Workload Manager admite el uso de reglas personalizadas que te ayudan a validar tus cargas de trabajo con las prácticas recomendadas por tu organización.
Por ejemplo, para asegurarte de que las máquinas virtuales (VMs) de tu implementación no usen la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine, puedes crear una regla personalizada. Una vez que hayas creado la regla, crea y ejecuta una evaluación en Gestor de cargas de trabajo para validar tus cargas de trabajo en función de la regla. Después, puede revisar los resultados de la evaluación y tomar medidas para corregir cualquier infracción de estas reglas. Esto ayuda a mejorar la calidad, la fiabilidad y el rendimiento de tus implementaciones.
Cómo funciona
Para evaluar las cargas de trabajo con reglas personalizadas, siga estos pasos:
- Identifica las prácticas recomendadas relevantes para tus implementaciones en Google Cloud Well-Architected Framework.
- Crea reglas personalizadas con Rego.
- Crea y programa evaluaciones para tus cargas de trabajo.
- Opcional: Exporta los resultados de la evaluación a BigQuery y configura notificaciones.
En la siguiente figura se resume el proceso de uso de reglas personalizadas en Workload Manager:
Limitaciones
Las reglas personalizadas de Gestor de cargas de trabajo están sujetas a las siguientes limitaciones:
- Puedes incluir un máximo de 300 reglas por evaluación en Gestor de cargas de trabajo. Si hay muchas reglas, el proceso de evaluación puede ralentizarse. Te recomendamos que dividas tus reglas en varias evaluaciones.
- Gestor de cargas de trabajo no admite la exportación de resultados de evaluación a conjuntos de datos de BigQuery multirregionales. Puede exportar los resultados de la evaluación a conjuntos de datos regionales de BigQuery.
Fuentes de datos admitidas
Workload Manager usa datos de los siguientes servicios para analizar los recursos que has especificado para la evaluación:
- Inventario de recursos de Cloud: para ver una lista completa de los tipos de recursos admitidos en Inventario de recursos de Cloud, consulta Tipos de recursos admitidos.
- Métricas de Cloud Monitoring. Consulta las métricas admitidas de Compute Engine.
Métricas admitidas de Compute Engine
En la siguiente tabla se enumeran las métricas admitidas en Compute Engine. Para obtener más información sobre estas métricas, consulta el artículo Métricas de Cloud Monitoring.
Las cadenas de "Tipo de métrica" de esta tabla deben tener el prefijo compute.googleapis.com.
Ese prefijo se ha omitido en las entradas de la tabla.
Nombre visible(Metric type) |
Descripción Etiquetas |
ASSET_TYPE (metadatos de la regla) |
|---|---|---|
Uso de CPU
instance/cpu/utilization
|
Utilización fraccionaria de la CPU asignada en una instancia de VM.
instance_name: nombre de la instancia de VM. |
Instance_CPUUtil_Last1H
Instance_CPUUtil_Last6H
Instance_CPUUtil_Last12H
Instance_CPUUtil_Last1D |
Latencia media del disco
instance/disk/average_io_latency
|
Latencia de E/S media del disco en los últimos 60 segundos.
device_name: el nombre del dispositivo de disco.
storage_type: tipo de almacenamiento, uno de los siguientes: [pd-standard, pd-balanced, pd-ssd, pd-extreme, hyperdisk-extreme, hyperdisk-throughput]. |
Instance_DiskIO_Last1H
Instance_DiskIO_Last6H
Instance_DiskIO_Last12H
Instance_DiskIO_Last1D |
Memoria usada de la VM
instance/memory/balloon/ram_used
|
Memoria que se está usando en la VM.
instance_name: nombre de la instancia de VM. |
Instance_MemoryUtil_Last1H
Instance_MemoryUtil_Last6H
Instance_MemoryUtil_Last12H
Instance_MemoryUtil_Last1D |
Precios
Para obtener información sobre los precios, consulta la página Precios de Workload Manager.