全栈工程师-DevOps与云计算-Google Cloud Platform (GCP)_GCP核心服务：监控与日志.docx

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GCP监控与日志服务概览

1GCP监控服务介绍

GoogleCloudPlatform(GCP)提供了一套全面的监控工具，旨在帮助用户理解和优化其在GCP上的应用程序和基础设施的性能。这些工具包括：

CloudMonitoring：这是一个强大的服务，用于收集和分析来自GCP资源的指标和日志数据。它提供了实时的监控和警报功能，使用户能够快速响应性能问题和系统故障。

CloudLogging：虽然CloudLogging在下一部分有详细介绍，但在这里值得一提的是，它与CloudMonitoring紧密集成，允许用户查看、有哪些信誉好的足球投注网站和分析日志数据，以更好地理解应用程序的行为。

CloudTrace：用于跟踪应用程序的请求，帮助识别性能瓶颈。

CloudDebugger：允许开发者在运行中的应用程序中设置断点，而无需停止或重新启动应用程序，从而更轻松地调试问题。

CloudProfiler：提供应用程序性能的详细视图，帮助识别和优化性能瓶颈。

1.1示例：使用CloudMonitoring创建警报

假设我们有一个在GCP上运行的Web应用程序，我们想要监控其CPU使用率，并在使用率超过80%时收到警报。以下是如何使用CloudMonitoringAPI创建警报策略的示例代码：

fromgoogle.cloudimportmonitoring_v3

defcreate_cpu_alert(project_id):

client=monitoring_v3.AlertPolicyServiceClient()

project_name=fprojects/{project_id}

#创建警报策略

alert_policy=monitoring_v3.AlertPolicy(

display_name=CPU使用率过高,

combiner=OR,

conditions=[

monitoring_v3.AlertPolicy.Condition(

display_name=CPU使用率条件,

condition_threshold=monitoring_v3.ThresholdCondition(

filter=metric.type=\/instance/cpu/utilization\,

aggregation=monitoring_v3.Aggregation(

alignment_period=60s,

per_series_aligner=monitoring_v3.Aggregation.Aligner.ALIGN_MEAN,

),

trigger=monitoring_v3.Trigger(

count=1,

percent=100.0,

),

duration=60s,

comparison=monitoring_v3.ThresholdCondition.ComparisonType.COMPARISON_GT,

threshold_value=0.8,

),

)

],

notification_channels=[

projects/{}/notificationChannels/{}.format(project_id,channel_id)

forchannel_idin[email-channel,sms-channel]

],

)

#创建警报策略

response=client.create_alert_policy(

request={

parent:project_name,

alert_po