Questo principio del pilastro dell'affidabilità del Google Cloud Well-Architected Framework fornisce consigli per aiutarti a identificare in modo proattivo le aree in cui potrebbero verificarsi errori e anomalie.
Questo principio è pertinente all'area di interesse osservazione dell'affidabilità.
Panoramica del principio
Per mantenere e migliorare l'affidabilità dei workload inGoogle Cloud, devi implementare un'osservabilità efficace utilizzando metriche, log e tracce.
- Le metriche sono misurazioni numeriche delle attività che vuoi monitorare per la tua applicazione a intervalli di tempo specifici. Ad esempio, potresti voler monitorare metriche tecniche come il tasso di richieste e la percentuale di errori, che possono essere utilizzate come indicatori del livello di servizio (SLI). Potresti anche dover monitorare metriche aziendali specifiche dell'applicazione, come gli ordini effettuati e i pagamenti ricevuti.
- I log sono record con timestamp di eventi discreti che si verificano all'interno di un'applicazione o di un sistema. L'evento potrebbe essere un errore o una modifica dello stato. I log potrebbero includere metriche e puoi utilizzarli anche per gli SLI.
- Una traccia rappresenta il percorso di un singolo utente o di una singola transazione attraverso una serie di applicazioni separate o i componenti di un'applicazione. Ad esempio, questi componenti potrebbero essere microservizi. Le tracce ti aiutano a monitorare quali componenti sono stati utilizzati nei percorsi, dove si trovano i colli di bottiglia e quanto tempo hanno richiesto i percorsi.
Metriche, log e tracce ti aiutano a monitorare il sistema in modo continuo. Il monitoraggio completo ti aiuta a scoprire dove e perché si sono verificati gli errori. Puoi anche rilevare potenziali errori prima che si verifichino.
Consigli
Per rilevare potenziali errori in modo efficiente, prendi in considerazione i suggerimenti nelle seguenti sottosezioni.
Ottieni insight completi
Per monitorare metriche chiave come i tempi di risposta e le percentuali di errore, utilizza Cloud Monitoring e Cloud Logging. Questi strumenti ti aiutano anche a garantire che le metriche soddisfino costantemente le esigenze del tuo workload.
Per prendere decisioni basate sui dati, analizza le metriche dei servizi predefiniti per comprendere le dipendenze dei componenti e il loro impatto sulle prestazioni complessive del workload.
Per personalizzare la tua strategia di monitoraggio, crea e pubblica le tue metriche utilizzando Google Cloud SDK.
Esegui la risoluzione dei problemi proattiva
Implementa una gestione degli errori efficace e attiva il logging in tutti i componenti dei tuoi workload in Google Cloud. Attiva log come i log di accesso di Cloud Storage e i log di flusso VPC.
Quando configuri il logging, tieni conto dei costi associati. Per controllare i costi di logging, puoi configurare filtri di esclusione sui sink di log per escludere determinati log dall'archiviazione.
Ottimizza l'utilizzo delle risorse
Monitora il consumo della CPU, le metriche di I/O di rete e le metriche di I/O del disco per rilevare le risorse con provisioning insufficiente ed eccessivo in servizi come Google Kubernetes Engine, Compute Engine e Managed Service for Apache Spark. Per un elenco completo dei servizi supportati, consulta Panoramica di Monitoring.
Assegnazione di priorità agli avvisi
Per gli avvisi, concentrati sulle metriche principali, imposta soglie appropriate per ridurre al minimo l'eccesso di avvisi e assicurati rispondere in modo tempestivo ai problemi significativi. Questo approccio mirato ti consente di mantenere in modo proattivo l'affidabilità del workload. Per ulteriori informazioni, consulta la Panoramica degli avvisi.