Cloud Trace

Detecta cuellos de botella de rendimiento en producción.

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Logotipo de Descripción general de Cloud Trace

Seguimiento distribuido para todos

Cloud Trace es un sistema de seguimiento distribuido con el que se recopilan los datos de la latencia de tus aplicaciones, que luego se muestran en Google Cloud Console. Puedes hacer un seguimiento de cómo se propagan las solicitudes a través de tus aplicaciones y recibir estadísticas de rendimiento detalladas casi en tiempo real. En Cloud Trace se analizan de forma automática todos los datos de seguimiento de tu aplicación para generar informes de latencia detallados y detectar degradaciones del rendimiento. Se pueden captar datos de seguimiento de todos tus contenedores, VM o proyectos de App Engine.

Detecta cuellos de botella en el rendimiento

Con Cloud Trace puedes inspeccionar información detallada sobre la latencia de una sola solicitud o ver la latencia total de toda la aplicación. Mediante los diversos filtros y herramientas que se proporcionan, puedes detectar cuellos de botella y también identificar su causa raíz con mayor rapidez. Cloud Trace se basa en las herramientas que se usan en Google para mantener nuestros servicios en ejecución en una escala extrema.

Logotipo de Detección automática y rápida de problemas

Detección automática y rápida de problemas

Trace reúne y analiza continuamente los datos de seguimiento de tus proyectos para identificar de forma automática los cambios recientes en el rendimiento de la aplicación. Se pueden comparar estas distribuciones de latencia, disponibles a través de la función Informes de análisis, con distintos momentos o versiones, y se generará una alerta automática en Cloud Trace si se detecta un cambio importante en el perfil de latencia de tu aplicación.

Logotipo de Amplia compatibilidad con plataformas

Amplia compatibilidad con plataformas

Con los SDK específicos para cada lenguaje de Cloud Trace, se pueden analizar proyectos que se ejecutan en VM (incluso aquellos que no se administran en Google Cloud). En este momento el SDK de Trace está disponible para Java, Node.js, Ruby y Go, y la API de Trace se puede usar para enviar y recuperar datos de seguimiento de cualquier fuente. También está disponible un recopilador Zipkin, que permite a los rastreadores de Zipkin enviar datos a Cloud Trace. Los proyectos que se ejecutan en App Engine se captan de forma automática.

Características

Configuración sencilla

Se ejecuta un seguimiento de todas las aplicaciones de App Engine de forma automática, y hay bibliotecas disponibles para realizar el seguimiento de las aplicaciones que están en ejecución en otros lugares, después de una configuración mínima. Todos los informes y análisis de rendimiento antes descritos están disponibles para usarse de inmediato.

Estadísticas de rendimiento

Cada dato de seguimiento a nivel del extremo se evalúa de forma automática para detectar cuellos de botella en el rendimiento.

Análisis automático

Se crean informes de rendimiento automáticos a diario, de cada aplicación a la que se hace seguimiento. También puedes generar informes a pedido.

Extensibilidad para cargas de trabajo personalizadas

La API de Trace y los SDK específicos para cada lenguaje están disponibles a fin de realizar el seguimiento de las aplicaciones que se ejecutan en máquinas virtuales y contenedores. Los datos de seguimiento se pueden usar en la IU de Cloud Trace mediante la API de Trace.

Detección de cambios en la latencia

Los informes de rendimiento de tu aplicación se evalúan con el tiempo para identificar degradaciones en la latencia de la aplicación.

Las estadísticas de Trace nos permitieron detectar un cambio de latencia con rapidez. En los cronogramas de Cloud Trace, se mostraba dónde ocurrían los cuellos de botella de latencia, lo que fue de gran ayuda para recuperarnos.

Keith Marsh, tecnólogo principal de Servicios en Línea, Dovetail Games

Recursos

Precios

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FUNCIÓN PRECIO ASIGNACIÓN GRATUITA POR MES FECHA DE ENTRADA EN VIGENCIA
Transferencia de Trace $0.20 por cada millón de intervalos Primeros 2.5 millones de intervalos 1 de noviembre de 2018

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