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Tracing mit Stackdriver in Kubernetes Engine

Tracing mit Stackdriver in Kubernetes Engine

1 Stunde 7 Guthabenpunkte

GSP484

Google Cloud-Labs zum selbstbestimmten Lernen

Überblick

Bei einem Produktionssystem, das HTTP-Anfragen bearbeitet oder eine API bereitstellt, ist es wichtig, die Latenz der Endpunkte zu messen. So können Sie erkennen, wenn die Systemleistung außerhalb der Spezifikationen liegt. In monolithischen Systemen kann eine einzelne Latenzmessung nützlich sein, um Verschlechterungen im Verhalten zu erkennen und zu diagnostizieren. Bei modernen Mikrodienstarchitekturen ist das jedoch schwieriger: Eine einzelne Anfrage kann zu vielen weiteren Anfragen an andere Systeme führen, bevor die erste Anfrage vollständig verarbeitet wurde. Leistungsverschlechterungen in einem zugrunde liegenden System können sich auf alle darauf aufbauenden Systeme auswirken. Die Latenz kann zwar an jedem Dienstendpunkt gemessen werden, doch ein langsames Verhalten am öffentlichen Endpunkt auf einen bestimmten problematischen Teildienst zurückzuführen, kann durchaus schwierig sein.

Da kommt das verteilte Tracing ins Spiel. Bei diesem Verfahren kommen Metadaten zum Einsatz, die zusammen mit den Anfragen übergeben werden, um sie in den verschiedenen Dienststufen zu korrelieren. Von allen Diensten in einer Mikrodienstarchitektur werden Telemetriedaten erfasst und es wird eine Trace-ID von der ersten Anfrage an alle untergeordneten Anfragen weitergegeben. Dadurch können Entwickler leichter erkennen, welcher Dienst Verzögerungen verursacht, die sich auf den Rest des Systems auswirken.

Die Google Cloud bietet die Operations-Produktsuite für Logging, Monitoring und verteiltes Tracing. Dieses Lab wird in Kubernetes Engine bereitgestellt und zeigt, wie das verteilte Tracing für eine mehrschichtige Architektur implementiert wird. Zum Aufbau der erforderlichen Infrastruktur wird außerdem Terraform genutzt.

Dieses Lab wurde von erfahrenen GKE-Entwicklern konzipiert und soll Ihnen die Funktionsweise der GKE-Binärautorisierung näherbringen. Die entsprechende Demo auf GitHub können Sie sich hier ansehen. Wir freuen uns über jeden Beitrag zu unseren Assets.

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Use Terraform to set up the necessary infrastructure

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Create Cloud Monitoring workspace

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Deploy demo application

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Generate Telemetry Data

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