Google Cloud Run

Présentation

Cloud Run est une plateforme de calcul gérée qui vous permet d’exécuter des conteneurs sans état accessibles via des requêtes HTTP.

Activez cette intégration pour visualiser dans Datadog toutes vos métriques et traces ainsi que tous vos logs Cloud Run.

Configuration

Collecte de métriques

Installation

Si vous utilisez la version entièrement gérée de Cloud Run, il suffit de configurer l’intégration Google Cloud Platform .

Si vous configurez Cloud Run sur GKE, activez l’intégration Google Cloud Platform puis déployez l’Agent Datadog sur vos clusters grâce au DaemonSet Kubernetes .

Remarque : lors du déploiement du DaemonSet de l’Agent Datadog, assurez-vous que le paramètre hostNetwork: true est défini dans les spécifications du pod.

Collecte de logs

Google Cloud Run expose également des logs d’audit . Les logs Google Cloud Run sont recueillis avec Google Cloud Logging et envoyés à un Cloud Pub/Sub via un redirecteur Push HTTP. Si vous ne l’avez pas déjà fait, configurez le Cloud Pub/Sub à l’aide d’un redirecteur Push HTTP .

Une fois cette opération effectuée, exportez vos logs Google Cloud Run depuis Google Cloud Logging vers le Pub/Sub :

  1. Accédez à la page Google Cloud Logging et filtrez les logs Google Cloud Run.

  2. Cliquez sur Create Sink et nommez le récepteur.

  3. Choisissez Cloud Pub/Sub comme destination et sélectionnez le Pub/Sub créé à cette fin. Remarque : le Pub/Sub peut se situer dans un autre projet.

    Exporter les logs Google Cloud Pub/Sub vers le Pub Sub
  4. Cliquez sur Create et attendez que le message de confirmation s’affiche.

APM et DogStatsD

Remarque : cette fonctionnalité est prise en charge par Google Cloud Run pour Anthos/GKE, mais pas par un déploiement Google Cloud Run entièrement géré.

Utilisez le contrôleur d’admission Datadog pour configurer automatiquement les traceurs d’APM et les clients DogStatsD. Injectez les variables d’environnement DD_AGENT_HOST et DD_ENTITY_ID en procédant de l’une ou l’autre des façons suivantes :

  • Ajoutez l’étiquette admission.datadoghq.com/enabled: "true" à votre pod.
  • Configurez le contrôleur d’admission de l’Agent de cluster en définissant mutateUnlabelled: true.

Pour empêcher les pods de recevoir les variables d’environnement, ajoutez l’étiquette admission.datadoghq.com/enabled: "false". Cette opération fonctionne même si vous définissez mutateUnlabelled: true. Pour en savoir plus, consultez la documentation relative au contrôler d’admission Datadog .

Données collectées

Métriques

gcp.run.container.billable_instance_time
(rate)
Billable time aggregated from all container instances of the revision (ms/s).
Shown as millisecond
gcp.run.container.cpu.allocation_time
(rate)
Container CPU allocation of the revision in seconds.
Shown as core
gcp.run.container.cpu.utilizations.avg
(gauge)
The average distribution of container CPU utilization distribution across all container instances of the revision.
Shown as fraction
gcp.run.container.cpu.utilizations.p95
(gauge)
The 95th percentile distribution of container CPU utilization distribution across all container instances of the revision.
Shown as fraction
gcp.run.container.cpu.utilizations.p99
(gauge)
The 99th percentile distribution of container CPU utilization distribution across all container instances of the revision.
Shown as fraction
gcp.run.container.cpu.utilizations.samplecount
(count)
Sample count of the distribution of service request times in milliseconds.
Shown as fraction
gcp.run.container.instance_count
(gauge)
The number of container instances that exist, broken down by state.
Shown as container
gcp.run.container.max_request_concurrencies.avg
(gauge)
Average of the maximum number of concurrent requests being served by each container instance over a minute.
Shown as request
gcp.run.container.max_request_concurrencies.p95
(gauge)
95th percentile distribution of the maximum number of concurrent requests being served by each container instance over a minute.
Shown as request
gcp.run.container.max_request_concurrencies.p99
(gauge)
99th percentile distribution of the maximum number of concurrent requests being served by each container instance over a minute.
Shown as request
gcp.run.container.max_request_concurrencies.samplecount
(count)
Sample count of the distribution of the maximum number of concurrent requests being served by each container instance over a minute.
Shown as request
gcp.run.container.memory.allocation_time
(rate)
Container memory allocation of the revision in Gigabytes-seconds.
Shown as gibibyte
gcp.run.container.memory.utilizations.avg
(gauge)
Average of the container memory utilization distribution across all container instances of the revision.
Shown as fraction
gcp.run.container.memory.utilizations.p95
(gauge)
95th percentile distribution of the container memory utilization distribution across all container instances of the revision.
Shown as fraction
gcp.run.container.memory.utilizations.p99
(gauge)
99th percentile distribution of the container memory utilization distribution across all container instances of the revision.
Shown as fraction
gcp.run.container.memory.utilizations.samplecount
(count)
Sample count of the container memory utilization distribution across all container instances of the revision.
Shown as fraction
gcp.run.container.network.received_bytes_count
(count)
The incoming socket and HTTP response traffic of revision, in bytes.
Shown as byte
gcp.run.container.network.sent_bytes_count
(count)
The outgoing socket and HTTP response traffic of revision, in bytes.
Shown as byte
gcp.run.request_count
(count)
The number of service requests.
Shown as request
gcp.run.request_latencies.avg
(gauge)
Average distribution of service request times in milliseconds.
Shown as millisecond
gcp.run.request_latencies.p95
(gauge)
The 95th percentile distribution of service request times in milliseconds.
Shown as millisecond
gcp.run.request_latencies.p99
(gauge)
The 99th percentile distribution of service request times in milliseconds.
Shown as millisecond
gcp.run.request_latencies.samplecount
(count)
Sample count of the distribution of service request times in milliseconds.
Shown as millisecond
gcp.run.request_latencies.sumsqdev
(gauge)
Sum of squared deviation of the distribution of service request times in milliseconds.
Shown as millisecond

Événements

L’intégration Google Cloud Functions n’inclut aucun événement.

Checks de service

L’intégration Google Cloud Functions n’inclut aucun check de service.

Dépannage

Besoin d’aide ? Contactez l’assistance Datadog .

Pour aller plus loin

Documentation, liens et articles supplémentaires utiles: