GSP091

Ringkasan

Metrik berbasis log adalah metrik Cloud Monitoring yang didasarkan pada konten entri log. Metrik ini dapat membantu Anda mengidentifikasi tren, mengekstraksi nilai numerik dari log, dan menyiapkan pemberitahuan ketika entri log tertentu terjadi dengan membuat metrik untuk peristiwa tersebut. Anda dapat menggunakan metrik berbasis log yang ditentukan sistem maupun pengguna di Cloud Monitoring untuk membuat diagram dan kebijakan pemberitahuan.

Antarmuka metrik berbasis log dibagi menjadi dua panel jenis metrik, yaitu Metrik sistem dan Metrik yang ditentukan pengguna.

Metrik berbasis log yang ditentukan sistem disediakan oleh Cloud Logging untuk digunakan oleh semua project Google Cloud. Metrik tersebut dihitung hanya dari log yang telah diserap oleh Logging. Jika log secara eksplisit dikecualikan dari penyerapan, log tersebut tidak akan disertakan dalam metrik ini.

Metrik berbasis log yang ditentukan pengguna dibuat oleh Anda untuk melacak berbagai macam hal di project Google Cloud. Misalnya, Anda dapat membuat metrik berbasis log untuk menghitung jumlah entri log yang cocok dengan filter tertentu.

Membuat pemberitahuan dari metrik memungkinkan Anda untuk membuat kebijakan pemberitahuan berdasarkan metrik berbasis log.

Tujuan

Di lab ini, Anda akan mempelajari cara:

• Membuat pemberitahuan berbasis log
• Membuat metrik berbasis log yang ditentukan sistem
• Membuat metrik berbasis log yang ditentukan pengguna
• Membuat pemberitahuan untuk metrik berbasis log yang ditentukan pengguna

Penyiapan dan persyaratan

Sebelum mengklik tombol Mulai Lab

Baca petunjuk ini. Lab memiliki timer dan Anda tidak dapat menjedanya. Timer, yang dimulai saat Anda mengklik Start Lab, akan menampilkan durasi ketersediaan resource Google Cloud untuk Anda.

Lab praktik ini dapat Anda gunakan untuk melakukan sendiri aktivitas lab di lingkungan cloud sungguhan, bukan di lingkungan demo atau simulasi. Untuk mengakses lab ini, Anda akan diberi kredensial baru yang bersifat sementara dan dapat digunakan untuk login serta mengakses Google Cloud selama durasi lab.

Untuk menyelesaikan lab ini, Anda memerlukan:

• Akses ke browser internet standar (disarankan browser Chrome).

Catatan: Gunakan jendela Samaran atau browser pribadi untuk menjalankan lab ini. Hal ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun Siswa yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.

• Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.

Catatan: Jika Anda sudah memiliki project atau akun pribadi Google Cloud, jangan menggunakannya untuk lab ini agar terhindar dari tagihan ekstra pada akun Anda.

Cara memulai lab dan login ke Google Cloud Console

1. Klik tombol Start Lab. Jika Anda perlu membayar lab, jendela pop-up akan terbuka untuk memilih metode pembayaran. Di sebelah kiri adalah panel Lab Details dengan berikut ini:

   • Tombol Open Google Console
   • Waktu tersisa
   • Kredensial sementara yang harus Anda gunakan untuk lab ini
   • Informasi lain, jika diperlukan, untuk menyelesaikan lab ini

2. Klik Open Google Console. Lab akan menjalankan resource, lalu membuka tab lain yang menampilkan halaman Login.

   Tips: Atur tab di jendela terpisah secara berdampingan.

   Catatan: Jika Anda melihat dialog Choose an account, klik Use Another Account.

3. Jika perlu, salin Username dari panel Lab Details dan tempel ke dialog Sign in. Klik Next.

4. Salin Password dari panel Lab Details dan tempel ke dialog Welcome. Klik Next.

   Penting: Anda harus menggunakan kredensial dari panel sebelah kiri. Jangan menggunakan kredensial Google Cloud Skills Boost. Catatan: Menggunakan akun Google Cloud sendiri untuk lab ini dapat dikenai biaya tambahan.

5. Klik halaman berikutnya:

   • Setujui persyaratan dan ketentuan.
   • Jangan tambahkan opsi pemulihan atau autentikasi 2 langkah (karena ini akun sementara).
   • Jangan daftar uji coba gratis.

Setelah beberapa saat, Cloud Console akan terbuka di tab ini.

Catatan: Anda dapat melihat menu dengan daftar Produk dan Layanan Google Cloud dengan mengklik Menu navigasi di kiri atas.

Mengaktifkan Cloud Shell

Cloud Shell adalah mesin virtual yang dilengkapi dengan berbagai alat pengembangan. Mesin virtual ini menawarkan direktori beranda persisten berkapasitas 5 GB dan berjalan di Google Cloud. Cloud Shell menyediakan akses command-line untuk resource Google Cloud Anda.

1. Klik Activate Cloud Shell di bagian atas konsol Google Cloud.

Setelah terhubung, Anda sudah diautentikasi, dan project ditetapkan ke PROJECT_ID Anda. Output berisi baris yang mendeklarasikan PROJECT_ID untuk sesi ini:

Project Cloud Platform Anda dalam sesi ini disetel ke YOUR_PROJECT_ID

gcloud adalah alat command line untuk Google Cloud. Alat ini sudah terinstal di Cloud Shell dan mendukung pelengkapan command line.

2. (Opsional) Anda dapat menampilkan daftar nama akun yang aktif dengan perintah ini:

gcloud auth list

3. Klik Authorize.

4. Output Anda sekarang akan terlihat seperti ini:

Output:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net Untuk menyetel akun aktif, jalankan: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opsional) Anda dapat menampilkan daftar project ID dengan perintah ini:

gcloud config list project

Output:

[core] project = <project_ID>

Contoh output:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Catatan: Untuk mendapatkan dokumentasi gcloud yang lengkap di Google Cloud, baca panduan ringkasan gcloud CLI.

Virtual machine dibuat saat lab ini dimulai. Pastikan Anda melihat lampu Lab Running berwarna hijau di halaman tempat Anda memulai lab sebelum melanjutkan.

Selain itu, hubungkan ke cluster Google Kubernetes Engine dan pastikan cluster tersebut telah dibuat dengan benar.

1. Tetapkan zona di gcloud:

gcloud config set compute/zone us-east1-c

2. Lalu pilih Authorize Cloud Shell.

3. Tetapkan ID project:

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

4. Deploy cluster GKE standar, yang akan meminta Anda untuk memberi otorisasi serta mengaktifkan GKE API.

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

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Men-deploy cluster GKE

Tugas 1. Pemberitahuan berbasis log

Pemberitahuan berbasis log memberi tahu Anda setiap kali pesan tertentu muncul di dalam log Anda. Cobalah dengan menyiapkan pemberitahuan berbasis log untuk memberi tahu Anda saat VM berhenti berjalan.

1. Dari Cloud Console, dalam Kotak penelusuran, ketik "logs explorer", lalu klik hasil Logs Explorer.

2. Klik bar slide Show Query.

3. Masukkan parameter berikut ini untuk membuat Pemberitahuan Berbasis Log:

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

4. Klik link Create alert.

5. Tambahkan parameter berikut, klik Next untuk berpindah ke parameter berikutnya.

• Alert name: menghentikan vm
• Choose logs to include in the alert: akan terisi secara otomatis dengan kueri yang Anda masukkan
• Set notification frequency and autoclose duration: Waktu antarnotifikasi adalah 5 min dan durasi penutupan otomatis insiden adalah 1 hr. Klik Next.

Who should be notified (opsional):

• Klik panah dropdown di sebelah Notification Channels, lalu klik Manage Notification Channels.
• Halaman Notification channels akan terbuka di tab baru tersebut.
• Scroll halaman ke bawah dan klik ADD NEW untuk Email.
• Masukkan email pribadi Anda di kolom Email Address dan buat Display name.
• Klik Save.
• Setelah selesai, kembali ke tab Logs Explorer yang Anda buka sebelumnya.
• Muat ulang Notification Channels, lalu pilih channel yang baru saja Anda buat. Klik OK.

6. Klik Save.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Membuat Pemberitahuan berbasis log

VM Anda akan dihentikan sekarang.

7. Buka tab kedua Cloud Console, dan buka menu Navigation menu > Compute Engine > VM instances.

8. Centang kotak di samping instance1, lalu klik Stop di bagian atas halaman, lalu klik Stop lagi di jendela pop-up. Tanda centang hijau akan berubah menjadi lingkaran abu-abu ketika instance tersebut dihentikan.

9. Dalam Kotak penelusuran, ketik "monitoring", lalu pilih opsi Monitoring.

10. Klik tab Alerting. Anda akan melihat bahwa pemberitahuan Anda telah terdaftar. Di bagian Alert Policies, klik link See all policies dan Anda akan melihat pemberitahuan berbasis log yang dibuat telah terdaftar.

Tugas 2. Metrik berbasis log

Menggunakan metrik berbasis log, Anda dapat menentukan metrik yang dapat melacak error pada log untuk merespons masalah dan gejala serupa secara proaktif sebelum ditemukan oleh pengguna akhir.

1. Di awal lab, Anda telah men-deploy cluster GKE standar. Jalankan perintah berikut untuk memastikan bahwa cluster bernama gmp-cluster telah dibuat:

gcloud container clusters list Jika status cluster Anda menampilkan PROVISIONING, tunggu sebentar lalu jalankan kembali perintah di atas. Ulangi hingga status berubah menjadi RUNNING.

2. Autentikasi cluster:

gcloud container clusters get-credentials gmp-cluster

Anda akan melihat pesan berikut:

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

3. Buat namespace untuk digunakan:

kubectl create ns gmp-test

4. Sekarang jalankan perintah berikut untuk men-deploy aplikasi sederhana yang mengeluarkan metrik pada endpoint /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. Verifikasi bahwa namespace sudah siap dan menghasilkan metrik:

kubectl get services -n gmp-test

Anda akan melihat berikut ini:

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

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Deploy aplikasi sederhana yang menghasilkan metrik

6. Jalankan kembali perintah hingga Anda melihat alamat External-IP terisi.

7. Periksa apakah aplikasi Python Flask menyajikan metrik dengan perintah berikut:

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

Anda akan melihat berikut ini:

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

Tugas 3. Membuat metrik berbasis log

1. Kembali ke Logs Explorer.

2. Klik link Create metric.

3. Di halaman Create metric, masukkan parameter berikut:

• Metric type: biarkan ke setelan default, Counter
• Log based metric name: hello-app-error
• Filter selection: memperbarui perintah berikut ke dalam filter Build:

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

4. Klik Create metric.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Membuat metrik berbasis log

Tugas 4. Membuat metrik berbasis pemberitahuan

1. Di panel kiri jendela Logging, pilih Log-based Metrics. Lalu di metrik yang ditentukan pengguna, klik 3 titik vertikal di samping metrik dan pilih Create alert from metric.

2. Di bawah Select a Metric, parameter metrik akan secara otomatis terisi.

• Perbarui Rolling window ke 2 min.
• Terima setelan default lainnya
• Klik Next.

3. Anda perlu mengatur Notifications. Silakan menggunakan kembali channel yang Anda buat sebelumnya di lab.

4. Beri nama log based metric alert untuk kebijakan pemberitahuan tersebut.

5. Klik Create Policy.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Membuat pemberitahuan berbasis metrik

Tugas 5. Menghasilkan beberapa error

Selanjutnya, Anda akan menghasilkan beberapa error untuk mencocokkan metrik berbasis log yang telah dibuat, dan memicu pemberitahuan berbasis metrik.

1. Di Cloud Shell, jalankan perintah berikut untuk menghasilkan beberapa error:

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. Kembali ke halaman Logs Explorer, dan buka bagian Severity di sisi kiri bawah layar. Klik tingkat keparahan Error. Sekarang Anda bisa mencari error 404 Error page not found. Lihat informasi lebih lanjut dengan meluaskan salah satu pesan 404 Error.

3. Kembali ke halaman Monitoring, lalu klik Alerting. Anda akan melihat 2 kebijakan yang dibuat.

4. Klik link Alert policies, dan Anda akan melihat kedua pemberitahuan di bagian Incidents. Klik salah satu insiden untuk melihat detailnya.

Catatan: Pemberitahuan metrik berbasis log pada akhirnya akan teratasi dengan sendirinya. Jika Anda memerlukan lebih banyak waktu untuk menyelidikinya, jalankan kembali skrip error dan tunggu hingga pemberitahuan terpicu lagi. Klik **Check my progress** untuk memverifikasi tujuan. Menghasilkan beberapa error

Selamat!

Selamat! Di lab ini, Anda telah membuat pemberitahuan berbasis log, metrik berbasis log yang ditentukan sistem, metrik berbasis log yang ditentukan pengguna, dan pemberitahuan berbasis metrik. Anda juga menghasilkan beberapa error untuk memicu pemberitahuan. Terakhir, Anda telah mempelajari cara untuk melihat insiden dan detail pemberitahuan.

Langkah berikutnya/Pelajari lebih lanjut

• Baca artikel tentang penggunaan BigQuery dan Cloud Monitoring secara bersamaan di postingan blog ini.
• Baca cara untuk mengelola kebijakan pemberitahuan Anda.
• Untuk detail tentang cara membuat kebijakan pemberitahuan untuk metrik berbasis log Anda, baca Membuat kebijakan pemberitahuan.

Sertifikasi dan pelatihan Google Cloud

...membantu Anda mengoptimalkan teknologi Google Cloud. Kelas kami mencakup keterampilan teknis dan praktik terbaik untuk membantu Anda memahami dengan cepat dan melanjutkan proses pembelajaran. Kami menawarkan pelatihan tingkat dasar hingga lanjutan dengan opsi on demand, live, dan virtual untuk menyesuaikan dengan jadwal Anda yang sibuk. Sertifikasi membantu Anda memvalidasi dan membuktikan keterampilan serta keahlian Anda dalam teknologi Google Cloud.

Manual Terakhir Diperbarui pada 31 Januari 2024

Lab Terakhir Diuji pada 7 Agustus 2023

Hak cipta 2024 Google LLC Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.