Pemantauan Cloud GCP untuk Aplikasi Tanpa Server

Google Cloud Monitoring menyederhanakan pengelolaan aplikasi tanpa server dengan menawarkan wawasan real-time tentang performa, biaya, dan keandalan. Aplikasi tanpa server, seperti yang ada di Cloud Run dan Cloud Functions, beroperasi di lingkungan yang dinamis, sehingga pemantauan menjadi penting untuk menghindari kelambatan performa, latensi tinggi, dan biaya tak terduga. Berikut yang perlu Anda ketahui:

• Metrik Utama: Melacak penggunaan CPU, memori, latensi permintaan, dan jumlah instans untuk mengoptimalkan kinerja dan mengendalikan biaya.
• Alat Terintegrasi:Menggabungkan metrik, log, dan jejak secara mulus dengan alat seperti Cloud Logging dan Cloud Trace untuk analisis yang lebih mendalam.
• Dasbor Kustom: Visualisasikan data dengan dasbor yang dapat disesuaikan, memberikan wawasan yang jelas tentang kesehatan dan kinerja aplikasi.
• Peringatan dan Pemberitahuan: Siapkan peringatan untuk ambang batas utama (misalnya, latensi tinggi atau tingkat kesalahan) dengan pemberitahuan melalui email, SMS, atau integrasi seperti Slack.
• Manajemen Biaya: Memantau penggunaan sumber daya dan data penagihan guna mengidentifikasi inefisiensi dan menghindari pengeluaran berlebih.
• Solusi Start Dingin: Atasi masalah latensi dengan menyesuaikan pengaturan memori, menggunakan instans minimum, atau menjadwalkan pemanggilan berkala.

Untuk pengaturan multi-cloud, GCP Monitoring mendukung lingkungan AWS dan hybrid, sehingga serbaguna untuk sistem terdistribusi. Dengan memanfaatkan data historis dan respons otomatis, Anda dapat menyempurnakan penskalaan dan mempertahankan kinerja aplikasi yang optimal. Pemantauan bukan hanya tentang data – ini tentang wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk menjaga keandalan dan efisiensi biaya aplikasi tanpa server Anda.

Pantau aplikasi Cloud Run Anda

Fitur Utama Pemantauan Cloud GCP untuk Serverless

GCP Cloud Monitoring menawarkan serangkaian fitur yang dirancang untuk meningkatkan kinerja aplikasi tanpa server. Dengan menggabungkan metrik, log, dan pelacakan, fitur ini memberikan tampilan terpadu untuk lingkungan tanpa server Anda, sehingga memudahkan Anda mempertahankan performa dan mengatasi masalah dengan cepat.

Pengumpulan dan Analisis Metrik

Pemantauan aplikasi tanpa server dimulai dengan pengumpulan metrik yang akurat. GCP Cloud Monitoring melakukannya secara otomatis untuk layanan Google Cloud, sekaligus memungkinkan Anda menambahkan metrik khusus dan mengintegrasikan sumber data eksternal untuk mendapatkan gambaran lengkap tentang sistem Anda.

Untuk aplikasi Cloud Run, metrik kinerja utama meliputi:

• Pemanfaatan CPU: Melacak persentase rata-rata CPU yang dialokasikan yang digunakan di semua instans kontainer.
• Pemanfaatan memori: Menunjukkan berapa banyak memori yang dialokasikan yang aktif digunakan.
• Minta metrikMeliputi jumlah permintaan (jumlah permintaan yang berhasil) dan latensi permintaan (berapa lama waktu yang dibutuhkan kontainer untuk memproses permintaan). Google menyarankan pengaturan peringatan untuk latensi di atas 500 md (peringatan) dan 1.000 md (kritis).
• Waktu instans yang dapat ditagih: Memantau berapa lama instans kontainer mengonsumsi CPU dan memori, membantu Anda mengelola biaya secara efektif.
• Permintaan serentak dan jumlah instans:Secara default, Cloud Run menangani hingga 80 permintaan serentak per instans, dapat disesuaikan antara 1 dan 1.000 berdasarkan kebutuhan Anda.

Metrik ini tidak hanya membantu dalam mengoptimalkan kinerja tetapi juga membantu mengelola biaya dengan mengidentifikasi pola penggunaan sumber daya.

Metrik	Deskripsi	Ambang Peringatan yang Direkomendasikan
Pemanfaatan CPU	Persentase CPU yang dialokasikan sedang digunakan	Di atas 90% untuk jangka waktu lama
Pemanfaatan memori	Persentase memori yang dialokasikan sedang digunakan	Hampir batas memori
Permintaan latensi	Waktunya untuk memproses permintaan	500 ms (peringatan), 1.000 ms (kritis)
Waktu instans yang dapat ditagih	Instansi waktu secara aktif mengonsumsi sumber daya	Ambang batas berbasis anggaran

Pencatatan dan Pemecahan Masalah

Metrik memberikan gambaran sekilas tentang kinerja, tetapi log menyelami detail lebih dalam. Pencatatan Awan Mengumpulkan log dari semua layanan GCP secara otomatis, tanpa perlu pengaturan manual. Log ini mencakup data penting seperti waktu eksekusi, durasi startup, dan detail error.

Untuk membuat log lebih mudah ditindaklanjuti, Anda dapat membuat metrik berbasis logMisalnya, Anda dapat mengatur peringatan untuk peristiwa tertentu, seperti kegagalan autentikasi atau waktu eksekusi yang luar biasa lama. Hal ini memungkinkan Anda mengatasi potensi masalah sebelum berkembang menjadi masalah yang lebih besar.

Dengan mengintegrasikan Cloud Monitoring dengan Cloud Logging, Anda dapat menghubungkan peringatan kinerja langsung ke entri log. Hal ini memungkinkan analisis akar penyebab yang lebih cepat. Studi menunjukkan bahwa menggabungkan observabilitas secara signifikan meningkatkan keandalan sistem, menjadikan integrasi ini sebagai fitur utama.

Pelacakan Terdistribusi dengan Google Cloud Trace

Pelacakan menambahkan lapisan wawasan baru dengan memetakan alur permintaan melalui arsitektur tanpa server Anda. Karena aplikasi tanpa server sering kali melibatkan beberapa fungsi yang saling terhubung, pelacakan membantu mengidentifikasi hambatan dan penundaan.

Jejak Google Cloud Melacak durasi permintaan di seluruh fungsi, mengidentifikasi titik-titik keterlambatan. Alat ini kompatibel dengan banyak layanan GCP dan juga mendukung instrumentasi khusus untuk data spesifik aplikasi. Sebagai contoh, Grafana Labs mendemonstrasikan pada Mei 2024 cara memantau Cloud Run menggunakan OpenTelemetry dan Grafana Cloud, menunjukkan bagaimana pelacakan dapat menangkap interaksi antar layanan terdistribusi.

Data pelacakan ini terintegrasi secara mulus dengan metrik dan log, menawarkan tampilan lengkap performa aplikasi Anda. Jika Anda melihat peningkatan latensi di dasbor, data pelacakan dapat membantu mengidentifikasi fungsi atau layanan eksternal mana yang menyebabkan perlambatan.

Dasbor dan Peringatan

Dasbor kustom mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. GCP Cloud Monitoring mendukung beragam widget – diagram, entri log, tabel insiden, dan lainnya – untuk menciptakan tampilan kesehatan sistem yang disesuaikan. Anda dapat menambahkan filter, menggunakan variabel untuk menyesuaikan kueri, dan mengelompokkan data ke dalam beberapa bagian untuk kejelasan yang lebih baik. Dasbor dapat memuat hingga 100 widget, dengan revisi yang disimpan selama 90 hari.

Peringatan merupakan salah satu landasan pemantauan yang efektif. Anda dapat mengatur kebijakan peringatan untuk memberi tahu tim Anda ketika kondisi tertentu terpenuhi, baik itu data deret waktu, entri log, maupun hasil kueri SQL. Peringatan dapat dikonfigurasi melalui Google Cloud Console, API, CLI, atau Terraform, dengan paket siap pakai yang tersedia untuk kasus penggunaan umum.

Sistem peringatan mendukung berbagai saluran notifikasi, termasuk email, SMS, notifikasi push seluler, dan alat seperti Slack. Setiap kebijakan peringatan mencakup kondisi, metode notifikasi, dan dokumentasi untuk membantu tim Anda merespons secara efektif. Untuk skenario lanjutan, Anda dapat menggunakan PromQL untuk membuat ambang batas dinamis dan logika peringatan yang kompleks.

Agar semuanya tersimpan di satu tempat, peringatan dan insiden dapat ditampilkan langsung di dasbor. Tampilan terpadu ini membantu tim Anda memantau kondisi sistem dan masalah yang sedang terjadi secara sekilas.

Pemantauan Cloud GCP juga menyeimbangkan efektivitas biaya dengan fungsionalitas. Metrik sistem untuk layanan Google Cloud gratis, sementara metrik khusus dan sumber data eksternal ditagih berdasarkan volume data. Peringatan dan pemeriksaan uptime hadir dengan batas gratis yang besar, memastikan Anda dapat memantau secara ekstensif tanpa mengeluarkan biaya berlebihan.

Fitur-fitur ini menyediakan alat yang dibutuhkan untuk mengelola dan memantau aplikasi tanpa server secara efektif, menggabungkan wawasan kinerja dengan pengendalian biaya.

Memantau Platform Tanpa Server di GCP: Praktik Terbaik

Memantau platform tanpa server membutuhkan lebih dari sekadar melacak metrik dasar. Melainkan memastikan visibilitas dan menyempurnakan performa untuk hasil optimal. Mari kita bahas beberapa strategi pemantauan yang terbukti berhasil. Lari Awan dan Fungsi Awan secara efektif.

Memantau Google Cloud Run dan Cloud Functions

Keduanya Lari Awan dan Fungsi Awan menawarkan alat bawaan untuk mengumpulkan data telemetri penting langsung dari perangkat. Namun, untuk benar-benar memaksimalkan alat ini, Anda perlu tahu cara menggunakannya secara strategis.

Lari Awan Secara otomatis melacak metrik seperti peristiwa siklus hidup kontainer, pola permintaan, dan penggunaan sumber daya – tanpa perlu pengaturan tambahan. Untuk pemantauan yang lebih mendalam, aplikasi ini mendukung penerapan multi-kontainer. Ini berarti Anda dapat menambahkan kontainer sidecar khusus untuk tugas-tugas seperti pencatatan, pelacakan, dan pemantauan. Tips penting: pastikan sidecar pemantauan ini dimulai sebelum kontainer aplikasi Anda untuk menghindari kehilangan data.

Fungsi Awan, di sisi lain, terintegrasi dengan mulus dengan Pencatatan Awan dan Pemantauan AwanIni menangkap data penting seperti pemanggilan fungsi, waktu eksekusi, dan penggunaan memori. Untuk fungsi yang berinteraksi dengan layanan eksternal, menambahkan instrumentasi khusus dapat memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang alur permintaan.

Salah satu aspek krusial bagi kedua platform ini adalah pemantauan biaya. Pantau biaya unit dan penggunaan sumber daya untuk mengidentifikasi area yang dapat dioptimalkan dan menghindari penyediaan berlebih. Jika Anda ingin meningkatkannya lebih lanjut, gunakan alat seperti OpenTelemetry dapat menambahkan lebih banyak kedalaman pada pengaturan observabilitas Anda.

Menggunakan OpenTelemetry untuk Observabilitas yang Lebih Baik

OpenTelemetry adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dirancang untuk menangani data telemetri – seperti log, metrik, dan jejak – dengan cara yang netral vendor. Dengan dukungan dari lebih dari 40 vendor observabilitas, ini merupakan pilihan yang fleksibel untuk memantau platform tanpa serverProtokol OpenTelemetry (OTLP) berbasis push-nya sangat berguna untuk tugas-tugas tanpa server jangka pendek, di mana metode berbasis pull tradisional mungkin tidak memadai.

Contoh hebat OpenTelemetry dalam aksinya datang dari Laboratorium GrafanaPada bulan Mei 2024, mereka mendemonstrasikan cara menggunakan OpenTelemetry dengan Google Cloud Run untuk aplikasi Node.js. Dengan memanfaatkan instrumentasi otomatis, mereka secara efisien mengekspor data telemetri ke Awan Grafana, menampilkan cara praktis untuk menganalisis layanan Cloud Run.

Untuk memusatkan telemetri, terapkan Kolektor OpenTelemetry sebagai kontainer sidecar. Pastikan kontainer ini dimulai sebelum kontainer aplikasi Anda. Kolektor menggunakan berkas konfigurasi (konfigurasi.yaml) untuk menentukan data apa yang akan dikumpulkan dan ke mana akan dikirim. Anda kemudian dapat mengonfigurasi aplikasi untuk mengirimkan jejak dan metrik OTLP ke titik akhir pengumpul.

Untuk alur kerja yang lebih lancar selama pengembangan, alat seperti Skaffold dapat membantu mengelola proses pembangunan dan penerapan untuk aplikasi Cloud Run yang diinstrumentasikan OpenTelemetry. Hal ini menyederhanakan penanganan beberapa kontainer dan dependensinya.

Menyiapkan Kebijakan Peringatan

Pemantauan bukan hanya tentang pengumpulan data – melainkan tentang tindakan berdasarkan data tersebut. Di sinilah kebijakan peringatan yang dirancang dengan matang berperan. Pemantauan Cloud GCP menawarkan sistem peringatan yang kuat, tetapi efektivitasnya bergantung pada cara Anda mengaturnya.

Mulailah dengan menetapkan tujuan yang jelas dan berfokus pada metrik utama yang berdampak langsung pada performa aplikasi Anda. Metrik seperti latensi respons, tingkat kesalahan, dan ketersediaan harus diprioritaskan. Hindari membebani sistem Anda dengan peringatan untuk setiap metrik yang memungkinkan – hal ini dapat menyebabkan “kelelahan peringatan”, di mana notifikasi penting terlupakan.

Peringatan anggaran sangat penting dalam lingkungan tanpa server, di mana biaya dapat melonjak secara tak terduga. Tetapkan ambang batas untuk menandai pola pengeluaran yang tidak biasa, yang dapat menandakan masalah keamanan atau proses yang tidak terkendali.

Pastikan peringatan sampai ke orang yang tepat dengan detail yang memadai agar Anda dapat bertindak cepat. Gunakan berbagai saluran notifikasi – seperti email, Slack, SMS, PagerDuty, atau ServiceNow – untuk memastikan staf yang sedang bertugas selalu mendapatkan informasi terkini.

Demi keamanan, siapkan peringatan untuk peristiwa penting seperti perubahan kebijakan IAM, aturan firewall, atau pola akses yang tidak biasa. Peringatan ini harus memiliki ambang batas yang lebih ketat dan waktu notifikasi yang lebih cepat karena insiden keamanan memerlukan perhatian segera.

sbb-itb-59e1987

Optimasi Performa dengan Pemantauan Cloud GCP

GCP Cloud Monitoring menawarkan fitur yang lebih dari sekadar pemantauan sederhana, memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan performa. Dengan menganalisis data ini, Anda dapat mengatasi tantangan umum seperti latensi dan cold start sekaligus membuat keputusan yang lebih cerdas terkait penskalaan dan pengelolaan sumber daya.

Memperbaiki Masalah Cold Start dan Latensi

Cold start dapat menjadi kendala utama dalam komputasi tanpa server. Ketika suatu fungsi dipicu setelah tidak aktif, proses menjalankan instans baru dapat menyebabkan penundaan yang signifikan. Untuk mengatasi hal ini, pantau metrik cold start seperti waktu eksekusi dan penggunaan memori. Misalnya, uji berbagai konfigurasi memori – seperti membandingkan 256 MB untuk 2 GB – dapat mengurangi latensi sebanyak 50%.

“Dalam kebanyakan kasus, sinyal yang memberikan informasi terkaya untuk latensi adalah jejak.” – Eyamba Ita, Manajer Produk, Google Cloud

Alokasi memori memainkan peran penting di sini. Fungsi dengan Memori 2 GB seringkali berkinerja jauh lebih cepat daripada mereka yang memiliki alokasi lebih rendah. Gunakan Pemantauan Awan untuk bereksperimen dengan berbagai pengaturan memori untuk menemukan keseimbangan yang tepat antara kecepatan dan biaya.

Bahasa pemrograman yang Anda gunakan juga memengaruhi waktu mulai dingin. Misalnya, Fungsi Node.js mungkin menghadapi penundaan sekitar 200 milidetik, ketika Fungsi Python bisa mengalami penundaan mendekati 1 detikBahasa yang dikompilasi seperti Pergi, Karat, atau Jawa umumnya memiliki permulaan yang lebih cepat dibandingkan dengan bahasa yang ditafsirkan.

Untuk Lari Awan aplikasi, cold start dapat diminimalkan dengan mengonfigurasi instance minimum. Seperti yang dibagikan oleh mcbsalceda dari Komunitas Google Cloud:

“Start dingin di Cloud Run dapat dikelola dengan mengatur ‘instansi minimum’.”

Strategi efektif lainnya adalah menjadwalkan pemanggilan berkala selama periode lalu lintas rendah untuk menjaga fungsi tetap hangat, yang dapat menurunkan latensi hingga 60%Selain itu, Penembolokan Gerbang API dapat mencegah eksekusi fungsi yang tidak diperlukan, mengurangi pemanggilan dingin dan biaya eksekusi sebanyak 60%.

Selain mengatasi permulaan yang dingin, data historis dapat menyempurnakan pendekatan Anda terhadap penskalaan.

Menggunakan Data Historis untuk Menentukan Skala Keputusan

Data historis dari Pemantauan Awan adalah alat yang ampuh untuk membuat keputusan penskalaan yang lebih cerdas. Alih-alih mengandalkan estimasi, Anda dapat menganalisis pola penggunaan nyata untuk mengoptimalkan pengaturan CPU, memori, dan konkurensi.

Mulailah dengan meninjau tren waktu instans yang dapat ditagih untuk menentukan periode penggunaan puncak. Hal ini memungkinkan Anda mengalokasikan sumber daya berdasarkan permintaan aktual dan menetapkan anggaran yang realistis, sehingga menghindari biaya tak terduga selama lonjakan lalu lintas.

Penundaan kecil sekalipun dapat memengaruhi kepuasan pengguna, yang mengakibatkan penurunan konversi atau pendaftaran. Dengan menggunakan data historis, Anda dapat mencapai keseimbangan yang tepat antara biaya dan performa. Misalnya, analisis bagaimana aplikasi Anda menangani lonjakan trafik selama peristiwa penting di masa lalu. Hal ini membantu memastikan aplikasi memenuhi target bisnis selama periode kritis sekaligus mengungkap pola yang mungkin tidak terlihat melalui pemantauan waktu nyata.

Penelitian dari Layanan Web Amazon menyoroti bahwa sistem berbasis peristiwa dapat meningkatkan throughput hingga 50% selama beban puncak. Data historis dapat mengungkapkan di mana penerapan arsitektur berbasis peristiwa akan paling masuk akal.

Gunakan data ini untuk menyempurnakan pengaturan penskalaan otomatis. Pantau metrik seperti latensi permintaan, pola lalu lintas, dan konkurensi untuk menentukan apakah instans selalu aktif sepadan dengan biayanya atau apakah cold start dapat diterima.

Caching juga memainkan peran penting dalam penskalaan. Menurut Perangkat Lunak Varnish, organisasi dapat melayani lebih dari 90% lalu lintas mereka dari cache. Wawasan historis membantu mengidentifikasi konten mana yang paling diuntungkan dari caching dan menginformasikan kapan optimasi ini harus diterapkan.

Dengan pemahaman yang mendalam tentang tren historis, Anda dapat bergerak maju untuk mengotomatiskan respons guna meningkatkan efisiensi.

Mengotomatiskan Respons Berdasarkan Data Pemantauan

Tujuan utama pemantauan adalah menciptakan sistem yang beradaptasi secara otomatis terhadap perubahan kondisi. Pemantauan Cloud GCP memungkinkan Anda membangun alur kerja yang menangani masalah kinerja tanpa intervensi manual yang konstan.

Siapkan kebijakan penskalaan otomatis berdasarkan metrik tertentu. Misalnya, jika data pemantauan menunjukkan lonjakan latensi yang konsisten selama jam sibuk, Anda dapat mengonfigurasi penyesuaian sumber daya otomatis untuk mencegah penurunan kinerja.

Pemadaman memberikan data berharga untuk mengidentifikasi hambatan dan dependensi dalam aplikasi Anda. Gunakan informasi ini untuk menerapkan pemutus sirkuit otomatis dan mekanisme fallback yang mencegah kegagalan berantai.

Integrasikan Pemantauan Cloud dengan alat seperti Cloud Logging, Pelaporan Kesalahan, dan Cloud Trace untuk memicu tindakan penskalaan atau perbaikan saat tingkat kesalahan atau latensi melampaui ambang batas.

Keamanan adalah area lain di mana otomatisasi sangat berguna. Cloud Monitoring dapat melacak metrik terkait keamanan dan mendeteksi anomali. Anda dapat mengatur respons otomatis untuk membatasi akses, mengurangi skala sumber daya yang terdampak, atau mengaktifkan langkah-langkah keamanan tambahan ketika ancaman terdeteksi.

Itu Pusat Intelijen Jaringan menawarkan Dasbor Kinerja yang melacak kehilangan paket dan latensi di seluruh jaringan Google. Data ini dapat diekspor ke Pemantauan Awan untuk mengotomatiskan keputusan perutean lalu lintas, memastikan aplikasi Anda selalu menggunakan jalur jaringan tercepat.

Dengan rentang disimpan selama 30 hari Tanpa biaya tambahan, Anda memiliki data historis yang memadai untuk menyempurnakan aturan otomatisasi Anda. Hal ini memungkinkan Anda untuk terus meningkatkan respons sistem terhadap berbagai skenario.

Metrik sistem dasar untuk layanan Google Cloud gratis, sehingga terjangkau untuk menerapkan pemantauan otomatis yang komprehensif. metrik khusus mungkin dikenakan biaya setelah tingkat gratis, manfaatnya – seperti peningkatan kinerja dan pengurangan beban kerja manual – sering kali lebih besar daripada biayanya.

Kesimpulan

GCP Cloud Monitoring menawarkan fitur canggih untuk mengelola lingkungan tanpa server secara presisi dan efisien. Dengan melacak metrik utama seperti jumlah eksekusi, durasi, penggunaan memori, dan instance aktif, GCP Cloud Monitoring memberikan gambaran yang jelas tentang performa aplikasi Cloud Functions dan Cloud Run Anda. Visibilitas ini penting untuk mengatasi tantangan unik beban kerja tanpa server.

Bagi organisasi yang mengadopsi arsitektur tanpa server, pemantauan yang efektif dapat menghasilkan hasil yang mengesankan: kecepatan pemuatan hingga 30% lebih cepat, siklus pengembangan 70% lebih cepat, dan penurunan biaya operasional 30% dibandingkan dengan pengaturan tradisional. Manfaat ini didorong oleh kemampuan GCP Cloud Monitoring untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti menggunakan dasbor intuitif, peringatan real-time, dan alat pencatatan terintegrasi.

Efisiensi biaya adalah fitur unggulan lainnya. Metrik layanan Google Cloud gratis, dan batasan yang besar pada kebijakan peringatan dan pemeriksaan uptime memungkinkan tim memantau secara komprehensif tanpa khawatir akan biaya tersembunyi. Hal ini memudahkan penerapan pemantauan yang andal sambil tetap sesuai anggaran.

Misalnya, saat menerapkan versi baru Cloud Function, lonjakan kesalahan apa pun akan langsung terlihat melalui grafik dinamis Cloud Monitoring. Anda juga dapat mengonfigurasi peringatan – seperti notifikasi untuk tingkat kesalahan yang melebihi 5% selama periode 5 menit – untuk segera mengatasi potensi masalah sebelum meningkat.

Untuk memaksimalkan manfaat ini, praktik pemantauan yang disiplin sangat penting. Dengan menetapkan sasaran kinerja yang jelas dan selaras dengan tujuan bisnis, memantau kesehatan sistem secara berkelanjutan, dan berfokus pada metrik yang berdampak langsung pada pengalaman pengguna, tim dapat mendeteksi anomali sejak dini dan membuat keputusan perencanaan kapasitas yang lebih cerdas. Pendekatan proaktif ini memastikan aplikasi tanpa server tetap andal, responsif, dan siap memenuhi target kinerja.

Dengan jangkauan global dan kemampuan pemantauan yang komprehensif, GCP Cloud Monitoring memberdayakan organisasi untuk membangun infrastruktur nirserver yang skalabel dan andal. GCP Cloud Monitoring membekali tim untuk beradaptasi dengan perubahan kebutuhan sekaligus memberikan pengalaman pengguna yang lancar, menjadikannya landasan bagi setiap strategi nirserver.

Tanya Jawab Umum

Bagaimana GCP Cloud Monitoring dapat membantu mengendalikan biaya untuk aplikasi tanpa server?

Bagaimana Pemantauan Cloud GCP Mengelola Biaya Tanpa Server

Pemantauan Cloud GCP menyediakan alat untuk membantu Anda mengendalikan biaya aplikasi tanpa server. Dengan filter metrik khusus, Anda dapat melacak pola penggunaan spesifik yang paling penting bagi aplikasi Anda. Fitur-fitur seperti pengumpulan memungkinkan Anda menganalisis tren dari waktu ke waktu, memberikan gambaran yang lebih jelas tentang konsumsi sumber daya Anda. Selain itu, Anda dapat mengatur peringatan anggaran untuk mendapatkan pemberitahuan saat pengeluaran mendekati ambang batas yang ditentukan, membantu Anda menghindari kejutan.

Fitur praktis lainnya adalah kemampuan untuk menggabungkan kebijakan peringatan. Ini menyederhanakan notifikasi, sehingga Anda dapat berfokus pada pembaruan terkait biaya yang paling penting, sehingga memudahkan pengelolaan lingkungan tanpa server Anda secara efisien.

Bagaimana saya dapat menggunakan GCP Cloud Monitoring untuk mengatasi masalah cold start pada aplikasi tanpa server?

Untuk mengurangi penundaan cold start pada aplikasi tanpa server, Pemantauan Cloud GCP menawarkan alat berharga untuk menemukan pola dan menyempurnakan kinerja. Berikut beberapa strategi efektif:

• Tetapkan jumlah minimum instance:Misalnya, gunakan --min-instances=1 untuk menjaga setidaknya satu contoh tetap berjalan, memastikan sumber daya selalu siap.
• Memperlancar proses startup: Simpan data bersama dalam memori dan optimalkan cara inisialisasi aplikasi Anda untuk mengurangi waktu mulai.
• Gunakan Cloud Run Contoh Min: Fitur ini membantu mempertahankan instance “hangat”, sehingga aplikasi Anda siap menangani permintaan masuk dengan cepat.

Dengan mengawasi metrik kinerja dan mengubah konfigurasi, Anda dapat meningkatkan waktu respons dan memberikan pengalaman yang lebih lancar bagi pengguna.

Bagaimana cara menggunakan OpenTelemetry dengan GCP Cloud Monitoring untuk meningkatkan observabilitas dalam aplikasi tanpa server?

Untuk menyiapkan OpenTelemetry dengan GCP Cloud Monitoring, Anda perlu men-deploy OpenTelemetry Collector. Alat ini mengumpulkan jejak dan metrik dari aplikasi tanpa server Anda. Setelah di-deploy, konfigurasikan kolektor untuk mengekspor data menggunakan Protokol Telemetri Terbuka (OTLP) untuk Cloud Monitoring dan Cloud Trace. Bagian terbaiknya? Metode ini mendukung instrumentasi otomatis, sehingga Anda dapat menangkap data telemetri tanpa mengubah kode aplikasi Anda.

Menggunakan OpenTelemetry memberi Anda pandangan yang lebih jelas tentang bagaimana kinerja dan perilaku aplikasi tanpa server Anda, membantu Anda menemukan masalah dan menyempurnakan kinerja dengan mudah.

Tulisan terkait