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透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態：挑戰研究室

Lab 25 minutes universal_currency_alt 5 Credits show_chart Intermediate
info This lab may incorporate AI tools to support your learning.
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GSP338

Google Cloud 自學實驗室

總覽

在挑戰研究室中，您會在特定情境下完成一系列任務。挑戰研究室不會提供逐步說明，您將運用從課程研究室學到的技巧，自行找出方法完成任務！自動評分系統 (如本頁所示) 將根據您是否正確完成任務來提供意見回饋。

在您完成任務的期間，挑戰研究室不會介紹新的 Google Cloud 概念。您須靈活運用所學技巧，例如變更預設值或詳讀並研究錯誤訊息，解決遇到的問題。

若想滿分達標，就必須在時限內成功完成所有任務！

本實驗室適合報名透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態課程的學員。準備好迎接挑戰了嗎？

測驗主題：

  • 初始化 Cloud Monitoring。
  • 設定 Compute Engine 應用程式，以產生 Cloud 作業套件 Monitoring 的自訂指標。
  • 建立使用 Cloud 作業套件記錄事件的自訂指標。
  • 將自訂指標新增至 Cloud Monitoring 資訊主頁。
  • 建立 Cloud 作業套件快訊。
注意：實驗室的啟動程序會部署 Cloud 函式，進行本實驗室活動時會用到。不過前幾項工作不需要 Cloud 函式，您可以直接開始實驗室活動，不必等函式部署完成。

設定

瞭解以下事項後，再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時，且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時，顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動，而不是模擬或示範環境。為此，我們會提供新的暫時憑證，供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室，請先確認：

  • 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。
注意事項：請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室，這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。
  • 是時候完成實驗室活動了！別忘了，活動一旦開始將無法暫停。
注意事項：務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶，可能會產生額外費用。

挑戰情境

您現在是 Jooli 公司的初級雲端工程師，職責是協助管理 Cloud 基礎架構元件，並支援影片作業團隊。一般工作內容包括監控資源使用率、分析記錄檔、設定快訊，以及回報所有 Jooli 公司線上服務的相關問題。

公司預期您具備執行這些工作所需的技能與知識，因此不會提供逐步指南。

您必須遵守下列幾項 Jooli 公司標準：

  • 如未特別指定，所有資源均須建立於 區域和 可用區。
  • 名稱的格式為「團隊名-資源」，例如執行個體的名稱可以是 video-webserver1。
  • 分配的資源大小需符合成本效益。請特別留意，專案會受到監控，如果超量使用資源，所屬專案就會終止，您的專案也有可能受到影響。如未特別指定，請使用 e2-medium。

您的挑戰

這是您新工作的第一天，主管交給您一系列必須完成的工作。祝您順利！

您最關注的是 Jooli 公司的媒體上傳函式。這個函式允許訂閱者上傳影片，並使用 Jooli 公司各式創新的雲端媒體製作工具，編輯與轉換內容。

媒體上傳函式是服務重要的一環，如果使用者行為的改變可能影響服務效能或成本，Jooli 公司必須掌握狀況。

您的工作會使用到 Cloud 作業套件工具，讓公司輕鬆識別這類變化並快速做出回應。主管向您表示，公司留意到新一代的手機和平板電腦，加上使用者行為的改變，將推動媒體高畫質的需求，例如 4K 甚至是 8K 影片。資料儲存空間是相對次要的考量，但公司也想確保在媒體上傳和轉碼功能上，Cloud Functions 不會超量使用資源，或導致帳單費用突然大幅提升。

工作 1：設定 Cloud Monitoring

  1. 第一項工作是為專案啟用 Cloud Monitoring。

在專案中啟用 Cloud Monitoring 之後，系統會自動提供權限，讓您存取基本 Cloud Monitoring 資訊主頁 Media_Dashboard。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 確認已啟用 Cloud Monitoring。

初始化 Cloud Monitoring 後，就能使用初始資訊主頁 Media_Dashboard。在後續工作中，您會將自訂指標新增至這個基本資訊主頁。初始的資訊主頁設定包含部分圖表，當中顯示影片上傳 Cloud 函式的延遲時間數據。

工作 2：設定 Compute 執行個體，以產生自訂 Cloud Monitoring 指標

  1. 下一項工作是確認監控服務是否正常運作，以檢查影片處理佇列長度。

監控服務會建立自訂指標 opencensus/my.videoservice.org/measure/input_queue_size，允許您監控 Jooli 公司影片處理佇列的狀態。這項自訂指標將由 Go 應用程式建立與寫入，應用程式會在 video-queue-monitor Compute 執行個體上運作。

系統已為您部署 video-queue-monitor Compute 執行個體並使用開機指令碼，以安裝及發布監控 Go 應用程式的輸入佇列。這個應用程式已在開發環境中經過完整測試，但尚未在您的 Compute 執行個體設定完成。您必須先使用開機指令碼正確設定 Go 應用程式，它才會寫入自訂指標資料。

  1. 您必須為 video-queue-monitor Compute 執行個體修改開機指令碼，監控佇列的 Go 應用程式才能建立和寫入自訂指標。更新開機指令碼後，您需要重新啟動執行個體。

根據開機指令碼，Go 應用程式會安裝至 Compute 執行個體中的 /work/go 目錄。

  1. 您可以在 Cloud Monitoring 的 Metrics Explorer 中搜尋指標 input_queue_size，確認應用程式是否正常運作。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 確認已建立影片輸入佇列自訂指標。

工作 3：建立使用 Cloud 作業套件記錄事件的自訂指標

  1. 檢查 Cloud 作業套件記錄檔並建立自訂指標，追蹤 Cloud 函式接收的媒體上傳檔案總量。影片上傳 Cloud 函式會建立 Cloud 作業套件記錄事件，包含影片處理系統處理之影片檔案類型的中繼資料。

  2. 您必須設定一個名為 的自訂記錄指標，這項指標會監控 4k 或 8k 高解析度影片檔案的上傳速率。

Cloud 函式已在處理這項資料，如果您使用進階篩選模式搜尋 Cloud 作業套件記錄檔，每當 video_processing Cloud 函式收到處理高解析度影片的要求時，您就會在「textPayload」欄位中找到含有 "file_format: 4K" 或 "file_format: 8K" 字串的記錄項目。您可以使用該篩選器來建立自訂指標。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 確認已建立使用 Cloud 作業套件記錄事件的自訂指標。

工作 4：將自訂指標新增至 Cloud 作業套件 Monitoring 中的 Media Dashboard

現在必須將兩張圖表新增至 Media Dashboard：

  1. 影片輸入佇列長度自訂指標的圖表。這項自訂指標是由 Go 應用程式產生，應用程式是在 video-queue-monitor Compute 執行個體上運作。
  2. 將高解析度影片上傳速率自訂記錄指標的圖表新增至 Media_Dashboard 自訂資訊主頁。
注意：記錄可能需要 5 到 10 分鐘才會顯示在 Metrics Explorer 和 Media Dashboard 中。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 確認兩個自訂指標已新增至 Media_Dashboard。

工作 5：根據高解析度影片檔案上傳速率，建立 Cloud 作業套件快訊

  • 當大型影片的上傳速率超過每秒 ，就會觸發高解析度影片上傳指標並建立自訂快訊。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 確認已建立自訂快訊。

提示與祕訣

  • 提示 1：Compute 執行個體的開機指令碼位於執行個體的中繼資料鍵，名為 startup_script。
  • 提示 2：Compute 執行個體必須安裝 Cloud Monitoring 代理程式，且 Go 應用程式的環境變數必須設定 Google Cloud 專案、執行個體 ID，以及 Compute Engine 可用區。
  • 提示 3：監控影片佇列長度的 Go 應用程式會將資料寫入指標 custom.googleapis.com/opencensus/my.videoservice.org/measure/input_queue_size。這項指標與 gce_instance 資源類型相關。
  • 提示 4：如要建立自訂記錄指標，最簡便的方式就是使用進階篩選器查詢 textPayload=~"file_format\: ([4,8]K).*"。這是一個規則運算式，可以比對所有 Cloud 作業套件事件，找出您想要的兩種高解析度影片格式。您可以在指標定義中使用相同的規則運算式並設定標籤，為兩種高解析度格式分別建立時間序列。
  • 提示 5：您必須使用自訂記錄指標的名稱 ，這項指標會監控處理高解析度影片的上傳速率。

恭喜！

恭喜！在本實驗室中，您展現了設定 Cloud Monitoring 與 Cloud 作業套件的能力，順利監控處理影片上傳作業的 Cloud 函式，並發出快訊。您先是為專案啟用 Cloud Monitoring，然後設定 Compute 執行個體來產生自訂指標。接著，您建立使用 Cloud 作業套件記錄事件的自訂指標，並新增至 Cloud 作業套件 Monitoring 中的 Media Dashboard。最後，您根據高解析度影片檔案的上傳速率，建立 Cloud 作業套件快訊。

「透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態」徽章

Google Cloud 教育訓練與認證

協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法，讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程，並有隨選、線上和虛擬課程等選項，方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。

使用手冊上次更新日期：2025 年 4 月 18 日

實驗室上次測試日期：2025 年 4 月 18 日

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