Menulis metrik OTLP menggunakan file bantuan OpenTelemetry

Menyiapkan default gcloud

Untuk mengonfigurasi gcloud dengan setelan default untuk layanan Cloud Run Anda:

1. Setel project default Anda:

   gcloud config set project PROJECT_ID

   Ganti PROJECT_ID dengan nama project yang Anda buat untuk tutorial ini.

2. Konfigurasi gcloud untuk region yang Anda pilih:

   gcloud config set run/region REGION

   Ganti REGION dengan region Cloud Run pilihan Anda yang didukung.

Membuat repositori gambar Artifact Registry

Membuat repositori Docker Artifact Registry untuk menghosting image layanan sampel:

gcloud artifacts repositories create run-otel \
    --repository-format=docker \
    --location=REGION \
    --project=PROJECT_ID

Ganti kode berikut:

• PROJECT_ID dengan nama project yang Anda buat untuk tutorial ini.
• REGION REGION dengan region Cloud Run yang didukung pilihan Anda.

Mengambil contoh kode

Untuk mengambil contoh kode agar dapat digunakan:

1. Clone repositori aplikasi contoh ke komputer lokal Anda:

   Go

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples.git

   Atau, Anda dapat mendownload sampel sebagai file ZIP dan mengekstraknya.

2. Ubah ke direktori yang berisi kode contoh Cloud Run:

   Go

   cd golang-samples/run/custom-metrics/

Meninjau kode

Kode untuk tutorial ini terdiri dari:

• Server yang menangani permintaan masuk dan menghasilkan metrik bernama sample_sidecar_counter.

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"net/http"
	"os"

	"go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlpmetric/otlpmetricgrpc"
	"go.opentelemetry.io/otel/metric"
	sdkmetric "go.opentelemetry.io/otel/sdk/metric"
	"go.opentelemetry.io/otel/sdk/resource"
	semconv "go.opentelemetry.io/otel/semconv/v1.24.0"
)

var counter metric.Int64Counter

func main() {
	ctx := context.Background()
	shutdown := setupCounter(ctx)
	defer shutdown(ctx)

	port := os.Getenv("PORT")
	if port == "" {
		port = "8080"
		log.Printf("defaulting to port %s", port)
	}

	http.HandleFunc("/", handler)
	log.Fatal(http.ListenAndServe(":"+port, nil))
}

func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	counter.Add(context.Background(), 100)
	fmt.Fprintln(w, "Incremented sidecar_sample_counter metric!")
}

func setupCounter(ctx context.Context) func(context.Context) error {
	serviceName := os.Getenv("K_SERVICE")
	if serviceName == "" {
		serviceName = "sample-cloud-run-app"
	}
	r, err := resource.Merge(
		resource.Default(),
		resource.NewWithAttributes(
			semconv.SchemaURL,
			semconv.ServiceName(serviceName),
		),
	)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Error creating resource: %v", err)
	}

	exporter, err := otlpmetricgrpc.New(ctx,
		otlpmetricgrpc.WithInsecure(),
	)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Error creating exporter: %s", err)
	}
	provider := sdkmetric.NewMeterProvider(
		sdkmetric.WithReader(sdkmetric.NewPeriodicReader(exporter)),
		sdkmetric.WithResource(r),
	)

	meter := provider.Meter("example.com/metrics")
	counter, err = meter.Int64Counter("sidecar-sample-counter")
	if err != nil {
		log.Fatalf("Error creating counter: %s", err)
	}
	return provider.Shutdown
}

• Dockerfile yang menentukan lingkungan operasi untuk layanan.

FROM golang:1.21 as builder
WORKDIR /app
COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -o sample-app

FROM alpine:3
RUN apk add --no-cache ca-certificates
COPY --from=builder /app/sample-app /sample-app
CMD ["/sample-app"]

Contoh ini juga menyertakan file pada subdirektori collector untuk membuat OpenTelemetry Collector khusus:

• File konfigurasi untuk OpenTelemetry Collector.

  receivers:
    otlp:
      protocols:
        grpc:
        http:
  
  processors:
    batch:
      # batch metrics before sending to reduce API usage
      send_batch_max_size: 200
      send_batch_size: 200
      timeout: 5s
  
    memory_limiter:
      # drop metrics if memory usage gets too high
      check_interval: 1s
      limit_percentage: 65
      spike_limit_percentage: 20
  
    # automatically detect Cloud Run resource metadata
    resourcedetection:
      detectors: [env, gcp]
      timeout: 2s
      override: false
  
    resource:
      attributes:
        # add instance_id as a resource attribute
      - key: service.instance.id
        from_attribute: faas.id
        action: upsert
        # parse service name from K_SERVICE Cloud Run variable
      - key: service.name
        value: ${env:K_SERVICE}
        action: insert
  
  exporters:
    googlemanagedprometheus: # Note: this is intentionally left blank
  
  extensions:
    health_check:
  
  service:
    extensions: [health_check]
    pipelines:
      metrics:
        receivers: [otlp]
        processors: [batch, memory_limiter, resourcedetection, resource]
        exporters: [googlemanagedprometheus]

• Dockerfile yang menggabungkan konfigurasi yang disediakan ke dalam image Collector upstream.

  FROM otel/opentelemetry-collector-contrib:0.75.0
  
  COPY collector-config.yaml /etc/otelcol-contrib/config.yaml

Mengirimkan kode

Kode pengiriman terdiri dari tiga langkah: membangun image container dengan Cloud Build, mengupload image container ke Artifact Registry, dan men-deploy image container ke Cloud Run.

Untuk kode pengiriman Anda:

1. Bangun container layanan contoh dan publikasikan di Artifact Registry:

   gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/run-otel/sample-metrics-app

   Setelah berhasil, Anda akan melihat pesan SUCCESS yang berisi ID, waktu pembuatan, dan nama image. Image tersebut disimpan di Artifact Registry dan dapat digunakan kembali jika diinginkan.

2. Bangun container Collector dan publikasikan di Artifact Registry:

   gcloud builds submit collector --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/run-otel/otel-collector-metrics

   Setelah berhasil, Anda akan melihat pesan SUCCESS yang berisi ID, waktu pembuatan, dan nama image. Image tersebut disimpan di Artifact Registry dan dapat digunakan kembali jika diinginkan.

3. Men-deploy aplikasi Anda:

   YAML

   1. Buat file baru bernama service.yaml dengan:

      apiVersion: serving.knative.dev/v1
      kind: Service
      metadata:
        name: SERVICE-NAME
        annotations:
          run.googleapis.com/launch-stage: BETA
      spec:
        template:
          metadata:
            annotations:
              run.googleapis.com/container-dependencies: "{app:[collector]}"
          spec:
            containers:
            - image: REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/run-otel/sample-metrics-app
              name: app
              ports:
              - containerPort: CONTAINER_PORT
              env:
              - name: "OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT"
                value: "http://localhost:4317"
            - image: REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/run-otel/otel-collector-metrics
              name: collector
              startupProbe:
                httpGet:
                  path: /
                  port: 13133
      

   2. Ganti kode berikut:
      • CONTAINER_PORT dengan port yang diproses oleh container masuk layanan Anda. Secara default, nilainya adalah 8080.
      • SERVICE-NAME dengan nama apa pun untuk layanan Anda, seperti custom-metrics-sample-service.

4. Buat layanan baru dengan perintah berikut:

   gcloud run services replace service.yaml

   Perintah ini akan menampilkan URL layanan. Gunakan URL ini untuk mencoba aplikasi contoh dalam Melakukan percobaan.

Melakukan Percobaan

Dengan menggunakan URL dari perintah gcloud run dalam Mengirimkan kode, hubungkan ke layanan untuk membuat beberapa contoh metrik (Anda dapat menjalankan perintah ini beberapa kali untuk menghasilkan data yang lebih beragam):

curl -H \
"Authorization: Bearer $(gcloud auth print-identity-token)" \
SERVICE_URL

Ganti SERVICE_URL dengan URL layanan Anda.

Selanjutnya, buka Metrics Explorer di bagian Cloud Monitoring pada Konsol Google Cloud, lalu pilih metrik sidecar_sample_counter.

Anda juga dapat membuat kueri metrik dengan PromQL. Misalnya, kueri di bawah ini akan memfilter metrik berdasarkan ID instance Cloud Run:

sidecar_sample_counter{instance="INSTANCE_ID"}

Ganti INSTANCE_ID dengan ID instance apa pun untuk layanan Anda (tersedia di log instance atau dari server metadata).

Kueri ini menghasilkan chart seperti di bawah ini: