Workload Manager permet d'utiliser des règles personnalisées qui vous aident à valider vos charges de travail par rapport aux bonnes pratiques recommandées par votre organisation.
Par exemple, pour vous assurer que les machines virtuelles (VM) de votre déploiement n'utilisent pas le compte de service par défaut de Compute Engine, vous pouvez créer une règle personnalisée. Après avoir créé la règle, créez et exécutez une évaluation dans Workload Manager pour valider vos charges de travail par rapport à la règle. Vous pouvez ensuite examiner les résultats de l'évaluation et prendre les mesures nécessaires pour corriger tout cas de non-respect de ces règles. Cela permet d'améliorer la qualité, la fiabilité et les performances de vos déploiements.
Fonctionnement
Pour évaluer les charges de travail à l'aide de règles personnalisées, procédez comme suit:
- Identifiez les bonnes pratiques adaptées à vos déploiements dans le Google Cloud framework d'architecture.
- Créez des règles personnalisées à l'aide de Rego.
- Créez et planifiez des évaluations pour vos charges de travail.
- Facultatif: Exportez les résultats de l'évaluation vers BigQuery et configurez des notifications.
La figure suivante résume le processus d'utilisation des règles personnalisées dans Workload Manager:
Limites
Les limites suivantes s'appliquent aux règles personnalisées dans Workload Manager:
- Vous pouvez inclure un maximum de 300 règles par évaluation dans le gestionnaire de charges de travail. Un nombre élevé de règles peut ralentir le processus d'évaluation. Nous vous recommandons de répartir vos règles sur plusieurs évaluations.
- Workload Manager n'est pas compatible avec l'exportation des résultats d'évaluation vers des ensembles de données BigQuery multirégionaux. Vous pouvez exporter les résultats d'évaluation vers des ensembles de données BigQuery régionaux.
Sources de données prises en charge
Le gestionnaire de charges de travail utilise les données des services suivants pour analyser les ressources que vous avez spécifiées pour l'évaluation:
- Cloud Asset Inventory: pour obtenir la liste complète des types de ressources compatibles dans Cloud Asset Inventory, consultez la section Types d'éléments compatibles.
- Métriques Cloud Monitoring Consultez la page Métriques compatibles avec Compute Engine.
Métriques acceptées pour Compute Engine
Le tableau suivant répertorie les métriques compatibles avec Compute Engine. Pour en savoir plus sur ces métriques, consultez la section Métriques Cloud Monitoring.
Les chaînes "Type de métrique" de ce tableau doivent être précédées du préfixe compute.googleapis.com.
Ce préfixe a été omis dans les entrées du tableau.
Nom à afficher(Metric type) |
Description Libellés |
ASSET_TYPE (métadonnées de la règle) |
|---|---|---|
Utilisation du processeur
instance/cpu/utilization
|
Utilisation fractionnelle du processeur alloué sur une instance de VM.
instance_name: nom de l'instance de VM. |
Instance_CPUUtil_Last1H
Instance_CPUUtil_Last6H
Instance_CPUUtil_Last12H
Instance_CPUUtil_Last1D |
Latence moyenne du disque
instance/disk/average_io_latency
|
Latence moyenne des E/S du disque au cours des 60 dernières secondes.
device_name: nom de l'appareil de disque.
storage_type: type de stockage, parmi les valeurs [pd-standard, pd-balanced, pd-ssd, pd-extreme, hyperdisk-extreme, hyperdisk-throughput]. |
Instance_DiskIO_Last1H
Instance_DiskIO_Last6H
Instance_DiskIO_Last12H
Instance_DiskIO_Last1D |
Mémoire de la VM utilisée
instance/memory/balloon/ram_used
|
Mémoire actuellement utilisée dans la VM.
instance_name: nom de l'instance de VM. |
Instance_MemoryUtil_Last1H
Instance_MemoryUtil_Last6H
Instance_MemoryUtil_Last12H
Instance_MemoryUtil_Last1D |
Tarifs
Pour en savoir plus sur la tarification, consultez la page Tarifs du gestionnaire de charges de travail.