Latenz von Anwendungsanfragen ansehen

Latenz von Anwendungsanfragen ansehen

So erfassen und rufen Sie Latenzdaten aus Ihren Anwendungen ab:

1. Einen Google Kubernetes Engine-Cluster (GKE) mit 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. Rufen Sie die Latenzinformationen des von Ihnen erstellten Traces auf.

5. bereinigen.

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Eine detaillierte Anleitung dazu finden Sie direkt in der Google Cloud Console. Klicken Sie dazu einfach auf Anleitung:

Anleitung

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Vorbereitung

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.

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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

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Google Kubernetes Engine and Cloud Trace APIs.

Enable the APIs

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.

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GKE-Cluster erstellen

In dieser Anleitung wird ein GKE-Standardcluster erstellt. Wenn Sie den Autopilot-Modus für Google Kubernetes Engine verwenden oder die Identitätsföderation von Arbeitslasten für GKE aktivieren, müssen Sie Ihre Anwendung für die Verwendung der Identitätsföderation von Arbeitslasten für GKE konfigurieren.

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 seine Anmeldedaten automatisch so aktualisiert werden, dass es dieselbe Identität wie die Google Cloud CLI verwendet:

   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
   

Anwendung herunterladen und bereitstellen

Laden Sie eine Python-Anwendung herunter und stellen Sie sie bereit, die das Flask-Framework und das OpenTelemetry-Paket verwendet. Die Anwendung wird auf dieser Seite im Abschnitt Über die App beschrieben.

Gehen Sie in Cloud Shell so vor:

1. So klonen Sie eine Python-Anwendung aus GitHub:

   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 Script konfiguriert drei Dienste mit einem vordefinierten Image 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 des vorherigen Befehls sieht in etwa 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.

   Der folgende Screenshot zeigt das Ergebnis der mehrmaligen Ausführung des Befehls curl. Das Diagramm zeigt aggregierte Latenzdaten für Spans, die Trace-Untervorgänge beschreiben.

   

   Hinweis :Wenn nach einigen Minuten keine Trace-Daten angezeigt werden, liegt möglicherweise ein Berechtigungsproblem vor. Prüfen Sie, ob dem Dienstkonto mit der Erweiterung @developer.gserviceaccount.com die Rolle „Bearbeiter“ zugewiesen ist. Ist dies nicht der Fall, weisen Sie dem Dienstkonto die Rolle Cloud Trace-Agent zu und führen Sie den Befehl curl aus.

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

   Das Dialogfeld mit den Trace-Details wird geöffnet, wie im folgenden Screenshot zu sehen ist:

   

   Ein Gantt-Diagramm zeigt Informationen zum ausgewählten Trace. Die erste Zeile im Gantt-Diagramm steht für den Trace und jede folgende Zeile steht für einen Span im Trace.

3. Wenn Sie detaillierte Informationen zu einem Span aufrufen 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.

In dieser Anleitung wird ein GKE-Standardcluster erstellt. Wenn Sie den Autopilot-Modus für Google Kubernetes Engine verwenden oder die Identitätsföderation von Arbeitslasten für GKE aktivieren, müssen Sie Ihre Anwendung für die Verwendung der Identitätsföderation von Arbeitslasten für GKE konfigurieren.

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 dem Trace-Kontext und führt automatisch Traces für Flask-Handler und Anfragen an andere Dienste aus:

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

• Die Anwendung konfiguriert den Cloud Trace-Exporter als Trace-Provider, 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__)

• Im folgenden Code-Snippet wird gezeigt, wie Anfragen in Python gesendet werden. OpenTelemetry gibt den Trace-Kontext für Sie implizit mit Ihren ausgehenden Anfragen 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 der Dienst b aufgerufen wird, und der Dienst b ist so konfiguriert, dass der Dienst c aufgerufen wird. 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. Dienst c empfängt die HTTP-Anfrage vom Dienst b und gibt den String Hello, I am service C an den Dienst b zurück.
6. 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. 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 unterstützten Sprachen und Plattformen finden Sie unter Cloud Trace-Übersicht.

• Weitere Informationen zur Instrumentierung Ihrer Anwendungen finden Sie unter:

  • Für Cloud Trace instrumentieren
  • OpenTelemetry
  • Datenmodell:

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

• Weitere Informationen zur Verwaltung von GKE-Clustern finden Sie unter kubectl.