Veja a latência dos pedidos de apps

Crie um cluster do GKE

Este guia cria um cluster do GKE padrão. Se usar o modo Autopilot para o Google Kubernetes Engine ou se ativar a Workload Identity Federation para o GKE, tem de configurar a sua aplicação para usar a Workload Identity Federation para o GKE.

1. Na barra de ferramentas, clique em terminal Ativar Cloud Shell e, de seguida, siga os passos no Cloud Shell.

2. Crie um cluster:

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

   O comando anterior, cuja conclusão demora vários minutos, cria um cluster padrão com o nome cloud-trace-demo na zona us-central1-c.

3. Configure o kubectl para atualizar automaticamente as respetivas credenciais de modo a usar a mesma identidade que a Google Cloud CLI:

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

4. Valide o acesso ao seu cluster:

   kubectl get nodes
   

   Um exemplo do resultado deste comando é:

   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
   

Transfira e implemente uma aplicação

Transfira e implemente uma aplicação Python que use a framework Flask e o pacote OpenTelemetry. A aplicação é descrita na secção Acerca da app desta página.

No Cloud Shell, faça o seguinte:

1. Clonar uma app Python do GitHub:

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

2. Execute o seguinte comando para implementar a aplicação de exemplo:

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

   O script setup.sh demora vários minutos a ser concluído.

   O script configura três serviços através de uma imagem pré-criada e, em seguida, aguarda que todos os recursos sejam aprovisionados. As cargas de trabalho têm os nomes cloud-trace-demo-a, cloud-trace-demo-b e cloud-trace-demo-c.

   Um exemplo do resultado deste comando é:

   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.
   

Crie dados de rastreio

Um rastreio descreve o tempo que uma aplicação demora a concluir uma única operação.

Para criar um rastreio, execute o seguinte comando no Cloud Shell:

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

A resposta do comando anterior tem o seguinte aspeto:

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

Pode executar o comando curl várias vezes para gerar várias rastreios.

Veja os dados de latência

1. Na Google Cloud consola, aceda à página Explorador de rastreios:

   Aceda ao Explorador de rastreios

   Também pode encontrar esta página através da barra de pesquisa.

   A captura de ecrã seguinte mostra o resultado da execução do comando curl várias vezes. O gráfico apresenta dados de latência agregados para intervalos, que descrevem suboperações de rastreio.

   

2. Para ver um rastreio em detalhe, selecione um intervalo no gráfico ou uma linha na tabela.

   É apresentada a caixa de diálogo de detalhes do rastreio, conforme mostrado na captura de ecrã seguinte:

   

   Um gráfico de Gantt apresenta informações sobre o rastreio selecionado. A primeira linha no gráfico de Gantt destina-se ao rastreio e cada linha seguinte é um intervalo no rastreio.

3. Para ver informações detalhadas sobre um intervalo, no gráfico de Gantt, selecione o intervalo.

Acerca da aplicação

A aplicação de exemplo usada neste guia de início rápido está disponível num repositório do GitHub. Este repositório contém informações sobre como usar a aplicação em ambientes que não sejam o Cloud Shell. A aplicação de exemplo está escrita em Python, usa a framework Flask e os pacotes OpenTelemetry, e é executada num cluster do GKE.

Este guia cria um cluster do GKE padrão. Se usar o modo Autopilot para o Google Kubernetes Engine ou se ativar a Workload Identity Federation para o GKE, tem de configurar a sua aplicação para usar a Workload Identity Federation para o GKE.

Instrumentação

O ficheiro app.py no repositório do GitHub, contém a instrumentação necessária para capturar e enviar dados de rastreio para o seu projeto Google Cloud :

• A aplicação importa vários pacotes 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
  

• A aplicação instrumenta pedidos Web com contexto de rastreio e rastreia automaticamente os controladores Flask e os pedidos a outros serviços:

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

• A aplicação configura o exportador do Cloud Trace como um fornecedor de rastreios, que propaga o contexto de rastreio no formato do 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__)

• O seguinte fragmento de código mostra como enviar pedidos em Python. O OpenTelemetry propaga implicitamente o contexto do rastreio para si com os seus pedidos de saída:

  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
  
  

Como funciona a candidatura

Para maior clareza, nesta secção, cloud-trace-demo é omitido dos nomes dos serviços. Por exemplo, o serviço cloud-trace-demo-c é referenciado como c.

Esta aplicação cria três serviços denominados a, b e c. O serviço a está configurado para chamar o serviço b, e o serviço b está configurado para chamar o serviço c. Para ver detalhes sobre a configuração dos serviços, consulte os ficheiros YAML no repositório do GitHub.

Quando enviou um pedido HTTP para o serviço a neste início rápido, usou o seguinte comando curl:

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

O comando curl funciona da seguinte forma:

1. kubectl obtém o endereço IP do serviço denominado cloud-trace-demo-a.
2. Em seguida, o comando curl envia o pedido HTTP para o serviço a.
3. O serviço a recebe o pedido HTTP e envia um pedido ao serviço b.
4. O serviço b recebe o pedido HTTP e envia um pedido ao serviço c.
5. O serviço c recebe o pedido HTTP do serviço b e devolve a string Hello, I am service C ao serviço b.
6. O serviço b recebe a resposta do serviço c, anexa-a à string And I am service B e devolve o resultado ao serviço a.
7. O serviço a recebe a resposta do serviço b e anexa-a à string Hello, I am service A.
8. A resposta do serviço a é impressa no Cloud Shell.