Una aplicación de GKE muestra problemas de rendimiento; los registros están en Cloud Logging y las métricas se recopilan a través de un sidecar de Prometheus. Necesita correlacionar registros y métricas, enviar alertas en tiempo real y minimizar los costos. ¿Qué debería hacer?

La opción correcta permite la correlación directa y las alertas en tiempo real con un costo minimizado. Al exportar las métricas de Prometheus a Cloud Monitoring como métricas externas, se centralizan los datos de rendimiento. La creación de métricas basadas en registros desde Cloud Logging en Cloud Monitoring permite transformar eventos de registro en datos numéricos que pueden correlacionarse con las métricas de Prometheus. Cloud Monitoring ofrece capacidades de alerta en tiempo real y visualización integrada, lo que lo convierte en la solución más eficiente. Las opciones incorrectas son menos eficientes o más costosas: Crear métricas personalizadas desde Cloud Logging e importarlas a Prometheus es un flujo de trabajo inverso y más complejo. Exportar a Bigtable o BigQuery para ejecutar uniones recurrentes introduce latencia, complejidad y mayores costos de almacenamiento y procesamiento, y no proporciona alertas en tiempo real de forma nativa.