Latenz von Anwendungsanfragen ansehen

Latenz von Anwendungsanfragen ansehen

So erfassen und zeigen Sie Latenzdaten aus Ihren Anwendungen an:

1. GKE-Cluster (Google Kubernetes Engine) mithilfe der Google Cloud CLI erstellen

2. Laden Sie die Beispielanwendung herunter und stellen Sie sie im Cluster bereit.

3. Erstellen Sie einen Trace, indem Sie eine HTTP-Anfrage an die Beispielanwendung senden.

4. Sehen Sie sich die Latenzinformationen des von Ihnen erstellten Trace an.

5. bereinigen.

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Klicken Sie auf Anleitung, um die Schritt-für-Schritt-Anleitung für diese Aufgabe direkt in der Google Cloud Console auszuführen:

Anleitung

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Hinweise

1. Von Ihrer Organisation definierte Sicherheitsbeschränkungen verhindern möglicherweise, dass die folgenden Schritte ausgeführt werden. Informationen zur Fehlerbehebung finden Sie unter Anwendungen in einer eingeschränkten Google Cloud-Umgebung entwickeln.

2. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

3. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

4. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

5. Google Kubernetes Engine and Cloud Trace APIs aktivieren.

   Aktivieren Sie die APIs

6. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

7. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

8. Google Kubernetes Engine and Cloud Trace APIs aktivieren.

   Aktivieren Sie die APIs

GKE-Cluster erstellen

1. Klicken Sie in der Symbolleiste auf Cloud Shell aktivieren und führen Sie dann die folgenden Schritte in Cloud Shell aus.

2. Erstellen Sie einen Cluster.

   gcloud container clusters create cloud-trace-demo --zone us-central1-c
   

   Mit dem vorherigen Befehl, der einige Minuten benötigen kann, wird ein Standardcluster mit dem Namen cloud-trace-demo in der Zone us-central1-c erstellt.

3. Konfigurieren Sie kubectl so, dass die Anmeldedaten automatisch aktualisiert werden, sodass sie dieselbe Identität wie die Google Cloud CLI verwenden:

   gcloud container clusters get-credentials cloud-trace-demo --zone us-central1-c
   

4. Prüfen Sie den Zugriff auf den Cluster:

   kubectl get nodes
   

   Hier ein Beispiel für diesen Befehl:

   NAME                                              STATUS   ROLES    AGE   VERSION
   gke-cloud-trace-demo-default-pool-063c0416-113s   Ready    <none>   78s   v1.22.12-gke.2300
   gke-cloud-trace-demo-default-pool-063c0416-1n27   Ready    <none>   79s   v1.22.12-gke.2300
   gke-cloud-trace-demo-default-pool-063c0416-frkd   Ready    <none>   78s   v1.22.12-gke.2300
   

Download und Bereitstellung einer Anwendung

Python-Anwendung herunterladen und bereitstellen, die das Flask-Framework und das OpenTelemetry-Paket verwendet Die Anwendung wird im Abschnitt Informationen zur Anwendung auf dieser Seite beschrieben.

Gehen Sie in Cloud Shell so vor:

1. Python-Anwendung von GitHub klonen:

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
   

2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Beispielanwendung bereitzustellen:

   cd python-docs-samples/trace/cloud-trace-demo-app-opentelemetry && ./setup.sh
   

   Das Script setup.sh kann mehrere Minuten dauern.

   Das Skript konfiguriert drei Dienste anhand eines vordefinierten Images und wartet dann, bis alle Ressourcen bereitgestellt wurden. Die Arbeitslasten heißen cloud-trace-demo-a, cloud-trace-demo-b und cloud-trace-demo-c.

   Hier ein Beispiel für diesen Befehl:

   deployment.apps/cloud-trace-demo-a is created
   service/cloud-trace-demo-a is created
   deployment.apps/cloud-trace-demo-b is created
   service/cloud-trace-demo-b is created
   deployment.apps/cloud-trace-demo-c is created
   service/cloud-trace-demo-c is created
   
   Wait for load balancer initialization complete......
   Completed.
   

Trace-Daten erstellen

Ein trace beschreibt, wie lange eine Anwendung benötigt, um einen einzelnen Vorgang abzuschließen.

Führen Sie in Cloud Shell den folgenden Befehl aus, um einen Trace zu erstellen:

curl $(kubectl get svc -o=jsonpath='{.items[?(@.metadata.name=="cloud-trace-demo-a")].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')

Die Antwort auf den vorherigen Befehl sieht so aus:

Hello, I am service A
And I am service B
Hello, I am service C

Sie können den Befehl curl mehrmals ausführen, um mehrere Traces zu generieren.

Latenzdaten ansehen

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Trace Explorer auf:

   Zum Trace Explorer

   Sie können diese Seite auch über die Suchleiste finden.

   Jeder Trace wird durch einen Punkt im Diagramm und eine Zeile in der Tabelle dargestellt.

   Der folgende Screenshot zeigt mehrere Traces:

   

   Hinweis: Wenn Sie keine Trace-Daten sehen, liegt möglicherweise ein Berechtigungsproblem vor. Wenn das Dienstkonto mit der Erweiterung @developer.gserviceaccount.com nicht die Rolle „Bearbeiter“ hat, weisen Sie dem Dienstkonto die Rolle Cloud Trace Agent zu und führen Sie dann den Befehl „curl“ aus.

2. Wählen Sie einen Punkt im Diagramm oder eine Zeile in der Tabelle aus, um sich einen Trace im Detail anzusehen.

   Das Streudiagramm wird aktualisiert und der ausgewählte Punkt wird mit einem Kreis um den Punkt hervorgehoben. Alle anderen Punkte, die alle anderen Traces darstellen, sind abgeblendet.

   Ein Gantt-Diagramm zeigt Informationen zum ausgewählten Trace. Die erste Zeile im Gantt-Diagramm ist für den Trace und es gibt eine Zeile für jeden Span im Trace. Ein Span beschreibt, wie lange es dauert, einen vollständigen Untervorgang auszuführen.

   

3. Wenn Sie detaillierte Informationen zu einem Span anzeigen möchten, wählen Sie ihn im Gantt-Diagramm aus.

Über die Anwendung

Die in dieser Kurzanleitung verwendete Beispielanwendung ist in einem GitHub-Repository verfügbar. Dieses Repository enthält Informationen zur Verwendung der Anwendung in anderen Umgebungen als Cloud Shell. Die Beispielanwendung ist in Python geschrieben, verwendet das Flask-Framework und OpenTelemetry-Pakete und wird in einem GKE-Cluster ausgeführt.

Instrumentierung

Die Datei app.py im GitHub-Repository enthält die Instrumentierung, die zum Erfassen und Senden von Trace-Daten an Ihr Google Cloud-Projekt erforderlich ist:

• Die Anwendung importiert mehrere OpenTelemetry-Pakete:

  from opentelemetry import trace
  from opentelemetry.exporter.cloud_trace import CloudTraceSpanExporter
  from opentelemetry.instrumentation.flask import FlaskInstrumentor
  from opentelemetry.instrumentation.requests import RequestsInstrumentor
  from opentelemetry.propagate import set_global_textmap
  from opentelemetry.propagators.cloud_trace_propagator import CloudTraceFormatPropagator
  from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
  from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
  

• Die Anwendung instrumentiert Webanfragen mit Trace-Kontext und verfolgt automatisch Flask-Handler und Anfragen an andere Dienste:

  app = flask.Flask(__name__)
  FlaskInstrumentor().instrument_app(app)
  RequestsInstrumentor().instrument()

• Die Anwendung konfiguriert den Cloud Trace-Exporter als Trace-Anbieter, der den Trace-Kontext im Cloud Trace-Format weitergibt:

  def configure_exporter(exporter):
      """Configures OpenTelemetry context propagation to use Cloud Trace context
  
      Args:
          exporter: exporter instance to be configured in the OpenTelemetry tracer provider
      """
      set_global_textmap(CloudTraceFormatPropagator())
      tracer_provider = TracerProvider()
      tracer_provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(exporter))
      trace.set_tracer_provider(tracer_provider)
  
  
  configure_exporter(CloudTraceSpanExporter())
  tracer = trace.get_tracer(__name__)

• Das folgende Code-Snippet zeigt, wie Anfragen in Python gesendet werden. OpenTelemetry leitet den Trace-Kontext bei Ihren ausgehenden Anfragen implizit für Sie weiter:

  if endpoint is not None and endpoint != "":
      data = {"body": keyword}
      response = requests.get(
          endpoint,
          params=data,
      )
      return keyword + "\n" + response.text
  else:
      return keyword, 200
  
  

Funktionsweise der Anwendung

Zur besseren Übersichtlichkeit wird in diesem Abschnitt cloud-trace-demo aus den Dienstnamen weggelassen. Beispiel: Der Dienst cloud-trace-demo-c wird als c bezeichnet.

Diese Anwendung erstellt drei Dienste mit den Namen a, b und c. Der Dienst a ist so konfiguriert, dass er den Dienst b aufruft. Der Dienst b ist so konfiguriert, dass er den Dienst c aufruft. Weitere Informationen zur Konfiguration der Dienste finden Sie in den YAML-Dateien im GitHub-Repository.

Wenn Sie in diesem Schnellstart eine HTTP-Anfrage an den Dienst a gesendet haben, haben Sie den folgenden curl-Befehl verwendet:

curl $(kubectl get svc -o=jsonpath='{.items[?(@.metadata.name=="cloud-trace-demo-a")].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')

Der Befehl curl funktioniert so:

1. kubectl ruft die IP-Adresse des Dienstes cloud-trace-demo-a ab.
2. Der Befehl curl sendet dann die HTTP-Anfrage an den Dienst a.
3. Dienst a empfängt die HTTP-Anfrage und sendet eine Anfrage an den Dienst b.
4. Dienst b empfängt die HTTP-Anfrage und sendet eine Anfrage an den Dienst c.
5. Der Dienst c empfängt die HTTP-Anfrage vom Dienst b und gibt den String Hello, I am service C an den Dienst b zurück.
6. Der Dienst b empfängt die Antwort vom Dienst c, hängt sie an den String And I am service B an und gibt das Ergebnis an den Dienst a zurück.
7. Der Dienst a empfängt die Antwort vom Dienst b und hängt sie an den String Hello, I am service A an.
8. Die Antwort vom Dienst a wird in Cloud Shell ausgegeben.

Bereinigen

Mit den folgenden Schritten vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud-Konto die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden.

Wenn Sie ein neues Projekt erstellt haben und es nicht mehr benötigen, löschen Sie das Projekt.

Wenn Sie ein vorhandenes Projekt verwendet haben, gehen Sie so vor:

1. Führen Sie in Cloud Shell den folgenden Befehl aus, um den Cluster zu löschen:

   gcloud container clusters delete cloud-trace-demo --zone us-central1-c

Nächste Schritte

• Informationen zu den unterstützten Sprachen und Plattformen finden Sie in der Übersicht zu Cloud Trace.

• Weitere Informationen zur Instrumentierung Ihrer Anwendungen finden Sie unter:

  • Instrument für Cloud Trace:
  • OpenTelemetry:
  • Datenmodell:

• Weitere Informationen zum Fenster Trace Explorer finden Sie unter Traces suchen und ansehen.

• Weitere Informationen zum Verwalten von GKE-Clustern finden Sie unter kubectl konfigurieren.