1. 簡介
上次更新時間：2023 年 7 月 28 日
什麼是 Google Cloud Operations Suite？
Google Cloud 作業套件是個平台，您可以在這個平台上監控 Google Cloud 環境中的應用程式、改善效能及解決相關問題。Cloud 作業套件的主要支柱包括 Cloud Monitoring、Cloud Logging 和 Cloud Trace。
歡迎觀看這部影片，瞭解 Google Cloud Operations 的高階總覽。
建構項目
在本程式碼研究室中，您將在 Google Cloud 上部署範例 API。接著，您將探索及設定 Cloud Monitoring 中的多項功能，並與 API 進行比較。
課程內容
- 使用 Google Cloud 的 Cloud Shell 將範例應用程式部署至 Cloud Run。
- 使用 Google Cloud Monitoring 功能，例如資訊主頁、快訊、運作時間檢查、SLI/SLO 監控等。
軟硬體需求
- 新版 Chrome (74 以上版本)
- Google Cloud 帳戶和 Google Cloud 專案
2. 設定和需求
自修實驗室環境設定
如果您沒有 Google 帳戶 (Gmail 或 Google 應用程式)，請先建立帳戶。登入 Google Cloud Platform 主控台 ( console.cloud.google.com)，然後建立新專案。
- 專案名稱是專案參與者的顯示名稱。這是 Google API 未使用的字元字串。你隨時可以更新該位置資訊。
- 專案 ID 在所有 Google Cloud 專案中不得重複，且設定後即無法變更。Cloud 控制台會自動產生專屬字串，通常您不需要理會該字串。在大多數程式碼研究室中，您需要參照專案 ID (通常會識別為 PROJECT_ID)。如果不喜歡系統產生的 ID，可以產生另一個隨機 ID。你也可以嘗試自訂名稱，看看是否可用。完成這個步驟後就無法變更，且專案期間都會維持這個設定。
- 請注意，部分 API 會使用第三個值，也就是專案編號。如要進一步瞭解這三種值，請參閱說明文件。
注意：專案 ID 必須是全域專屬 ID，選定後就無法變更，且其他使用者無法使用。您是該 ID 的唯一使用者。即使刪除專案，該 ID 也無法再使用
- 接著，您需要在 Cloud 控制台中啟用帳單，才能使用 Cloud 資源/API。完成本程式碼研究室的費用應該不高，甚至完全免費。如要關閉資源，避免產生本教學課程以外的費用，您可以刪除自己建立的資源，或刪除整個專案。Google Cloud 新使用者可參加價值$300 美元的免費試用計畫。
Google Cloud Shell 設定
雖然可以透過筆電遠端操作 Google Cloud 和 Google Cloud Trace，但在本程式碼研究室中，我們將使用 Google Cloud Shell，這是 Cloud 中執行的指令列環境。
如要從 Cloud Shell 啟用 Cloud Shell，只要按一下「啟用 Cloud Shell」即可 (佈建並連線至環境的作業需要一些時間才能完成)。
如果您是首次啟動 Cloud Shell，系統會顯示中繼畫面 (位於摺疊式選單下方)，說明這個指令列環境。點選「繼續」後，這則訊息日後就不會再出現。以下是這個初次畫面的樣子：
佈建並連至 Cloud Shell 預計只需要幾分鐘。
這部虛擬機器搭載您需要的所有開發工具，並提供永久的 5GB 主目錄，而且可在 Google Cloud 運作，大幅提升網路效能並強化驗證功能。本程式碼研究室幾乎所有工作都可在瀏覽器或 Chromebook 上完成。
連線至 Cloud Shell 後，您應會發現自己通過驗證，且專案已設為您的專案 ID。
在 Cloud Shell 中執行下列指令，確認您已通過驗證：
連至 Cloud Shell 後，您應該會看到驗證已完成，專案也已設為獲派的專案 ID PROJECT_ID。
gcloud auth list
指令輸出
Credentialed accounts: - <myaccount>@<mydomain>.com (active)
gcloud config list project
指令輸出
[core] project = <PROJECT_ID>
如果專案未設定，請發出下列指令：
gcloud config set project <PROJECT_ID>
Cloud Shell 也會預設設定部分環境變數，這些變數在您執行後續指令時可能很有用。
echo $GOOGLE_CLOUD_PROJECT
指令輸出
<PROJECT_ID>
範例應用程式
我們已將本專案所需的資料都放到 Git 存放區中。這個存放區包含幾個範例應用程式，您可以選擇其中任何一個用於本練習。
Git 存放區連結：https://github.com/rominirani/cloud-code-sample-repository
3. 部署 API 應用程式
範例應用程式或 API 的用途為何？
我們的應用程式是簡單的 Inventory API 應用程式，會公開 REST API 端點，並提供幾項作業來列出商品目錄項目，以及取得特定項目的商品目錄數量。
部署 API 後，假設 API 託管於 https://<somehost>，我們就能存取 API 端點，如下所示：
- https://<somehost>/inventory
系統會列出所有產品項目，以及現有庫存量。
- https://<somehost>/inventory/{productid}
系統會提供單一記錄，其中包含該產品的產品 ID 和現有庫存量。
傳回的回應資料為 JSON 格式。
資料和 API 要求/回應範例
為簡化操作，應用程式並未在後端使用資料庫。內含 3 個範例產品 ID 和現有庫存量。
產品 ID | 現有庫存量 |
I-1 | 10 |
I-2 | 20 |
I-3 | 30 |
API 要求和回應範例如下所示：
API 要求 | API 回應 |
https://<somehost>/inventory | [ { "I-1": 10, "I-2": 20, "I-3": 30 }] |
https://<somehost>/inventory/I-1 | { "productid": "I-1", "qty": 10} |
https://<somehost>/inventory/I-2 | { "productid": "I-2", "qty": 20} |
https://<somehost>/inventory/I-200 | { "productid": I-200, "qty": -1} |
複製存放區
雖然可以透過筆電遠端操作 Google Cloud，但在本程式碼研究室中，您將使用 Google Cloud Shell，這是可在雲端執行的指令列環境。
在 GCP 主控台，按一下右上角工具列的 Cloud Shell 圖示：
佈建並連線至環境的作業需要一些時間才能完成。完成後，您應該會看到如下的內容：
這部虛擬機器搭載各種您需要的開發工具，並提供永久的 5GB 主目錄，而且可在 Google Cloud 運作，大幅提升網路效能並強化驗證功能。本實驗室的所有工作都可在瀏覽器上完成。
設定 gcloud
在 Cloud Shell 中設定專案 ID，並儲存為 PROJECT_ID 變數。
PROJECT_ID=[YOUR-PROJECT-ID]
gcloud config set project $PROJECT_ID
現在，請執行下列指令：
$ git clone https://github.com/rominirani/cloud-code-sample-repository.git
這樣一來，這個資料夾中就會建立名為 cloud-code-sample-repository 的資料夾。
(選用) 在 Cloud Shell 上執行應用程式
如要在本機執行應用程式，請按照下列步驟操作：
- 在終端機中，使用下列指令前往 Python 版本的 API：
$ cd cloud-code-sample-repository
$ cd python-flask-api
- 在終端機中提供下列指令 (撰寫本文時，Cloud Shell 已安裝 Python 3.9.x，我們將使用預設版本。如果您打算在筆電上在本機執行，可以使用 Python 3.8 以上版本：
$ python app.py
- 您可以執行下列指令，在本機啟動 Python 伺服器。
- 這會在通訊埠 8080 上啟動伺服器，您可以透過 Cloud Shell 的「網頁預覽」功能在本機測試。按一下「Web Preview」(網頁預覽) 按鈕，如下所示：
按一下「透過以下通訊埠預覽：8080」。
- 系統會開啟瀏覽器視窗。您會看到 404 錯誤，這沒關係。修改網址，將主機名稱後的內容改為 /inventory。
舉例來說，在我的電腦上，看起來會像這樣：
https://8080-cs-557561579860-default.cs-asia-southeast1-yelo.cloudshell.dev/inventory
系統會顯示庫存商品清單，如先前所述：
- 現在前往終端機並按下 Ctrl-C，即可停止伺服器。
部署應用程式
現在要將這個 API 應用程式部署至 Cloud Run。這個程序會使用 glcoud 指令列用戶端執行指令，將程式碼部署至 Cloud Run。
在終端機中執行下列 gcloud 指令：
$ gcloud run deploy --source .
系統會詢問多個問題 (如果要求授權，請繼續操作)，部分重點如下。視設定而定，您可能不會收到所有問題，以及您是否已在 Google Cloud 專案中啟用特定 API。
- 服務名稱 (python-flask-api)：您可以沿用這個預設名稱，也可以選擇其他名稱，例如 my-inventory-api
- 專案 [project-number] 未啟用 API [run.googleapis.com]。Would you like to enable and retry (this will take a few minutes)? (y/N)? 是
- 請指定區域：輸入數字，選擇您想要的區域。
- 專案 [project-number] 未啟用 API [artifactregistry.googleapis.com]。Would you like to enable and retry (this will take a few minutes)? (y/N)? 是
- 從來源部署時，需要 Artifact Registry Docker 存放區來儲存建構的容器。系統會在 [us-west1] 區域中建立名為 [cloud-run-source-deploy] 的存放區。
Do you want to continue (Y/n)? 是
- Allow unauthenticated invocations to [my-inventory-api] (y/N)? 是
最終，這會啟動程序，將您的原始碼容器化、推送至 Artifact Registry，然後部署 Cloud Run 服務和修訂版本。請耐心等待這項程序完成 (可能需要 3 到 4 分鐘)，完成後您會看到服務網址。
以下是執行範例：
測試應用程式
應用程式部署至 Cloud Run 後，您就可以透過下列方式存取 API 應用程式：
- 記下上一個步驟中的服務網址。舉例來說，在我的設定中，這項資訊會顯示為
https://my-inventory-api-bt2r5243dq-uw.a.run.app。我們將此網址稱為 <SERVICE_URL>。 - 開啟瀏覽器，存取下列 3 個 API 端點的網址：
- <SERVICE_URL>/inventory
- <SERVICE_URL>/inventory/I-1
- <SERVICE_URL>/inventory/I-100
應與我們在先前章節中提供的規格相同，並附上 API 要求和回應範例。
從 Cloud Run 取得服務詳細資料
我們已將 API 服務部署至無伺服器運算環境 Cloud Run。我們隨時可以透過 Google Cloud 控制台前往 Cloud Run 服務。
在主選單中，前往 Cloud Run。畫面上會顯示您在 Cloud Run 中執行的服務清單。您應該會看到剛部署的服務。視您選取的名稱而定，畫面應會顯示類似下列的內容：
按一下服務名稱即可查看詳細資料。詳細資料範例如下：
請注意網址，這就是服務網址，您可以在瀏覽器中輸入這個網址，存取我們剛部署的 Inventory API。您可以查看指標和其他詳細資料。
讓我們立即開始使用 Google Cloud 作業套件。
4. 設定資訊主頁
Cloud Monitoring 提供的一項便利功能，就是 Google Cloud 中多項資源的隨附 (OOTB) 資訊主頁。因此，使用標準指標設定資訊主頁的初始程序快速又方便。
接著來看看如何為剛部署至 Cloud Run 的 API 服務執行這項操作。
「服務」專屬資訊主頁
我們已將 API 服務部署至 Cloud Run，現在來看看如何設定資訊主頁，以便將各種指標 (包括服務延遲時間) 視覺化。
首先，請前往控制台的「Monitoring」→「Overview」，如下所示：
「總覽」頁面會顯示您在 Monitoring 中設定的多項內容，例如資訊主頁、快訊、運作時間檢查等。
現在，請點選側邊主選單中的「資訊主頁」。系統會顯示以下畫面：
按一下「樣本資料庫」。畫面會顯示 Google Cloud 中可用的 Out-Of-The-Box (OOTB) 資訊主頁清單，涵蓋多個資源。具體來說，請向下捲動清單，然後選取「Google Cloud Run」，如下所示。
畫面會顯示 Google Cloud Run 適用的標準資訊主頁清單。我們已在 Cloud Run 上部署服務，因此對這項功能感興趣。
您會看到一個 Cloud Run 監控資訊主頁。按一下「預覽」連結，即可查看 Cloud Run 監控服務可用的標準圖表 (指標) 清單。只要按一下「IMPORT SAMPLE DASHBOARD」(匯入範例資訊主頁)，即可將所有這些圖表匯入自訂資訊主頁。系統會顯示資訊主頁畫面，並預先填入名稱，如下所示：
如要返回，請按一下資訊主頁名稱左側的向左箭頭，位於左上角。系統會顯示資訊主頁清單，您應該會看到剛建立的新資訊主頁。
按一下該資訊主頁連結，即可監控多項可用的指標。這些指標包括延遲時間、要求計數、容器指標等。
您也可以選取星號圖示，將任何資訊主頁標示為我的最愛，如下所示：
這樣一來，資訊主頁就會新增至 Monitoring 的「總覽」畫面，方便您前往常用資訊主頁。
太棒了！您剛才新增了自訂資訊主頁，用來監控 Cloud Run 服務。做得好！
5. 運作時間檢查
在本節中，我們將為已部署的 API 服務設定正常運作時間檢查。公開運作時間檢查可從全球多個位置，對公開網址或 Google Cloud 資源發出要求，確認資源是否會回應。
在本例中，資源是我們部署至 Cloud Run 的 API 服務。這個網址是 API 服務公開的特定端點，用來指出服務的健康狀態。
在 API 服務程式碼範例中，我們公開了 /healthy 端點，會傳回「All Izz Well」字串值。因此，我們只需要定義運作時間檢查，檢查 https://<SERVICE_URL>/healthy 是否傳回「All Izz Well」字串。
建立通知管道
建立運作時間檢查前，請務必先設定通知管道。通知管道是一種媒介，當任何受監控資源發生事件/問題時，系統會透過該管道發出警示。通知管道的例子是電子郵件，如果發生快訊等情況，您會收到電子郵件。
目前我們要設定電子郵件通知管道，並使用電子郵件地址進行設定，這樣一來，系統發出任何快訊時，我們就會收到通知。
如要建立通知管道，請按照下列步驟操作：
前往 Google Cloud 控制台主選單中的「Monitoring」→「Alerting」，如下所示：
系統會顯示包含快訊、政策等資訊的頁面。目前畫面頂端會顯示「編輯通知管道」連結。按一下該按鈕。
系統會顯示各種通知管道的清單，如下所示：
找到「電子郵件」部分，然後點按該列的「新增」。系統會顯示電子郵件設定詳細資料，如下所示：
輸入電子郵件地址和顯示名稱，如下所示。按一下「儲存」。
這樣就完成電子郵件通知管道的建立作業。現在開始設定運作時間檢查。
建立運作時間檢查
在 Google Cloud 控制台的主選單中，前往「Monitoring」→「Uptime checks」。頂端會顯示「建立正常運作時間檢查」連結。按一下該按鈕。
系統會顯示一系列步驟，引導您完成運作時間檢查的設定。
第一步是設定目標詳細資料，也就是我們部署的 Cloud Run 服務相關資訊。填寫完畢的表單如下所示：
您可以選取下列不同值：
- 通訊協定：HTTPS
- 資源類型：選取「Cloud Run 服務」。請注意，這項服務支援其他資源，您也可以對這些資源設定正常運作時間檢查。
- Cloud Run 服務：選取「my-inventory-api」或 Cloud Run 服務的特定名稱。
- 路徑為 /healthy，因為我們傳回的字串是「All Izz Well」，而我們想檢查這個字串。
按一下「繼續」前往下一個步驟。下一步是「回應驗證」步驟，如下所示：
您可以看到我們正在啟用「內容比對」檢查，然後設定 /healthy 端點傳回的回應為「All Izz Well」。按一下「繼續」，前往下一個步驟，設定快訊和通知管道 (如果運作時間檢查失敗，系統會透過該管道發出快訊)。
在這個步驟中，請為快訊命名。我選擇的名稱是「Inventory API Uptime Check failure」，但您可以選擇自己的名稱。請務必從先前設定的清單中選取正確的通知管道。
按一下「檢查」，即可在最後一個步驟中檢查我們設定的運作時間檢查。
在最後一個步驟中，為運作時間檢查命名 (例如「Inventory API Uptime Check」)，然後測試檢查設定是否正確。按一下「測試」按鈕即可。
請繼續完成程序 (按一下左側的「建立」按鈕)。Google Cloud 會指示在不同區域設定的正常運作時間檢查探測器 Ping 網址，並收集這些回應。幾分鐘後，請前往「Monitoring」→「Uptime checks」部分，理想情況下，您應該會看到所有綠色信號，表示可從不同探測器連上網址。
如果任何探測器在一段時間內 (可設定) 失敗，您會在設定的電子郵件管道收到警報通知。
「設定運作時間檢查」部分到此結束。做得好！
6. 指標探索工具
Cloud Monitoring 會公開多項 Google Cloud 產品的數千個標準指標。您可以調查、查詢、轉換為圖表、新增至資訊主頁、發出快訊等。
本節的目標是：
- 瞭解如何查看各種指標，然後我們會調查 API 服務的特定指標(延遲時間)。
- 將該指標轉換為圖表和自訂資訊主頁，以便隨時以視覺化方式呈現指標。
探索 Inventory API 服務的延遲時間指標
前往 Google Cloud 控制台主選單的「Monitoring」→「Metrics Explorer」。系統會將你導向 Metrics Explorer 畫面。點按「選取指標」。您現在可以瀏覽多個產生指標的有效資源。
由於我們處理的是 Cloud Run 服務，請依序點選「Cloud Run Revision」(Cloud Run 修訂版本)、「Request Latency」(要求延遲) 類別和特定指標，如下所示：
按一下「套用」。圖表會顯示要求延遲時間。如要將小工具類型變更為折線圖，請使用右側的「顯示設定」，如下所示：
系統會顯示延遲圖表，如下所示：
建立圖表和自訂資訊主頁
讓我們繼續儲存這張圖表。按一下「Save Chart」(儲存圖表)，然後使用詳細資料，如下所示：
請注意，我們是建立新資訊主頁，而不是將其儲存至現有資訊主頁。按一下「儲存」按鈕。新建立的資訊主頁會新增至資訊主頁清單，如下所示：
按一下我們建立的特定資訊主頁，即可查看詳細資料。
至此，我們已完成透過 Metrics Explorer 探索各種指標，以及如何建立自訂資訊主頁的章節。
7. Cloud Logging
在本節中，我們將探索 Cloud Logging。Cloud Logging 隨附 Logs Explorer 介面，可協助您瀏覽及深入瞭解各種 Google 服務和自有應用程式產生的記錄。
在本節中，我們將瞭解記錄瀏覽器，並模擬幾則記錄訊息，然後透過「以記錄為基礎的指標」功能搜尋這些訊息，並轉換為指標。
記錄檔探索工具
如要前往記錄檔探索工具，請在 Google Cloud 主控台中依序選取「Logging」→「Logs Explorer」，如下所示：
系統會顯示記錄介面，您可以在其中選取/取消選取各種資源 (專案、Google Cloud 資源、服務名稱等)，以及記錄層級，視需要篩選記錄訊息。
上圖顯示 Cloud Run 修訂版本 (即我們部署的 Cloud Run 服務) 的記錄清單。您會看到多個正常運作時間檢查要求，這些要求會連線至我們設定的 /healthy 端點。
搜尋警告
提供非 I-1、I-2 和 I-3 的產品 ID，模擬對商品目錄服務發出的幾個無效要求。舉例來說，錯誤的要求如下：
https://<SERVICE_URL>/inventory/I-999
現在，當查詢中提供不正確的產品 ID 時，我們會搜尋 API 產生的所有警告。
在查詢方塊中，插入下列查詢參數：
resource.type="cloud_run_revision"
textPayload =~ "Received inventory request for incorrect productid"
如下所示：
按一下「執行查詢」。系統隨即顯示所有要求，以及有這個問題的要求。
記錄指標
讓我們建立自訂記錄指標，追蹤這些錯誤。我們想瞭解是否有大量呼叫使用錯誤的產品 ID。
如要將上述內容轉換為錯誤指標，請按一下記錄檔探索工具中的「建立指標」按鈕。
系統會顯示表單，供您建立指標定義。選擇「計數器指標」，然後輸入指標名稱 (inventory_lookup_errors) 和說明的詳細資料 (如下所示)，然後按一下「建立指標」。
這會建立計數器指標，您應該會看到如下所示的訊息：
從主選單前往「記錄」→「記錄指標」，您應該會在「使用者定義的指標」清單中看到我們定義的自訂指標，如下所示：
在項目結尾，你會看到三個直向點，點選即可查看可對這個自訂指標執行的作業。清單應與下方顯示的清單類似。按一下「在 Metrics Explorer 中查看」選項。
這應該會帶我們前往上一節介紹的 Metrics Explorer，只是現在系統會預先填入資料。
按一下「儲存圖表」。請使用下列「儲存圖表」選項的值：
這樣就會建立新的資訊主頁，您可以在其中查看商品目錄搜尋錯誤，並在資訊主頁清單中找到該頁面。
太棒了！您已從記錄檔建立自訂指標，並將其轉換為圖表，顯示在自訂資訊主頁中。這有助於我們追蹤使用錯誤產品 ID 的通話次數。
8. 快訊政策
在本節中，我們將使用建立的自訂指標，監控資料是否達到門檻 (即錯誤數量是否超過特定門檻)，並在達到門檻時發出快訊。也就是說，我們要設定快訊政策。
建立快訊政策
讓我們前往「廣告空間搜尋資訊主頁」。系統會顯示我們建立的圖表，其中會註記「Inventory Lookup Errors」(目錄查詢錯誤)，如下所示：
系統會顯示目前的指標資料。首先，請編輯指標，如下所示 (按一下「編輯」按鈕)：
系統會顯示指標詳細資料。我們要將圖表從顯示錯誤率轉換為顯示總和，也就是錯誤數。要變更的欄位如下所示：
按一下右上角的「套用」，系統會返回「指標」畫面，但這次您可以看到比對期間的錯誤總數與錯誤率。
我們要建立快訊政策，在錯誤數量超過門檻時通知我們。按一下圖表右上角的 3 點圖示，然後從選項清單中按一下「轉換為快訊圖表」，如上圖所示。
您應該會看到如下畫面：
點選「下一步」，系統會顯示可設定的門檻值。我們在這裡採用的樣本門檻為 5，但您可以視需要選擇。
按一下「下一步」，開啟「通知」表單
我們已選取先前建立的電子郵件管道做為通知管道。您可以填寫其他詳細資料，例如說明文件 (這類文件會隨系統發出的快訊提供)。按一下「下一步」即可查看摘要並完成程序。
建立這項警告政策後，系統會將其列入警告政策清單，如下所示。如要查看快訊政策清單，請前往「Monitoring」→「Alerting」。掃描頁面中的「政策」部分，查看目前已設定的政策清單。
太棒了！您已設定自訂快訊政策，在查詢 Inventory API 時，如果錯誤率提高，系統就會通知您。
9. Service Monitoring (選用)
在本節中，我們將根據網站可靠性工程 (SRE) 原則，為服務設定 SLI/SLO。您會發現 Cloud Monitoring 可自動探索您在 Cloud Run 中部署的服務，並自動計算可用性、延遲時間等重要 SLI，以及錯誤預算，讓您更輕鬆地掌握服務狀態。
接下來，我們要為 API 服務設定延遲時間 SLO。
為 Inventory Service 設定延遲時間 SLO
在 Cloud 控制台的主選單中，依序點選「Monitoring」→「Services」。系統會顯示已設定服務監控的服務清單。
目前我們沒有任何已設定服務水準指標/服務等級目標監控的服務，因此清單是空白的。按一下頂端的「定義服務」連結，先定義 / 識別服務。
系統會自動探索適合用來監控服務等級目標的服務。這項服務能夠探索 Cloud Run 服務，因此部署至 Cloud Run 的 Inventory API 服務會顯示在清單中。
您看到的顯示名稱可能不同，取決於將服務部署至 Cloud Run 時的選擇。點選「提交」按鈕。系統隨即顯示下圖畫面：
您可以點選「建立 SLO」。現在您可以從系統自動計算的 SLI 中選取。
我們選擇「延遲 SLI」做為起點。按一下「繼續」。接著會看到畫面，顯示這項服務目前的效能和一般延遲時間。
我們輸入門檻值，也就是要達成的目標：300 毫秒。您可以視需要選擇其他值，但請注意，這會影響您相應定義的錯誤預算。按一下「繼續」。
現在請按照下圖設定服務水準目標 (目標和測量視窗)：
也就是說，我們選取「滾動」類型的評估期，並評估 7 天的資料。同樣地，我們選擇 90% 的目標。也就是說，API 服務的 90% 要求應在 300 毫秒內完成，且這項指標應以 7 天為單位進行評估。
按一下「繼續」。這時會顯示摘要畫面，按一下「更新 SLO」按鈕即可確認。
系統會儲存服務等級目標定義，並自動計算錯誤預算。
你可以嘗試以下幾種做法：
- 透過多次呼叫練習使用 API，瞭解服務的效能，以及這對剩餘錯誤預算的影響。
- 修改原始碼，在某些呼叫中隨機導入一些額外延遲 (休眠)。這會導致多項呼叫的延遲時間變長，並對錯誤預算造成負面影響。
10. 恭喜
恭喜！您已成功將範例應用程式部署至 Google Cloud，並瞭解如何使用 Google Cloud 作業套件監控應用程式的健康狀態！
涵蓋內容
- 將服務部署至 Google Cloud Run。
- 設定 Google Cloud Run 服務的資訊主頁。
- 運作時間檢查。
- 設定自訂記錄指標，並根據該指標建立資訊主頁/圖表。
- 探索 Metrics Explorer 並設定資訊主頁/圖表。
- 設定快訊政策。
- 在 Google Cloud 中設定服務監控的服務水準指標/服務水準目標。
注意：如果您是使用自己的帳戶和 Google Cloud 專案執行 Codelab，系統可能會繼續對已分配的資源收取費用。因此，完成實驗室後，請刪除專案和資源。
後續步驟
歡迎參加這項 Cloud Skills Boost 任務，進一步瞭解 Google Cloud 作業套件。