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Descripción general

Las métricas basadas en registros son métricas de Cloud Monitoring que se basan en el contenido de las entradas de registro. Estas métricas pueden ayudarte a identificar tendencias, extraer valores numéricos de los registros y configurar alertas para cuando se genere una determinada entrada de registro mediante la creación de una métrica para ese evento. En Cloud Monitoring, puedes utilizar métricas basadas en registros, ya sean las definidas por el sistema o por el usuario, para crear gráficos y políticas de alertas.

La interfaz de las métricas basadas en registros se divide en dos paneles: Métricas del sistema y Métricas definidas por el usuario.

Las métricas basadas en registros definidas por el sistema las proporciona Cloud Logging para que las usen todos los proyectos de Google Cloud. Solo se calculan a partir de los registros transferidos por Logging. Si un registro se excluye explícitamente de la transferencia, no se incluye en estas métricas.

Las métricas basadas en registros definidas por el usuario las creas tú para realizar un seguimiento de los elementos de tu proyecto de Google Cloud. Por ejemplo, puedes crear una métrica basada en registros para contar la cantidad de entradas de registro que coinciden con un filtro determinado.

Si creas una alerta a partir de una métrica, podrás crear una política de alertas a partir de la métrica basada en registros.

Qué aprenderás

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Crear una alerta basada en registros
• Crear una métrica basada en registros
• Crear una alerta basada en métricas
• Probar las alertas

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar. Se recomienda el navegador Chrome.

Nota: Usa una ventana del navegador privada o de incógnito (opción recomendada) para ejecutar el lab. Así evitarás conflictos entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).

Nota: Usa solo la cuenta de estudiante para este lab. Si usas otra cuenta de Google Cloud, es posible que se apliquen cargos a esa cuenta.

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón para abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debes usar para el lab
   • Otra información para completar el lab, si es necesaria

2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

   El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

   Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.

7. Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los Términos y Condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para acceder a los productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación o escribe el nombre del servicio o producto en el campo Buscar.

Activa Cloud Shell

Cloud Shell es una máquina virtual que cuenta con herramientas para desarrolladores. Ofrece un directorio principal persistente de 5 GB y se ejecuta en Google Cloud. Cloud Shell proporciona acceso de línea de comandos a tus recursos de Google Cloud.

1. Haz clic en Activar Cloud Shell en la parte superior de la consola de Google Cloud.

2. Haz clic para avanzar por las siguientes ventanas:

   • Continúa en la ventana de información de Cloud Shell.
   • Autoriza a Cloud Shell para que use tus credenciales para realizar llamadas a la API de Google Cloud.

Cuando te conectes, habrás completado la autenticación, y el proyecto estará configurado con tu Project_ID, . El resultado contiene una línea que declara el Project_ID para esta sesión:

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud es la herramienta de línea de comandos de Google Cloud. Viene preinstalada en Cloud Shell y es compatible con la función de autocompletado con tabulador.

3. Puedes solicitar el nombre de la cuenta activa con este comando (opcional):

gcloud auth list

4. Haz clic en Autorizar.

Resultado:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. Puedes solicitar el ID del proyecto con este comando (opcional):

gcloud config list project

Resultado:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Nota: Para obtener toda la documentación de gcloud, en Google Cloud, consulta la guía con la descripción general de gcloud CLI.

Tarea 1: Implementa un clúster de GKE

En esta tarea, implementarás un clúster de Google Kubernetes Engine (GKE) para usarlo en tareas posteriores para métricas basadas en registros.

1. En Cloud Shell, configura la zona para este entorno de lab:

gcloud config set compute/zone {{{ project_0.default_zone | "ZONE" }}}

Si se te solicita, haz clic en Autoriza Cloud Shell.

2. Configura el ID del proyecto para este entorno de lab:

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

3. Implementa un clúster de GKE estándar:

gcloud container clusters create gmp-cluster --num-nodes=1 --zone {{{ project_0.default_zone | "ZONE" }}}

Cuando se implemente el clúster, la pantalla mostrará STATUS: RUNNING para el clúster llamado gmp-cluster.

Nota: Puede que el clúster tarde varios minutos en implementarse. Puedes seguir completando la Tarea 2 y, luego, volver para validar tu progreso con la siguiente verificación.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Implementar el clúster de GKE

Tarea 2: Crea una alerta basada en registros

Las alertas basadas en registros te avisan cada vez que aparece un mensaje específico en tus registros. Para probarlas, configura una alerta basada en registros que te indique cuando una VM deje de ejecutarse.

1. En la barra de título de la consola de Google Cloud, escribe Explorador de registros en el campo Buscar y, luego, haz clic en Explorador de registros en los resultados de la búsqueda.

2. Si es necesario, habilita la barra deslizable Mostrar consulta.

3. Copia y pega los siguientes parámetros en la ventana de consulta para crear una alerta basada en registros:

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

4. En Acciones (en la parte superior de la sección Resultados), haz clic en Crear una alerta de registro.

5. Agrega los siguientes parámetros y haz clic en Siguiente después de agregar cada valor, así podrás ver la próxima sección:

• Nombre de la política de alertas: stopped vm
• Elige registros para incluirlos en la alerta: Esta sección se autocompleta con la consulta que ingresaste antes
• Establece la frecuencia de notificación y la duración del cierre automático: Establece el Tiempo entre notificaciones en 5 min y la Duración del cierre automático de incidentes en 1 h.

6. Haz clic en Siguiente.

7. Para Quién debe recibir la notificación, completa lo siguiente:

• Haz clic en la flecha desplegable junto a Canales de notificaciones y, luego, en Administrar canales de notificaciones. (Se abrirá la página Canales de notificaciones en una pestaña nueva).
• Desplázate hacia abajo por la página y haz clic en Agregar nuevo para Correo electrónico.
• Ingresa un correo electrónico en el campo Dirección de correo electrónico y completa el campo Nombre visible. Puedes usar tu correo electrónico personal si quieres ver el correo electrónico. También puedes proporcionar el nombre de usuario del lab (), para el que no puedes ver el correo electrónico.
• Haz clic en Guardar.

8. Cierra los Canales de notificaciones con la "X" en la parte superior de la página para volver a la pestaña Explorador de registros en la que te encontrabas antes.

• Actualiza los Canales de notificaciones y, luego, selecciona el canal que acabas de crear. Haz clic en Aceptar.

9. Haz clic en Guardar.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear la alerta basada en registros

Prueba la alerta basada en registros

Para probar esta alerta basada en registros, detén la VM y revisa la sección Logging para ver si se registró la alerta:

1. Abre una segunda pestaña del navegador de la consola de Google Cloud y navega al menú de navegación > Compute Engine > Instancias de VM.

2. Marca la casilla junto a instance1, haz clic en Detener en la parte superior de la página y, luego, haz clic en Detener otra vez en la ventana emergente.

   Este proceso puede tardar un momento. Cuando la instancia se detenga, la marca de verificación verde se convertirá en un círculo gris.

3. En la barra de título de la consola, escribe Monitoring en el campo Buscar y, luego, elige Monitoring (Control de calidad de infraestructura y apps) en los resultados de la búsqueda.

4. En el panel de la izquierda, en Detección, haz clic en Logging y, luego, en Alertas debajo de Detección.

   Deberías ver que se registró tu alerta.

5. En Políticas, haz clic en Ver todas las políticas para ver la alerta basada en registros que creaste llamada stopped vm.

Tarea 3: Crea un repositorio de Docker

En esta sección, crearás un repositorio privado de Docker en Artifact Registry y le agregarás una imagen. Para ello, etiquetarás la imagen con el nombre del repositorio para especificar su destino y, luego, la enviarás a Artifact Registry.

1. En Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando para crear un nuevo repositorio de Docker llamado docker-repo en la ubicación con la descripción "Docker repository".

gcloud artifacts repositories create docker-repo --repository-format=docker \ --location={{{project_0.default_region | Region}}} --description="Docker repository" \ --project={{{project_0.project_id| Project ID}}}

2. En la barra de título de la consola, escribe Artifact Registry en el campo de búsqueda y, luego, haz clic en "Artifact Registry" en los resultados.

3. En la página Repositorios de Artifact Registry, verifica que puedas ver el tuyo, docker-repo.

4. En Cloud Shell, carga una imagen creada anteriormente desde un bucket de almacenamiento:

wget https://storage.googleapis.com/spls/gsp1024/flask_telemetry.zip unzip flask_telemetry.zip docker load -i flask_telemetry.tar

5. Ejecuta el siguiente comando para etiquetar la imagen como flask-telemetry:v1:

docker tag gcr.io/ops-demo-330920/flask_telemetry:61a2a7aabc7077ef474eb24f4b69faeab47deed9 \ {{{project_0.default_region | Region}}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id| Project ID}}}/docker-repo/flask-telemetry:v1

6. Ejecuta el siguiente comando para enviar la imagen de Docker a Artifact Registry:

docker push {{{project_0.default_region | Region}}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id| Project ID}}}/docker-repo/flask-telemetry:v1

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear un repositorio de Docker

Tarea 4: Implementa una aplicación simple que emita métricas

Con las métricas basadas en registros, puedes definir una métrica que haga un seguimiento de los errores en los registros para responder de forma proactiva a síntomas y problemas similares antes de que los usuarios finales los informen.

1. Ejecuta el siguiente comando para verificar que el clúster que implementaste en la Tarea 1 se aprovisionó completamente:

gcloud container clusters list Nota: Si el estado de tu clúster es PROVISIONING, espera un momento y vuelve a ejecutar el comando anterior. Repite estos pasos hasta que el estado sea RUNNING, luego, podrás seguir con los próximos pasos.

2. Autentica el clúster:

gcloud container clusters get-credentials gmp-cluster

Deberías ver el siguiente mensaje:

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

3. Crea un espacio de nombres para trabajar:

kubectl create ns gmp-test

4. Obtén la aplicación que emite métricas en el extremo /metrics:

wget https://storage.googleapis.com/spls/gsp1024/gmp_prom_setup.zip unzip gmp_prom_setup.zip cd gmp_prom_setup

5. En este paso, actualizarás flask_deployment.yaml para usar el nombre de la imagen que enviaste en pasos anteriores:

   • Usa nano para abrir flask_deployment.yaml:
   nano flask_deployment.yaml
   • Reemplaza <ARTIFACT REGISTRY IMAGE NAME> por lo siguiente:
   {{{project_0.default_region | Region}}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id| Project ID}}}/docker-repo/flask-telemetry:v1
   • Presiona Ctrl + X, Y y, luego, Intro para guardar el archivo actualizado y cerrar nano.

6. Ahora, ejecuta lo siguiente para implementar una aplicación simple que emita métricas en el extremo /metrics:

kubectl -n gmp-test apply -f flask_deployment.yaml kubectl -n gmp-test apply -f flask_service.yaml

7. Verifica que el espacio de nombres esté listo y emita métricas:

kubectl get services -n gmp-test

Deberías ver el siguiente resultado:

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

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Implementar la aplicación simple que emite métricas

8. Vuelve a ejecutar el comando hasta que veas que la dirección External-IP se propagó.

9. Comprueba que la app de Flask de Python esté entregando métricas con el siguiente comando:

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

Deberías ver el siguiente resultado:

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

Tarea 5: Crea una métrica basada en registros

1. Vuelve al Explorador de registros.

2. En Acciones, haz clic en el vínculo Crear métrica.

3. En la página Crear métrica, ingresa lo siguiente:

• Tipo de métrica: Deja el parámetro de configuración predeterminado (Contador)
• Nombre de la métrica basada en registros: hello-app-error
• Selección de filtro: Actualiza la ventana Crea un filtro con la siguiente información:

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

4. Haz clic en Crear métrica.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear la métrica basada en registros

Tarea 6: Crea una alerta basada en métricas

1. En el menú del lado izquierdo de Logging, haz clic en Métricas basadas en registros debajo de Configurar.

2. En Métricas definidas por el usuario, haz clic en Más acciones () para hello-app-error y selecciona Crear alerta a partir de métricas.

3. En Seleccionar una métrica, los parámetros de la métrica se completarán automáticamente.

• Actualiza la ventana progresiva a 2 min.
• Acepta los otros parámetros de configuración predeterminados.
• Haz clic en Siguiente dos veces.

4. Configura las notificaciones con el canal que creaste anteriormente en el lab.

5. Asígnale el nombre log based metric alert a la política de alertas.

6. Haz clic en Crear política.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear la alerta basada en métricas

Tarea 7: Genera algunos errores

A continuación, generarás algunos errores para que coincidan con la métrica basada en registros que creaste y activarás la alerta basada en métricas.

1. En Cloud Shell, ejecuta lo siguiente para generar algunos errores:

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. Vuelve a la página del Explorador de registros y ve a la sección Gravedad en el lado inferior izquierdo.

3. Haz clic en la gravedad del Error.

   Ahora, puedes buscar el error 404 Error page not found. Puedes obtener más información si expandes uno de los mensajes de error 404

4. Vuelve a la página Monitoring y haz clic en Alertas.

   Verás las 2 políticas que creaste.

5. En Políticas de alertas, haz clic en Ver todas.

   Deberías ver ambas alertas en la sección Incidentes.

6. Haz clic en un incidente para ver los detalles.

Nota: La alerta de la métrica basada en registros se resuelve sola con el tiempo. Si necesitas más tiempo para investigar, vuelve a ejecutar el código para generar errores y espera a que la alerta se active otra vez.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Generar algunos errores

¡Felicitaciones!

En este lab, creaste una alerta basada en registros, una métrica basada en registros definida por el sistema, una métrica basada en registros definida por el usuario y una alerta basada en métricas. También generaste algunos errores para activar la alerta. Por último, aprendiste a visualizar los incidentes y los detalles de las alertas.

Próximos pasos y más información

• Consulta cómo administrar las políticas de alertas.
• Si quieres obtener detalles sobre cómo crear políticas de alertas para tus métricas basadas en registros, consulta Crea una política de alertas.

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Última actualización del manual: 21 de abril de 2025

Prueba más reciente del lab: 18 de abril de 2025

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