Un'applicazione GKE mostra problemi di prestazioni; i log si trovano in Cloud Logging e le metriche vengono raccolte tramite il sidecar Prometheus. È necessario correlare log e metriche, inviare avvisi in tempo reale e minimizzare i costi. Cosa si dovrebbe fare?

L'opzione corretta sfrutta le capacità native di Cloud Monitoring per correlare dati eterogenei. Esportare le metriche di Prometheus in Cloud Monitoring come metriche esterne consente di centralizzare la raccolta delle metriche. Creare metriche basate su log da Cloud Logging permette di estrarre valori numerici dai log e renderli interrogabili come metriche. Entrambi i set di dati sono quindi disponibili in Cloud Monitoring, consentendo la correlazione, la creazione di dashboard e l'impostazione di avvisi in tempo reale, minimizzando i costi grazie all'integrazione nativa. Le altre opzioni sono meno efficienti o più costose: Creare metriche personalizzate da Cloud Logging e importarle in Prometheus non sfrutta Prometheus per le metriche applicative e complica la gestione. Esportare in Cloud Bigtable o BigQuery per join e visualizzazione/notifiche introduce complessità e costi aggiuntivi per l'infrastruttura e le query rispetto a Cloud Monitoring.