Die GKE-App weist Performance-Probleme auf; Logs befinden sich in Cloud Logging und Metriken werden über den Prometheus-Sidecar erfasst. Sie müssen Logs und Metriken korrelieren, Echtzeit-Benachrichtigungen senden und die Kosten minimieren. Was sollten Sie tun?

Die korrekte Option nutzt die nativen Integrationsfähigkeiten von Cloud Monitoring, um Logs und Metriken effizient zu korrelieren und Kosten zu minimieren. Prometheus-Metriken können als externe Metriken in Cloud Monitoring exportiert werden, was eine zentrale Überwachung ermöglicht. Log-basierte Metriken, die direkt aus Cloud Logging erstellt werden, ermöglichen die Korrelation von Log-Ereignissen mit den Prometheus-Metriken innerhalb derselben Plattform. Dies unterstützt Echtzeit-Benachrichtigungen und reduziert den Verwaltungsaufwand. Die anderen Optionen sind weniger effizient oder teurer: Das Erstellen benutzerdefinierter Metriken aus Cloud Logging und deren Import in Prometheus über die REST API ist ein umständlicher und nicht nativer Weg zur Korrelation. Der Export von Logs und Metriken nach Cloud Bigtable oder BigQuery für Join-Abfragen und Visualisierung ist zwar technisch möglich, aber komplexer, teurer und nicht für Echtzeit-Benachrichtigungen optimiert. Cloud Bigtable ist für hohe Durchsätze und geringe Latenz bei großen Datensätzen konzipiert, nicht primär für die Korrelation von Monitoring-Daten. BigQuery ist ein Data Warehouse und für Ad-hoc-Analysen optimiert, nicht für Echtzeit-Monitoring und Benachrichtigungen.