GSP1026

Übersicht
In diesem Lab verwenden Sie Managed Service for Prometheus, um Messwerte aus anderen Infrastrukturquellen über Exporter zu erfassen.
Ziele
Aufgaben in diesem Lab:
- GKE-Instanz bereitstellen
- Benutzerdefinierte
PodMonitoring-Ressource und node-exporter-Tool konfigurieren
- GMP-Binärprogramm lokal erstellen und in der GKE-Instanz bereitstellen
- Prometheus-Konfiguration anwenden, um mit der Erfassung von Messwerten zu beginnen
Einrichtung und Anforderungen
Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)
Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.
In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.
Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:
- Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)
Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.
- Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.
Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.
Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden
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Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können.
Auf der linken Seite befindet sich der Bereich „Details zum Lab“ mit diesen Informationen:
- Schaltfläche „Google Cloud Console öffnen“
- Restzeit
- Temporäre Anmeldedaten für das Lab
- Ggf. weitere Informationen für dieses Lab
-
Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen (oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Link in Inkognitofenster öffnen aus, wenn Sie Chrome verwenden).
Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite „Anmelden“ geöffnet.
Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.
Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.
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Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.
{{{user_0.username | "Username"}}}
Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich „Details zum Lab“.
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Klicken Sie auf Weiter.
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Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.
{{{user_0.password | "Password"}}}
Sie finden das Passwort auch im Bereich „Details zum Lab“.
-
Klicken Sie auf Weiter.
Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos.
Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.
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Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:
- Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
- Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder Zwei-Faktor-Authentifizierung hinzu (da dies nur ein temporäres Konto ist).
- Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.
Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.
Hinweis: Wenn Sie auf Google Cloud-Produkte und ‑Dienste zugreifen möchten, klicken Sie auf das Navigationsmenü oder geben Sie den Namen des Produkts oder Dienstes in das Feld Suchen ein.
Cloud Shell aktivieren
Cloud Shell ist eine virtuelle Maschine, auf der Entwicklertools installiert sind. Sie bietet ein Basisverzeichnis mit 5 GB nichtflüchtigem Speicher und läuft auf Google Cloud. Mit Cloud Shell erhalten Sie Befehlszeilenzugriff auf Ihre Google Cloud-Ressourcen.
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Klicken Sie oben in der Google Cloud Console auf Cloud Shell aktivieren
.
-
Klicken Sie sich durch die folgenden Fenster:
- Fahren Sie mit dem Informationsfenster zu Cloud Shell fort.
- Autorisieren Sie Cloud Shell, Ihre Anmeldedaten für Google Cloud API-Aufrufe zu verwenden.
Wenn eine Verbindung besteht, sind Sie bereits authentifiziert und das Projekt ist auf Project_ID, eingestellt. Die Ausgabe enthält eine Zeile, in der die Project_ID für diese Sitzung angegeben ist:
Ihr Cloud-Projekt in dieser Sitzung ist festgelegt als {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}
gcloud ist das Befehlszeilentool für Google Cloud. Das Tool ist in Cloud Shell vorinstalliert und unterstützt die Tab-Vervollständigung.
- (Optional) Sie können den aktiven Kontonamen mit diesem Befehl auflisten:
gcloud auth list
- Klicken Sie auf Autorisieren.
Ausgabe:
ACTIVE: *
ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}}
Um das aktive Konto festzulegen, führen Sie diesen Befehl aus:
$ gcloud config set account `ACCOUNT`
- (Optional) Sie können die Projekt-ID mit diesem Befehl auflisten:
gcloud config list project
Ausgabe:
[core]
project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}
Hinweis: Die vollständige Dokumentation für gcloud finden Sie in Google Cloud in der Übersicht zur gcloud CLI.
Aufgabe 1: GKE-Cluster bereitstellen
- Führen Sie den folgenden Befehl aus, um einen einfachen GKE-Cluster bereitzustellen:
gcloud beta container clusters create gmp-cluster --num-nodes=1 --zone {{{project_0.default_zone | Zone}}} --enable-managed-prometheus
gcloud container clusters get-credentials gmp-cluster --zone={{{project_0.default_zone | Zone}}}
Aufgabe 2: Namespace einrichten
- Erstellen Sie den Kubernetes-Namespace
gmp-test für Ressourcen, die Sie als Teil der Beispielanwendung erstellen:
kubectl create ns gmp-test
Prüfen, ob Prometheus bereitgestellt wurde
Aufgabe 3: Beispielanwendung bereitstellen
Der verwaltete Dienst stellt ein Manifest für eine Beispielanwendung bereit, die Prometheus-Messwerte am Messwert-Port ausgibt. Die Anwendung verwendet drei Replikate.
- Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Beispielanwendung bereitzustellen:
kubectl -n gmp-test apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/prometheus-engine/v0.2.3/examples/example-app.yaml
Aufgabe 4: PodMonitoring-Ressource konfigurieren
Zur Aufnahme der von der Beispielanwendung ausgegebenen Messwertdaten verwenden Sie Ziel-Scraping. Ziel-Scraping und Messwertaufnahme werden mit benutzerdefinierten Ressourcen von Kubernetes konfiguriert. Der verwaltete Dienst verwendet PodMonitoring-CRs (Custom Resources, benutzerdefinierte Ressourcen).
Eine PodMonitoring-CR scrapt Ziele nur in dem Namespace, in dem die CR bereitgestellt wird. Wenn Sie Ziele in mehreren Namespaces scrapen möchten, stellen Sie in jedem Namespace dieselbe PodMonitoring-CR bereit. Sie können prüfen, ob die Ressource „PodMonitoring“ im gewünschten Namespace installiert ist. Führen Sie dazu kubectl get podmonitoring -A aus.
Eine Referenzdokumentation zu allen CRs für Managed Service for Prometheus finden Sie in der Referenz zu prometheus-engine/doc/api.
Das folgende Manifest definiert die PodMonitoring-Ressource prom-example im Namespace gmp-test. Die Ressource verwendet einen Kubernetes-Labelselektor, um alle Pods im Namespace zu finden, die das Label app mit dem Wert prom-example besitzen. Die übereinstimmenden Pods werden an einem Port mit dem Namen metrics alle 30 Sekunden über den /metrics-HTTP-Pfad extrahiert.
apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1alpha1
kind: PodMonitoring
metadata:
name: prom-example
spec:
selector:
matchLabels:
app: prom-example
endpoints:
- port: metrics
interval: 30s
- Führen Sie folgenden Befehl aus, um diese Ressource anzuwenden:
kubectl -n gmp-test apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/prometheus-engine/v0.2.3/examples/pod-monitoring.yaml
Ihr verwalteter Collector extrahiert jetzt Daten aus den übereinstimmenden Pods.
Verwenden Sie die Ressource ClusterPodMonitoring, um die horizontale Sammlung zu konfigurieren, die für eine Reihe von Pods in allen Namespaces gilt. Die Ressource ClusterPodMonitoring bietet die gleiche Schnittstelle wie die Ressource PodMonitoring, beschränkt die erkannten Pods jedoch nicht auf einen bestimmten Namespace.
Hinweis: Ein zusätzliches Feld bietet eine vereinfachte Relabeling-Konfiguration im Prometheus-Stil. Durch die Verwendung von Relabeling können Sie Pod-Labels als Labels in die aufgenommene Zeitreihe einfügen. Die erforderlichen Ziellabels können nicht überschrieben werden. Eine Liste dieser Labels finden Sie in der Ressource „prometheus_target“.
Wenn Sie GKE ausführen, können Sie Folgendes lesen:
- Informationen zum Abfragen der von der Beispielanwendung aufgenommenen Messwerte finden Sie unter „Daten aus dem Prometheus-Dienst abfragen“.
- Informationen zum Filtern exportierter Messwerte und zum Anpassen Ihrer prom-operator-Ressourcen finden Sie unter „Weitere Themen für die verwaltete Erfassung“.
Aufgabe 5: Prometheus-Binärdatei herunterladen
- Laden Sie die Prometheus-Binärdatei aus dem folgenden Bucket herunter:
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/prometheus && cd prometheus
git checkout v2.28.1-gmp.4
wget https://storage.googleapis.com/kochasoft/gsp1026/prometheus
chmod a+x prometheus
Aufgabe 6: Prometheus-Binärdatei ausführen
- Speichern Sie Ihre Projekt-ID in einer Variablen:
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
- Speichern Sie Ihre Zone in einer Variablen. Diese Werte werden verwendet, wenn Sie die Prometheus-Binärdatei ausführen.
export ZONE={{{project_0.default_zone | Zone}}}
- Führen Sie die Prometheus-Binärdatei in Cloud Shell mit diesem Befehl aus:
./prometheus \
--config.file=documentation/examples/prometheus.yml --export.label.project-id=$PROJECT_ID --export.label.location=$ZONE
Nachdem die Prometheus-Binärdatei gestartet wurde, sollten Sie in der Console-UI zu Managed Prometheus wechseln und die PromQL-Abfrage „up“ ausführen können, um zu sehen, ob die Prometheus-Binärdatei verfügbar ist (localhost wird als Instanzname angezeigt).
Aufgabe 7: Node-Exporter herunterladen und ausführen
-
Öffnen Sie einen neuen Tab in Cloud Shell, um die node_exporter-Befehle auszuführen.
-
Laden Sie den Exporter herunter und führen Sie ihn in der Cloud Shell-Box aus:
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.3.1/node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-1.3.1.linux-amd64
./node_exporter
Hinweis: Der Port, auf dem das Tool node_exporter ausgeführt wird, wird in den nächsten Schritten zum Ändern der Prometheus-Konfiguration verwendet.
Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen. Sie zeigt, dass der Node Exporter jetzt ausgeführt wird und Messwerte auf Port 9100 bereitstellt:
ts=2023-03-01T10:27:17.262Z caller=node_exporter.go:199 level=info msg="Listening on" address=:9100
ts=2023-03-01T10:27:17.263Z caller=tls_config.go:195 level=info msg="TLS is disabled." http2=false
Datei „config.yaml“ erstellen
- Beenden Sie die laufende Prometheus-Binärdatei im ersten Tab von Cloud Shell und erstellen Sie eine neue Konfigurationsdatei, die die Messwerte vom Node Exporter abruft:
vi config.yaml
- Erstellen Sie eine
config.yaml-Datei mit der folgenden Spezifikation:
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: node
static_configs:
- targets: ['localhost:9100']
- Laden Sie die erstellte Datei
config.yaml hoch, um Folgendes zu prüfen:
export PROJECT=$(gcloud config get-value project)
gsutil mb -p $PROJECT gs://$PROJECT
gsutil cp config.yaml gs://$PROJECT
gsutil -m acl set -R -a public-read gs://$PROJECT
Prüfen, ob die Datei „config.yaml“ richtig konfiguriert ist
- Führen Sie Prometheus mit der neuen Konfigurationsdatei aus, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:
./prometheus --config.file=config.yaml --export.label.project-id=$PROJECT --export.label.location=$ZONE
Verwenden Sie die folgende Statistik aus dem Exporter, um die Anzahl in einer PromQL-Abfrage zu sehen.
- Klicken Sie in Cloud Shell auf das Symbol für die Webvorschau.

- Setzen Sie den Port auf
9090, indem Sie Vorschauport ändern auswählen, und rufen Sie die Vorschau auf, indem Sie auf Ändern und Vorschau anzeigen klicken.
Schreiben Sie eine beliebige Abfrage im PromQL-Abfrageeditor mit dem Präfix „node_“. Daraufhin sollte eine Eingabeliste mit Messwerten angezeigt werden, die Sie für die Visualisierung im grafischen Editor auswählen können.
- „node_cpu_seconds_total“ liefert grafische Daten.

Wählen Sie andere Messwerte aus, um die exportierten Daten anzusehen.
Glückwunsch!
In diesem Lab haben Sie eine GKE-Instanz bereitgestellt und node-exporter konfiguriert. Anschließend haben Sie die GMP-Binärdatei so konfiguriert, dass sie Messwerte aus node-exporter aufnimmt, und sich die Messwerte angesehen.
Weitere Informationen
Weitere Informationen zu Google Cloud Managed Service for Prometheus
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Anleitung zuletzt am 16. April 2024 aktualisiert
Lab zuletzt am 17. Oktober 2025 getestet
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