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Visão geral

As métricas com base em registros são métricas do Cloud Monitoring que se baseiam no conteúdo das entradas de registro. Essas métricas ajudam a identificar tendências e extrair valores numéricos dos registros, e podem enviar alertas sobre uma entrada de registro ao criar uma métrica para esse evento. É possível usar as métricas com base em registros definidas pelo usuário e pelo sistema no Cloud Monitoring para criar gráficos e políticas de alertas.

A interface das métricas com base em registros é dividida em dois painéis de tipo de métrica: métricas do sistema e métricas definidas pelo usuário.

Métricas com base em registros definidas pelo sistema são fornecidas pelo Cloud Logging para uso em todos os projetos do Google Cloud. Elas calculam apenas os registros que foram ingeridos pelo Logging. Se um registro foi explicitamente excluído da ingestão, ele não será incluído nessas métricas.

Métricas com base em registros definidas pelo usuário são criadas para controlar tarefas no seu projeto do Google Cloud. Por exemplo, é possível criar uma métrica com base em registros para contar o número de entradas de registro que correspondem a determinado filtro.

Criar alertas usando métricas permite elaborar uma política de alertas a partir da métrica com base em registros.

Objetivos

Neste laboratório, você vai aprender a:

• criar um alerta baseado em registros;
• criar uma métrica com base em registros definida pelo sistema;
• criar uma métrica com base em registros definida pelo usuário;
• criar um alerta para a métrica com base em registros definida pelo usuário.

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório---não se esqueça: depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: não use seu projeto ou conta do Google Cloud neste laboratório para evitar cobranças extras na sua conta.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você verá o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Cloud
   • Tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações se forem necessárias

2. Clique em Abrir Console do Google. O laboratório ativa recursos e depois abre outra guia com a página Fazer login.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Caso seja preciso, copie o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório e cole esse nome na caixa de diálogo Fazer login. Clique em Avançar.

4. Copie a Senha no painel Detalhes do laboratório e a cole na caixa de diálogo Olá. Clique em Avançar.

   Importante: você precisa usar as credenciais do painel à esquerda. Não use suas credenciais do Google Cloud Ensina. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

5. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do GCP vai ser aberto nesta guia.

Observação: para ver uma lista dos produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação no canto superior esquerdo.

Ativar o Cloud Shell

O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.

1. Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.

Depois de se conectar, vai notar que sua conta já está autenticada, e que o projeto está configurado com seu PROJECT_ID. A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

2. (Opcional) É possível listar o nome da conta ativa usando este comando:

gcloud auth list

3. Clique em Autorizar.

4. A saída será parecida com esta:

Saída:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opcional) É possível listar o ID do projeto usando este comando:

gcloud config list project

Saída:

[core] project = <project_ID>

Exemplo de saída:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Observação: para conferir a documentação completa da gcloud, acesse o guia com informações gerais sobre a gcloud CLI no Google Cloud.

Uma máquina virtual foi criada no começo do laboratório. Antes de continuar, verifique se a luz verde de "Lab Running" aparece na página em que você iniciou o laboratório.

Além disso, conecte-se a um cluster do Google Kubernetes Engine e confirme que ele foi criado corretamente.

1. Defina a zona no gcloud:

gcloud config set compute/zone us-east1-c

2. Depois, autorize o Cloud Shell.

3. Defina o ID do projeto:

export PROJECT_ID=$(gcloud info --format='value(config.project)')

4. Implante um cluster do GKE padrão. Ele vai solicitar que você autorize e ative a API GKE.

gcloud container clusters create gmp-cluster --num-nodes=1 --zone us-east1-c

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Implantar o cluster do GKE

Tarefa 1: Alerta com base em registros

O alerta com base em registros notifica quando uma mensagem específica aparece nos registros. Tente configurar um alerta com base em registros que informa quando uma VM para de ser executada.

1. Na barra de pesquisa do Console do Cloud, digite "análise de registros" e clique em Análise de registros.

2. Clique na barra de rolagem Mostrar consulta.

3. Insira os seguintes parâmetros para criar alertas com base em registros:

resource.type="gce_instance" protoPayload.methodName="v1.compute.instances.stop"

4. Clique no link Criar alerta.

5. Adicione os parâmetros a seguir e clique em Avançar para ir para o próximo parâmetro.

• Nome do alerta: vm interrompida
• Escolha os registros a serem incluídos no alerta: vai preencher automaticamente com a consulta que você inseriu
• Defina a frequência de notificação e a duração do fechamento automático: o período entre as notificações é de 5 min e a duração do fechamento automático de incidentes é de 1 h. Clique em Avançar.

Quem deve receber uma notificação (opcional):

• Clique na seta suspensa ao lado de Canais de notificação e depois em Gerenciar canais de notificação.
• A página "Canais de notificação" será aberta em uma nova guia.
• Role a página para baixo e clique em ADICIONAR NOVO em E-mail.
• Digite seu e-mail pessoal no campo Endereço de e-mail e um Nome de exibição.
• Clique em Salvar.
• Ao terminar, retorne para a guia "Análise de registros" que você estava.
• Atualize o "Canal de notificação" e selecione o canal que você criou. Clique em OK.

6. Clique em Salvar.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Criar alertas com base em registros

Agora você vai interromper a VM.

7. Vá para a segunda guia do Console do Cloud e navegue até Menu de navegação > Compute Engine > Instâncias de VM.

8. Marque a caixa ao lado de instance1, clique em Interromper na parte superior da página e clique novamente em Interromper na janela pop-up. A marca de seleção verde mudará para um círculo cinza quando a instância for interrompida.

9. Na barra de pesquisa, digite "monitoramento" e escolha a opção Monitoramento.

10. Clique na guia Alertas. Você poderá verificar que o alerta foi registrado. Em "Políticas de alertas", clique no link Acessar todas as políticas para abrir a lista com todos os alertas baseados em registros que você criou.

Tarefa 2: Métrica com base em registros

Usando métricas com base em registros, é possível definir uma que rastreie erros nos registros para responder prontamente a problemas e sintomas semelhantes antes que sejam percebidos pelos usuários finais.

1. No início do laboratório você implantou um cluster do GKE padrão. Execute o comando a seguir para garantir que o cluster chamado gmp-cluster foi criado:

gcloud container clusters list Se o status do cluster for PROVISIONANDO, aguarde um momento e execute o comando acima outra vez. Repita até que o status mude para EM EXECUÇÃO.

2. Autentique o cluster:

gcloud container clusters get-credentials gmp-cluster

Você verá a seguinte mensagem:

Fetching cluster endpoint and auth data. kubeconfig entry generated for gmp-cluster.

3. Crie um namespace para trabalhar com:

kubectl create ns gmp-test

4. Agora execute o seguinte comando para implantar um aplicativo simples que gera métricas no endpoint /metrics:

kubectl -n gmp-test apply -f https://storage.googleapis.com/spls/gsp091/gmp_flask_deployment.yaml kubectl -n gmp-test apply -f https://storage.googleapis.com/spls/gsp091/gmp_flask_service.yaml

5. Verifique se o namespace está pronto e gerando métricas:

kubectl get services -n gmp-test

Você vai ver o seguinte:

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE hello LoadBalancer 10.0.12.114 34.83.91.157 80:32058/TCP 71s

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Implantar um aplicativo simples para gerar métricas

6. Continue executando o comando até o endereço IP externo ser preenchido.

7. Verifique se o app Python Flask está exibindo métricas com o seguinte comando:

curl $(kubectl get services -n gmp-test -o jsonpath='{.items[*].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')/metrics

Você vai ver o seguinte:

# HELP flask_exporter_info Multiprocess metric # TYPE flask_exporter_info gauge flask_exporter_info{version="0.18.5"} 1.0

Tarefa 3: Criar uma métrica com base em registros

1. Volte para a Análise de registros.

2. Clique no link Criar métrica.

3. Na página "Criar métrica", insira o seguinte:

• Tipo de métrica: deixe a configuração padrão, "Contador"
• Nome da métrica baseada em registros: hello-app-error
• Seleção de filtro: em "Criar filtro", faça a atualização abaixo:

severity=ERROR resource.labels.container_name="hello-app" textPayload: "ERROR: 404 Error page not found"

4. Clique em Criar métrica.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Criar métrica com base em registros

Tarefa 4: Criar um alerta com base em métricas

1. No painel esquerdo da janela do Logging, escolha Métricas com base em registros. Nas métricas definidas pelo usuário, clique nos três pontos verticais ao lado das métricas e selecione Criar alerta com base em métrica.

2. Em Selecionar uma métrica, os parâmetros da métrica são preenchidos automaticamente.

• Atualize a janela contínua para 2 min.
• Aceite as outras configurações padrão.
• Clique em Avançar.

3. Você vai precisar definir as notificações. Sinta-se livre para reutilizar o canal que você criou anteriormente no laboratório.

4. Dê o nome log based metric alert para a política de alertas.

5. Clique em Criar política.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Criar o alerta com base em métricas

Tarefa 5: Gerar erros

Você vai gerar erros que correspondem à métrica com base em registros que você criou e acionar o alerta com base em métricas.

1. No Cloud Shell, execute o seguinte comando para gerar alguns erros:

timeout 120 bash -c -- 'while true; do curl $(kubectl get services -n gmp-test -o jsonpath='{.items[*].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')/error; sleep $((RANDOM % 4)) ; done'

2. Retorne à página Análise de registros e acesse a seção "Gravidade" no canto inferior esquerdo. Clique na gravidade do Erro. Agora é possível pesquisar o Erro 404 - Página não encontrada.. Veja mais informações ao expandir uma das mensagens de erro 404.

3. Retorne à página Monitoramento e clique em Alertas. Será possível ver as duas políticas que você criou.

4. Clique no link Políticas de alertas, é possível ver os dois alertas na seção "Incidentes". Clique no incidente para ver os detalhes.

Observação: o alerta da métrica com base em registros será resolvido por conta própria. Se você precisar de mais tempo para investigar, execute o script de erros novamente e espere o alerta ser acionado. Clique em **Verificar meu progresso** para conferir o objetivo. Gerar alguns erros

Parabéns!

Parabéns! Neste laboratório, você criou uma métrica com base em registros definida pelo sistema e outra definida pelo usuário, além de um alerta com base em registros e outro com base em métricas. Você também gerou alguns erros para acionar o alerta. Por fim, você aprendeu a visualizar incidentes e os detalhes dos alertas.

Próximas etapas/Saiba mais

• Saiba como usar o BigQuery e o Cloud Monitoring juntos nesta postagem do blog (em inglês).
• Saiba como gerenciar as políticas de alertas.
• Leia Como criar uma política de alertas para saber como criar esse tipo de política para as métricas com base em registros.

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Manual atualizado em 31 de janeiro de 2024

Laboratório testado em 07 de agosto de 2023

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