Melihat latensi permintaan aplikasi

Membuat cluster GKE

Panduan ini membuat cluster GKE standar. Jika Anda menggunakan mode Autopilot untuk Google Kubernetes Engine atau jika Anda mengaktifkan Workload Identity Federation untuk GKE, maka Anda harus mengonfigurasi aplikasi Anda untuk menggunakan Workload Identity Federation untuk GKE.

1. Di toolbar, klik terminal Activate Cloud Shell, lalu lakukan langkah-langkah berikut di Cloud Shell.

2. Membuat cluster:

   gcloud container clusters create cloud-trace-demo --zone us-central1-c
   

   Perintah sebelumnya, yang memerlukan waktu beberapa menit untuk diselesaikan, membuat cluster standar dengan nama cloud-trace-demo di zona us-central1-c.

3. Konfigurasi kubectl agar otomatis memperbarui kredensialnya untuk menggunakan identitas yang sama dengan Google Cloud CLI:

   gcloud container clusters get-credentials cloud-trace-demo --zone us-central1-c
   

4. Verifikasi akses ke cluster Anda:

   kubectl get nodes
   

   Contoh output perintah ini adalah:

   NAME                                              STATUS   ROLES    AGE   VERSION
   gke-cloud-trace-demo-default-pool-063c0416-113s   Ready    <none>   78s   v1.22.12-gke.2300
   gke-cloud-trace-demo-default-pool-063c0416-1n27   Ready    <none>   79s   v1.22.12-gke.2300
   gke-cloud-trace-demo-default-pool-063c0416-frkd   Ready    <none>   78s   v1.22.12-gke.2300
   

Mendownload dan men-deploy aplikasi

Download dan deploy aplikasi Python, yang menggunakan framework Flask dan paket OpenTelemetry. Aplikasi ini dijelaskan di bagian Tentang aplikasi di halaman ini.

Di Cloud Shell, lakukan hal berikut:

1. Clone aplikasi Python dari GitHub:

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
   

2. Jalankan perintah berikut untuk men-deploy aplikasi contoh:

   cd python-docs-samples/trace/cloud-trace-demo-app-opentelemetry && ./setup.sh
   

   Skrip setup.sh memerlukan waktu beberapa menit hingga selesai.

   Skrip mengonfigurasi tiga layanan menggunakan image bawaan, lalu menunggu semua resource disediakan. Beban kerja diberi nama cloud-trace-demo-a, cloud-trace-demo-b, dan cloud-trace-demo-c.

   Contoh output perintah ini adalah:

   deployment.apps/cloud-trace-demo-a is created
   service/cloud-trace-demo-a is created
   deployment.apps/cloud-trace-demo-b is created
   service/cloud-trace-demo-b is created
   deployment.apps/cloud-trace-demo-c is created
   service/cloud-trace-demo-c is created
   
   Wait for load balancer initialization complete......
   Completed.
   

Membuat data rekaman aktivitas

Trace menjelaskan waktu yang diperlukan aplikasi untuk menyelesaikan satu operasi.

Untuk membuat rekaman aktivitas, di Cloud Shell, jalankan perintah berikut:

curl $(kubectl get svc -o=jsonpath='{.items[?(@.metadata.name=="cloud-trace-demo-a")].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')

Respons perintah sebelumnya akan terlihat seperti berikut:

Hello, I am service A
And I am service B
Hello, I am service C

Anda dapat menjalankan perintah curl beberapa kali untuk membuat beberapa rekaman aktivitas.

Melihat data latensi

1. Di konsol Google Cloud , buka halaman Trace explorer:

   Buka Trace explorer

   Anda juga dapat menemukan halaman ini dengan menggunakan kotak penelusuran.

   Screenshot berikut menunjukkan hasil menjalankan perintah curl beberapa kali. Grafik menampilkan data latensi gabungan untuk rentang, yang mendeskripsikan sub-operasi rekaman aktivitas.

   

2. Untuk melihat rekaman aktivitas secara mendetail, pilih rentang di grafik atau baris di tabel.

   Dialog detail rekaman aktivitas akan terbuka, seperti yang ditunjukkan dalam screenshot berikut:

   

   Diagram Gantt menampilkan informasi tentang rekaman aktivitas yang dipilih. Baris pertama dalam diagram Gantt adalah untuk rekaman aktivitas, dan setiap baris berikutnya adalah rentang dalam rekaman aktivitas.

3. Untuk melihat informasi mendetail tentang rentang, di diagram Gantt, pilih rentang.

Tentang aplikasi

Aplikasi contoh yang digunakan dalam panduan memulai ini tersedia di repositori GitHub. Repositori ini berisi informasi tentang cara menggunakan aplikasi di lingkungan selain Cloud Shell. Aplikasi contoh ditulis dalam Python, menggunakan framework Flask dan paket OpenTelemetry, serta dieksekusi di cluster GKE.

Panduan ini membuat cluster GKE standar. Jika Anda menggunakan mode Autopilot untuk Google Kubernetes Engine atau jika Anda mengaktifkan Workload Identity Federation untuk GKE, maka Anda harus mengonfigurasi aplikasi Anda untuk menggunakan Workload Identity Federation untuk GKE.

Instrumentasi

File app.py di repositori GitHub, berisi instrumentasi yang diperlukan untuk merekam dan mengirimkan data pelacakan ke project Google Cloud Anda:

• Aplikasi mengimpor beberapa paket OpenTelemetry:

  from opentelemetry import trace
  from opentelemetry.exporter.cloud_trace import CloudTraceSpanExporter
  from opentelemetry.instrumentation.flask import FlaskInstrumentor
  from opentelemetry.instrumentation.requests import RequestsInstrumentor
  from opentelemetry.propagate import set_global_textmap
  from opentelemetry.propagators.cloud_trace_propagator import CloudTraceFormatPropagator
  from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
  from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
  

• Aplikasi ini menginstrumentasi permintaan web dengan konteks trace dan secara otomatis melacak handler Flask dan permintaan ke layanan lain:

  app = flask.Flask(__name__)
  FlaskInstrumentor().instrument_app(app)
  RequestsInstrumentor().instrument()

• Aplikasi mengonfigurasi pengekspor Cloud Trace sebagai penyedia trace, yang menyebarkan konteks trace dalam format Cloud Trace:

  def configure_exporter(exporter):
      """Configures OpenTelemetry context propagation to use Cloud Trace context
  
      Args:
          exporter: exporter instance to be configured in the OpenTelemetry tracer provider
      """
      set_global_textmap(CloudTraceFormatPropagator())
      tracer_provider = TracerProvider()
      tracer_provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(exporter))
      trace.set_tracer_provider(tracer_provider)
  
  
  configure_exporter(CloudTraceSpanExporter())
  tracer = trace.get_tracer(__name__)

• Cuplikan kode berikut menunjukkan cara mengirim permintaan di Python. OpenTelemetry secara implisit menyebarkan konteks rekaman aktivitas untuk Anda dengan permintaan keluar Anda:

  if endpoint is not None and endpoint != "":
      data = {"body": keyword}
      response = requests.get(
          endpoint,
          params=data,
      )
      return keyword + "\n" + response.text
  else:
      return keyword, 200
  
  

Cara kerja aplikasi

Agar lebih jelas, di bagian ini, cloud-trace-demo tidak disertakan dalam nama layanan. Misalnya, layanan cloud-trace-demo-c dirujuk sebagai c.

Aplikasi ini membuat tiga layanan bernama a, b, dan c. Layanan a dikonfigurasi untuk memanggil layanan b, layanan b dikonfigurasi untuk memanggil layanan c. Untuk mengetahui detail konfigurasi layanan, lihat file YAML di repositori GitHub.

Saat Anda mengirim permintaan HTTP ke layanan a dalam panduan memulai ini, Anda menggunakan perintah curl berikut:

curl $(kubectl get svc -o=jsonpath='{.items[?(@.metadata.name=="cloud-trace-demo-a")].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')

Perintah curl berfungsi sebagai berikut:

1. kubectl mengambil alamat IP layanan yang bernama cloud-trace-demo-a.
2. Kemudian, perintah curl mengirim permintaan HTTP ke layanan a.
3. Layanan a menerima permintaan HTTP dan mengirim permintaan ke layanan b.
4. Layanan b menerima permintaan HTTP dan mengirim permintaan ke layanan c.
5. Layanan c menerima permintaan HTTP dari layanan b dan menampilkan string Hello, I am service C ke layanan b.
6. Layanan b menerima respons dari layanan c, menambahkannya ke string And I am service B, dan menampilkan hasilnya ke layanan a.
7. Layanan a menerima respons dari layanan b dan menambahkannya ke string Hello, I am service A.
8. Respons dari layanan a akan dicetak di Cloud Shell.