Мониторинг GCP

Стек мониторинга GCP

Cloud Functions → Cloud Logging → Log-based Metrics
                      ↓
                Cloud Monitoring → Alerts → Notification Channels
                      ↓
                Cloud Trace (distributed tracing)
                      ↓
                Error Reporting (автоматическое обнаружение ошибок)

Cloud Logging

Cloud Functions автоматически отправляет stdout/stderr в Cloud Logging.

Просмотр логов

# Все логи функции за последний час
gcloud logging read \
  'resource.type="cloud_function" AND resource.labels.function_name="visitor-counter"' \
  --limit=50 \
  --format="table(timestamp, textPayload)"

# Только ошибки
gcloud logging read \
  'resource.type="cloud_function" AND severity>=ERROR' \
  --limit=20

# Поиск по тексту
gcloud logging read \
  'resource.type="cloud_function" AND textPayload:"Visitor count"' \
  --limit=10

Структурированное логирование

import json
import logging
import google.cloud.logging

# Setup Cloud Logging client
client = google.cloud.logging.Client()
client.setup_logging()

logger = logging.getLogger(__name__)

def visitor_counter(request):
    # Structured log (автоматически в Cloud Logging)
    logger.info('Counter incremented', extra={
        'json_fields': {
            'action': 'increment',
            'count': count,
            'source': request.headers.get('Referer', 'direct')
        }
    })

Log-based Metrics

Создайте метрики из логов:

# Метрика: количество успешных запросов
gcloud logging metrics create visitor-count-success \
  --description="Successful visitor counter requests" \
  --log-filter='resource.type="cloud_function" AND textPayload:"Visitor count"'

# Метрика: количество ошибок
gcloud logging metrics create visitor-count-errors \
  --description="Visitor counter errors" \
  --log-filter='resource.type="cloud_function" AND severity>=ERROR AND resource.labels.function_name="visitor-counter"'

Cloud Monitoring

Встроенные метрики Cloud Functions

Создание алертов

# Алерт: ошибки > 5 за 5 минут
gcloud alpha monitoring policies create \
  --display-name="CRC Function Errors" \
  --condition-display-name="High error rate" \
  --condition-filter='resource.type = "cloud_function" AND metric.type = "cloudfunctions.googleapis.com/function/execution_count" AND metric.labels.status != "ok"' \
  --condition-threshold-value=5 \
  --condition-threshold-duration=300s \
  --notification-channels=CHANNEL_ID

# Notification channel (email)
gcloud alpha monitoring channels create \
  --display-name="CRC Alerts Email" \
  --type=email \
  [email protected]

Error Reporting

Error Reporting автоматически обнаруживает и группирует ошибки из Cloud Functions.

# Просмотр ошибок
gcloud beta error-reporting events list --limit=10

# Ошибки группируются по stack trace:
# - Количество вхождений
# - Первое и последнее появление
# - Затронутые сервисы

Настройка в Python

from google.cloud import error_reporting

error_client = error_reporting.Client()

def visitor_counter(request):
    try:
        count = increment_counter()
        return (json.dumps({'count': count}), 200, headers)
    except Exception as e:
        # Автоматически отправляется в Error Reporting
        error_client.report_exception()
        logger.error(f'Error: {e}')
        return (json.dumps({'error': 'Service unavailable'}), 503, headers)

Cloud Trace

Cloud Trace показывает распределённые трейсы: путь запроса через сервисы.

# Cloud Functions 2nd gen автоматически интегрируется с Cloud Trace
# Каждый HTTP-запрос создаёт trace span

# Для кастомных spans:
from opentelemetry import trace

tracer = trace.get_tracer(__name__)

def visitor_counter(request):
    with tracer.start_as_current_span("increment_counter"):
        count = increment_counter()

    with tracer.start_as_current_span("build_response"):
        return (json.dumps({'count': count}), 200, headers)

Dashboard

# Создание через Google Cloud Console:
# Monitoring → Dashboards → Create Dashboard
# Add Chart: Cloud Functions → Execution count (by status)
# Add Chart: Cloud Functions → Execution times (P50, P95, P99)
# Add Chart: Cloud Functions → Active instances
# Add Chart: Firestore → Read/Write operations

Сравнение мониторинга