Informações gerais

Neste laboratório, você vai conhecer as configurações e usos comuns do Cloud Logging e do Cloud Monitoring.

Você vai aprender a acessar registros com mecanismos de filtragem, exportar registros para sincronizações do BigQuery e criar métricas para geração de registros. Você também vai saber como usar o Cloud Monitoring para ver métricas de consumo e criar painéis.

Objetivos

Neste laboratório, você vai aprender a fazer o seguinte:

• Ver registros usando diversos mecanismos de filtragem
• Excluir entradas de registros e desativar a ingestão de registros
• Exportar registros e executar relatórios de registros exportados
• Criar e relatar métricas de geração de registros
• Usar o Cloud Monitoring para monitorar diferentes projetos do Google Cloud
• Criar um painel de métricas

Configuração e requisitos

Para cada laboratório, você recebe um novo projeto do Google Cloud e um conjunto de recursos por um determinado período e sem custos financeiros.

1. Faça login no Qwiklabs em uma janela anônima.

2. Confira o tempo de acesso do laboratório (por exemplo, 1:15:00) e finalize todas as atividades nesse prazo.
   Não é possível pausar o laboratório. Você pode reiniciar o desafio, mas vai precisar refazer todas as etapas.

3. Quando tudo estiver pronto, clique em Começar o laboratório.

4. Anote as credenciais (Nome de usuário e Senha). É com elas que você vai fazer login no Console do Google Cloud.

5. Clique em Abrir Console do Google.

6. Clique em Usar outra conta, depois copie e cole as credenciais deste laboratório nos locais indicados.
   Se você usar outras credenciais, vai receber mensagens de erro ou cobranças.

7. Aceite os termos e pule a página de recursos de recuperação.

Ative o Google Cloud Shell

O Google Cloud Shell é uma máquina virtual com ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud.

O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.

1. No console do Cloud, clique no botão "Abrir o Cloud Shell" na barra de ferramentas superior direita.

   

2. Clique em Continuar.

O provisionamento e a conexão do ambiente podem demorar um pouco. Quando você estiver conectado, já estará autenticado, e o projeto estará definido com seu PROJECT_ID. Exemplo:

A gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

• Para listar o nome da conta ativa, use este comando:

gcloud auth list

Saída:

Credentialed accounts: - @.com (active)

Exemplo de saída:

Credentialed accounts: - google1623327_student@qwiklabs.net

• Para listar o ID do projeto, use este comando:

gcloud config list project

Saída:

[core] project =

Exemplo de saída:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Observação: a documentação completa da gcloud está disponível no guia com informações gerais sobre a gcloud CLI .

Tarefa 1: acessar e filtrar os registros no primeiro projeto

Nesta tarefa, você vai acessar os registros de instância de VM com filtragem simples.

Ver os serviços que estão criando registros

1. Entre na página inicial do console do Google Cloud.

2. Verifique se você ainda está trabalhando no projeto 1. No painel informativo do console, O ID do projeto precisa ser igual ao ID do projeto 1 no painel de detalhes da conexão do seu laboratório.

3. No console do Google Cloud, acesse o Menu de navegação (), clique em Monitoring > Análise de registros.

Se for solicitado, feche a notificação.

4. O painel à esquerda vai mostrar os Campos. Em Tipo de recurso, você verá os serviços do Google Cloud que estão criando registros.

Todos esses serviços estão gravando entradas de registro. Essas entradas vão aparecer à direita, no painel de resultados da consulta. Também é possível consultar determinados resultados de registros ou com critérios específicos.

Acessar os registros de instâncias de VM com a filtragem simples

1. Na seção Metadados do sistema, em Tipo de recurso, clique em Instância de VM.

Depois disso:

• O conteúdo do painel de campos de registro vai mudar. Um novo campo chamado INSTANCE ID vai aparecer, mostrando todos os IDs das instâncias de VM que estão gravando entradas de registro.
• A caixa de consulta, na parte de cima da página, vai estar preenchida com resource.type="gce_instance". Isso indica que apenas entradas das instâncias de VM serão registradas e mostradas.
• O painel de resultados da consulta também será atualizado automaticamente. As entradas das instâncias de VM são os únicos registros que vão aparecer.

2. No campo ID da instância, escolha um dos IDs. Você verá os registros da instância de VM associada no painel de resultados da consulta.

3. Clique na caixa Consulta. O campo vai ficar editável.

4. Na caixa Consulta, remova tudo depois da linha 1. Somente a linha 1 vai ficar visível, contendo resource.type="gce_instance".

5. Clique em Executar consulta (no canto superior direito). Nos resultados da consulta, vão aparecer entradas de todos os registros de instâncias de VM.

6. Você vai ver que o painel de registros voltou ao estado anterior.

7. Clique no menu suspenso Todos os nomes de registros, selecione syslog e clique em Aplicar.

As entradas do syslog vão aparecer no painel de resultados da consulta.

Observação: também é possível controlar o que é mostrado nas entradas de registro. Basta selecionar as janelas de tempo e a gravidade do registro.

8. Ative a transferência de registros clicando em () Fazer streaming de registros no canto superior direito, acima do botão "Executar consulta".

Os registros transmitidos por streaming aparecem no painel de resultados.

9. Pare o streaming de registros clicando em Interromper streaming no canto superior direito.

Tarefa 2: usar exportações de registros

Nesta tarefa, você vai configurar e testar exportações de registros para o BigQuery.

O Cloud Logging mantém as entradas de registros por 30 dias. Na maioria das vezes, vale a pena manter algumas dessas entradas por um período maior para criar relatórios mais detalhados sobre os registros arquivados.

O Google Cloud dispõe de um mecanismo para que todas as entradas de registros ingeridas no Cloud Monitoring também sejam gravadas em um ou mais coletores de arquivamento.

Configurar a exportação para o BigQuery

1. No console do Google Cloud, no Menu de navegação (), clique em Monitoring > Roteador de registros.

2. Clique em Criar coletor.

3. Em Nome do coletor, digite vm_logs e depois clique em Próxima.

4. Em Selecionar serviço de coletor, escolha o conjunto de dados do BigQuery.

5. Em Selecionar conjunto de dados do BigQuery, clique em Criar novo conjunto de dados do BigQuery.

6. Em ID do conjunto de dados, digite project_logs e clique em Criar conjunto de dados.

7. Clique em Próxima.

8. Na caixa de listagem Criar filtro de inclusão, copie e cole resource.type="gce_instance".

9. Clique em Próxima.

10. Clique em Criar coletor. Agora, você vai voltar à página Próximas etapas para criar um coletor de registros do Roteador de registros. A mensagem "O coletor de registros foi criado com sucesso. Os dados estarão disponíveis em breve." será exibida).

Observação: você também pode exportar entradas de registros para o Pub/Sub ou o Cloud Storage.

Exportar para o Pub/Sub pode ser útil se você quiser passar por um processo de ETL antes do armazenamento em um banco de dados (Monitoring > Pub/Sub > Dataflow > BigQuery/Bigtable).

A exportação para o Cloud Storage vai agrupar as entradas e gravá-las em objetos do Cloud Storage, aproximadamente de hora em hora.

Configurar exportações de balanceamento de carga HTTP para o BigQuery

Agora você vai criar uma exportação dos registros de balanceamento de carga HTTP para o BigQuery.

1. No menu de navegação do lado esquerdo, clique em Roteador de registros para voltar à página inicial do serviço.

2. Clique em Criar coletor.

3. Em Nome do coletor, digite load_bal_logs e depois clique em Próximo.

4. Em Selecionar serviço de coletor, escolha o conjunto de dados do BigQuery.

5. Em Selecionar conjunto de dados do BigQuery, escolha project_logs. Você criou esse conjunto de dados do BigQuery na etapa anterior.

6. Clique em Próxima.

7. Na caixa de listagem Criar filtro de inclusão, copie e cole resource.type="http_load_balancer"

8. Clique em Próxima.

9. Clique em Criar coletor.

10. Agora você vai para a página Próximas etapas para criar um coletor de registros.

11. No menu de navegação do lado esquerdo, clique em Roteador de registros para voltar à página inicial do serviço.

A página do roteador de registros vai aparecer, mostrando uma lista de coletores, incluindo o recém-criado load_bal_logs.

Investigar as entradas de registros exportadas

1. No console do Google Cloud, acesse o Menu de navegação () e clique em BigQuery.

2. Você verá a mensagem "Olá! Este é o BigQuery no console do Cloud", com um link para o guia de início rápido e as atualizações da interface.

3. Clique em Concluído.

4. No painel esquerdo da seção de Análise de registros, clique na seta ao lado do seu projeto (começa com qwiklabs-gcp-xxx). Você verá o conjunto de dados project_logs logo abaixo.

Agora, você vai verificar se o conjunto de dados do BigQuery tem as permissões apropriadas para o gravador de exportação armazenar as entradas de registros.

5. Clique no item do menu de três pontos ("Ver ações") ao lado do conjunto de dados project_logs e clique em Abrir.

6. Depois, no canto superior direito do console, clique no menu suspenso Compartilhar e selecione Gerenciar permissões.

7. Na página de permissões de compartilhamento, você vai perceber que suas contas de serviço têm o papel "Editor de dados do BigQuery".

8. Feche o painel de permissões de compartilhamento.

9. Abra o conjunto de dados project_logs para consultar as tabelas com seus registros exportados. Você verá várias delas, uma para cada tipo de registro que estiver recebendo entradas.

10. Clique na tabela syslog_(1) e depois em Detalhes para ver o número de linhas e outros metadados.

Observação: se a tabela syslog_(1) não estiver visível, aguarde alguns minutos e atualize o navegador.

11. Na guia Detalhes, abaixo das informações da tabela, copie o nome completo que vai aparecer em ID da tabela.

Observação: as entradas de registros estão sendo transferidas por streaming para o BigQuery, portanto, assim que chegam no Cloud Monitoring, elas são armazenadas em um buffer de streaming do BigQuery. Elas serão movidas para o armazenamento regular do BigQuery cerca de 24 horas após chegar no buffer. Você pode consultar a tabela, e os dados no armazenamento regular e no buffer serão verificados.

12. Para ver um subconjunto dos campos das tabelas, cole a consulta abaixo na guia do editor de consultas (substituindo qwiklabs-gcp-xx.project_logs.syslog_xxxxx pelo nome da tabela que você copiou na etapa anterior).

SELECT logName, resource.type, resource.labels.zone, resource.labels.project_id, FROM `qwiklabs-gcp-xx.project_logs.syslog_xxxxx`

13. Depois, clique em Executar.

Teste outras consultas que possam gerar informações interessantes.

Observação: o Cloud Logging exporta as entradas de registro recebidas antes que qualquer decisão seja tomada sobre a ingestão da entrada no armazenamento. Portanto, só as entradas de registro novas serão exportadas para o coletor. Como resultado, a tabela syslog_(1) pode não aparecer, já que todas as entradas de syslog foram geradas antes da exportação.

As entradas de registro já ingeridas pelo Cloud Logging podem ser extraídas usando comandos como:

gcloud logging read "resource.type=gce_instance AND logName=projects/[PROJECT_ID]/logs/syslog AND textPayload:SyncAddress" --limit 10 --format json. Observação: você precisa configurar uma exportação para todas as entradas de registro geradas pelos serviços do projeto. Também é possível criar exportações agregadas, que exportam as entradas de registro geradas em todos os projetos, agrupadas por conta de faturamento, pasta ou organização.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Configurar a exportação para o BigQuery

Tarefa 3: criar uma métrica de geração de registros

Nesta tarefa, você vai criar uma métrica de geração de registros do tipo "contador", chamada 403s, no Google Cloud Monitoring. Configure essa métrica para filtrar e contar entradas de syslog especificamente das suas instâncias do GCE.

1. No console do Google Cloud, acesse o Menu de navegação (), clique em Monitoring > Métricas com base em registros.

Observação: se for solicitado, clique em Sair para trabalho não salvo.

2. Clique em Criar métrica.

3. No editor de métricas com base em registros, defina Tipo de métrica como Contador.

4. Na seção Detalhes, defina o Nome da métrica com base em registros como 403s.

5. Em Seleção de filtro, insira o código abaixo em Criar filtro, substituindo PROJECT_ID por ID do projeto 1:

resource.type="gce_instance" log_name="projects/PROJECT_ID/logs/syslog"

6. Deixe todos os outros campos com os valores padrão.

7. Clique em Criar métrica.

8. Você vai usar essa métrica na parte de criação de painéis do laboratório.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Criar uma métrica de geração de registros

Tarefa 4: criar um painel do Monitoring

Nesta tarefa, você vai mudar para o segundo projeto criado pelo Qwiklabs e configurar um espaço de trabalho do Monitoring.

Mudar de projeto

Você vai ver o projeto no canto superior esquerdo do console do Google Cloud. Primeiro, mude de console para usar o ID do projeto 2.

1. Clique no nome do projeto, na parte de cima do console do Google Cloud, e depois na guia Todos.

2. Clique no projeto que corresponde ao ID do projeto 2 dos "Detalhes da conexão" no Qwiklabs.

3. Clique em Abrir.

Criar um espaço de trabalho do Monitoring

Agora você vai configurar um espaço de trabalho no Monitoring vinculado ao seu projeto no Google Cloud. Siga estas etapas para criar uma nova conta que tem um teste sem custo financeiro do Monitoring.

1. No console do Google Cloud, acesse o Menu de navegação () e clique em Monitoring > Visão geral.

2. Aguarde o provisionamento do seu espaço de trabalho.

Quando o painel do Monitoring for aberto, o espaço de trabalho estará pronto.

Agora, adicione o primeiro projeto ao espaço de trabalho do Cloud Monitoring.

3. No menu à esquerda, clique em Configurações, em Escopo da métrica e em + Adicionar projetos.

4. Clique em Selecionar projetos.

5. Clique na marca de seleção ao lado do primeiro ID do projeto e em Selecionar.

6. Clique em Adicionar projetos.

Criar um painel do Monitoring

1. No painel à esquerda, clique em Painéis.

2. Clique em Criar painel personalizado.

3. Substitua o nome de painel genérico, na parte de cima, por Example Dashboard.

4. Clique em Adicionar widget > Linha.

5. Em Título do widget, digite Uso de CPU.

6. Clique no menu suspenso Selecionar uma métrica.

7. Clique em Ativo para desmarcar a seleção. A marcação vai desaparecer.

8. Em Recursos mais usados, selecione Instância de VM > Instância > Uso da CPU. Confirme se o formato a seguir está sendo usado: compute.googleapis.com/instance/cpu/usage_time.

9. Clique em Aplicar.

10. Em seguida, clique em Aplicar no canto superior direito.

11. Clique em Adicionar widget > Linha.

12. Em Título do widget, digite Utilização de memória.

13. Clique no menu suspenso Selecionar uma métrica.

14. Clique em Ativo para desmarcar a seleção. A marcação vai desaparecer.

15. Em Recursos mais usados, selecione Instância de VM > Memória > Utilização de memória. Confirme se o formato a seguir está sendo usado: agent.googleapis.com/memory/percent_used.

16. Clique em Aplicar.

17. Em seguida, clique em Aplicar no canto superior direito.

18. Clique em Adicionar widget > Linha.

19. Em Título do widget, insira 403s.

20. Clique no menu suspenso Selecionar uma métrica.

21. Em Recursos mais usados, clique em Instância de VM > Métricas com base em registros > Logging/user/403s. Confirme se o formato a seguir está sendo usado: logging.googleapis.com/user/403s.

Observação: se a pasta Logging/user/403s não aparecer, atualize o navegador.

22. Clique em Aplicar.

23. Em seguida, clique em Aplicar no canto superior direito.

Agora, os três gráficos vão aparecer preenchidos: um de uso da CPU, outro de utilização da memória e o último de 403s.

Confira outras opções editando os gráficos, como "Filtro", "Agrupar por" e "Agregação".

Parabéns!

Neste laboratório, você aprendeu a:

• Ver registros usando diversos mecanismos de filtragem

• Excluir entradas de registros e desativar a ingestão de registros

• Exportar registros e executar relatórios de registros exportados

• Criar e relatar métricas de geração de registros

• Usar o Cloud Monitoring para monitorar diferentes projetos do Google Cloud

• Criar um painel de métricas

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