ใช้ Stackdriver Logging และ Stackdriver Trace สำหรับ Cloud Functions

1. บทนำ

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ประโยชน์จากเครื่องมือการบันทึกและการตรวจสอบที่มีให้บริการแก่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทุกคนที่ทำงานกับ Cloud Functions เครื่องมือนี้มาพร้อมกับ Cloud Function ทุกฟังก์ชันที่คุณติดตั้งใช้งานในภาษาที่รองรับทั้งหมด และจะช่วยให้คุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อเขียนและใช้งานโค้ดแบบไร้เซิร์ฟเวอร์

คุณจะใช้ Cloud Function ที่ทริกเกอร์ด้วย HTTP แต่ทุกอย่างที่คุณครอบคลุมจะใช้ได้กับภาษาอื่นๆ และ Cloud Function ที่ทริกเกอร์ด้วยเหตุการณ์อื่นๆ ด้วย

2. การตั้งค่าและข้อกำหนด

การตั้งค่าสภาพแวดล้อมแบบเรียนรู้ด้วยตนเอง

ลงชื่อเข้าใช้ Cloud Console แล้วสร้างโปรเจ็กต์ใหม่หรือใช้โปรเจ็กต์ที่มีอยู่ซ้ำ (หากยังไม่มีบัญชี Gmail หรือ G Suite คุณต้องสร้างบัญชี)

dMbN6g9RawQj_VXCSYpdYncY-DbaRzr2GbnwoV7jFf1u3avxJtmGPmKpMYgiaMH-qu80a_NJ9p2IIXFppYk8x3wyymZXavjglNLJJhuXieCem56H30hwXtd8PvXGpXJO9gEUDu3cZw

ci9Oe6PgnbNuSYlMyvbXF1JdQyiHoEgnhl4PlV_MFagm2ppzhueRkqX4eLjJllZco_2zCp0V0bpTupUSKji9KkQyWqj11pqit1K1faS1V6aFxLGQdkuzGp4rsQTan7F01iePL5DtqQ

8-tA_Lheyo8SscAVKrGii2coplQp2_D1Iosb2ViABY0UUO1A8cimXUu6Wf1R9zJIRExL5OB2j946aIiFtyKTzxDcNnuznmR45vZ2HMoK3o67jxuoUJCAnqvEX6NgPGFjCVNgASc-lg

โปรดจดจำรหัสโปรเจ็กต์ ซึ่งเป็นชื่อที่ไม่ซ้ำกันในโปรเจ็กต์ Google Cloud ทั้งหมด (ชื่อด้านบนมีผู้ใช้แล้วและจะใช้ไม่ได้ ขออภัย) ซึ่งจะเรียกว่า PROJECT_ID ในภายหลังใน Codelab นี้

จากนั้นคุณจะต้องเปิดใช้การเรียกเก็บเงินใน Cloud Console เพื่อใช้ทรัพยากร Google Cloud

การทำตาม Codelab นี้ไม่ควรมีค่าใช้จ่ายมากนัก หรืออาจไม่มีเลย โปรดทำตามวิธีการในส่วน "การล้างข้อมูล" ซึ่งจะแนะนำวิธีปิดทรัพยากรเพื่อไม่ให้มีการเรียกเก็บเงินนอกเหนือจากบทแนะนำนี้ ผู้ใช้ Google Cloud รายใหม่มีสิทธิ์เข้าร่วมโปรแกรมช่วงทดลองใช้ฟรีมูลค่า$300 USD

Cloud Shell

แม้ว่าจะใช้ Cloud Functions รวมถึงความสามารถในการบันทึกและการตรวจสอบจากแล็ปท็อปได้ แต่คุณจะต้องใช้ Cloud Shell ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมบรรทัดคำสั่งที่ทำงานใน Google Cloud

เครื่องเสมือนที่ใช้ Debian นี้มาพร้อมเครื่องมือพัฒนาทั้งหมดที่คุณต้องการ โดยมีไดเรกทอรีหลักแบบถาวรขนาด 5 GB และทำงานใน Google Cloud ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายและการตรวจสอบสิทธิ์ได้อย่างมาก ซึ่งหมายความว่าคุณจะต้องมีเพียงเบราว์เซอร์เท่านั้นสำหรับโค้ดแล็บนี้ (ใช่แล้ว ใช้ได้ใน Chromebook)

หากต้องการเปิดใช้งาน Cloud Shell จาก Cloud Console เพียงคลิกเปิดใช้งาน Cloud Shell (ระบบจะใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีในการจัดสรรและเชื่อมต่อกับสภาพแวดล้อม)

I5aEsuNurCxHoDFjZRZrKBdarPPKPoKuExYpdagmdaOLKe7eig3DAKJitIKyuOpuwmrMAyZhp5AXpmD_k66cBuc1aUnWlJeSfo_aTKPY9aNMurhfegg1CYaE11jdpSTYNNIYARe01A

Screen Shot 2017-06-14 at 10.13.43 PM.png

เมื่อเชื่อมต่อกับ Cloud Shell แล้ว คุณควรเห็นว่าระบบได้ตรวจสอบสิทธิ์คุณแล้ว และตั้งค่าโปรเจ็กต์เป็น PROJECT_ID แล้ว

gcloud auth list

เอาต์พุตของคำสั่ง

Credentialed accounts:
 - <myaccount>@<mydomain>.com (active)

gcloud config list project

เอาต์พุตของคำสั่ง

[core]
project = <PROJECT_ID>

หากไม่ได้ตั้งค่าโปรเจ็กต์ด้วยเหตุผลบางประการ ให้เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้

gcloud config set project <PROJECT_ID>

หากกำลังมองหา PROJECT_ID ตรวจสอบว่าคุณใช้รหัสใดในขั้นตอนการตั้งค่า หรือค้นหารหัสในแดชบอร์ด Cloud Console

R7chO4PKQfLC3bvFBNZJALLTUiCgyLEq_67ECX7ohs_0ZnSjC7GxDNxWrJJUaoM53LnqABYamrBJhCuXF-J9XBzuUgaz7VvaxNrkP2TAn93Drxccyj2-5zz4AxL-G3hzxZ4PsM5HHQ

นอกจากนี้ Cloud Shell ยังตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมบางอย่างโดยค่าเริ่มต้น ซึ่งอาจมีประโยชน์เมื่อคุณเรียกใช้คำสั่งในอนาคต

echo $GOOGLE_CLOUD_PROJECT

เอาต์พุตของคำสั่ง

<PROJECT_ID>

สุดท้าย ให้ตั้งค่าโซนเริ่มต้นและการกำหนดค่าโปรเจ็กต์

gcloud config set compute/zone us-central1-f

คุณเลือกโซนต่างๆ ได้หลากหลาย ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ภูมิภาคและโซน

3. ทำให้ Cloud Function อย่างง่ายใช้งานได้

หากต้องการมีสิ่งที่จะตรวจสอบ ให้สร้าง Cloud Function "Hello, World" ในเมนูด้านซ้ายของ Google Cloud Console ให้คลิก Cloud Functions แล้วคลิก Create Function

ป้อน "hello-monitor" เป็นชื่อของ Cloud Function ใหม่

เก็บค่าเริ่มต้นทั้งหมดสำหรับซอร์สโค้ดไว้ (อย่างไรก็ตาม คุณเลือกภาษา/รันไทม์อื่นได้หากต้องการ)

สุดท้าย ให้คลิกสร้าง

คุณควรเห็น Cloud Function แสดงพร้อมเครื่องหมายถูกสีเขียวอยู่ข้างๆ ซึ่งหมายความว่าฟังก์ชันพร้อมที่จะเรียกใช้แล้ว

4. ทดสอบ Cloud Function และส่งการรับส่งข้อมูลโดยใช้เครื่องมือสร้างภาระงาน

ตอนนี้ฟังก์ชัน Cloud ได้รับการติดตั้งใช้งานเรียบร้อยแล้ว ให้ทดสอบจากบรรทัดคำสั่ง

ก่อนอื่น ให้ใช้ Cloud Shell เพื่อออกคำสั่งต่อไปนี้

$ gcloud functions describe hello-monitor

ซึ่งควรแสดงคำอธิบายของ Cloud Function รวมถึง URL สำหรับ httpsTrigger ซึ่งเป็นปลายทาง HTTP(S) ที่ใช้เรียกใช้ Cloud Function โดยควรมีลักษณะดังนี้ https://<region>-<project-id>.cloudfunctions.net/hello-monitor

ตอนนี้การทริกเกอร์ Cloud Function ควรจะง่ายเหมือนกับการใช้คำสั่ง curl ใน URL นั้น

$ curl https://<region>-<project-id>.cloudfunctions.net/hello-monitor
Hello World!

ตอนนี้ให้ใช้ Vegeta ซึ่งเป็นเครื่องมือทดสอบการโหลด HTTP แบบง่าย หากต้องการติดตั้ง ให้พิมพ์คำสั่งต่อไปนี้จาก Cloud Shell

$ go get -u github.com/tsenart/vegeta

หากต้องการส่งการรับส่งข้อมูลบางส่วนไปยัง Cloud Function (คำขอ 5 รายการต่อวินาทีเป็นเวลา 2-3 นาที) ให้ใช้คำสั่งต่อไปนี้

$ echo "GET https://<region>-<project-id>.cloudfunctions.net/hello-monitor" \
   | vegeta attack -rate=5 -duration=120s \
   > results.bin

5. ไปยังส่วนต่างๆ ของบันทึก

จากมุมมองรายละเอียด Cloud Functions ให้คลิกดูบันทึก

ซึ่งจะนำคุณไปยังส่วน Stackdriver Logging ของโปรเจ็กต์ โดยจะแสดงเฉพาะบันทึก Cloud Functions

คำขอทั้งหมดที่ส่งไปยัง Cloud Functions ควรแสดงรหัสสถานะ 200

เมื่อดูบันทึก คุณจะทำสิ่งต่อไปนี้ได้

กรองตามระดับบันทึก (ในกรณีของคุณ บันทึกทั้งหมดอยู่ในระดับ debug)
เลือกกรอบเวลาที่เฉพาะเจาะจง (แบบสัมพัทธ์หรือแบบสัมบูรณ์)
เปิดใช้การสตรีมบันทึก (โดยมี Play ที่ด้านบนของหน้าจอ)
คัดลอกลิงก์ไปยังรายการบันทึก (สําหรับแชร์กับสมาชิกในทีม)
แสดงรายการบันทึกในบริบทของทรัพยากร
ปักหมุดรายการบันทึก (เป็นคิวภาพ)
ส่งออกบันทึกไปยัง BigQuery, Cloud Storage หรือ Pub/Sub (หรือดาวน์โหลดเป็นไฟล์ JSON หรือ CSV)

หมายเหตุ: ตัวเลือกที่ด้านซ้ายบนช่วยให้คุณกรองบันทึกตามฟังก์ชันได้ นอกจากนี้ คุณยังค้นหาป้ายกำกับหรือทำการค้นหาข้อความแบบเต็มในแถบค้นหาที่ด้านบนของหน้าต่างได้ด้วย ในกรณีของคุณ ป้ายกำกับคือ hello-monitor (ชื่อฟังก์ชัน) และตัวระบุการดำเนินการสำหรับแต่ละคำขอ

นอกจากนี้ยังคัดลอกตัวกรองเพื่อแชร์ได้ด้วย (ดูเมนูแบบเลื่อนลงในช่องค้นหา)

6. อัปเดตฟังก์ชัน

ใช้ Cloud Console เพื่อไปที่มุมมองรายละเอียดฟังก์ชัน และสังเกตการเพิ่มขึ้นที่คุณสร้างด้วยเครื่องมือทดสอบโหลดในจำนวนการเรียกใช้ต่อวินาทีและเวลาในการดำเนินการ

เครื่องมืออีกอย่างที่ละเอียดกว่าในการสังเกตเวลาในการตอบสนองและการเรียก RPC คือ Stackdriver Trace แต่คุณต้องทำการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยใน Cloud Functions ก่อนจึงจะใช้เครื่องมือนี้ได้ ทำสิ่งต่อไปนี้:

เพิ่มแพ็กเกจ node-emoji ที่ช่วยชีวิตเป็นทรัพยากร Dependency
อัปเดตโค้ดฟังก์ชันเพื่อใช้โมดูล node-emoji และเพิ่มเวลาในการตอบสนอง
เพิ่มตัวแปรสภาพแวดล้อมเพื่อเปิดใช้ Stackdriver Trace สำหรับ Cloud Functions

จากรายละเอียดฟังก์ชัน ให้คลิกแก้ไขเพื่อแก้ไขฟังก์ชัน

แก้ไขไฟล์ package.json เพื่อเพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับแพ็กเกจ node-emoji

{
  "name": "sample-http",
  "version": "0.0.1",
  "dependencies": {
    "node-emoji": "^1.8.1"
  }
}

แก้ไขฟังก์ชันจริงโดยเปลี่ยนเนื้อหาของ index.js เป็นดังนี้

const emoji = require('node-emoji');

exports.helloWorld = (req, res) => {
  let message = req.query.message || req.body.message || 'Hello World!';

  // add some latency, functions are too quick!
  setTimeout(function() {
     message += emoji.random().emoji;  
     res.status(200).send(message);
  }, (3 * 100));  // 300ms
  
};

ซึ่งจะเพิ่มอีโมจิแบบสุ่มลงในข้อความที่ Cloud Function ส่งคืนหลังจากหยุดชั่วคราวเป็นเวลา 300 มิลลิวินาที

สุดท้าย ให้เพิ่มตัวแปรสภาพแวดล้อมของ Cloud Functions ที่ชื่อ GOOGLE_CLOUD_TRACE_ENABLED และตั้งค่าเป็น true ดังนี้

คลิกบันทึก

กลับไปที่ Cloud Shell แล้วเรียกใช้คำสั่งเพื่อสร้างภาระงานใน Cloud Function ที่เพิ่งติดตั้งใช้งาน

$ echo "GET https://<region>-<project-id>.cloudfunctions.net/hello-monitor" \
   | vegeta attack -rate=5 -duration=120s \
   > results.bin

ตอนนี้คุณก็พร้อมที่จะสังเกตรายการการติดตามที่สร้างขึ้นโดยไม่ต้องมีการตั้งค่าอื่นๆ และไม่ต้องมีไลบรารีการติดตามที่เฉพาะเจาะจงในโค้ดแล้ว

7. ติดตาม Cloud Function ที่อัปเดต

ใช้เมนูด้านซ้ายเพื่อไปที่รายการการติดตาม (ในส่วน Stackdriver Trace)

คุณควรเห็นข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกับภาพหน้าจอด้านล่าง

ซึ่งจะทำให้เห็นได้ชัดว่าเวลาในการตอบสนองที่เกิดขึ้นใน Cloud Function นั้นวัดได้ 300 มิลลิวินาที

จุดแต่ละจุดในกราฟคือคำขอที่คุณดูข้อมูลโดยละเอียดได้ เช่น การประทับเวลา, วิธีการและสถานะ HTTP, ป้ายกำกับ, ลิงก์ไปยังรายการบันทึกที่เกี่ยวข้อง และการเรียก RPC ที่ตามมาซึ่ง Cloud Functions ทำ

หากต้องการซูมเข้า เพียงคลิกและลากบนกราฟ การเลือกช่วงเวลาที่กำหนดเองในกราฟการติดตาม

หากต้องการซูมออก ให้คลิกเลิกทำซูมที่ด้านบนของหน้า

เนื่องจากคุณได้ติดตั้งใช้งาน Cloud Function เดียว กราฟจึงแสดงเฉพาะGETคำขอใน URI hello-monitor แต่คุณสามารถกรองการติดตามตามเมธอด HTTP (GET, POST, DELETE) ตามสถานะ HTTP (2XX, 3XX) หรือโดยใช้ตัวกรองคำขอ

ไปที่ภาพรวมในเมนูด้านซ้าย

จากหน้าภาพรวมนี้ คุณจะเห็นร่องรอยล่าสุดและข้อมูลเชิงลึกอื่นๆ

นอกจากนี้ คุณยังสร้างรายงานที่กำหนดเองได้โดยอิงตามชุดค่าผสมของตัวกรองคำขอ URI, วิธี HTTP, สถานะ HTTP และช่วงเวลา และยังช่วยให้คุณเปรียบเทียบมูลค่าที่สร้างขึ้นกับเกณฑ์พื้นฐานตามเวลาได้อีกด้วย

หากตั้งค่าช่วงเวลาที่ถูกต้องโดยมีจุดข้อมูลเพียงพอ คุณจะสร้างรายงานที่แสดงการเปลี่ยนแปลงเวลาในการตอบสนองที่สำคัญระหว่าง Cloud Functions เริ่มต้นกับฟังก์ชันใหม่ได้

คุณสามารถใช้รายงานที่กำหนดเองดังกล่าวเพื่อดูว่าปัญหาด้านประสิทธิภาพเกิดขึ้นเมื่อใด และเพื่อติดตามตัวบ่งชี้ระดับการให้บริการ (SLI) เช่น เวลาในการตอบสนองต่อคำขอของผู้ใช้ปลายทาง

8. ได้เวลาล้างข้อมูลทรัพยากรแล้ว

จบ Codelab แล้ว

แม้ว่าเครื่องมือ Cloud Functions และ Stackdriver จะเป็นแพลตฟอร์มแบบ Serverless ที่ไม่มีค่าใช้จ่ายเมื่อไม่ได้ใช้งาน แต่คุณก็ควรเป็นพลเมืองที่ดีของระบบคลาวด์และลบ Cloud Function เพียงเลือก hello-monitor ในภาพรวมในส่วน Cloud Functions แล้วคลิกลบ

9. ขั้นตอนต่อไปคืออะไร

โปรดอ่านข้อมูลเพิ่มเติมต่อไปนี้