Google Cloud Observability-Speicher – Übersicht

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Google Cloud Observability Ihre Telemetriedaten speichert. Er enthält Informationen dazu, wie Daten in Cloud Logging, Cloud Monitoring und Cloud Trace gespeichert werden. Dieses Dokument bietet auch einen konzeptionellen Überblick über Observability-Buckets, die Cloud Trace als Speichermodell verwendet.

Logdaten

Logdaten befinden sich in Log-Buckets. Das sind die Container, in denen Logging Ihre Logdaten speichert. Jedes Google Cloud Projekt, Rechnungskonto, jeder Ordner und jede Organisation enthält Log-Buckets mit den Namen _Required und _Default.

Standardmäßig befinden sich Logdaten im Google Cloud Projekt, Abrechnungskonto, Ordner oder in der Organisation, in der die Daten generiert werden. Sie können jedoch Logging so konfigurieren, dass Logdaten von der Ressource, aus der sie stammen, an einen anderen Ort weitergeleitet werden, z. B. an ein anderes Projekt oder einen zentralen Log-Bucket.

Weitere Informationen finden Sie unter Logeinträge speichern und Logeinträge weiterleiten.

Messwertdaten

Messwertdaten befinden sich im Google Cloud -Projekt, aus dem die Daten stammen.

Trace-Daten

Trace-Daten befinden sich in einem Observability-Bucket, der im selben Google Cloud Projekt benannt ist, aus dem die Daten stammen. Der Bucket-Name lautet _Trace. Im nächsten Abschnitt werden Observability-Buckets beschrieben.

Informationen zum Speicherformat einzelner Spans finden Sie im Trace-Schema.

Speichermodell für die Beobachtbarkeit

Das Speichermodell der Observability API basiert auf der folgenden Architektur:

Beobachtbarkeits-Buckets

Ein Observability-Bucket ist die Verwaltungseinheit für Datasets, in denen Daten gespeichert werden. Ein Observability-Bucket befindet sich an einem bestimmten Ort und hat eine Richtlinie zur Datenaufbewahrung. Wenn ein Google Cloud Dienst die Observability API zum Speichern seiner Daten verwendet, erstellt das System einen Observability-Bucket basierend auf dem Namen des Dienstes. Für den Cloud Trace-Dienst hat der vom System erstellte Bucket beispielsweise den Namen _Trace. Informationen zur Struktur eines Observability-Buckets finden Sie unter Bucket.

Datasets

Ein Dataset ist eine Speichereinheit. Jedes Dataset ist ein untergeordnetes Element eines Observability-Buckets. Wenn das System einen Observability-Bucket für einen Google Cloud Dienst erstellt, wird auch ein Dataset erstellt. Nachdem das System beispielsweise den Bucket _Trace erstellt hat, wird das Dataset mit dem Namen Spans erstellt. In diesem Dataset werden Ihre Trace-Daten gespeichert. Informationen zur Struktur eines Datasets finden Sie unter Dataset.

Ansichten für Datasets

Jedes Dataset enthält mindestens eine Ansicht. Eine Ansicht bietet Lesezugriff auf eine Teilmenge der Einträge im Dataset. Wenn ein Dataset erstellt wird, wird automatisch eine Ansicht erstellt. Diese Ansicht enthält alle Daten im Dataset. Der Name der Ansicht hängt vom Dienst ab. Für den Cloud Trace-Dienst wird beispielsweise eine Ansicht mit dem Namen _AllSpans für das Dataset Spans erstellt. Informationen zur Struktur einer Ansicht finden Sie unter View.

Links zu Datasets

Jedes Dataset kann maximal einen Link enthalten. Wenn Sie einen Link für ein Dataset erstellen, wird ein verknüpftes BigQuery-Dataset erstellt. Anschließend können Sie die Daten in Ihrem Dataset mit BigQuery oder anderen Diensten, die die BigQuery API verwenden, abfragen. Informationen zur Struktur eines Links finden Sie unter Link.

Das System erstellt nicht automatisch Links zu Datasets.

Angenommen, Ihre Tracedaten befinden sich in einem Dataset mit dem Namen Spans. Dieses Dataset ist ein untergeordnetes Element des Observability-Buckets mit dem Namen _Trace. Im Dataset Spans wird die Ansicht mit dem Namen _AllSpans erstellt. Diese Ansicht enthält alle Daten im Dataset.

Beschränkungen

Folgendes ist nicht möglich:

Beobachtbarkeits-Buckets ändern oder löschen
Datasets erstellen, löschen oder ändern
Ansichten erstellen, löschen oder ändern
Verwenden Sie die Google Cloud Console, um Buckets, Datasets, Ansichten oder Links aufzulisten.
Erstellen Sie Observability-Buckets an anderen Standorten als us. Ein Observability-Bucket muss sich am Standort us befinden.