Google Cloud Platformサービスの監視 🔗
Google Cloud Operations を使用してInfrastructure Monitoring 機能を提供する Splunk Observability Cloud では、以下の Google Cloud Platform (GCP) サービス を監視できます。詳細は Google Cloud の公式ドキュメントを参照してください。
GCPデータについて 🔗
Google Cloud Platformリソースを一意に識別 🔗
StackDriver インテグレーションが送信するすべてのメトリクスには、gcp_id というディメンションがあります。このディメンションの値は、リソースを含むプロジェクトIDで始まり、_ （アンダースコア）、そのリソースに固有のその他のプロパティが続きます。標準インストールスクリプト を使用してcollectdをCompute Engineインスタンスにインストールすると、このディメンションが自動的に追加されます。
このディメンションを持つメトリクスを手動で送信して一意の ID 値を検出する最も簡単な方法は、メタデータ カタログを使用して、このディメンションを含む時系列を見つけることです。その時系列には、基盤となる GCP リソースをより簡単に識別できる他のディメンションが含まれている必要があります。
ディメンション 🔗
GCPメトリクススに関連するメトリック時系列（MTS）には、すべてのサービスに共通する、以下の一般的なディメンションがあります：
ディメンション名 |
説明 |
|---|---|
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GCPオブジェクトの一意の識別子 |
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監視対象リソースのプロジェクトID |
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監視対象リソースの名前 |
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メトリクスが属するサービス |
さらに、各サービスには、メトリクスが属するリソースを識別するディメンションもあります。例えば、instance_id ディメンションはコンピュートインスタンスを識別し、bucket_name ディメンションはストレージバケットを識別します。
GCPサービスを監視し、問題を特定する 🔗
インフラストラクチャのページから、GCPサービスの健全性を一目で確認できます。このページでは、各サービスの主要なメトリクスを提供します。また、GCPサービスの特定のインスタンスにドリルダウンすることもできます。例えば、GCEサービスの主要メトリクスを表示し、特定のIDでフィルタリングして特定のGCEインスタンスを分析します。
以下の手順に従って、InfrastructureページからGCPサービスの問題を分析します：
ナビゲーションメニュー > インフラストラクチャ を選択し、Google Cloud Platform カテゴリを表示します。
分析したい特定のサービスを選択します。例えば、特定のバケットのメトリクスを表示するには、Cloud Storage を選択します。「No Data Found」と表示された場合は、まずインテグレーションを構成する必要があります。
Color by ドロップダウン リストで、以下のメトリクスに沿ってサービスのインスタンスを比較します。ヒートマップでは、選択したメトリクスに基づいて、インスタンスの健全性を色で表します。例えば、緑と赤を示すヒートマップでは、緑が健全なインスタンス、赤が不健全なインスタンスを表します。ヒートマップに複数の色がある場合、グラデーションが薄いほどアクティビティが少なく、濃いほどアクティビティが多いことを表します。
オプションとして、カスタムダッシュボードやチャートに視覚的に利用しやすいカラーパレットを適用することができます。Infrastructure Monitoringでは、アカウント設定 > カラーアクセシビリティ を選択します。 CPU使用率のようなメトリクスで色分けしたり、地理的リージョンのようなディメンションでフィルタリングすることができます。
Group by ドロップダウンリストを使用して、各インスタンスに関するメタデータに基づいてインスタンスをグループ化します。実行中のリージョンやリソースグループ、または環境タグに従ってインスタンスをグループ化できます。これを使用して、インフラストラクチャのさまざまな部分とそのパフォーマンスの相関関係を確認します。
外れ値を見つける 設定を使用して、メトリクスの外れ値を検索します。範囲 と 戦略 を指定します。
範囲 を設定して、インスタンスの可視集団全体から外れ値を分析するか、またはインスタンスをグループ化したディメンションまたはプロパティによって定義されたグループ内のみから外れ値を分析します。
外れ値を見つけるために、2つの 戦略 のうち1つを選択します：
Deviation from Mean:インスタンスは、少なくとも3つの標準偏差によってメトリクスの平均値を超えて赤で表示されます。この設定は、最も極端な外れ値を見つけるために使用します。
Deviation from Median:絶対偏差の中央値を少なくとも3つの絶対偏差で超えたインスタンスが赤で表示されます。この設定では、極端な外れ値は標準偏差ほど重視されません。
さらに調査したい特定のインスタンスを選択すると、インスタンスのすべてのメタデータと主要メトリクスが表示されます。すべてのインスタンスについて、Splunk Observability Cloudはデフォルトのダッシュボードを提供します。インスタンスが実行されているクラウドサービス、インスタンス自体、およびインスタンスに関連付けられたカスタムタグに関する利用可能なすべてのメタデータを分析します。デフォルトのダッシュボードは、主要なメトリクスのメトリック時系列（MTS）を提供します。
他のソースからのデータを監視する 🔗
表で説明するように、GCP環境で実行されているこれらのソースからデータをエクスポートして監視することもできます。
でデータを取得する |
を監視する |
説明 |
|---|---|---|
Google Compute Engine（GCE）またはGoogle Kubernetes Engine（GKE）インスタンスで実行されているKubernetesクラスタからメトリクスとログを収集します。 |
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GCEインスタンスで実行されているLinuxおよびWindowsホストからメトリクスとログを収集します。 |
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ホストまたはKubernetesクラスタで実行されているアプリケーションのメトリクスとスパンを収集します。 |
デフォルトのダッシュボードを使用してGCPサービスを監視する 🔗
Splunk Observability Cloud は、サポートされている GCP サービス用のデフォルトのダッシュボードを提供し、ダッシュボードがデータを表す GCP サービスに基づくダッシュボードグループで利用できます。
GCP サービスのデフォルトのダッシュボードを検索するには、ナビゲーションメニュー > ダッシュボード を選択し、ダッシュボードを表示したい GCP サービスを検索します。
ビルトインコンテンツを探索する 🔗
Splunk Observability Cloudは、多くのクラウドサービスからデータを収集します：
組織で収集されたデータに対して提供されたすべてのナビゲーターを表示するには、インフラストラクチャのページにアクセスしてください。
組織で収集されたデータのすべてのビルトインダッシュボードを表示するには、ダッシュボード > ビルトイン を選択します。
次のセクションで説明するGCP Compute EngineとGCP Kubernetes Engineのコンテンツの制約に留意してください。
GCP Compute Engineのコンテンツを確認する 🔗
GCP Compute Engineインスタンスは、Splunk Distribution of OpenTelemetry Collector と同様に、それぞれのパブリック クラウドサービスによって動かされます。ビルトインダッシュボードでデータを表示するには、すべてのチャートの両方が必要です。
パブリック クラウドサービスのみを設定している場合、データの送信元サービスを表すすべてのカードを確認することができますが、GCP Compute Engineインスタンス用のビルトインダッシュボードの一部のチャートにはデータが表示されません。
パブリック クラウドサービスとSmart Agent（非推奨）のみが構成されている場合、GCP Compute Engineインスタンスのビルトインダッシュボードの一部のチャートにデータが表示されません。
GCP Kubernetes Engineのコンテンツを確認する 🔗
GCP Kubernetes Engine のナビゲーターやダッシュボードにデータを表示するには、Splunk Observability Cloud が Kubernetes クラスタのコントロールプレーンエンドポイントにアクセスする必要があります。
プライベートの GKE クラスタを使用している場合は、Google の公式ドキュメント（パブリックコントロールプレーンエンドポイントへの限定的なアクセスの設定）を参照し、 サポートに連絡して、認証が必要な IP 範囲を入手してください。
あるいは、OpenTelemetry Collector for Kubernetesを使用してKubernetesデータを収集し、提供されているダッシュボードとナビゲーターを使用することもできます。詳しくは Kubernetesデータを収集する と Kubernetesを監視する を参照してください。