas de trabalho.
Antes de usar as métricas de desempenho do aplicativo, é necessário que seu aplicativo tenha uma maneira de enviá-las ao Cloud Monitoring. Para mais informações sobre
as abordagens recomendadas, consulte
Coletar métricas de desempenho do aplicativo.
Coletar métricas de desempenho do aplicativo
É possível coletar métricas de desempenho de aplicativos para o Google Kubernetes Engine usando
as seguintes integrações com suporte:
Cloud Service Mesh: se você usar o Cloud Service Mesh, as métricas de desempenho do aplicativo serão coletadas automaticamente.
Ingress do GKE: quando você configura o
Ingress do GKE para balanceadores de carga de aplicativo,
as métricas de desempenho são coletadas automaticamente no caso dos balanceadores de carga HTTP/S
que encaminham o tráfego para o serviço do GKE e os recursos de implantação
protegidos pelo Ingress do GKE.
Métricas de HTTP e gRPC do Prometheus: se o aplicativo expõe métricas
HTTP ou gRPC do Prometheus, recomendamos que você siga os documentos do
servidor HTTP e do
servidor gRPC
para coletar as métricas com o Google Cloud Managed Service para Prometheus.
Conferir métricas de desempenho do aplicativo
Depois que os dados de desempenho estiverem disponíveis para análise,
visualize as métricas
de uma implantação no painel do aplicativo.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-05-01 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."]]
