Trace-Datenexport – Übersicht

Diese Seite bietet eine konzeptionelle Übersicht über das Exportieren von Trace-Daten mit Cloud Trace. Trace-Daten können aus folgenden Gründen exportiert werden:

  • Zum Speichern von Trace-Daten über einen längeren Aufbewahrungszeitraum als 30 Tage.
  • Damit Sie Trace-Daten mit BigQuery-Tools analysieren können. Mit BigQuery können Sie beispielsweise Span-Zahlen und Quantile ermitteln. Informationen zu der Abfrage, die zum Generieren der folgenden Tabelle verwendet wird, finden Sie unter HipsterShop-Abfrage.

    Zeigen Sie die Antwort auf die vorherige Abfrage an.

Funktionsweise von Exporten

Beim Exportieren wird eine Senke für ein Google Cloud-Projekt erstellt. Eine Senke definiert ein BigQuery-Dataset als Ziel.

Sie können eine Senke mit der Cloud Trace API oder mit der Google Cloud-Befehlszeile erstellen.

Senkenattribute und Terminologie

Senken werden für ein Google Cloud-Projekt definiert und haben die folgenden Attribute:

  • Name: Der Name der Senke. Ein Name könnte beispielsweise so aussehen:

    "projects/[PROJECT_NUMBER]/traceSinks/my-sink"
    

    Dabei ist [PROJECT_NUMBER] die Google Cloud-Projektnummer der Senke und my-sink die Senken-ID.

  • Übergeordnet: Die Ressource, in der Sie die Senke erstellen. Das übergeordnete Element muss ein Google Cloud-Projekt sein:

    "projects/[PROJECT_ID]"
    

    Die [PROJECT_ID] kann entweder eine Google Cloud-Projekt-ID oder eine Google Cloud-Projektnummer sein.

  • Ziel: Ein einzelner Ort, an den Trace-Spans gesendet werden. Trace unterstützt den Export von Traces nach BigQuery. Das Ziel kann das Google Cloud-Projekt der Senke oder ein anderes Google Cloud-Projekt in derselben Organisation sein.

    Ein gültiges Ziel ist beispielsweise:

    bigquery.googleapis.com/projects/[DESTINATION_PROJECT_NUMBER]/datasets/[DATASET_ID]
    

    Dabei ist [DESTINATION_PROJECT_NUMBER] die Google Cloud-Projektnummer des Ziels und [DATASET_ID] die BigQuery-Dataset-ID.

  • Identität des Autors: Der Name des Dienstkontos. Der Inhaber des Exportziels muss diesem Dienstkonto Berechtigungen zum Schreiben in das Exportziel erteilen. Traces wendet diese Identität beim Exportieren von Traces für die Autorisierung an. Neue Senken erhalten zur Erhöhung der Sicherheit ein eindeutiges Dienstkonto:

    export-[PROJECT_NUMBER]-[GENERATED_ID]@gcp-sa-cloud-trace.iam.gserviceaccount.com
    

    Dabei ist [PROJECT_NUMBER] Ihre Google Cloud-Projektnummer in Hex und [GENERATED_ID] ein zufällig generierter Wert.

    Informationen zur Verwendung der Identität des Autors finden Sie unter Zielberechtigungen.

Funktionsweise von Senken

Jedes Mal, wenn ein Trace-Span in einem Projekt ankommt, exportiert Trace eine Kopie des Spans.

Traces, die vor der Erstellung der Senke empfangen wurden, können nicht exportiert werden.

Zugriffsteuerung

Zum Erstellen oder Ändern einer Senke benötigen Sie eine der folgenden Rollen für die Identitäts- und Zugriffsverwaltung:

  • Trace-Administrator
  • Trace-Nutzer
  • Projektinhaber
  • Projektbearbeiter

Weitere Informationen finden Sie unter Zugriffssteuerung.

Für den Export von Traces an ein Ziel benötigt das Dienstkonto des Senkenautors Schreibzugriff auf das Ziel. Weitere Informationen zu Identitäten von Autoren finden Sie auf dieser Seite unter Senkeneigenschaften.

Kontingente und Limits

Cloud Trace verwendet die BigQuery Streaming API, um Trace-Spans an das Ziel zu senden. Cloud Trace fasst API-Aufrufe in Batches zusammen. Cloud Trace implementiert keinen Wiederholungs- oder Drosselungsmechanismus. Trace-Spans werden möglicherweise nicht erfolgreich exportiert, wenn die Datenmenge die Zielkontingente überschreitet.

Weitere Informationen zu BigQuery-Kontingenten und -Limits finden Sie unter Kontingente und Limits.

Preise

Für den Export von Traces fallen keine Cloud Trace-Kosten an. Es können jedoch Kosten für BigQuery anfallen. Weitere Informationen finden Sie unter BigQuery-Preise.

Ihre Kosten schätzen

In BigQuery fallen Gebühren für die Datenaufnahme und -speicherung an. So schätzen Sie Ihre monatlichen BigQuery-Kosten:

  1. Schätzen Sie die Gesamtzahl der Trace-Spans, die in einem Monat aufgenommen werden.

    Im Trace-Fenster Übersicht wird die Anzahl der kostenpflichtigen Spans angezeigt, die im aktuellen Monat und im vorherigen Monat aufgenommen wurden:

    Zu Trace

    Die Anzahl der im Übersichtsbereich aufgeführten Spans umfasst keine Spans, die nicht kostenpflichtig sind. Weitere Informationen finden Sie unter Preise.

  2. Schätzen Sie die Streaminganforderungen basierend auf der Anzahl der aufgenommenen Trace-Spans.

    Jeder Span wird in eine Tabellenzeile geschrieben. Jede Zeile in BigQuery benötigt mindestens 1024 Byte. Eine Untergrenze für Ihre BigQuery-Streaminganforderungen besteht daher darin, jedem Span 1024 Byte zuzuweisen. Wenn Ihr Google Cloud-Projekt beispielsweise 200 Spans aufgenommen hat, benötigen diese Spans für die Streaming-Insert-Anweisung mindestens 20.400 Byte.

  3. Mit dem Preisrechner können Sie Ihre BigQuery-Kosten aufgrund von Speicher, Streaming-Insert-Anweisungen und Abfragen schätzen.

BigQuery-Nutzung ansehen und verwalten

Die BigQuery-Nutzung können Sie mit dem Metrics Explorer einsehen. Sie können auch eine Benachrichtigungsrichtlinie erstellen, die Sie benachrichtigt, wenn Ihre BigQuery-Nutzung vordefinierte Limits überschreitet. Die folgende Tabelle enthält die Einstellungen zum Erstellen einer Benachrichtigungsrichtlinie. Sie können die Einstellungen in der Tabelle des Zielbereichs verwenden, wenn Sie ein Diagramm erstellen oder Metrics Explorer verwenden.

Verwenden Sie die folgenden Einstellungen, um eine Benachrichtigungsrichtlinie zu erstellen, die ausgelöst wird, wenn die aufgenommenen BigQuery-Messwerte eine benutzerdefinierte Ebene überschreiten.

Neue Bedingung
Feld

Wert
Ressource und Messwert Wählen Sie im Menü Ressourcen die Option BigQuery-Dataset aus.
Wählen Sie im Menü Messwertkategorien die Option Speicher aus.
Wählen Sie im Menü Messwerte einen Messwert aus. Nutzungsspezifische Messwerte sind Stored bytes, Uploaded bytes und Uploaded bytes billed. Eine vollständige Liste der verfügbaren Messwerte finden Sie unter BigQuery-Messwerte.
Filter project-id: Ihre Google Cloud-Projekt-ID.
dataset-id: Ihre Dataset-ID.
Über Zeitreihen
Zeitreihen gruppieren nach
dataset-id: Ihre Dataset-ID.
Über Zeitreihen hinweg
Zeitreihenaggregation
sum
Rollierendes Zeitfenster 1 m
Funktion für rollierendes Zeitfenster mean
Benachrichtigungstrigger konfigurieren
Feld

Wert
Bedingungstyp Threshold
Benachrichtigungstrigger Any time series violates
Grenzwertposition Above threshold
Grenzwert Sie legen den akzeptablen Wert fest.
Zeitfenster noch einmal testen 1 minute

Weitere Informationen

Informationen zum Konfigurieren einer Senke finden Sie unter Traces exportieren.