GKE の Java ワークロードに OpenTelemetry ゼロコード計測を使用する

このドキュメントでは、OpenTelemetry のゼロコード インストルメンテーションを使用して、Google Kubernetes Engine（GKE）で実行されている Java アプリケーションを自動的に計測する方法について説明します。ゼロコード インストルメンテーションを使用すると、手動での作業を最小限に抑えながら、Java ワークロードの包括的なオブザーバビリティを実現できます。

このチュートリアルでは、サンプル Java アプリケーションを GKE にデプロイし、OpenTelemetry を使用してアプリケーションを自動計測し、生成されたテレメトリー シグナルを Google Cloud Observability を使用して可視化する手順について詳しく説明します。

このチュートリアルでは、 GKE で実行されている Java ワークロードの自動計測について説明しますが、これらの手順は他のサポートされている 言語にも適用できます。

ゼロコード計測手法を使用する理由

ゼロコード インストルメンテーション（自動インストルメンテーションとも呼ばれます）は、OpenTelemetry の強力なツールであり、アプリケーション デベロッパーが追加のコードを記述したり、既存のコードを変更したりすることなく、構成可能なオブザーバビリティをコードに追加できます。ゼロコード インストルメンテーションは、アクティブにデプロイされたアプリケーション ライブラリに自動的に計測手法を追加することで機能します。これにより、ゴールデン シグナルを発行してアプリケーションのパフォーマンスに関する信頼性の高い分析情報を提供します。そのため、ゼロコード インストルメンテーションは、アプリケーションのオブザーバビリティの取り組みを開始するのに最適な方法です。

Java のゼロコード インストルメンテーションは、言語のエコシステムで広く使用されている一般的なライブラリを計測することで、指標とトレース スパンを発行します。Java の場合、指標には次のものが含まれます。

発行される指標のセットは、計測対象のアプリケーションと、アプリケーションで使用されるライブラリによって異なります。Java ゼロコード インストルメンテーション エージェントで計測できるライブラリ とフレームワークの完全なリストについては、サポートされているライブラリとフレームワークをご覧ください。

自動インストルメンテーションを使用すると、次のようなことができます。

  • コードを変更せずにゴールデン シグナルのモニタリングを取得する。
  • すべての RPC 呼び出しにまたがる個々のユーザー トレースに高い p99.9 レイテンシを関連付ける。
  • さまざまな一般的なライブラリとフレームワークから、指標、ログ、トレースにわたって一貫したテレメトリーを取得する。

ゼロコード計測手法の詳細については、 OpenTelemetry Zero-codeをご覧ください。

概要

GKE で実行されている Java ワークロードにオブザーバビリティを追加するには、次のコンポーネントをデプロイする必要があります。

  • アプリケーションからテレメトリーを生成する OpenTelemetry ゼロコード インストルメンテーション。
  • アプリケーションによって生成されたテレメトリーを収集し、重要なメタデータとコンテキストで強化して、使用するために にルーティングする OpenTelemetry Collector。 Google Cloud

このチュートリアルでは、指標とトレースを に発行する計測済みの Java アプリケーションを GKE にデプロイします Google Cloud。その後、Metrics Explorer、ログ エクスプローラ、Trace Explorer などの Google Cloudのオブザーバビリティ機能を使用して、これらのテレメトリーシグナルを表示できます。生成されたテレメトリーを表示して使用する方法については、 テレメトリーを表示するをご覧ください。

このチュートリアルでは、次の課金対象サービスを使用してシグナルを書き込みます。

  • Cloud Monitoring の Managed Service for Prometheus
  • Cloud Logging
  • Cloud Trace
  • Google Kubernetes Engine
  • Cloud Build
  • Artifact Registry

料金計算ツールを使うと、予想使用量に基づいて費用の見積もりを生成できます。

始める前に

このセクションでは、アプリをデプロイして計測し、実行するための環境を設定する方法について説明します。

プロジェクトを選択または作成する Google Cloud

このチュートリアルで使用する Google Cloud プロジェクトを選択します。プロジェクトが存在しない場合は 作成します Google Cloud 。

  1. アカウントにログインします。 Google Cloud を初めて使用する場合は、 アカウントを作成して、実際のシナリオで Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。 Google Cloud新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  5. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

コマンドライン ツールをインストールする

このドキュメントでは、次のコマンドライン ツールを使用します。

  • gcloud
  • kubectl

gcloud ツールと kubectl ツールは Google Cloud CLI に含まれています。インストールの詳細については、Google Cloud CLI コンポーネントの管理をご覧ください。インストールされている gcloud CLI コンポーネントを確認するには、次のコマンドを実行します。

gcloud components list

環境変数を設定する

頻繁に使用する値の入力を減らし、入力ミスを防ぎ、このドキュメントのコマンドを実行できるようにするには、次の環境変数を設定します。

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
export CLUSTER_NAME=CLUSTER_NAME
export CLUSTER_REGION=us-east1
export ARTIFACT_REGISTRY=opentelemetry-autoinstrument-registry
export REGISTRY_LOCATION=us-east4

コマンドを実行する前に、次の変数を置き換えるか、デフォルト値を使用します。

  • PROJECT_ID: プロジェクトの ID。
  • CLUSTER_NAME: クラスタの名前。新しいクラスタまたは既存のクラスタを参照できます。
  • us-east1: クラスタのリージョン。既存のクラスタを使用している場合は、そのクラスタのリージョンを使用します。
  • opentelemetry-autoinstrument-registry: Artifact Registry リポジトリの名前。 新しいリポジトリまたは既存のリポジトリを参照できます。
  • us-east4: Artifact Registry リポジトリのリージョン。 既存のリポジトリを使用している場合は、そのリポジトリのリージョンを使用します。

このドキュメントのコマンドを実行するときにエラーが発生した場合は、ターミナル環境でこれらの変数が正しく設定されていることを確認してください。

API を有効にする

このドキュメントのサービスを使用するには、プロジェクトで次の API を有効にする必要があります。 プロジェクトで Google Cloud

  • Artifact Registry API: artifactregistry.googleapis.com
  • Cloud Build API: cloudbuild.googleapis.com
  • Google Kubernetes Engine: container.googleapis.com
  • Identity and Access Management API: iam.googleapis.com
  • Cloud Logging API: logging.googleapis.com
  • Cloud Monitoring API: monitoring.googleapis.com
  • Telemetry API: telemetry.googleapis.com

これらの API は、Telemetry API を除き、プロジェクトですでに有効になっている可能性があります。 Google Cloud 次のコマンドを実行して、有効な API を一覧表示します。

gcloud services list

まだ有効になっていない API を有効にします。 特に Telemetry API（telemetry.googleapis.com）に注意してください。このドキュメントでこの API を初めて使用する可能性があります。

まだ有効になっていない API を有効にするには、対応する API のコマンドを実行します。

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com
gcloud services enable cloudbuild.googleapis.com
gcloud services enable container.googleapis.com
gcloud services enable iam.googleapis.com
gcloud services enable logging.googleapis.com
gcloud services enable monitoring.googleapis.com
gcloud services enable telemetry.googleapis.com

クラスタを設定する

サンプル アプリケーションとコレクタの GKE クラスタを設定します。

  1. 次のコマンドを実行して Google Cloud にログインします。

    gcloud auth login
gcloud config set project PROJECT_ID

  2. GKE クラスタがまだない場合は、次のコマンドを実行して Autopilot クラスタを作成します。

    gcloud container clusters create-auto --region us-east1 CLUSTER_NAME --project PROJECT_ID

  3. クラスタを操作するには、次のコマンドを実行してローカルの kubectl ユーティリティを接続します。

    gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_NAME --region us-east1 --project PROJECT_ID

Java アプリケーションをデプロイする

このセクションの手順では、計測されていないサンプル Java アプリケーション （OpenTelemetry Spring Boot インストルメンテーションの例）を クラスタにデプロイします。このセクションでは、Cloud Build と Artifact Registry を使用してアプリケーション イメージを作成して保存します。

  1. Artifact Registry リポジトリがまだない場合は、次のコマンドを実行してリポジトリを作成します。

    gcloud artifacts repositories create opentelemetry-autoinstrument-registry --repository-format=docker --location=us-east4 --description="GKE Autoinstrumentation sample app"

  2. 次のコマンドを実行して、サンプル アプリケーションのクローンを作成します。

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/opentelemetry-operations-java.git

  3. 次の環境変数を設定します。

    export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
export ARTIFACT_REGISTRY=opentelemetry-autoinstrument-registry
export REGISTRY_LOCATION=us-east4

  4. 次のコマンドを実行して、アプリケーション イメージをビルドし、Artifact Registry リポジトリに push します。

    pushd opentelemetry-operations-java/examples/instrumentation-quickstart && \
gcloud builds submit --config <(envsubst < cloudbuild-uninstrumented-app.yaml) . && \
popd

  5. アプリケーションの Kubernetes Deployment 構成ファイルを作成します。 次の構成をコピーして、deployment.yaml という名前のファイルに保存します。

    apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: quickstart-app
  labels:
    app: quickstart-app
    app.kubernetes.io/part-of: gke-autoinstrument-guide
spec:
  ports:
    - port: 8080
      targetPort: 8080
      name: quickstart-app
  selector:
    app: quickstart-app
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: quickstart-app
  labels:
    app: quickstart-app
    app.kubernetes.io/part-of: gke-autoinstrument-guide
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: quickstart-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: quickstart-app
    spec:
      containers:
        - name: quickstart-app
          image: us-east4-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/opentelemetry-autoinstrument-registry/java-quickstart:latest
          ports:
            - containerPort: 8080
              name: quickstart-app

  6. 次のコマンドを実行して、アプリケーションの Namespace を作成します。

    kubectl create namespace APPLICATION_NAMESPACE

  7. 次のコマンドを実行して、Deployment 構成をクラスタに適用します。

    kubectl apply -f deployment.yaml -n APPLICATION_NAMESPACE

  8. Deployment を作成した後、Pod が作成されて実行を開始するまでに時間がかかることがあります。Pod のステータスを確認するには、次のコマンドを実行します。

    kubectl get po -n APPLICATION_NAMESPACE -w

    Pod のステータスのモニタリングを停止するには、Ctrl-C を押してコマンドを停止します。

OpenTelemetry Collector インスタンスを設定する

このセクションでは、 Google が構築した OpenTelemetry Collector インスタンスを GKE クラスタで実行する別の Deployment を作成します。コレクタは、次のエクスポータを使用してデータをエクスポートするように構成されています。

このドキュメントの手順に沿って OpenTelemetry Collector を手動でデプロイする代わりに、 GKE 向けのマネージド OpenTelemetryの手順に沿って操作することもできます。これは、マネージド環境で Google が構築した OpenTelemetry Collector を使用します。

  1. 次のコマンドを実行して、OpenTelemetry Collector の Deployment の Kubernetes サービス アカウントを承認します。

    export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe PROJECT_ID --format="value(projectNumber)")

gcloud projects add-iam-policy-binding projects/PROJECT_ID \
  --role=roles/logging.logWriter \
  --member=principal://iam.googleapis.com/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/global/workloadIdentityPools/PROJECT_ID.svc.id.goog/subject/ns/opentelemetry/sa/opentelemetry-collector \
  --condition=None

gcloud projects add-iam-policy-binding projects/PROJECT_ID \
  --role=roles/monitoring.metricWriter \
  --member=principal://iam.googleapis.com/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/global/workloadIdentityPools/PROJECT_ID.svc.id.goog/subject/ns/opentelemetry/sa/opentelemetry-collector \
  --condition=None

gcloud projects add-iam-policy-binding projects/PROJECT_ID \
  --role=roles/telemetry.tracesWriter \
  --member=principal://iam.googleapis.com/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/global/workloadIdentityPools/PROJECT_ID.svc.id.goog/subject/ns/opentelemetry/sa/opentelemetry-collector \
  --condition=None

  2. 次のコマンドを実行して、推奨されるデフォルト構成で Google が構築した OpenTelemetry Collector インスタンスを GKE クラスタにデプロイします。

    kubectl kustomize https://github.com/GoogleCloudPlatform/otlp-k8s-ingest//k8s/base?ref=otlpmetric | envsubst | kubectl apply -f -

    この構成では、コレクタが opentelemetry Namespace にデプロイされます。

  3. Deployment を作成した後、Pod が作成されて実行を開始するまでに時間がかかることがあります。Pod のステータスを確認するには、次のコマンドを実行します。

    kubectl get po -n opentelemetry -w

    Pod のステータスのモニタリングを停止するには、Ctrl-C を押してコマンドを停止します。

OpenTelemetry ゼロコード インストルメンテーションを構成する

GKE にデプロイされたアプリケーションの OpenTelemetry ゼロコード インストルメンテーションを構成するには、GKE クラスタに OpenTelemetry Operator をインストールします。OpenTelemetry Operator は、Kubernetes カスタム リソース定義（CRD）である Instrumentation Resource へのアクセスを提供します。このリソースは、クラスタ内で実行されている Kubernetes リソースに自動インストルメンテーションを挿入するために使用されます。

Instrumentation Resource は、特別なアノテーションを使用して特定のワークロードに「挿入」または「適用」されます。OpenTelemetry Operator は、クラスタ内で実行されているリソースのアノテーションを監視し、それらのリソースによって管理されるアプリケーションに適切なインストルメンテーションを挿入します。

  1. Helm CLI がまだインストールされていない場合は、 次のコマンドを実行して Helm をインストールします。

    curl -fsSL -o get_helm.sh https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3

chmod 700 get_helm.sh

./get_helm.sh

  2. クラスタに cert-manager がまだインストールされていない場合は、次のコマンドを実行してインストールします。

    helm repo add jetstack https://charts.jetstack.io

helm repo update

helm install \
--create-namespace \
--namespace cert-manager \
--set installCRDs=true \
--set global.leaderElection.namespace=cert-manager \
--set extraArgs={--issuer-ambient-credentials=true} \
cert-manager jetstack/cert-manager

  3. 次のコマンドを実行して、バージョン 0.140.0 以降を使用して OpenTelemetry Operator をインストールします。

    kubectl apply -f https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/releases/download/v0.140.0/opentelemetry-operator.yaml

  4. 次のような内容の instrumentation.yaml という名前のファイルを作成して、 Instrumentation カスタム リソース の構成ファイルを作成します。

    apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: Instrumentation
metadata:
  name: sample-java-auto-instrumentation
spec:
  exporter:
    endpoint: http://opentelemetry-collector.opentelemetry.svc.cluster.local:4317
  sampler:
    type: parentbased_traceidratio
    # Adjust the sampling rate to control cost
    argument: "0.01"

  java:
    env:
      - name: OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL
        value: grpc
      - name: OTEL_LOGS_EXPORTER
        value: none

  5. Operator の Namespace を作成します。アプリケーションの Namespace（APPLICATION_NAMESPACE）に使用したのと同じ値を使用できます。

    kubectl create namespace INSTRUMENTATION_NAMESPACE

  6. 次のコマンドを実行して、クラスタに Instrumentation カスタム リソースを作成し、instrumentation.yaml ファイルを適用します。

    kubectl apply -f instrumentation.yaml -n INSTRUMENTATION_NAMESPACE

  7. 以前にデプロイしたサンプル Java アプリケーション に自動インストルメンテーション アノテーションを適用します。次のコマンドを実行して、アノテーションで元の Deployment にパッチを適用します。

    kubectl patch deployment.apps/quickstart-app -n APPLICATION_NAMESPACE -p '{"spec":{"template":{"metadata":{"annotations":{"instrumentation.opentelemetry.io/inject-java": "'"INSTRUMENTATION_NAMESPACE"'/sample-java-auto-instrumentation"}}}}}'

  8. Deployment にパッチを適用すると、アプリケーションの Deployment が再起動します。次のコマンドを実行して、アプリケーション内の Pod のステータスを確認できます。

    kubectl get po -n APPLICATION_NAMESPACE -w

    Pod のステータスのモニタリングを停止するには、Ctrl-C を押してコマンドを停止します。

これで、GKE クラスタにデプロイされた Java アプリケーションが自動計測されました。

デプロイされたアプリケーションからテレメトリーを生成する

自動計測されたアプリケーションからテレメトリーを生成するには、アプリケーションにリクエストを送信してユーザー アクティビティをシミュレートする必要があります。トラフィック シミュレータを実行すると、安定したトラフィック ストリームを生成できます。このセクションでは、シミュレータをダウンロードし、Cloud Build を使用してビルドし、Artifact Registry にイメージを保存して、シミュレータをデプロイする方法について説明します。

  1. 次のコマンドを実行して、トラフィック シミュレータ アプリケーションをダウンロードします。

    mkdir traffic-simulator && pushd traffic-simulator && \
curl -O https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/opentelemetry-operator-sample/refs/heads/main/recipes/self-managed-otlp-ingest/traffic/hey.Dockerfile  && \
curl -O https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/opentelemetry-operator-sample/refs/heads/main/recipes/self-managed-otlp-ingest/traffic/cloudbuild-hey.yaml && \
popd

    上記のコマンドは、次の処理を行います。

    1. トラフィック シミュレータ アプリケーションをビルドするための別のディレクトリを作成します。
    2. アプリケーションの Dockerfile をダウンロードします。
    3. アプリケーション イメージをビルドする Cloud Build ビルド構成をダウンロードします。

  2. 次のコマンドを実行して、Cloud Build でアプリケーション イメージを作成し、Artifact Registry に push します。

    pushd traffic-simulator && \
gcloud builds submit --config <(envsubst < cloudbuild-hey.yaml) . && \
popd

  3. 次の内容を traffic-simulator ディレクトリの quickstart-traffic.yaml という名前のファイルにコピーして、シミュレータの Deployment 構成ファイルを作成します。

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: traffic-simulator
  labels:
    app.kubernetes.io/part-of: gke-autoinstrument-guide
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: traffic-simulator
  template:
    metadata:
      labels:
        app: traffic-simulator
    spec:
      containers:
        - name: traffic-simulator
          image: us-east4-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/opentelemetry-autoinstrument-registry/hey:latest
          args:
          - -c=2
          - -q=1
          - -z=1h
          - http://quickstart-app:8080/multi

  4. 次のコマンドを実行して、トラフィック シミュレータをデプロイします。

    pushd traffic-simulator && \
kubectl apply -f quickstart-traffic.yaml -n APPLICATION_NAMESPACE && \
popd

  5. Deployment を作成した後、Pod が作成されて実行を開始するまでに時間がかかることがあります。Pod のステータスを確認するには、次のコマンドを実行します。

    kubectl get po -n APPLICATION_NAMESPACE -w

    Pod のステータスのモニタリングを停止するには、Ctrl-C を押してコマンドを停止します。

テレメトリーを表示する

トラフィック シミュレータがアプリケーションにリクエストの送信を開始すると、デプロイされた Java アプリケーションによってテレメトリーが生成されます。指標とトレースが に表示されるまでに数分かかることがあります。 Google Cloud

  • OpenTelemetry Operator によって挿入されたインストルメンテーションは、 OpenTelemetry Java エージェントに依存しています。OpenTelemetry Java エージェントには、指標を発行する多くの一般的な Java ライブラリとフレームワークの 組み込み計測が含まれています。

  • 挿入された計測手法は、サンプル アプリケーションによって公開されたエンドポイントに対する呼び出しのトレースも自動的にキャプチャします。トラフィック シミュレータは、Java アプリケーションによって公開された /multi エンドポイントに一定のレートでリクエストを送信します。/multi エンドポイントは、/single エンドポイントにリクエストを送信して最終的なレスポンスを生成します。これらのインタラクションは、Trace エクスプローラを使用して表示できるトレースとして表示されます。

指標を表示

自動計測された指標は、Cloud Monitoring の Metrics Explorer で確認できます。このセクションでは、PromQL で記述されたサンプルクエリを示します。

コンソールで、  [Metrics Explorer] ページに移動します。 Google Cloud

[Metrics Explorer] に移動

検索バーを使用してこのページを検索する場合は、小見出しが [Monitoring] である結果を選択します。

サンプル アプリケーションで表示できる指標の一部を次に示します。

  • JVM ランタイム指標: OpenTelemetry Java エージェントは、基盤となる JVM に関する指標を発行します。これらの指標は、JVM メモリ、ガベージ コレクション、クラス、スレッド、その他の関連コンセプトに関する情報を公開します。サポートされている JVM 指標の完全なリストについては、JVM ランタイム指標の セマンティック規約のページをご覧ください。

    • JVM メモリ使用量: 次の PromQL クエリを Metrics Explorer に貼り付けます。

      sum(avg_over_time({"process.runtime.jvm.memory.usage"}[${__interval}]))

    • JVM CPU 使用率: 次の PromQL クエリを Metrics Explorer に貼り付けます。

      sum(avg_over_time({"process.runtime.jvm.cpu.utilization"}[${__interval}]))

      次のグラフは、JVM CPU 使用率の指標を示しています。

      OpenTelemetry のゼロコード インストルメンテーションによってキャプチャされた JVM CPU 使用率を示すグラフ。

  • Spring Boot 指標: サンプル アプリケーション は Spring Boot フレームワークを使用します。これは、Java 用の OpenTelemetry ゼロコード インストルメンテーションでもサポートされています。

    • HTTP クライアントの平均時間: 次の PromQL クエリを Metrics Explorer に貼り付けます。

      sum(rate({"http.client.duration_sum"}[${__interval}])) by (cluster, job) / sum(rate({"http.client.duration_count"}[${__interval}])) by (cluster, job)

    • HTTP サーバーの平均時間: 次の PromQL クエリを Metrics Explorer に貼り付けます。

      sum(rate({"http.server.duration_sum"}[${__interval}])) by (cluster, job) / sum(rate({"http.server.duration_count"}[${__interval}])) by (cluster, job)

      次のグラフは、Spring Boot の HTTP サーバーの平均時間の指標を示しています。

      OpenTelemetry ゼロコード インストルメンテーションによってキャプチャされた HTTP サーバーの平均所要時間を示すグラフ。

Metrics Explorer の使用方法の詳細については、 Metrics Explorer 使用時に指標を選択するをご覧ください。

トレースを表示

自動計測されたトレースは、Cloud Trace の Trace エクスプローラで確認できます。Trace エクスプローラでこれらのトレースをフィルタするには、[Service Name] でフィルタし、サービス名を quickstart-app に設定します。

コンソールで、 [Trace explorer] ページに移動します。 Google Cloud

[Trace エクスプローラ] に移動

このページは、検索バーを使用して見つけることもできます。

次のスクリーンショットは、OpenTelemetry quickstart-app Deployment によって生成されたトレースを示しています。

Trace Explorer には、OpenTelemetry のゼロコード インストルメンテーションによってキャプチャされたトレースが表示されます。

Trace エクスプローラの使用方法について詳しくは、 トレースを検索して調査するをご覧ください。

クリーンアップ

新しい Google Cloud プロジェクトを作成し、不要になった場合は、 次のコマンドを実行して削除できます。

gcloud projects delete PROJECT_ID

既存のプロジェクトを使用した場合は、このチュートリアルで作成したリソースを削除して費用を節約できます。

  • 次のコマンドを実行して、GKE クラスタを削除します。

    gcloud container clusters delete CLUSTER_NAME --location=us-east1

  • 次のコマンドを実行して、Artifact Registry リポジトリを削除します。

    gcloud artifacts repositories delete opentelemetry-autoinstrument-registry --location=us-east4