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Autoscaling-Logs ansehen

Wenn Sie Autoscaling aktivieren, werden Skalierungsentscheidungen basierend auf den von Ihnen festgelegten Optionen vorgenommen. Jede Skalierungsentscheidung wird von Cloud Logging protokolliert. Lesen Sie diese Logs im Log-Explorer, um die Skalierungsentscheidungen des Autoscalings besser zu verstehen.

Im Log-Explorer sehen Sie folgende Ereignisse:

Autoscaling-Empfehlung zum Anpassen der Größe einer verwalteten Instanzgruppe (MIG). Wenn das Autoscaling eine neue empfohlene Größe für eine MIG berechnet, wird die Änderung der empfohlenen Größe in den Autoscaling-Logs beschrieben. Weitere Informationen finden Sie unter Größe des Logeintrags anpassen.
Änderungen beim Autoscaling-Status. Wenn beispielsweise das Autoscaling wie erwartet funktioniert, dann aber ein Problem auftritt, wird diese Statusänderung in den Autoscaling-Logs beschrieben. Siehe Logeintrag für die Statusänderung.

Vorbereitung

Lesen Sie die Dokumentation zum Autoscaling.
Sie benötigen ein aktives Autoscaling, dessen Logs Sie anzeigen möchten.
Lesen Sie die Informationen über die Verwendung des Log-Explorers.
Richten Sie die Authentifizierung ein, falls Sie dies noch nicht getan haben. Bei der Authentifizierung wird Ihre Identität für den Zugriff auf Google Cloud -Dienste und APIs überprüft. Zum Ausführen von Code oder Beispielen aus einer lokalen Entwicklungsumgebung können Sie sich so bei Compute Engine authentifizieren:
Select the tab for how you plan to use the samples on this page:
Console

When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.
gcloud
1. Installieren Sie die Google Cloud CLI. Initialisieren Sie die Google Cloud CLI nach der Installation mit dem folgenden Befehl:
  gcloud init
  Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.
  
  Hinweis: Wenn Sie die gcloud CLI zuvor installiert haben, prüfen Sie mit gcloud components update, ob Sie die aktuelle Version haben.
2. Set a default region and zone.
REST

Wenn Sie die REST API-Beispiele auf dieser Seite in einer lokalen Entwicklungsumgebung verwenden möchten, verwenden Sie die Anmeldedaten, die Sie der gcloud CLI bereitstellen.
Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Google Cloud -Authentifizierung unter Für die Verwendung von REST authentifizieren.

Autoscaling-Logs ansehen

Zum Aufrufen von Autoscaling-Logs verwenden Sie die Google Cloud Console, die gcloud CLI oder REST.

Console

Wenn Sie das Autoscaling aktiviert haben, können Sie Autoscaling-Logs in derGoogle Cloud consoleaufrufen.

Rufen Sie die Seite Log-Explorer auf.
Zum Log-Explorer
Maximieren Sie das Drop-down-Menü Ressource und wählen Sie Autoscaling aus.

Sie können auch so die Seite Log-Explorer über Ihre MIG aufrufen:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Instanzgruppen auf.

Zu den Instanzgruppen
Klicken Sie auf den Namen der MIG, für die Sie die Logs aufrufen möchten.
Klicken Sie auf den Tab Monitoring.
Im Tab Monitoring befindet sich der Bereich Logs unten auf der Seite. Klicken Sie auf das Symbol am Ende dieses Steuerfelds, um das Steuerfeld zu öffnen.
Klicken Sie zum Öffnen der Seite Log-Explorer in diesem Bereich auf das Symbol Im Log-Explorer ansehen. Der Log-Explorer wird mit einer Standardabfrage geöffnet, um alle Autoscaling-Logs der MIG abzurufen.

gcloud

Verwenden Sie den Befehl logging read, um alle Logs im Zusammenhang mit dem Autoscaling aufzurufen. Beispiel:

gcloud logging read "resource.type=autoscaler" --limit 10 \
    --format json

Geben Sie zum Aufrufen der Autoscaling-Logs einer bestimmten MIG den instance_group_manager_name so an:

gcloud logging read "resource.type=autoscaler AND \
    resource.labels.instance_group_manager_name=example-igm" \
    --limit 10 --format json

Geben Sie den Methodennamen compute.autoscalers.resize an, um die Logeinträge für Größenänderungen des Autoscalings aufzurufen:

gcloud logging read "resource.type=autoscaler AND \
    resource.labels.instance_group_manager_name=example-igm AND \
    protoPayload.methodName=compute.autoscalers.resize" \
    --limit 10 --format json

Geben Sie den Methodennamen compute.autoscalers.changeStatus an, um die Logeinträge für Statusänderungen des Autoscalings aufzurufen:

gcloud logging read "resource.type=autoscaler AND \
    resource.labels.instance_group_manager_name=example-igm AND \
    protoPayload.methodName=compute.autoscalers.changeStatus" \
    --limit 10 --format json

REST

Stellen Sie eine Anfrage an die Logging V2 API. Der Text der Anfrage muss den Parameter filter zum Suchen nach Logs und das project haben, für das Sie Logs aufrufen möchten. Hier ein Beispiel für eine Anfrage zum Abrufen einer Liste von Größenänderungen einer bestimmten MIG:

POST https://logging.googleapis.com/v2/entries:list

{
  "filter": "resource.type=autoscaler AND
    resource.labels.instance_group_manager_name=example-igm AND
    protoPayload.methodName=compute.autoscalers.resize",
  "pageSize": 10,
  "resourceNames": [
    "projects/example-project"
  ]
}

Anfrage zum Abrufen einer Liste von Statusänderungen einer bestimmten MIG:

POST https://logging.googleapis.com/v2/entries:list

{
  "filter": "resource.type=autoscaler AND
    resource.labels.instance_group_manager_name=example-igm AND
    protoPayload.methodName=compute.autoscalers.changeStatus",
  "pageSize": 10,
  "resourceNames": [
    "projects/example-project"
  ]
}

Logeintragsgröße anpassen

Wenn das Autoscaling eine empfohlene Größe für Ihre MIG berechnet, erstellt Compute Engine einen Logeintrag, der die neuen und alten empfohlenen Größen erfasst. Bei zonalen MIGs erfasst der Logeintrag auch den Grund für die Änderung der empfohlenen Größe.

Das folgende Beispiel zeigt einen Logeintrag für eine zonale MIG. In diesem Beispiel berechnet das Autoscaling anhand von vorausschauendem Autoscaling 3 VMs, um das CPU-Auslastungsziel von 35% zu erreichen. Die maximale Anzahl von Instanzen, die in der Autoscaling-Richtlinie konfiguriert sind, beträgt jedoch nur 2. Das Autoscaling begrenzt daher die empfohlene Größe auf 2.

    {
    insertId: "1l68z7sg4jw7kzo"
    logName: "projects/example-project/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fsystem_event"
    protoPayload: {
      @type: "type.googleapis.com/google.cloud.audit.AuditLog"
      metadata: {
        @type: "type.googleapis.com/autoscaler.AutoscalerSizeChangeExplanation"
        autoscalingMode: "ON"
        autoscalingReason: {
          scalingLimit: {
            limitPolicy: {
              maxNumReplicas: 2
            }
            limitSize: 2
            name: "MAX_INSTANCES"
          }
          scalingSignal: {
            calculatedSize: 3
            calculationDetails: {
              servingSize: 1
              signalTarget: 0.35
              signalValue: 1.03533
            }
            name: "PREDICTED_CPU_UTILIZATION"
            signalPolicy: {
              coolDownPeriodSec: 15
              cpuUtilization: {
                predictiveMethod: "OPTIMIZE_AVAILABILITY"
                utilizationTarget: 0.35
              }
            }
          }
          summary: "The autoscaler's recommended size changed from 1 to 2
          because the autoscaler predicted that in 15 seconds the average CPU
          utilization across 1 serving instance will be 103.533%, which is above
          the utilization target of 35%. The calculated size was 3 to achieve
          the target CPU utilization but the size was limited by the maximum
          number of instances set in the autoscaling policy."
        }
        newSize: 2
        oldSize: 1
      }
      methodName: "compute.autoscalers.resize"
      resourceName: "projects/example-project/zones/us-east1-d/autoscalers/example-autoscaler"
      serviceName: "compute.googleapis.com"
    }
    receiveTimestamp: "2022-06-13T22:34:43.045973046Z"
    resource: {
      labels: {
        autoscaler_id: "1234567890123456789"
        autoscaler_name: "example-autoscaler"
        instance_group_manager_id: "1357908642148074125"
        instance_group_manager_name: "example-igm"
        location: "us-east1-d"
        project_id: "example-project"
      }
      type: "autoscaler"
    }
    severity: "INFO"
    timestamp: "2022-06-13T22:34:42.810216614Z"
    }

In der folgenden Tabelle werden die Felder aus dem Logeintrag beschrieben:

Attribut	Wert
`autoscalingMode`	Der Autoscaling-Modus zu dem Zeitpunkt, zu dem der Eintrag protokolliert wurde. Unabhängig vom Modus berechnet das Autoscaling die empfohlene Größe, die durch `newSize` im Log dargestellt wird. Je nach Autoscaling-Modus passt das Autoscaling die MIG so an: `ON`: Das Autoscaling ändert die Größe der MIG in `newSize`. `OFF`: Das Autoscaling passt die Größe der MIG nicht an. `ONLY_SCALE_OUT`: Das Autoscaling passt die Größe der MIG nur dann an, wenn `newSize` größer als die Zielgröße der MIG ist.
`autoscalingReason`	Details zum Grund für das Autoscaling. Dieses Feld wird nur für zonale MIGs angezeigt.
`autoscalingReason.scalingLimit`	Details zum Autoscaling-Feature, das die `calculatedSize` begrenzt hat. Dies ist die Größe, die das Autoscaling basierend auf dem Autoscaling-Signal berechnet hat. Die Autoscaling-Features, die die `calculatedSize` begrenzen, sind die maximale oder minimale Anzahl von Instanzen, Einstellungen für die Herunterskalierung oder der Stabilisierungszeitraum. Wenn für `calculatedSize` kein Limit gilt, wird das Feld `scalingLimit` nicht in den Logs angezeigt.
`autoscalingReason.scalingLimit.limitPolicy`	Die Konfiguration des Autoscaling-Features, das die `calculatedSize` begrenzt hat. Das Feld `limitPolicy` wird nicht festgelegt, wenn die Stabilisierung die `calculatedSize` begrenzt, da die Stabilisierung ein Standardfeature des Autoscalings ist.
`autoscalingReason.scalingLimit.limitSize`	Die Anzahl der VMs, die auf dem Autoscaling-Feature basieren, das die `calculatedSize` begrenzt hat.
`autoscalingReason.scalingLimit.name`	Der Name des Autoscaling-Features, das die `calculatedSize` eingeschränkt hat.
`autoscalingReason.scalingSignal`	Details zum Autoscaling-Signal, das zur Berechnung der Anzahl von VMs verwendet wird, die die MIG haben sollte. Wenn die Autoscaling-Richtlinie mehrere Signale hat, berücksichtigt das Autoscaling das Signal, das die größte Anzahl von VMs erfordert.
`autoscalingReason.scalingSignal.calculatedSize`	Die Anzahl der VMs, die die MIG basierend auf dem Autoscaling-Signal haben sollte. Wenn `scalingLimit` gilt, beschränkt das Autoscaling `calculatedSize` auf `scalingLimit.limitSize`.
`autoscalingReason.scalingSignal.calculationDetails`	Details zur Bestimmung der `calculatedSize`. `servingSize`: Die Anzahl der VMs in der MIG ohne die VMs, die sich noch in der Initialisierungsphase befinden. `signalTarget`: Der Zielwert, den das Autoscaling für die CPU-Auslastung (in Echtzeit), die vorhergesagte CPU-Auslastung, die Load-Balancing-Auslastung oder einen Messwert, der für das Auslastungsziel konfiguriert wurde, verwendet. `singleInstanceAssignment`: Wenn die Skalierung auf einem Messwert basiert, der die Gesamtmenge der auszuführenden Arbeit darstellt, ist `singleInstanceAssignment` die Arbeitsmenge, die jede VM bewältigen kann. `signalValue`: Der Wert des Autoscaling-Signals. Wenn `signalTarget` festgelegt ist, vergleicht das Autoscaling `signalValue` mit `signalTarget`, um zu berechnen, wie viele VMs benötigt werden. Dies wird dargestellt durch `calculatedSize`.
`autoscalingReason.scalingSignal.name`	Der Name des Autoscaling-Signals, anhand dessen das Autoscaling die die Anzahl der VMs berechnet hat, dargestellt durch `calculatedSize` im Log.
`autoscalingReason.scalingSignal.signalPolicy`	Die Konfiguration des Autoscaling-Signals, anhand dessen das Autoscaling die `calculatedSize` bestimmt hat.
`autoscalingReason.summary`	Eine Beschreibung des Grunds für das Autoscaling.
`newSize`	Die aktuell empfohlene Größe der MIG. Je nach `autoscalingMode` passt das Autoscaling die Größe der MIG so an `newSize` an: `ON`: Das Autoscaling ändert die Größe der MIG in `newSize`. `OFF`: Das Autoscaling passt die Größe der MIG nicht an. `ONLY_SCALE_OUT`: Das Autoscaling passt die Größe der MIG nur dann an, wenn `newSize` größer als die Zielgröße der MIG ist.
`oldSize`	Die vorherige empfohlene Größe der MIG.

Informationen zu den anderen Feldern im Logeintrag finden Sie unter Format von Audit-Logeinträgen.

Logeintrag für die Statusänderung

Wenn sich der Status des Autoscalings ändert, erstellt Compute Engine einen Logeintrag, in dem die alten und neuen Statusmeldungen erfasst werden. Anhand dieser Statusmeldungen können Sie herausfinden, warum Ihr Autoscaling nicht wie erwartet funktioniert, oder Probleme beheben, die Ihnen aufgefallen sind. Einige der häufig auftretenden Statusmeldungen finden Sie unter Häufige Statusrückmeldungen.

Die folgenden Felder in protoPayload beschreiben die alten und neuen Status:

metadata.newStatus.details: Der neue Status des Autoscalings.
metadata.oldStatus.details: Der vorherige Status des Autoscalings.

Das folgende Beispiel zeigt einen Logeintrag, der eine Statusänderung beschreibt. In diesem Beispiel können Sie anhand der neuen Statusmeldung prüfen, ob das Load-Balancing richtig konfiguriert ist.

    {
      insertId: "ivho6kg4icqfio"
      logName: "projects/example-project/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fsystem_event"
      protoPayload: {
        metadata: {
          @type: "type.googleapis.com/autoscaler.AutoscalerStatusChange"
          newStatus: {
            details: "The autoscaler is configured to scale based on a load
            balancing signal but the instance group has not received any
            utilization data from the load balancer or the utilization is
            constantly 0. Check that the load balancing configuration is
            working"
          }
          oldStatus: {
            details: "OK"
          },
          methodName: "compute.autoscalers.changeStatus"
          resourceName: "projects/example-project/zones/us-east1-b/autoscalers/example-autoscaler"
          serviceName: "compute.googleapis.com"
        }
        receiveTimestamp: "2022-06-08T03:54:12.332329320Z"
        resource: {
          labels: {
            autoscaler_id: "1234567890123456789"
            autoscaler_name: "example-autoscaler"
            instance_group_manager_id: "1357908642148074125"
            instance_group_manager_name: "example-igm"
            location: "us-east1-b"
            project_id: "example-project"
          }
          type: "autoscaler"
        }
        severity: "INFO"
        timestamp: "2022-06-08T03:54:10.675416812Z"
      }
    }

Informationen zu den anderen Feldern im Logeintrag finden Sie unter Format von Audit-Logeinträgen.

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