Este princípio no pilar de confiabilidade do Google Cloud Well-Architected Framework fornece recomendações para ajudar você a identificar proativamente áreas em que erros e falhas podem ocorrer.
Esse princípio é relevante para a área de foco de observação da confiabilidade.
Visão geral do princípio
Para manter e melhorar a confiabilidade das cargas de trabalho no Google Cloud, é preciso implementar uma observabilidade eficaz usando métricas, registros e traces.
- As métricas são medições numéricas de atividades que você quer acompanhar no aplicativo em intervalos de tempo específicos. Por exemplo, talvez você queira acompanhar métricas técnicas, como taxa de solicitação e taxa de erro, que podem ser usadas como indicadores de nível de serviço (SLIs). Também pode ser necessário acompanhar métricas de negócios específicas do aplicativo, como pedidos feitos e pagamentos recebidos.
- Os registros são registros com carimbo de data/hora de eventos discretos que ocorrem em um aplicativo ou sistema. O evento pode ser uma falha, um erro ou uma mudança de estado. Os registros podem incluir métricas, e você também pode usá-los para SLIs.
- Um trace representa a jornada de um único usuário ou transação por vários aplicativos separados ou pelos componentes de um aplicativo. Por exemplo, esses componentes podem ser microsserviços. Os traces ajudam a rastrear quais componentes foram usados nas jornadas, onde existem gargalos e quanto tempo as jornadas levaram.
Métricas, registros e traces ajudam a monitorar o sistema continuamente. O monitoramento abrangente ajuda a descobrir onde e por que os erros ocorreram. Também é possível detectar possíveis falhas antes que os erros ocorram.
Recomendações
Para detectar possíveis falhas de maneira eficiente, considere as recomendações nas subseções a seguir.
Receba insights abrangentes
Para acompanhar métricas essenciais, como tempos de resposta e taxas de erros, use o Cloud Monitoring e o Cloud Logging. Essas ferramentas também ajudam a garantir que as métricas atendam de forma consistente às necessidades da sua carga de trabalho.
Para tomar decisões baseadas em dados, analise as métricas de serviço padrão para entender as dependências de componentes e o impacto delas no desempenho geral da carga de trabalho.
Para personalizar sua estratégia de monitoramento, crie e publique suas próprias métricas usando o SDK Google Cloud.
Realizar solução de problemas proativa
Implemente um tratamento de erros robusto e ative a geração de registros em todos os componentes das suas cargas de trabalho no Google Cloud. Ative registros como os registros de acesso do Cloud Storage e os registros de fluxo de VPC.
Ao configurar a geração de registros, considere os custos associados. Para controlar os custos de geração de registros, configure filtros de exclusão nos coletores de registros para impedir que determinados registros sejam armazenados.
Otimizar a utilização de recursos
Monitore o consumo de CPU, as métricas de E/S de rede e as métricas de E/S de disco para detectar recursos subprovisionados e superprovisionados em serviços como o Google Kubernetes Engine, o Compute Engine e o Serviço Gerenciado para Apache Spark. Para uma lista completa dos serviços compatíveis, consulte Visão geral do Monitoring.
Priorize alertas
Para alertas, concentre-se em métricas críticas, defina limites adequados para minimizar a sobrecarga de alertas e garanta respostas rápidas a problemas significativos. Essa abordagem direcionada permite manter proativamente a confiabilidade da carga de trabalho. Para mais informações, consulte Visão geral de alertas.