概要

このラボでは、アプリケーションを Google Cloud にデプロイした後、Google Cloud で提供されているツールを使用してモニタリングします。具体的には Cloud Logging、Cloud Trace、Cloud Profiler、ダッシュボードを使用し、稼働時間チェックとアラート ポリシーを作成します。

目標

このラボでは、次のタスクの実行方法について学びます。

• GitHub からサンプルアプリをダウンロードする
• アプリケーションを App Engine にデプロイする
• Cloud ログを調べる
• Profiler 情報を表示する
• Cloud Trace で詳細を確認する
• ダッシュボードを使用してリソースをモニタリングする
• 稼働時間チェックとアラートを作成する

設定

各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。

1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるポップアップでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] パネルには、以下が表示されます。

   • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
   • 残り時間
   • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します）。

   ラボでリソースが起動し、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

   ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   [ラボの詳細] パネルでもユーザー名を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   [ラボの詳細] パネルでもパスワードを確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

7. その後次のように進みます。

   • 利用規約に同意してください。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスのリストを含むメニューを表示するには、左上のナビゲーション メニューをクリックするか、[検索] フィールドにサービス名またはプロダクト名を入力します。

タスク 1. GitHub からサンプルアプリをダウンロードする

GitHub からサンプル アプリケーションをダウンロードして、Cloud Shell でプレビューします。

1. Cloud コンソールで、[Cloud Shell をアクティブにする] アイコン（）をクリックします。

2. プロンプトが表示されたら、[続行] をクリックします。Cloud Shell に接続すると、すでに認証は完了しており、プロジェクトに各自のプロジェクト ID が設定されていることがわかります。

3. Cloud Shell で次のコマンドを実行して、認証されたことを確認します。プロンプトが表示されたら、[承認] をクリックします。

gcloud auth list

コマンド出力:

Credentialed Accounts ACTIVE ACCOUNT * [my_account]@[my_domain.com] To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT` メモ: gcloud コマンドライン ツールは、Google Cloud の優れた統合型コマンドライン ツールです。このツールは Cloud Shell にあらかじめインストールされています。その機能の一つとして、gcloud はシェルでのタブ補完を提供します。詳細については、gcloud コマンドライン ツールの概要をご覧ください。

4. 次のコマンドを実行し、このラボで使用するべきプロジェクトが使用されていることを確認します。

gcloud config list project

コマンド出力

[core] project = [PROJECT_ID]

5. 正しいプロジェクトが表示されない場合は、次のコマンドを使用してプロジェクトを設定することができます。

gcloud config set project [PROJECT_ID]

コマンド出力:

Updated property [core/project].

6. 次のコマンドを実行して、gcp-logging というフォルダを作成します。

mkdir gcp-logging

7. 作成したフォルダに移動します。

cd gcp-logging

8. Cloud Storage からシンプルな Python Flask アプリをダウンロードします。

gcloud storage cp gs://cloud-training/CBL175/design-process.zip .

9. design-process.zip フォルダを解凍します。

unzip design-process.zip

10. deploying-apps-to-gcp フォルダに移動します。

cd design-process/deploying-apps-to-gcp

11. Cloud Shell で [エディタを開く]（）をクリックします。

12. ナビゲーション パネルで gcp-logging/design-process/deploying-apps-to-gcp フォルダを開き、main.py をクリックして開きます。

13. ファイルの先頭（2 行目）に次の import ステートメントを追加します。

import googlecloudprofiler メモ: Profiler を使用すると、アプリケーションで使用しているリソースをモニタリングできます。詳細については、Google Cloud Profiler のドキュメントをご覧ください。

14. main() 関数の後（11 行目の後）に、Profiler を起動する次のコード スニペットを追加します。

try: googlecloudprofiler.start(verbose=3) except (ValueError, NotImplementedError) as exc: print(exc)

Profiler から継続的にアプリケーションの指標が報告されます。コードの内容は次のようになります。

メモ: このコードは単に Profiler をオンにするだけですが、オンになると、Profiler から Google Cloud へのアプリケーション指標の報告が開始されます。

15. さらに、Profiler ライブラリを requirements.txt ファイルに追加する必要があります。このファイルをコードエディタで開き、次のコードを追加します。

google-cloud-profiler==4.1.0 protobuf==3.20.1

ファイルの内容は次のようになります。

16. プロジェクトで Profiler を有効にする必要があります。Cloud Shell で次のコマンドを入力します。

gcloud services enable cloudprofiler.googleapis.com

17. プログラムをテストするために、次のコマンドを入力して Docker イメージのコンテナをビルドします。

docker build -t test-python .

18. 次のコマンドを入力して、Docker イメージを実行します。

docker run --rm -p 8080:8080 test-python

19. プログラムが実行されていることを確認するために、Google Cloud Shell ツールバーにある [ウェブでプレビュー] アイコン（）をクリックします。[ポート 8080 でプレビュー] を選択します。

ブラウザの新しいタブにプログラムが表示されます。

20. Cloud Shell で Ctrl+C キーを押して、プログラムを停止します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Profiler を有効にする

タスク 2. アプリケーションを App Engine にデプロイして Cloud ログを調べる

プログラムを App Engine にデプロイし、Google Cloud のツールを使用してモニタリングします。

1. Cloud Shell コードエディタの [エクスプローラ] ペインで、gcp-logging/design-process/deploying-apps-to-gcp フォルダを選択します。
2. [新しいファイル] をクリックし、app.yaml という名前の新しいファイルを作成します。
3. 作成したファイル内に次のコードを貼り付けます。

runtime: python311

4. 変更を保存します。

5. プロジェクト内に App Engine アプリケーションを作成する必要があります。この作業は、gcloud app create コマンドを使用して 1 回だけ行います。コマンドにはアプリを作成するリージョンを指定します。Cloud Shell で次のコマンドを入力します。

   gcloud app create --region={{{project_0.startup_script.app_region | REGION }}}

6. 次のコマンドを使用してアプリをデプロイします。

gcloud app deploy --version=one --quiet メモ: このコマンドの完了には数分かかります。完了するまで待ってから、続行してください。

7. Google Cloud コンソールのタイトルバーにある [検索] フィールドに「App Engine」と入力し、検索結果から [App Engine] をクリックします。

8. [App Engine] > [ダッシュボード] の順にクリックします。ダッシュボードの右上に、次のようなアプリケーションへのリンクが表示されます。

メモ: デフォルトでは、App Engine インスタンスへの URL は https://project-id/appspot.com の形式になっています。

9. リンクをクリックしてプログラムをテストします。

10. ブラウザを数回更新して、リクエストを送信します。

11. コンソールに戻り、[App Engine] > [バージョン] をクリックします。

12. 表の [診断] 列で [ログ] をクリックします。

13. Profiler が起動してプロファイルを生成中であることがログに示されます。まだ示されていない場合は、しばらく待ってから [更新] をクリックします。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 アプリケーションを App Engine にデプロイして Cloud ログを調べる

タスク 3. Profiler 情報を表示する

1. Google Cloud コンソールのタイトルバーにある [検索] フィールドに「Profiler」と入力し、検索結果から [Profiler] をクリックします。次のような画面が表示されます。

メモ: 上部のグレーの線は、プログラムで使用された CPU 時間の合計を表します。その下にある線は、プログラムの各関数で使用された CPU 時間の、合計時間に占める割合を表します。現時点ではトラフィックがないため、グラフにはそれほど重要な情報は示されていません。アプリケーションに少し負荷をかけます。

2. ナビゲーション メニューで、[Compute Engine] をクリックします。
3. [インスタンスを作成] をクリックして仮想マシンを作成します。
4. にリージョンを選択します。

（App Engine アプリのリージョンとは異なるため選択が必要です）

その他の設定はすべてデフォルトのままにして、[作成] をクリックします。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 インスタンスの作成

5. VM の準備が整ったら、[SSH] をクリックして VM にログインします。

6. ブラウザでの SSH による VM への接続を許可するよう求めるプロンプトが表示されたら、[承認] をクリックします。

7. Apache Bench というウェブ テストツールを使用して、App Engine アプリへのトラフィックを生成します。次のコマンドを入力して、このツールをインストールします。

sudo apt update sudo apt install apache2-utils -y

8. <your-project-id> を [接続の詳細] パネルにある PROJECT_ID に置き換え、次のコマンドを入力して、App Engine アプリケーションへのトラフィックを生成します。

ab -k -n 1000 -c 10 https://<your-project-id>.appspot.com/

このコマンドにより、一度に 10 件ずつ、合計 1,000 件のリクエストがアプリケーションに送信されます。

メモ: こちらの URL は、お使いのアプリケーションを指すよう変更する必要があります。URL は、App Engine ダッシュボードで確認できます。アプリのテストで使用したブラウザタブをまだ閉じていない場合は、そのタブにも表示されています。URL の末尾にはスラッシュ（/）を挿入してください。

9. リクエストが完了したら、Google Cloud コンソールのタイトルバーにある [検索] フィールドに「Profiler」と入力し、検索結果から [Profiler] をクリックします。

前より意味のあるグラフになっています。各線は 1 つの関数を表します。線の幅は、その関数による CPU 時間の消費量を表します。

Profiler を使用すれば、デベロッパーはプログラムでリソースを過剰に消費しているところを特定できます。

タスク 4. Cloud Trace で詳細を確認する

1. アプリケーションに対するリクエストはすべて、[トレース] リストに追加されます。Google Cloud コンソールのタイトルバーにある [検索] フィールドに「Trace エクスプローラ」と入力し、検索結果から [Trace エクスプローラ] をクリックします。

リクエストとレイテンシの履歴が表示されます。履歴についても、実行して間もないアプリケーションでは有用な情報は示されません。左上のグラフには、リクエストとそれぞれの所要時間がプロットされます。右側の表には、リクエストの一覧が表示されます。リクエストを選択すると、画面下にそのリクエストの詳細が表示されます。

2. 先ほど Apache Bench コマンドを入力した SSH ウィンドウに戻ります。

3. <your-project-id> を [接続の詳細] パネルにある PROJECT_ID に置き換え、次の ab コマンドを入力します。

ab -k -n 1000 -c 10 https://<your-project-id>.appspot.com/

-n パラメータと -c パラメータを他の値に変えて試すこともできます。

4. この作業を何回か繰り返した後、[Trace エクスプローラ] ページに戻ります。

タスク 5. ダッシュボードを使用してリソースをモニタリングする

1. ナビゲーション メニューで、[モニタリング] をクリックします。

2. 左側のペインで [ダッシュボード] をクリックします。プロジェクトで使用されたリソースが Cloud Monitoring によって分析され、デフォルトのダッシュボードが自動的に生成されます。この演習では App Engine と Compute Engine 仮想マシンを使用したため、次のような表が表示されます。

3. [App Engine] ダッシュボードをクリックし、プルダウンからプロジェクト名を選択します。App Engine アプリケーションの関連情報を含むダッシュボードが表示されます。

4. 左側のペインで [ダッシュボード] をクリックします。

5. [VM インスタンス] ダッシュボードをクリックし、インスタンスを選択します。VM のダッシュボードが表示されます。

メモ: VM インスタンスがすぐに表示されない場合は、しばらく待機した後でブラウザの画面を更新してください。

6. 代わりに、[ダッシュボード] ページに戻り [カスタム ダッシュボードを作成します] をクリックすれば、必要に応じてカスタム ダッシュボードを作成できます。
7. [新しいダッシュボード名] に、カスタム ダッシュボードの任意の名前を入力します。さまざまなグラフを追加して、ダッシュボードをカスタマイズできます。

タスク 6. 稼働時間チェックとアラートを作成する

1. 左側のペインで [稼働時間チェック] をクリックし、上部にある [+ 稼働時間チェックの作成] をクリックします。次のようにフォームに入力します。

プロパティ	値
[プロトコル]	HTTPS
[リソースの種類]	URL
[ホスト名]	<your-project-id>.appspot.com
[パス]	/
[確認頻度]	1 分

2. [続行] をクリックします。
3. [アラートと通知] で、[通知チャンネル] の横にあるプルダウン矢印をクリックし、[通知チャンネルを管理] をクリックします。[通知チャンネル] ページが新しいタブで開きます。
4. ページを下方向にスクロールし、[メール] の [新しく追加] をクリックします。
5. [Create Email Channel] ダイアログ ボックスで、[メールアドレス] フィールドに個人メールアドレスを入力し、[表示名] に表示名を入力します。
6. [保存] をクリックします。
7. 前のタブに戻ります。[通知チャンネル] をもう一度クリックし、更新アイコンをクリックして、前の手順で入力した表示名が表示されている状態にします。
8. 使用する表示名を選択し、[OK] をクリックします。
9. アラート ポリシーに「Uptime Check Alert」という名前を付けます。
10. [続行] をクリックします。
11. [確認] セクションの [タイトル] に「App Engine 稼働時間チェック」と入力します。
12. [テスト] をクリックして、稼働時間チェックがリソースに接続できることを確認します。緑色のチェックマークが表示されたら、問題なく接続できています。[作成] をクリックします。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 稼働時間チェックとアラートを作成する

13. 開いている App Engine タブに戻り、アプリケーションを無効にして、稼働時間チェックとアラートポリシーが機能するかどうかを確認します。

14. [設定] をクリックします。

15. [アプリケーションを無効にする] をクリックします。手順に沿ってアプリケーションを無効にします。

16. App Engine ダッシュボードに戻り、URL をテストします。機能しなくなっているはずです。

17. [モニタリング] を含むタブに戻り、[稼働時間チェック] をクリックします。稼働時間チェックが失敗しているはずです。まだその状態になっていない場合は、しばらく待ってから [更新] をクリックします。

18. [アラート] をクリックします。インシデントが発生しているはずです。

19. メールを確認します。Cloud Monitoring からメールが届いているはずです。

20. App Engine の [設定] に戻り、アプリケーションを再び有効にします。次に、[稼働時間チェック] ページに戻ります。稼働時間チェックが再び機能しているはずです。機能していない場合は、しばらく待ってから [更新] をクリックしてください。

21. [アラート] ページに戻ります。インシデントが解決済みになっているはずです。解決済みになっていない場合は、しばらく待ってから [更新] をクリックします。

22. 再びメールを確認します。アラートが復元されたことを伝える 2 通目のメールが届いているはずです。

23. プロジェクトの削除後にメールを受信しないようにするため、アラート ポリシーを削除した後、通知チャンネルを削除します。[アラート] ページの上部にある [EDIT NOTIFICATION CHANNELS] をクリックします。

24. 自分のメールアドレスを見つけて、ゴミ箱アイコンをクリックして削除します。

25. [稼働時間チェック] をクリックし、作成した App Engine 稼働時間チェックを削除します。

お疲れさまでした

このラボでは、アプリケーションを Google Cloud にデプロイした後、Google Cloud で提供されているツールを使用してモニタリングしました。具体的には Cloud Logging、Cloud Trace、Cloud Profiler、ダッシュボードを使用して、稼働時間チェックとアラート ポリシーを作成しました。

ラボを終了する

ラボが完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボで使用したリソースが Google Cloud Skills Boost から削除され、アカウントの情報も消去されます。

ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。

星の数は、それぞれ次の評価を表します。

• 星 1 つ = 非常に不満
• 星 2 つ = 不満
• 星 3 つ = どちらともいえない
• 星 4 つ = 満足
• 星 5 つ = 非常に満足

フィードバックを送信しない場合は、ダイアログ ボックスを閉じてください。

フィードバックやご提案の送信、修正が必要な箇所をご報告いただく際は、[サポート] タブをご利用ください。

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