GSP092

概要

このラボでは、Google Cloud コンソールで Cloud Monitoring を使用して、Cloud Run functions の詳細を確認します。Cloud Run functions の詳細には、実行時間と回数、メモリ使用量が含まれます。

目標

このラボでは、次のタスクの実行方法について学びます。

• Cloud Run functions の関数を作成する
• Cloud Run functions の関数に関するログベースの指標を作成する
• Metrics Explorer を使用して Cloud Run functions の関数のデータを確認する
• Monitoring の [概要] ウィンドウでグラフを作成する

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モード（推奨）またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。

• ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] ペインには、以下が表示されます。

   • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
   • 残り時間
   • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します）。

   ラボでリソースがスピンアップし、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

   ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   [ラボの詳細] ペインでもユーザー名を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   [ラボの詳細] ペインでもパスワードを確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

7. その後次のように進みます。

   • 利用規約に同意してください。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスにアクセスするには、ナビゲーション メニューをクリックするか、[検索] フィールドにサービス名またはプロダクト名を入力します。

Cloud Shell をアクティブにする

Cloud Shell は、開発ツールと一緒に読み込まれる仮想マシンです。5 GB の永続ホーム ディレクトリが用意されており、Google Cloud で稼働します。Cloud Shell を使用すると、コマンドラインで Google Cloud リソースにアクセスできます。

1. Google Cloud コンソールの上部にある「Cloud Shell をアクティブにする」アイコン をクリックします。

2. ウィンドウで次の操作を行います。

   • Cloud Shell 情報ウィンドウで操作を進めます。
   • Cloud Shell が認証情報を使用して Google Cloud API を呼び出すことを承認します。

接続した時点で認証が完了しており、プロジェクトに各自の Project_ID、 が設定されます。出力には、このセッションの PROJECT_ID を宣言する次の行が含まれています。

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud は Google Cloud のコマンドライン ツールです。このツールは、Cloud Shell にプリインストールされており、タブ補完がサポートされています。

3. （省略可）次のコマンドを使用すると、有効なアカウント名を一覧表示できます。

gcloud auth list

4. [承認] をクリックします。

出力:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. （省略可）次のコマンドを使用すると、プロジェクト ID を一覧表示できます。

gcloud config list project

出力:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注: Google Cloud における gcloud ドキュメントの全文については、gcloud CLI の概要ガイドをご覧ください。

タスク 1. Cloud Monitoring で Cloud Run functions のログと指標を表示する

ログとアラートを収集するには、モニタリングの対象が必要です。このセクションでは、Hello World と表示する Cloud Run functions の関数を作成します。

1. Cloud コンソールで、ナビゲーション メニュー（）> [Cloud Run] を選択し、[関数を作成] をクリックします。

2. 以下のとおりに設定します。

   • サービス名: helloworld
   • リージョン:
   • ランタイム: Node.js 22
   • 認証: [未認証の呼び出しを許可] の横にあるラジオボタンを選択します。

3. [コンテナ、ボリューム、ネットワーキング、セキュリティ] を開き、次の設定を行います。

   • 実行環境: [第 2 世代] を選択します。

   • [リビジョン スケーリング] の [インスタンスの最大数] を 5 に設定します。

4. その他のフィールドはデフォルトのままにします。[作成] をクリックします。

注: 必要な API がプロジェクトで有効になっていることを確認するためのポップアップが表示された場合は、[有効にする] ボタンをクリックします。

5. [保存して再デプロイ] をクリックします。

関数が自動的にデプロイされ、[Cloud Run functions] ページに表示されます。これには数分かかります。関数名の横に緑色のチェックマークが付いているのを確認できたら、Cloud Run functions の関数の作成は完了です。

完了したタスクをテストする

[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。タスクが正常に完了すると、評価スコアが付与されます。

Cloud Run functions の関数を作成する

6. Google Cloud コンソールの上部にある [Cloud Shell をアクティブにする] をクリックして、新しい Cloud Shell ウィンドウを開きます。

7. Cloud Shell で次のコマンドを実行し、Cloud Run functions の関数にテスト トラフィックを送信できる vegeta というツールを入手します。

curl -LO 'https://github.com/tsenart/vegeta/releases/download/v12.12.0/vegeta_12.12.0_linux_386.tar.gz'

8. 次のコマンドを使用して、vegeta ツールを展開します。

tar -xvzf vegeta_12.12.0_linux_386.tar.gz

9. Cloud Run ページで関数名をクリックし、関数の helloworld URL をクリックします。

新しく開いたブラウザのタブに Hello World! と表示されたら、関数は正常に動作しています。

10. Cloud Run URL リンクを設定して確認します。

CLOUD_RUN_URL=$(gcloud run services describe helloworld --region={{{ project_0.default_region }}} --format='value(status.url)') echo $CLOUD_RUN_URL

11. 次に、Cloud Run functions の関数にトラフィックを送信します。

echo "GET $CLOUD_RUN_URL" | ./vegeta attack -duration=300s -rate=200 > results.bin

12. 次のセクションの手順を完了するまで、この処理をバックグラウンドで実行したままにします。

タスク 2. ログベースの指標を作成する

次に、ログエントリの httpRequest.latency フィールドからレイテンシの値を抽出する、分布タイプのログベースの指標を作成します。

1. コンソールで、[ナビゲーション メニュー] > [すべてのプロダクトを表示] > [オブザーバビリティ] > [ロギング] > [ログ エクスプローラ] の順に選択します。コンソールで Cloud Logging が開きます。

2. Cloud Run functions のログのみを確認するには、[すべてのリソース] プルダウンで [Cloud Run Revision] > [helloWorld] の順に選択して [適用] をクリックします。

3. [クエリを実行] をクリックします。

4. [操作] プルダウンから [指標を作成] をクリックします。

5. [ログベースの指標の作成] フォームで、以下を行います。

• [指標タイプ] を [Distribution] に設定します。
• [ログベースの指標の名前] に「CloudRunFunctionLatency-Logs」と入力します。
• [フィールド名] に「httpRequest.latency」と入力します。

ログベースの指標は次のようになります。

6. [指標を作成] をクリックします。

これで、ユーザー定義の指標が [ログベースの指標] ページに追加され、表示されます。

完了したタスクをテストする

[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。タスクが正常に完了すると、評価スコアが付与されます。

ログベースの指標を作成する

タスク 3. Metrics Explorer

次に、Metrics Explorer を使用して、Cloud Run functions の関数のデータを確認します。

Monitoring の指標スコープを作成する

Google Cloud プロジェクトに関連付けられた Monitoring の指標スコープを設定します。次の手順に沿って、Monitoring を無料でお試しいただける新しいアカウントを作成します。

• Cloud コンソールで、ナビゲーション メニュー（）> [すべてのプロダクトを表示] > [オブザーバビリティ] > [Monitoring] をクリックします。

Monitoring の [概要] ページが開いたら、指標スコープのプロジェクトの準備は完了です。

1. 左側のメニューで [Metrics Explorer] をクリックします。

2. [指標を選択] プルダウンをクリックします。[有効] ボタンの選択を解除します。

3. [リソース名または指標名でフィルタ] に「CloudRunFunctionLatency-Logs」と入力し、[Cloud Run Revision] > [ログベースの指標] を選択した後、指標の候補から [Logging/user/CloudRunFunctionLatency-Logs] を選択して [適用] をクリックします。

注: プルダウンに [Cloud Run Revision] が表示されない場合は、[Active] ボタンの選択を解除します。ログベースの指標は、最初は Metrics Explorer で「無効」と表示されることがあります。これは、指標が有効と見なされるだけの十分なデータをまだ受信していないことを意味します。指標が有効になるまでに数分（またはそれ以上）かかることがあり、十分なトラフィックが発生する必要があります。

問題が発生した場合:

• 選択したリソースと指標が正しいことを Cloud Monitoring で再確認します。
• Cloud Monitoring でフィルタが適用されていないことを確認します。
• Cloud Monitoring で期間が正しく設定されていることを確認します。
• vegeta ツールを使用してトラフィックをさらに生成します（時間やレートを増やす）。
• ログ処理が遅れている可能性があるため、しばらく待ちます。

4. 右上にある [ウィジェット タイプ] プルダウン メニューを [Stacked bar chart] に変更します。

5. 他の指標とグラフ オプションも試してみましょう。たとえば、現在の [Cloud Run Revision] 指標をクリックしてプルダウンを開き、[Cloud Run Revision] > [Request Count] を選択して、ウィジェット タイプを [Stacked area chart] に変更します。

6. 他にもいろいろと試してみましょう。たとえば、指標を [Cloud Run Revision] に戻して、[集計] を [95 パーセンタイル] に変更します。ウィジェット タイプを [Line chart] に設定します。

タスク 4. Monitoring の [概要] ウィンドウでグラフを作成する

Monitoring の [概要] ウィンドウでグラフを作成すると、自分にとって重要な指標を簡単に追跡できます。このセクションでは、前のセクションで作成したのと同じグラフを設定します。ただし、ここでは作成したグラフが Monitoring の [概要] ウィンドウに保存されます。

1. 左側のメニューで、[ダッシュボード] をクリックします。

2. [カスタム ダッシュボードを作成します] をクリックします。

3. [ウィジェットを追加] をクリックします。

4. [可視化] で、[積み上げ棒] を選択します。

5. [指標を選択] プルダウンで、デフォルトの [Cloud Run Revision] > [Request Count] 指標を選択し、プルダウンを開いて指標を変更します。右上の [適用] をクリックします。

6. [ウィジェットを追加] をクリックします。[可視化] で [ヒートマップ] を選択します。

7. [指標を選択] プルダウンに「Cloud Run Revision」と入力し、[Cloud Run Revision] > [ログベースの指標] を選択した後、指標の候補から [Logging/user/CloudRunFunctionLatency-Logs] を選択して [適用] をクリックします。

注: プルダウンに CloudRunFunctionLatency-Logs 指標が表示されない場合は、[Active] ボタンの選択を解除してください。

8. [ウィジェットを追加] をクリックします。[可視化] で [線] を選択します。

9. [指標を選択] プルダウンに「Cloud Run Revision」と入力し、指標の候補から [Cloud Run Revision] > [Request_latency] を選択します。[集計] を [平均] に設定し、[適用] をクリックします。

10. [ウィジェットを追加] をクリックします。[可視化] で、[積み上げ棒] を選択します。

11. [指標を選択] プルダウンに「Cloud Run Revision」と入力し、指標の候補から [Cloud Run Revision] > [Container] > [Container CPU Allocation] を選択します。[適用] をクリックします。

デフォルトでは使用している指標の名前がグラフ名になりますが、変更することもできます。

12. 上部にあるダッシュボード名（New Dashboard - で始まる名前）をクリックし、名前を「Cloud Run functions カスタム ダッシュボード」に変更します。

これらのグラフを見るには、[Monitoring] ページの左側のパネルにある [ダッシュボード] をクリックすると、簡単に確認できます。

タスク 5. 理解度チェック

今回のラボで学習した内容の理解を深めていただくため、以下の多肢選択式問題を用意しました。正解を目指して頑張ってください。

お疲れさまでした

これで完了です。このラボでは、Cloud Run functions の関数の作成、ログベースの指標の作成、Metrics Explorer の使用、Monitoring の [概要] ウィンドウでのグラフの作成を行いました。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2025 年 3 月 5 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 3 月 5 日

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