Мониторинг и оповещения в Google Cloud Platform

• Google Cloud Monitoring собирает метрики и логирует состояние ресурсов GCP (и поддерживает AWS). Настраивайте дашборды и пользовательские оповещения (Uptime Checks и Alerting Policies) для раннего обнаружения инцидентов.
• В статье — пошаговая инструкция по созданию дашборда и алертов, шаблоны плейбука инцидента, чеклисты для ролей, критерии приёмки и рекомендации по тестированию.

Быстрые ссылки

• Настройка панели мониторинга
• Настройка пользовательских оповещений

Введение

Google Cloud Platform предоставляет встроенный набор инструментов для наблюдения за состоянием ресурсов: сбор метрик, визуализация в дашбордах, проверки доступности и система оповещений. Это упрощает обнаружение проблем и реагирование на инциденты как для GCP, так и для подключённых AWS-ресурсов.

Короткие определения

• Метрика: числовой показатель (например, CPU Utilization).
• Uptime Check: внешняя проверка доступности веб/TCP сервиса.
• Alerting Policy: правило, которое генерирует уведомление при выполнении условия.

Настройка панели мониторинга

GCP автоматически создаёт базовые дашборды для основных ресурсов (Cloud Storage, диски, Compute Engine). Полная служба мониторинга доступна в боковой панели под Operations и в интерфейсе Monitoring.

Существующие дашборды видны во вкладке Dashboards:

Типовой график для Compute Engine по умолчанию показывает загрузку CPU, операции ввода/вывода диска и недавние оповещения. Период и диапазон времени на графиках можно менять.

Создание собственного дашборда — пошагово

1. В панели Monitoring откройте Dashboards и нажмите «Create dashboard».

2. Добавьте диаграмму (chart) — диаграммы могут содержать несколько метрик.

3. Выберите Resource Type (тип ресурса). Это ограничит набор доступных метрик к применимым.
4. Укажите Metric name — какие данные показывать (CPU, Disk I/O, Memory, Network In/Out).
5. Настройте Filter, чтобы задать дефолтный проект, имя инстанса, зону или группу.
6. Group By меняет способ агрегирования/отображения нескольких ресурсов (например, разделять по имени инстанса).

7. Сохраните диаграмму. В любой момент можно править настройки или включить режим статистики (Stats Mode) для скользящих средних.

Важно: создавайте дашборды, применимые к группе ресурсов, чтобы переиспользовать их для разных проектов и зон. Для быстрого расследования можно добавить фильтр по instance name или по тегам.

Настройка пользовательских оповещений

Monitoring предлагает две базовые функции оповещений — Uptime Checks и Alerting Policies. Обе бесплатны и не лимитированы.

Uptime Checks выполняют внешние HTTP/TCP проверки на заданном интервале. Alerting Policies оценивают метрики и генерируют оповещение при соблюдении условий.

Uptime checks создаются из Overview:

После сохранения Uptime Check сервис предложит добавить Alert Policy, которая будет оповещать при падении доступности.

Alerting Policies настраиваются в разделе Alerting: выберите ресурс, метрику, фильтр и условие. Пример: триггер — CPU Utilization > 80% в течение 5 минут.

Каналы уведомлений

Для оповещений можно использовать:

• Email (самый простой)
• SMS
• Slack
• Webhook (для интеграции с внешними платформами)

Рекомендация: используйте несколько каналов одновременно (например, Slack для команды, Email для эскалации).

Типичные метрики и примеры политик

Эти примеры — отправная точка. Настраивайте пороги с учётом нормального поведения приложения.

Лучшие практики

• Определите «эмоционные пороги»: критично/важно/инфо, чтобы не генерировать шум.
• Начните с низкой частоты проверок, затем уменьшайте интервалы для критичных сервисов.
• Группируйте инстансы по ролям и применяйте общие дашборды.
• Настройте runbooks для каждого типа оповещения.
• Тестируйте уведомления до продакшна.

Когда мониторинг не сработает — типичные причины

• Неправильные фильтры: дашборд показывает не те инстансы.
• Неподходящие пороги: слишком высокие — запаздывание, слишком низкие — ложные срабатывания.
• Проблемы с каналом уведомлений: Email/SMS блокируются.
• Скрытые буферы: метрика аггрегируется и «сглаживает» кратковременные пики.

Контрмеры: используйте несколько представлений метрик, включите скользящие средние и одноразовые проверки (ephemeral alert) для пиков.

Альтернативные подходы

• Prometheus + Grafana: гибкая система сбора и визуализации, хорошо подходит для микросервисов.
• Datadog/New Relic: облачные SaaS-платформы с расширенными интеграциями и APM.

Выбор зависит от требований к SLA, стоимости и степени контроля над метриками.

Модель принятия решений (Mermaid)

flowchart TD
  A[Проблема видна на дашборде?] -->|Да| B{Это критично?}
  A -->|Нет| G[Настроить метрики / добавить логи]
  B -->|Да| C[Проверить Alerting Policy]
  B -->|Нет| D[Сохранить наблюдение, добавить тикет]
  C --> E{Уведомление ушло?}
  E -->|Да| F[Следовать runbook]
  E -->|Нет| H[Проверить каналы уведомлений и права]

Роли и чеклисты

SRE / On-call:

• Убедиться, что критичные алерты имеют runbook.
• Проверить каналы уведомлений и их тестовую доставку.
• Настроить эскалации.

DevOps / Инженер инфраструктуры:

• Создать дашборд для группы инстансов.
• Настроить группировку и фильтры.
• Делать ревью порогов каждый релиз.

Product Manager / Владелец сервиса:

• Утвердить SLA и ключевые показатели.
• Убедиться, что важные бизнес-метрики мониторятся.

Security / Compliance:

• Отслеживать метрики доступа и аномалии в трафике.
• Настроить оповещения о несанкционированных изменениях.

Плейбук инцидента и откат (шаблон)

1. Получено оповещение — определить приоритет (P0/P1/P2).
2. On-call запускает runbook для типа алерта.
3. Сбор информации: последние 15 минут логов, нагрузка, сети, метрики.
4. Если требуется — масштабировать вверх/вниз (scale up/down) или отключить проблемный экземпляр.
5. Проверить восстановление; если не восстановлено — откат к последней стабильной версии.
6. После восстановления — post-mortem, запись действий и изменение порогов/документации.

Критерии приёмки

• Дашборд отображает ключевые метрики для каждой роли сервиса.
• Алерты имеют описанный runbook и канал уведомлений.
• Тестовые оповещения доставляются всем каналам.

Тестовые сценарии и критерии приёмки

Пример теста для Alerting Policy:

• Предусловие: тестовая метрика искусственно повышена до 85% CPU.
• Действие: дождаться выполнения условия 5 минут.
• Ожидаемый результат: оповещение приходит в Slack и Email; runbook запускается.

Автоматические тесты: используйте CI/CD для временного применения тест-политик и проверки доставки уведомлений.

Риски и смягчения

• Шум от ложных алертов — смягчение: повышение порога, увеличение временного окна, добавление условия на другой метрике.
• Потеря уведомлений — смягчение: мультиканальная доставка, проверка доставки, мониторинг статуса каналов.
• Человеческий фактор (непонятные runbook) — смягчение: простые инструкции, ссылки на логи и команды восстановления.

Шпаргалка: быстрые команды и шаблоны

• Шаблон сообщения в Slack при инциденте:

  “INCIDENT: [P{x}] Сервис: <имя>, Симптом: <описание>, Время: , Действия: <ссылка на runbook>”

• Стандартный набор метрик для дашборда: CPU, Memory, Disk I/O, Network In/Out, Error rate (5xx), Latency p95.

Глоссарий (1-строчные определения)

• Dашборд: визуальная панель с графиками и метриками сервиса.
• Alerting Policy: правило, генерирующее оповещение при выполнении условия.
• Uptime Check: внешняя проверка доступности сервиса.

Итог

Настройка мониторинга и оповещений в GCP — это сочетание правильно подобранных метрик, осмысленных порогов и отработанных процессов реагирования. Постройте переиспользуемые дашборды, тестируйте каналы уведомлений и документируйте runbook’ы: это уменьшит время реакции и количество ложных срабатываний.

Important: настройте мультиканальные оповещения и регулярный ревью правил, чтобы система оставалась релевантной по мере роста инфраструктуры.

Дополнительно: если нужно, могу подготовить CSV-шаблон дашборда или пример JSON для импорта Alerting Policy.