Cloud Trace

Detecta cuellos de botella de rendimiento en entornos de producción

Consulta la documentación de este producto.

Imagen de la información general sobre Cloud Trace

Análisis de trazas distribuido para todos

Cloud Trace es un sistema de análisis de trazas distribuido que recopila datos de latencia de las aplicaciones y los muestra en la consola de Google Cloud. Puedes monitorizar cómo se propagan las solicitudes por las aplicaciones y recibir información detallada sobre el rendimiento casi en tiempo real. Cloud Trace analiza automáticamente todas las trazas de las aplicaciones para generar informes de latencia exhaustivos que identifiquen cualquier degradación del rendimiento. Además, puede capturar trazas de todas tus máquinas virtuales, contenedores o proyectos de App Engine.

Detección de cuellos de botella de rendimiento

Gracias a Cloud Trace, puedes inspeccionar información detallada sobre la latencia de una solicitud concreta o ver el conjunto de datos de latencia de toda la aplicación. Dispones de diferentes filtros y herramientas para averiguar rápidamente dónde hay cuellos de botella e identificar antes la causa. Cloud Trace se basa en las herramientas que empleamos en Google para que nuestros servicios funcionen a escala masiva y sin interrupciones.

Imagen de Detección rápida y automática de problemas

Detección rápida y automática de problemas

Cloud Trace recopila y analiza constantemente datos de trazas de tu proyecto para identificar de forma automática los cambios recientes en el rendimiento de la aplicación. Esas distribuciones de latencia están disponibles mediante los informes de análisis y se pueden comparar en diferentes puntos temporales o versiones. Además, el sistema te avisa automáticamente si detecta un cambio considerable en el perfil de latencia de la aplicación.

Imagen de Compatibilidad con muchas plataformas

Compatibilidad con muchas plataformas

Los SDK específicos de cada lenguaje de Cloud Trace pueden analizar los proyectos que se ejecutan en máquinas virtuales, aunque no las gestione Google Cloud. Actualmente, el SDK de Trace está disponible para Java, Node.js, Ruby y Go. También puedes usar la API Trace para enviar y obtener datos de trazas de cualquier fuente. Además, hay un recopilador Zipkin que permite que los trazadores Zipkin envíen datos a Cloud Trace. Los proyectos que se ejecutan en App Engine se capturan automáticamente.

Características

Configuración sencilla

Las trazas de todas las aplicaciones de App Engine se analizan automáticamente. Además, solo hace falta una configuración mínima para analizar las trazas de las aplicaciones que se ejecutan en otros servicios mediante bibliotecas. Todos los informes y análisis de rendimiento que hemos descrito están disponibles desde el minuto uno.

Datos de rendimiento

Se evalúa automáticamente cada traza de punto final para identificar cuellos de botella en el rendimiento.

Análisis automático

Se generan informes automáticos diarios del rendimiento de cada una de las aplicaciones que ofrezcan trazas y puedes generar informes bajo demanda.

Capacidad de ampliación para cargas de trabajo personalizadas

Dispones de la API Trace y de SDKs de distintos lenguajes para obtener las trazas de las aplicaciones que se ejecutan en máquinas virtuales y en contenedores. Los datos resultantes se pueden utilizar en la interfaz de usuario de Cloud Trace mediante la API Trace.

Detección de cambios en la latencia

Para averiguar si la latencia está empeorando progresivamente, se evalúa cómo varían a lo largo del tiempo los informes de rendimiento de tu aplicación.

Gracias a los análisis de trazas, supimos enseguida que la latencia había cambiado. Los datos cronológicos de Cloud Trace nos mostraron dónde se producían los cuellos de botella en la latencia y nos ayudaron a recuperar la productividad del sistema.

Keith Marsh, tecnólogo online sénior de Dovetail Games

Recursos

Precios

Consulta los precios de Cloud Trace.

FUNCIÓN PRECIO ASIGNACIÓN GRATUITA AL MES FECHA DE ENTRADA EN VIGOR
Ingestión en Trace 0,20 USD por millón de intervalos Primeros 2,5 millones de intervalos 1 de noviembre del 2018

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