![[アップデート] Monitoring Query Language (MQL) が非推奨へ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/122edd06980ab8b90d79e14297d837071229f8aa/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2024-media.developers.io%2Fimage%2Fupload%2Fv1721797071%2Fuser-gen-eyecatch%2Fvlqwfkkeho0e2xchoy4d.png)
パフォーマンスに苦労している並列処理システムを改善するために Stackdriver Traceを導入して動作の可視化を行った結果、 ボトルネックの存在が判明してパフォーマンスを改善できた事例について紹介します。 この事例でStackdriver Traceを選定した過程や OpenTelemetry へコントリビュートした経緯についても共有します。 また、新規開発のGraphQLサーバへ導入して REST APIサーバと通信をまたいだ可視化を行った事例についても紹介します。
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分散トレーシングの技術選定・OSS 貢献, Stackdriver Trace での性能可視化・改善 / Distributed Tracing case study
パフォーマンスに苦労している並列処理システムを改善するために Stackdriver Traceを導入して動作の可視化を行った結果、 ボトルネックの存在が判明してパフォーマンスを改善できた事例について紹介します。 この事例でStackdriver Traceを選定した過程や OpenTelemetry へコントリビュートした経緯についても共有します。 また、新規開発のGraphQLサーバへ導入して REST APIサーバと通信をまたいだ可視化を行った事例についても紹介します。
Stackdriver Traceの導入とCustom Tracing APIによる分析の詳細化 | Recruit Tech Blog
1.については、障害発生時に大きなアドバンテージになりますし、2.についてもパフォーマンス問題が発生した時に重要な手がかりとなります。
GCP連載#1 Stackdriver Loggingへ良い感じのログ出力方法を考える | フューチャー技術ブログ
はじめにGCPをテーマにした連載企画を始めるということで、初回はStackdriver Loggingの活用方法をまとめます。1記事でまとめるには手が余るほど様々な機能があるため、初回はログの出力とビューア周りといったアプリケーション開発者視点での機能に絞って説明していきます。利用コードはGoで書かれていますが、汎用的な内容なので他の言語でもある程度通じる内容にしているつもりです。 連載企画は以下の10本をほぼ連日投稿する予定です。お楽しみに！ Stackdriver Loggingへ良い感じのログ出力方法を考える（この記事です） Istio on GKEではじめるサービスメッシュ Goでサーバーレスな管理画面アプリを作る Cloud Life Sciencesを見てみた 【もう鍵なくさない】GCPのSecret ManagerとBerglasで幸せになる Forseti Config V
概要 Stackdriverを使用してGCE(Google Compute Engine)へ基本的な監視設定を行う手順を説明していきます。 Stackdriverの公式ドキュメントがかなり難解なため、Stackdriverの前提知識が薄い方も理解できる内容で記載していきたいと思います。 なお、本記事はDebian系 or RHEL系のLinuxが稼働しているGCEを想定して記載しております。 今回は基本的な監視設定の解説となりますが、Stackdriverはより応用的な活用をすることでクラウドネイティブな監視ツールとしての威力を発揮します。 目次 1. Stackdriverとは 2. Stackdriverの監視方針 3. Stackdriverの起動方法 3-1. Stackdriver Monitoringの起動方法 3-2. Stackdriver Loggingの起動方法 4.
Stackdriver Cloud Monitoring Dashboards API のご紹介 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 2 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Stackdriver Cloud Monitoring でダッシュボードを使用すると、重要な指標が時間の経過とともにどう変化しているかを簡単に追跡できます。ダッシュボードでは、アプリケーションの高レイテンシをデバッグするためのデータ可視化や、アプリケーションの主な指標の追跡などが可能です。Stackdriver Cloud Monitoring Dashboards API でのダッシュボードの手動作成は、多数の反復が必要な手間のかかる作業になる場合があります。ダッシュボードの作成後は、組織内の複数のワークスペースでそのダッシュボードを使用して時間を節約できます。 このたび、Google Cloud の Stackdriver Cloud Monitoring Das
Stackdriver MonitoringのTotal Latencyメトリクスがどう集計されているのか解明してみる - Qiita
TL; DR https/total_latencies メトリクスは DISTRIBUTION型で、集計元のデータが既にヒストグラム ヒストグラムのALIGN_SUMはヒストグラムのマージ（だと思われる） https/total_latenciesの集計はALIGN_SUM+REDUCE_PERCENTILE_99が良さそう 事の発端 Stackdriver MonitoringのDashboardsは標準でGoogle Cloud Load Balancersなどのダッシュボードを用意してくれて、 レスポンスタイム(Total Latency)やステータスコード(Response by Response Code Class)などが見える 用意されているTotal Latencyの設定はこんな感じになっており、 これを丸コピ参考にしてアラートポリシーを作っていた（最初にWebConso
ちょっとしたことの自動化のために Google Apps Script （GAS）で実装することがあるのだけど、時々、ちゃんと実行されているのかログを取りたいときがある。 これまでは、Logger.log()を使ったり、スプレッドシートに書き出していた。 Logger.log()だと、最後の実行時のものしか見れないし、表示もアレなのでたくさん出力すると探しづらい。スプレッドシートにシートに書き出すと、Logger.log()の問題点は解消できるが、課題解決に本質的でないコードを書かねばならない。 そう思っていたところに去年の夏頃に追加されたらしい1 Stackdriver Logging を見つけた。便利そうなので調べてみた。 料金 Stackdirver は Google Cloud のサービスで残念ながら 2018/03/31以降課金をするそうだ。 でも次の無料枠があり、個人的な効率化
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GCP for Stackdriver 設定マニュアル - Qiita
GAS でStackdriver Loggingを使う - Qiita
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