Latenz von Anwendungsanfragen ansehen

So erfassen und rufen Sie Latenzdaten aus Ihren Anwendungen ab:

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

  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 Trace auf.

  5. bereinigen.

Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt in der Google Cloud Console aufzurufen.

Anleitung

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.

  2. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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

    Go to project selector

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

  5. Enable the Google Kubernetes Engine and Cloud Trace APIs.

    Enable the APIs

    6.

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

    Go to project selector

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

  8. Enable the Google Kubernetes Engine and Cloud Trace APIs.

    Enable the APIs

    9.

GKE-Cluster erstellen

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

  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

Download und Bereitstellung einer Anwendung

Python-Anwendung herunterladen und bereitstellen, 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. 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 Script konfiguriert drei Dienste mit einem vordefinierten Image und wartet dann, bis alle Ressourcen bereitgestellt wurden. Die Arbeitslasten haben den Namen 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:

    Kurzanleitung Fenster „Trace Explorer“.

  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 Punkt, den Sie ausgewählt haben, werden mit einem Kreis um den Punkt und alle anderen Punkte hervorgehoben, alle anderen Traces grau dargestellt sind.

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

    Weitere Details zu den einzelnen Spannen werden im Detailbereich angezeigt.

  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.

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 automatisch mit Trace-Kontext verfolgt 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__)

  • Im folgenden Code-Snippet wird gezeigt, wie Anfragen in Python gesendet werden. OpenTelemetry leitet den Trace-Kontext implizit für Sie mit Ihrem ausgehende Anfragen:

    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. Dienst a ist konfiguriert für den Aufruf des Dienstes b und Dienst b für den Aufruf des Dienstes c. 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 Fehlerwert String Hello, I am service C für Dienst b.
  6. Der Dienst b empfängt die Antwort vom Dienst c und hängt sie an den And I am service B 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.
  8. Die Antwort vom Dienst a wird in Cloud Shell ausgegeben.

Bereinigen

Mit den folgenden Schritten vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung 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