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Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
Creating a Cloud Function
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Create logs-based metric
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このラボでは、Google Cloud コンソールで Cloud Monitoring を使用して、Cloud Functions の詳細を確認します。Cloud Functions の詳細には、実行時間と回数、メモリ使用量が含まれます。
このラボでは、次のタスクの実行方法について学びます。
こちらの手順をお読みください。ラボの時間は記録されており、一時停止することはできません。[ラボを開始] をクリックするとスタートするタイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しています。
このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境を使ってご自身でラボのアクティビティを行うことができます。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。
このラボを完了するためには、下記が必要です。
[ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるポップアップでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] パネルには、以下が表示されます。
[Google Cloud コンソールを開く] をクリックします(Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウでリンクを開く] を選択します)。
ラボでリソースが起動し、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。
ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。
必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。
[ラボの詳細] パネルでも [ユーザー名] を確認できます。
[次へ] をクリックします。
以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。
[ラボの詳細] パネルでも [パスワード] を確認できます。
[次へ] をクリックします。
その後次のように進みます。
その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。
Cloud Shell は、開発ツールと一緒に読み込まれる仮想マシンです。5 GB の永続ホーム ディレクトリが用意されており、Google Cloud で稼働します。Cloud Shell を使用すると、コマンドラインで Google Cloud リソースにアクセスできます。
接続した時点で認証が完了しており、プロジェクトに各自の PROJECT_ID が設定されます。出力には、このセッションの PROJECT_ID を宣言する次の行が含まれています。
gcloud
は Google Cloud のコマンドライン ツールです。このツールは、Cloud Shell にプリインストールされており、タブ補完がサポートされています。
[承認] をクリックします。
出力は次のようになります。
出力:
出力:
出力例:
gcloud
ドキュメントの全文については、gcloud CLI の概要ガイドをご覧ください。
ログとアラートを収集するには、モニタリングの対象が必要です。このセクションでは、Hello World と表示する Cloud Functions の関数を作成します。
Cloud コンソールで、ナビゲーション メニュー()> [すべてのプロダクトを表示] > [Cloud Functions] > [ファンクションを作成] の順に選択します。
以下のとおりに設定します。
[保存] をクリックします。
[ランタイム、ビルド、接続、セキュリティの設定] を開きます。[自動スケーリング] の [インスタンスの最大数] を 5 に設定します。
[次へ] をクリックします。
[デプロイ] をクリックします。
関数が自動的にデプロイを実行し、[Cloud Functions] ページに記載されます。これには数分かかります。関数名の横に緑色のチェックマークが付いているのを確認できたら、関数の作成は完了です。
完了したタスクをテストする
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。タスクが正常に完了すると、評価スコアが付与されます。
トリガー
] タブをクリックします。関数のトリガー URL をクリックします。新しく開いたブラウザのタブに Hello World!
と表示されたら、関数は正常に動作しています。
次に、正規表現を使用してログエントリの textPayload
フィールドからレイテンシの値を抽出する、分布タイプのログベースの指標を作成します。
コンソールで、[ナビゲーション メニュー] > [すべてのプロダクトを表示] > [ロギング] > [ログ エクスプローラ] の順に選択します。コンソールで Cloud Logging が開きます。
目的の関数のログを確認するには、[リソース] プルダウンで [Cloud Functions] > [helloWorld] の順に選択して [適用] をクリックします。[ログ名] プルダウンで [cloud-functions] チェックボックスをオンにし、[適用] をクリックします。
[クエリを実行] をクリックします。
[指標を作成] をクリックします。
[ログベースの指標の作成] フォームで、以下を行います。
ログベースの指標は次のようになります。
これで、ユーザー定義の指標が [ログベースの指標] ページに追加され、表示されます。
完了したタスクをテストする
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。タスクが正常に完了すると、評価スコアが付与されます。
次に、Metrics Explorer を使用して、Cloud Functions の関数のデータを確認します。
Google Cloud プロジェクトに関連付けられた Monitoring の指標スコープを設定します。次の手順に沿って、Monitoring を無料でお試しいただける新しいアカウントを作成します。
Monitoring の [概要] ページが開いたら、指標スコープのプロジェクトの準備は完了です。
左側のメニューで [Metrics Explorer] をクリックします。
[指標] > [指標を選択] プルダウンで「executions
」と入力し、[Cloud Function] > [Function] > 指標の候補の [Executions] を選択して、[適用] をクリックします。
右上にある [ウィジェット タイプ] プルダウン メニューを [Stacked bar chart] に変更します。
他の指標とグラフ オプションも試してみましょう。たとえば、現在の [Cloud Functions - Executions] 指標をクリックしてプルダウンを開き、[Execution times] を選択して、ウィジェット タイプを [Heatmap] に変更します。
他にもいろいろと試してみましょう。たとえば、指標を [Executions] に戻して、グループ化関数を [95 パーセンタイル] に変更します。[Line chart] ウィジェット タイプを選択します。
Monitoring の [概要] ウィンドウでグラフを作成すると、自分にとって重要な指標を簡単に追跡できます。このセクションでは、前のセクションで作成したのと同じグラフを設定します。ただし、ここでは作成したグラフが Monitoring の [概要] ウィンドウに保存されます。
左側のメニューで、[ダッシュボード] をクリックします。
[+ Create Dashboard] をクリックします。
[+ ウィジェットを追加] をクリックします。
[Visualization] で、[積み上げ棒] を選択します。
[指標] > [指標を選択] プルダウンで、デフォルトの [VM Instance] > [Cpu] > [CPU utilization] 指標を選択し、プルダウンを開いて指標を変更します。[適用] をクリックします。
Active
] チェックボックスをオフにしてください。[指標] プルダウンに「executions
」と入力し、[Cloud Function] > [Function] > 指標の候補の [Executions] を選択して、[適用] をクリックします。
右上にある [適用] をクリックします。
最初のグラフを作成したら、[+ ウィジェットを追加] > [ヒートマップ] をクリックして、次のグラフを作成します。
[指標] > [指標を選択] プルダウンで、デフォルトの [VM Instance] > [Vm_flow] > [RTT latencies] 指標を選択し、プルダウンを開いて指標を変更します。[適用] をクリックします。
Active
] チェックボックスをオフにしてください。[指標] プルダウンに「execution times
」と入力し、[Cloud Function] > [Function] > 指標の候補の [Execution times] を選択して、[適用] をクリックします。
右上にある [適用] をクリックします。
デフォルトでは使用している指標の名前がグラフ名になりますが、変更することもできます。
これらのグラフを見るには、[Monitoring] ページの左側のパネルにある [ダッシュボード] をクリックすると、簡単に確認できます。
今回のラボで学習した内容の理解を深めていただくため、以下の多肢選択式問題を用意しました。正解を目指して頑張ってください。
これで完了です。このラボでは、Cloud Functions の関数の作成、ログベースの指標の作成、Metrics Explorer の使用、Monitoring の [概要] ウィンドウでのグラフの作成を行いました。
Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。
マニュアルの最終更新日: 2024 年 5 月 23 日
ラボの最終テスト日: 2024 年 5 月 23 日
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