CLOUD LOGGING AND MONITORING
Logging and Monitoring in the Google Cloud
Cloud Logging und Monitoring ist der Prozess der Speicherung von Logs über alle Cloud-Produkte hinweg mit der Möglichkeit, basierend auf verschiedenen Metriken zu suchen, zu überwachen und zu alarmieren. Du kannst Log-Daten von Diensten wie Compute Engine-Instanzen, Cloud Storage Diensten, Big Data Analyse Diensten, Cloud Functions, AI-Infrastruktur, Cloud-CDN und mehr speichern, suchen, analysieren, überwachen und alarmieren. In diesem Artikel erläutern wir verschiedene Möglichkeiten welche Google Cloud rund um Cloud Logging and Monitoringbietet und welche Integrationsmöglichkeiten mit Tools von Drittanbietern bestehen.
Mit Google Cloud Logging und Monitoring kannst du nicht nur deine Dienste in der Google Cloud, sondern auch in den Amazon Web Servicesprotokollieren und monitoren. Da Google Cloud Logging and Monitoring (GCLM) ein vollständig verwalteter Service ist, musst du dich weder um die Einrichtung, Wartung noch Skalierung von Servern kümmern. Es kann Anwendungs- und Systemprotokoll-Daten von tausenden von Quellen gleichzeitig aufnehmen. Ein weiteres beeindruckendes Feature von GCLM ist die Fähigkeit, diese eingehenden Daten in Echtzeit zu analysieren, während es Server Instanzen synchronisiert und verschiedene Zeitzonen verwaltet.
Log-Einträge sind Datenblöcke, die von einem in der Google Cloud laufenden Dienst, Anwendungen von Drittanbietern oder sogar deinem eigenen Code generiert werden. Beispiele für Log-Einträge sind ein Nutzer, der auf deinen Storage Bucket zugreift, Details zum Starten einer Compute Engine Instanz, ein Aufruf der AI-Infrastruktur, eine Aktion zur Abfrage von Cloud SQL oder BigQuery, dein Anwendungscode, der in die Standard- oder Error-Dateien schreibt, und mehr. GCLM ermöglicht es dir, diese Log-Einträge basierend auf Parametern wie Zeitstempel, Log-Levels, Ressourcennamen, Namespaces oder anderen von dir definierten Parametern ab zu fragen.
Google Cloud bietet leistungsstarke hauseigene Tools wie den Logs Explorer und die Logging API die bei der Abfrage und Analyse von Log-Einträgen helfen. Wenn du möchtest, hast du die Möglichkeit, deine Logs in andere Google-Dienste zu exportieren, wie z.B. BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub after which you can export to any storage service of your choice for more advanced analytics, archival purposes, or any other reason.
Integration with 3rd party tools
Google Cloud does not restrict you to using GCLM services only. It allows integration with other third-party tools as discussed below:
- Prometheus – ist ein beliebtes Open-Source-Monitoring-Tool, das für Metriken und Monitoring eingesetzt wird. Prometheus wird oft mit der Google Kubernetes Engine integriert (GKE), was externe Metriken im Cloud Monitoring ermöglicht. Prometheus bietet hochdimensionale Datenmodelle und großartige Visualisierungen der Daten mit mehreren Modi. Es erlaubt auch die Integration mit vielen Client-Bibliotheken.
- Datadog – ist ein Monitoring- und Sicherheitstool für Cloud-Anwendungen. Datadog integriert sich mit GCP und kann Metriken von Stack Driver Logs sammeln, Google Cloud Run überwachen, GKE überwachen und Compute- und App Engine-Instanzen überwachen. Du kannst auch deine Anthos-Infrastruktur mit Datadog überwachen..
- Grafana – ist ein Tool, das dir hilft, Dashboards aus Log-Einträgen und Metriken zusammenzustellen. Es bietet eine standardmäßige Unterstützung für Google Cloud Monitoring und macht es somit einfach, Dashboards für deine GCLM-Metriken zu erstellen.
- BindPlane – ist ein IT-Operations-Datenmanagement-Tool, welches einen beziehungsbewussten Stream von Metriken und Logs in Echtzeit liefert. BindPlane ist mit GCP integriert und ermöglicht es dir, Logs und Metriken von Google Cloud, anderen Cloud-Anbietern und On-Premise-Rechenzentren an einem Ort zu darzustellen.
- FortiAnalyzer – ist ein analytik-orientiertes Sicherheitsmanagement Tool. FortiAnalyzer lässt sich in die Google Cloud integrieren, um zentralisierte Protokollierungs-, Analyse- und Berichtsfunktionen bereitzustellen. Es kann auf einer Compute Engine VM-Instanz implementiert werden, um die Sammlung, Korrelation und Analyse von geografisch und zeitlich unterschiedlichen Daten zu ermöglichen.
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