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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.

Cloud Logging proporciona las métricas basadas en registros definidas por el sistema para que las usen todos los proyectos de Google Cloud. Solo se calculan a partir de registros transferidos por Logging. Si un registro se excluyó 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.

Objetivos

En este lab, aprenderás a hacer lo siguiente:

• Crear una alerta basada en registros
• Crear una métrica basada en registros definida por el sistema
• Crear una métrica basada en registros definida por el usuario
• Crear una alerta para la métrica basada en registros definida por el usuario

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El cronómetro, 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 de navegador privada o de Incógnito para ejecutar este lab. Así evitarás cualquier conflicto 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: Si ya tienes un proyecto o una cuenta personal de Google Cloud, no los uses en este lab para evitar cargos adicionales en tu cuenta.

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

1. Haga clic en el botón Comenzar lab. Si debe pagar por el lab, se abrirá una ventana emergente para que seleccione su forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón Abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debe 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: Ordene 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 podría generar cargos adicionales.

7. Haga 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 ver un menú con una lista de productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación que se encuentra en la parte superior izquierda.

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.

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 YOUR_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.

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

gcloud auth list

3. Haz clic en Autorizar.

4. Ahora, el resultado debería verse de la siguiente manera:

Resultado:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net 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_ID>

Resultado de ejemplo:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Nota: Para obtener toda la documentación de gcloud, consulta la guía con la descripción general de gcloud CLI en Google Cloud.

Se creó una máquina virtual cuando comenzó este lab. Antes de continuar, asegúrate de que aparezca el indicador verde de lab activo en la página en la que iniciaste el lab.

Además, conéctate a un clúster de Google Kubernetes Engine y verifica que se haya creado en forma correcta.

1. Configura la zona en gcloud:

gcloud config set compute/zone us-east1-c

2. Luego, haz clic en Autorizar en Cloud Shell.

3. Configura el ID del proyecto:

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

4. Implementa un clúster de GKE estándar, que te solicitará autorizar y habilitar la API de GKE.

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

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

Tarea 1: 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 consola de Cloud, en la barra de búsqueda, escribe “explorador de registros” y haz clic en el resultado Explorador de registros.

2. Haz clic en la barra deslizable Mostrar consulta.

3. Para crear la alerta basada en registros, ingresa los siguientes parámetros:

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

4. Haz clic en el vínculo Crear alerta.

5. Agrega los siguientes parámetros y haz clic en Siguiente para pasar al siguiente parámetro.

• Nombre de la alerta: stopped vm
• Elige los registros que incluirás en la alerta: Se completarán automáticamente con la consulta que ingresaste
• Establece la frecuencia de notificación y la duración del cierre automático: El tiempo entre las notificaciones es de 5 min y el cierre automático de incidentes es de 1 h Haz clic en Siguiente.

Quién debe recibir la notificación (opcional):

• 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 tu correo electrónico personal en el campo Dirección de correo electrónico y completa el campo Nombre visible.
• Haz clic en Guardar.
• Cuando esté listo, vuelve a la pestaña del Explorador de registros en la que estabas anteriormente.
• Actualiza el Canal de notificaciones y, luego, selecciona el canal que acabas de crear. Haz clic en Aceptar.

6. Haz clic en Guardar.

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

Ahora, detendrás tu VM.

7. Ve a la 2ª pestaña de la consola de Cloud y navega al menú de navegación > Compute Engine > Instancias de VM.

8. 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. La marca de verificación verde se convertirá en un círculo gris cuando la instancia se haya detenido.

9. En la barra de búsqueda, escribe “monitoring” y elige la opción Monitoring.

10. Haz clic en la pestaña Alertas. Verás que tu alerta se registró. En Políticas de alertas, haz clic en el vínculo See all policies y verás que se muestra la alerta basada en registros.

Tarea 2: Métrica basada en registros

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. Al comienzo del lab, implementaste un clúster de GKE estándar. Ejecuta el siguiente comando para asegurarte de que el clúster llamado gmp-cluster se creó:

gcloud container clusters list Si el estado de tu clúster es PROVISIONING, espera un momento y vuelve a ejecutar el comando anterior. Repite este paso hasta que el estado sea RUNNING.

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. Ahora, ejecuta lo siguiente para implementar una aplicación simple que emita métricas en el extremo /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. Verifica que el espacio de nombres está listo y emite métricas:

kubectl get services -n gmp-test

Deberías ver lo siguiente:

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

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

7. Comprueba que la app de Flask de Python está entregando métricas con el siguiente comando:

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

Deberías ver lo siguiente:

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

Tarea 3. Crea una métrica basada en registros

1. Vuelve al Explorador de registros.

2. 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, Counter
• Nombre de la métrica basada en registros: hello-app-error
• Selección de filtro, actualiza lo siguiente en el filtro Build:

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 4: Crea una alerta basada en métricas

1. En el panel izquierdo de la ventana de Logging, selecciona Métricas basadas en registros. Luego, en Métricas definidas por el usuario, haz clic en los 3 puntos verticales junto a las métricas y selecciona Crear alerta a partir de métricas.

2. 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.

3. Deberás establecer las notificaciones. Puedes volver a usar el canal que creaste antes en el lab.

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

5. Haz clic en Crear política.

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

Tarea 5: 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. 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

3. Vuelve a la página Monitoring y haz clic en Alertas. Verás las 2 políticas que creaste.

4. Si haces clic en el vínculo Políticas de alerta, deberías ver ambas alertas en la sección Incidentes. Haz clic en un incidente para ver los detalles.

Nota: La alerta de la métrica basada en registros se resolverá sola con el tiempo. Si necesitas más tiempo para investigar, vuelve a ejecutar la secuencia de comandos de 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!

¡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

• Obtén información para utilizar BigQuery y Cloud Monitoring de forma conjunta en esta entrada de blog.
• 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.

Capacitación y certificación de Google Cloud

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Última actualización del manual: 31 de enero de 2024

Prueba más reciente del lab: 07 de agosto de 2023

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