Ringkasan ekspor data rekaman aktivitas

Halaman ini memberikan ringkasan konseptual tentang mengekspor data rekaman aktivitas menggunakan Cloud Trace. Sebaiknya ekspor data rekaman aktivitas karena alasan berikut:

  • Untuk menyimpan data rekaman aktivitas selama periode yang lebih lama dari periode retensi default 30 hari.
  • Agar Anda dapat menggunakan alat BigQuery untuk menganalisis data rekaman aktivitas. Misalnya, menggunakan BigQuery, Anda dapat mengidentifikasi jumlah span dan kuartil. Untuk informasi tentang kueri yang digunakan untuk membuat tabel berikut, lihat Kueri HipsterShop.

    Menampilkan respons terhadap kueri sebelumnya.

Cara kerja ekspor

Mengekspor melibatkan pembuatan sink untuk Google Cloud project. Sink menentukan set data BigQuery sebagai tujuan.

Anda dapat membuat sink menggunakan Cloud Trace API atau menggunakan Google Cloud CLI.

Properti dan terminologi sink

Sink ditentukan untuk project Google Cloud dan memiliki properti berikut:

  • Nama: Nama untuk sink. Misalnya, nama dapat berupa:

    "projects/PROJECT_NUMBER/traceSinks/my-sink"
    

    dengan PROJECT_NUMBER adalah Google Cloud nomor project sink dan my-sink adalah ID sink.

  • Induk: Resource tempat Anda membuat sink. Induk harus berupa project Google Cloud :

    "projects/PROJECT_ID"
    

    PROJECT_ID dapat berupa Google Cloud ID atau nomor project.

  • Tujuan: Satu tempat untuk mengirim span rekaman aktivitas. Trace mendukung ekspor rekaman aktivitas ke BigQuery. Tujuannya dapat berupa project Google Cloud sink atau project Google Cloud lainnya yang berada dalam organisasi yang sama.

    Misalnya, tujuan yang valid adalah:

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

    dengan DESTINATION_PROJECT_NUMBER adalah Google Cloud nomor project tujuan, dan DATASET_ID adalah ID set data BigQuery.

  • Identitas Penulis: Nama akun layanan. Pemilik tujuan ekspor harus memberikan izin akun layanan ini untuk menulis ke tujuan ekspor. Saat mengekspor trace, Trace mengadopsi identitas ini untuk otorisasi. Untuk meningkatkan keamanan, sink baru mendapatkan akun layanan unik:

    export-PROJECT_NUMBER-GENERATED_VALUE@gcp-sa-cloud-trace.iam.gserviceaccount.com
    

    dengan PROJECT_NUMBER adalah Google Cloud nomor project Anda, dalam Hex, dan GENERATED_VALUE adalah nilai yang dihasilkan secara acak.

    Anda tidak membuat, memiliki, atau mengelola akun layanan yang diidentifikasi oleh identitas penulis sink. Saat Anda membuat sink, Trace akan membuat akun layanan yang diperlukan sink. Akun layanan ini tidak disertakan dalam daftar akun layanan untuk project Anda hingga memiliki minimal satu binding Identity and Access Management. Anda menambahkan binding ini saat mengonfigurasi tujuan sink.

    Untuk informasi tentang penggunaan identitas penulis, lihat izin tujuan.

Cara kerja sink

Setiap kali span rekaman aktivitas tiba di project, Trace akan mengekspor salinan span.

Rekaman aktivitas yang diterima Trace sebelum sink dibuat tidak dapat diekspor.

Kontrol akses

Untuk membuat atau mengubah sink, Anda harus memiliki salah satu peran Identity and Access Management berikut:

  • Trace Admin
  • Trace User
  • Pemilik Project
  • Editor Project

Untuk informasi selengkapnya, lihat Kontrol akses.

Untuk mengekspor rekaman aktivitas ke tujuan, akun layanan penulis sink harus diizinkan untuk menulis ke tujuan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang identitas penulis, lihat Properti sink di halaman ini.

Kuota dan batas

Cloud Trace menggunakan BigQuery streaming API untuk mengirim span rekaman aktivitas ke tujuan. Cloud Trace mengelompokkan panggilan API. Cloud Trace tidak menerapkan mekanisme percobaan ulang atau throttling. Rentang rekaman aktivitas mungkin tidak berhasil diekspor jika jumlah data melebihi kuota tujuan.

Untuk mengetahui detail tentang kuota dan batas BigQuery, lihat Kuota dan batas.

Harga

Mengekspor trace tidak dikenai biaya Cloud Trace. Namun, Anda mungkin dikenai biaya BigQuery. Lihat Harga BigQuery untuk mengetahui informasi selengkapnya.

Memperkirakan biaya Anda

BigQuery mengenakan biaya untuk penyerapan dan penyimpanan data. Untuk memperkirakan biaya BigQuery bulanan, lakukan hal berikut:

  1. Estimasi jumlah total durasi trace yang diserap dalam sebulan.

    Untuk mengetahui informasi tentang cara melihat penggunaan, lihat Melihat penggunaan menurut akun penagihan.

  2. Estimasi persyaratan streaming berdasarkan jumlah span trace yang diserap.

    Setiap span ditulis ke baris tabel. Setiap baris di BigQuery memerlukan setidaknya 1.024 byte. Oleh karena itu, batas bawah pada persyaratan streaming BigQuery Anda adalah menetapkan 1.024 byte ke setiap span. Misalnya, jika project Google CloudAnda menyerap 200 span, span tersebut memerlukan setidaknya 20.400 byte untuk penyisipan streaming.

  3. Gunakan Kalkulator harga untuk memperkirakan biaya BigQuery Anda karena penyimpanan, streaming insert, dan kueri.

Melihat dan mengelola penggunaan BigQuery

Anda dapat menggunakan Metrics Explorer untuk melihat penggunaan BigQuery. Anda juga dapat membuat kebijakan pemberitahuan yang memberi tahu Anda jika penggunaan BigQuery Anda melebihi batas yang telah ditentukan. Tabel berikut berisi setelan untuk membuat kebijakan pemberitahuan. Anda dapat menggunakan setelan di tabel panel target saat membuat diagram atau saat menggunakan Metrics Explorer.

Untuk membuat kebijakan pemberitahuan yang terpicu saat metrik BigQuery yang diserap melebihi tingkat yang ditentukan pengguna, gunakan setelan berikut.

Kolom New condition

Nilai
Resource and Metric Di menu Resources, pilih BigQuery Dataset.
Di menu Metric categories, pilih Storage.
Pilih metrik dari menu Metrics. Metrik khusus untuk penggunaan mencakup Stored bytes, Uploaded bytes, dan Uploaded bytes billed. Untuk mengetahui daftar lengkap metrik yang tersedia, lihat Metrik BigQuery.
Filter project_id: Project ID Google Cloud Anda.
dataset_id: ID set data Anda.
Di seluruh deret waktu
Mengelompokkan deret waktu menurut
dataset_id: ID set data Anda.
Across time series
Time series aggregation
sum
Rolling window 1 m
Rolling window function mean
Kolom Configure alert trigger

Nilai
Condition type Threshold
Alert trigger Any time series violates
Threshold position Above threshold
Threshold value Anda menentukan nilai yang dapat diterima.
Retest window 1 minute

Langkah selanjutnya

Untuk mengonfigurasi sink, lihat Mengekspor rekaman aktivitas.