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配置日志记录和监控

Google Distributed Cloud for Bare Metal（纯软件）支持多种集群日志记录和监控选项，包括云端托管式服务、开源工具，以及经过验证的与第三方商业解决方案的兼容性。本页面介绍了这些选项，并提供一些基本指导来帮助您选择适合您环境的解决方案。

本页面适用于希望监控已部署应用或服务的健康状况（例如为了实现服务等级目标 [SLO] 合规性）的管理员、架构师和运维人员。如需详细了解我们在 Google Cloud 内容中提及的常见角色和示例任务，请参阅常见的 GKE Enterprise 用户角色和任务。

用于 Google Distributed Cloud 的选项

您可以为您的集群提供多个日志记录和监控选项：

Cloud Logging 和 Cloud Monitoring，在 Bare Metal 系统组件上默认启用。
Prometheus 和 Grafana，可从 Cloud Marketplace 获取。
经过验证且适用于第三方解决方案的配置。

Cloud Logging 和 Cloud Monitoring

Google Cloud Observability 是Google Cloud的内置可观测性解决方案。它提供了全代管式日志记录解决方案、指标收集、监控、信息中心和提醒。Cloud Monitoring 监控 Google Distributed Cloud 集群的方式与监控云端 GKE 集群的方式类似。

当您使用所需服务账号和 Identity and Access Management (IAM) 角色创建集群时，系统会默认启用 Cloud Logging 和 Cloud Monitoring。您无法停用 Cloud Logging 和 Cloud Monitoring。如需详细了解服务账号和所需角色，请参阅配置服务账号。

代理可以配置为更改以下内容：

日志记录和监控范围，从仅限系统组件（默认）到系统组件和应用。
收集的指标级别，从仅限优化的指标（默认）到所有指标。

如需了解详情，请参阅本文档中的为 Google Distributed Cloud 配置 Stackdriver 代理。

Logging 和 Monitoring 提供了单一、易于配置且基于云的强大可观测性解决方案。在 Google Distributed Cloud 上运行工作负载时，我们强烈建议使用 Logging 和 Monitoring。对于组件在 Google Distributed Cloud 和标准本地基础设施上运行的应用，您可以考虑采用其他解决方案来实现这些应用的端到端视图。

如需详细了解架构、配置以及默认复制到您的 Google Cloud 项目的数据，请参阅适用于 Google Distributed Cloud 的 Logging 和 Monitoring 的工作原理。
如需详细了解 Logging，请参阅 Cloud Logging 文档。
如需详细了解 Monitoring，请参阅 Cloud Monitoring 文档。
如需了解如何在舰队级层查看和使用 Google Distributed Cloud 中的 Cloud Monitoring 资源利用率指标，请参阅使用 Google Kubernetes Engine 概览。

Prometheus 和 Grafana

Prometheus 和 Grafana 是 Cloud Marketplace 中提供的两款热门的开源监控产品：

Prometheus 会收集应用和系统指标。
Alertmanager 使用多种不同的提醒机制来发送提醒。
Grafana 是一种信息中心工具。

我们建议您使用基于 Cloud Monitoring 的 Google Cloud Managed Service for Prometheus 来满足您的所有监控需求。借助 Google Cloud Managed Service for Prometheus，您可以免费监控系统组件。Google Cloud Managed Service for Prometheus 也与 Grafana 兼容。不过，如果您更喜欢纯本地监控系统，则可以选择在集群中安装 Prometheus 和 Grafana。

如果您在本地安装了 Prometheus，并希望从系统组件收集指标，则需要向本地 Prometheus 实例授予访问系统组件的指标端点的权限：

将 Prometheus 实例的服务账号绑定到预定义的 gke-metrics-agent ClusterRole，并使用服务账号令牌作为凭据从以下系统组件中抓取指标：
- kube-apiserver
- kube-scheduler
- kube-controller-manager
- kubelet
- node-exporter
使用存储在 kube-system/stackdriver-prometheus-etcd-scrape Secret 中的客户端密钥和证书对从 etcd 爬取的指标进行身份验证。
创建 NetworkPolicy 以允许从命名空间访问 kube-state-metrics。

第三方解决方案

Google 与多个第三方日志记录和监控解决方案提供商合作，帮助他们的产品与 Google Distributed Cloud 很好地搭配使用。这些提供方包括 Datadog、Elastic 和 Splunk。将来我们会添加经过验证的其他第三方。

以下解决方案指南适用于将第三方解决方案与 Google Distributed Cloud 搭配使用：

适用于 Google Distributed Cloud 的 Logging 和 Monitoring 的工作原理

创建新管理员集群或用户集群时，系统会在每个集群中安装并激活 Cloud Logging 和 Cloud Monitoring。

Stackdriver 代理在每个集群上都包含多个组件：

Stackdriver Operator (stackdriver-operator-*)：管理部署到集群上的所有其他 Stackdriver 代理的生命周期。
Stackdriver Custom Resource：在 Google Distributed Cloud 安装过程中自动创建的资源。
GKE Metrics Agent (gke-metrics-agent-*)。一个基于 OpenTelemetry 收集器的 DaemonSet，用于将每个节点的指标爬取到 Cloud Monitoring。此外，还包括 node-exporter DaemonSet 和 kube-state-metrics 部署，以提供有关集群的更多指标。
Stackdriver Log Forwarder (stackdriver-log-forwarder-*)。一个 Fluent Bit DaemonSet，用于将日志从每台机器转发到 Cloud Logging。日志转发器将日志条目在本地缓冲，并在最长 4 小时内将重新发送这些日志条目。如果缓冲区已满，或者日志转发器达到 Cloud Logging API 时间超过 4 小时时，日志会被丢弃。

注意：Metadata Agent 可用于预览版，并受 Google Cloud服务条款的正式发布前产品条款约束。对正式发布前产品的支持可能有限，并且对正式发布前产品的变更可能不兼容其他正式发布前版本。如需了解详情，请参阅发布阶段说明。
Metadata Agent (stackdriver-metadata-agent-)。一个部署，用于将 Pod、Deployment 或节点等 Kubernetes 资源的元数据发送到 Config Monitoring for Ops API。通过添加元数据，您可以按 Deployment 名称、节点名称甚至 Kubernetes 服务名称查询指标数据。

您可以通过运行以下命令查看 Stackdriver 安装的代理：

kubectl -n kube-system get pods -l "managed-by=stackdriver"

此命令的输出类似以下内容：

kube-system   gke-metrics-agent-4th8r                                     1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   gke-metrics-agent-8lt4s                                     1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   gke-metrics-agent-dhxld                                     1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   gke-metrics-agent-lbkl2                                     1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   gke-metrics-agent-pblfk                                     1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   gke-metrics-agent-qfwft                                     1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   kube-state-metrics-9948b86dd-6chhh                          1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   node-exporter-5s4pg                                         1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   node-exporter-d9gwv                                         1/1     Running   2 (40h ago)   40h
kube-system   node-exporter-fhbql                                         1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   node-exporter-gzf8t                                         1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   node-exporter-tsrpp                                         1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   node-exporter-xzww7                                         1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-log-forwarder-8lwxh                             1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-log-forwarder-f7cgf                             1/1     Running   2 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-log-forwarder-fl5gf                             1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-log-forwarder-q5lq8                             1/1     Running   2 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-log-forwarder-www4b                             1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-log-forwarder-xqgjc                             1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-metadata-agent-cluster-level-5bb5b6d6bc-z9rx7   1/1     Running   1 (40h ago)   40h

Logging 和 Monitoring 的配置要求

为 Google Distributed Cloud 启用 Cloud Logging 和 Cloud Monitoring 需要满足几项配置要求。这些步骤包含在“启用 Google 服务”页面上的配置服务账号以与 Logging 和 Monitoring 搭配使用中，具体如下列出：

Cloud Monitoring 工作区必须在Google Cloud 项目中创建。要实现此目的，请在Google Cloud 控制台中点击监控并按照工作流操作。
您需要启用以下 Stackdriver API：
您需要将以下 IAM 角色分配给 Stackdriver 代理使用的服务账号：
- logging.logWriter
- monitoring.metricWriter
- stackdriver.resourceMetadata.writer
- monitoring.dashboardEditor
- opsconfigmonitoring.resourceMetadata.writer

日志和指标路由

Stackdriver 日志转发器 (stackdriver-log-forwarder) 会将每个节点机器的日志发送到 Cloud Logging。同样，GKE 指标代理 (gke-metrics-agent) 会将每个节点机器的指标发送到 Cloud Monitoring。在发送日志和指标之前，Stackdriver Operator (stackdriver-operator) 会将 stackdriver 自定义资源的 clusterLocation 字段中的值附加到每个日志条目和指标，然后再将它们路由到 Google Cloud。此外，日志和指标与 stackdriver 自定义资源规范 (spec.projectID) 中指定的 Google Cloud 项目关联。

Stackdriver 代理发送的所有指标和日志条目都会路由到全球注入端点。从此处，数据会转发到可访问的最近区域级 Google Cloud 端点，以确保数据传输的可靠性。

全球端点收到指标或日志条目后，接下来发生的情况取决于服务：

日志路由配置方式：当日志记录端点收到日志消息时，Cloud Logging 会通过日志路由器传递消息。日志路由器配置中的接收器和过滤器决定了如何路由消息。您可以将日志条目路由到目标位置（例如用于存储日志条目的区域级 Logging 存储桶），也可以路由到 Pub/Sub。如需详细了解日志路由的工作原理以及如何进行配置，请参阅路由和存储概览。

此路由流程中不考虑 stackdriver 自定义资源中的 clusterLocation 字段或集群规范中的 clusterOperations.location 字段。对于日志，clusterLocation 仅用于为日志条目添加标签，这对于在 Logs Explorer 中进行过滤很有帮助。
指标路由的配置方式：当指标端点收到指标条目时，系统会自动将该条目路由到指标指定的位置进行存储。指标中的位置来自 stackdriver 自定义资源中的 clusterLocation 字段。
规划配置：配置 Cloud Logging 和 Cloud Monitoring 时，请配置日志路由器，并使用最能满足您需求的位置来指定 clusterLocation。例如，如果您希望日志和指标发送到同一位置，请将 clusterLocation 设置为日志路由器为您的 Google Cloud 项目使用的同一 Google Cloud 区域。
根据需要更新配置：您可以根据业务要求（例如灾难恢复计划）随时更改日志和指标的目标位置设置。对Google Cloud 中的日志路由器配置所做的更改会立即生效。Cluster 资源的 clusterOperations 部分中的 location 和 projectID 字段是不可变的，因此在您创建集群后，这些字段将无法更新。我们不建议您直接更改 stackdriver 资源中的值。每当集群操作（例如升级）触发协调时，此资源都会还原到原始集群创建状态。

stackdriver 资源会在集群创建时从集群资源的 clusterOperations 部分的 location 和 projectID 字段获取 clusterLocation 和 projectID 字段的值。

Cloud Monitoring 指标

如需查看 Cloud Monitoring 收集的指标列表，请参阅查看 Google Distributed Cloud 指标。

指标服务器

Metrics Server 是各种自动扩缩流水线的容器资源指标的来源。Metrics Server 会从 kubelet 检索指标，并通过 Kubernetes Metrics API 公开这些指标。然后，HPA 和 VPA 将使用这些指标来确定何时触发自动扩缩。Metrics Server 使用插件调整器进行扩缩。

在高 Pod 密度导致过多日志记录和监控开销的极端情况下，资源限制可能导致 Metrics Server 停止并重新启动。在这种情况下，您可以通过修改 gke-managed-metrics-server 命名空间中的 metrics-server-config configmap 并更改 cpuPerNode 和 memoryPerNode 的值，为指标服务器分配更多资源。

kubectl edit cm metrics-server-config -n gke-managed-metrics-server

ConfigMap 的示例内容如下：

apiVersion: v1
data:
  NannyConfiguration: |-
    apiVersion: nannyconfig/v1alpha1
    kind: NannyConfiguration
    cpuPerNode: 3m
    memoryPerNode: 20Mi
kind: ConfigMap

更新 ConfigMap 后，使用以下命令重新创建指标服务器 Pod：

kubectl delete pod -l k8s-app=metrics-server -n gke-managed-metrics-server

配置 Stackdriver 自定义资源

创建集群时，Google Distributed Cloud 会自动创建 Stackdriver 自定义资源。您可以在自定义资源中修改规范，以替换 Stackdriver 组件中 CPU 和内存请求的默认值和限制，也可以单独替换默认存储空间大小和存储类别。

替换 Stackdriver 组件的默认 CPU 及内存请求和限制

pod 密度较高的集群引入了较高的日志记录和监控开销。在极端情况下，Stackdriver 组件可能会报告接近 CPU 和内存利用率限制，资源限制甚至可能导致持续重启。在这种情况下，如需替换 Stackdriver 组件的 CPU 和内存请求以及限制的默认值，请按以下步骤操作：

运行以下命令，在命令行编辑器中打开您的 Stackdriver 自定义资源：
```
kubectl -n kube-system edit stackdriver stackdriver
```

在 Stackdriver 自定义资源中的 spec 字段下添加 resourceAttrOverride 部分：

resourceAttrOverride:
      DAEMONSET_OR_DEPLOYMENT_NAME/CONTAINER_NAME:
        LIMITS_OR_REQUESTS:
          RESOURCE: RESOURCE_QUANTITY

请注意，resourceAttrOverride 部分将替换指定组件的所有现有默认限制和请求。resourceAttrOverride 支持以下组件：

gke-metrics-agent/gke-metrics-agent
stackdriver-log-forwarder/stackdriver-log-forwarder
stackdriver-metadata-agent-cluster-level/metadata-agent
node-exporter/node-exporter
kube-state-metrics/kube-state-metrics

示例文件如下所示：

apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
kind: Stackdriver
metadata:
  name: stackdriver
  namespace: kube-system
spec:
  projectID: my-project
  clusterName: my-cluster
  clusterLocation: us-west-1a
  resourceAttrOverride:
    gke-metrics-agent/gke-metrics-agent:
      requests:
        cpu: 110m
        memory: 240Mi
      limits:
        cpu: 200m
        memory: 4.5Gi

如需保存对 Stackdriver 自定义资源的更改，请保存并退出命令行编辑器。

检查 Pod 的运行状况：

kubectl -n kube-system get pods -l "managed-by=stackdriver"

健康的 Pod 的响应如下所示：

gke-metrics-agent-4th8r                1/1     Running   1   40h

检查组件的 Pod 规范，确保资源设置正确。

kubectl -n kube-system describe pod POD_NAME

将 POD_NAME 替换为您刚刚更改的 Pod 的名称。例如 gke-metrics-agent-4th8r。

回答如下所示：

  Name:         gke-metrics-agent-4th8r
  Namespace:    kube-system
  ...
  Containers:
    gke-metrics-agent:
      Limits:
        cpu: 200m
        memory: 4.5Gi
      Requests:
        cpu: 110m
        memory: 240Mi
      ...

停用优化的指标

默认情况下，集群中运行的指标代理会收集一组优化的容器、kubelet 和 kube-state-metrics 指标并报告给 Google Cloud Observability（原 Stackdriver）。如果您需要其他指标，我们建议您从 Google Distributed Cloud 指标列表中寻找替代指标。

以下是一些您可能使用的替代指标示例：

已停用的指标	替代指标
`kube_pod_start_time`	`container/uptime`
`kube_pod_container_resource_requests`	`container/cpu/request_cores` `container/memory/request_bytes`
`kube_pod_container_resource_limits`	`container/cpu/limit_cores` `container/memory/limit_bytes`

如需停用优化指标默认设置（不推荐），请执行以下操作：

在命令行编辑器中打开 Stackdriver 自定义资源：
```
kubectl -n kube-system edit stackdriver stackdriver
```

将 optimizedMetrics 字段设置为 false：

apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
kind: Stackdriver
metadata:
  name: stackdriver
  namespace: kube-system
spec:
  projectID: my-project
  clusterName: my-cluster
  clusterLocation: us-west-1a
  optimizedMetrics: false

保存更改并退出命令行编辑器。

为 Google Distributed Cloud 配置 Stackdriver 代理

与 Google Distributed Cloud 一起安装的 Stackdriver 代理会收集有关系统组件的数据，以便维护集群并排查集群问题。以下部分介绍了 Stackdriver 配置和操作模式。

仅限系统组件（默认模式）

安装后，Stackdriver 代理会默认配置为收集 Google 所提供系统组件的日志和指标，包括性能详情（如 CPU 和内存利用率）和类似元数据。这些组件包括管理员集群中的所有工作负载，以及用户集群的 kube-system、gke-system、gke-connect、istio-system、config-management-system 命名空间中的工作负载。

系统组件和应用

如需在默认模式的基础上启用应用日志记录和监控，请按照启用应用日志记录和监控中的步骤操作。

优化的指标（默认指标）

默认情况下，集群中运行的 kube-state-metrics 部署会收集一组优化的 kube 指标，并报告给 Google Cloud Observability（原 Stackdriver）。

收集这组优化的指标需要的资源较少，这可以提高整体性能和可伸缩性。

排除的 kube 指标

以下 kube 指标已从优化的指标中排除：

kube_certificatesigningrequest_cert_length
kube_certificatesigningrequest_condition
kube_certificatesigningrequest_created
kube_certificatesigningrequest_labels
kube_configmap_annotations
kube_configmap_info
kube_configmap_labels
kube_configmap_metadata_resource_version
kube_daemonset_annotations
kube_daemonset_created
kube_daemonset_labels
kube_daemonset_metadata_generation
kube_daemonset_status_observed_generation
kube_deployment_annotations
kube_deployment_created
kube_deployment_labels
kube_deployment_spec_paused
kube_deployment_spec_strategy_rollingupdate_max_surge
kube_deployment_spec_strategy_rollingupdate_max_unavailable
kube_deployment_status_condition
kube_deployment_status_replicas_ready
kube_endpoint_annotations
kube_endpoint_created
kube_endpoint_info
kube_endpoint_labels
kube_endpoint_ports
kube_horizontalpodautoscaler_annotations
kube_horizontalpodautoscaler_info
kube_horizontalpodautoscaler_labels
kube_horizontalpodautoscaler_metadata_generation
kube_horizontalpodautoscaler_status_condition
kube_job_annotations
kube_job_complete
kube_job_created
kube_job_info
kube_job_labels
kube_job_owner
kube_job_spec_completions
kube_job_spec_parallelism
kube_job_status_completion_time
kube_job_status_start_time
kube_job_status_succeeded
kube_lease_owner
kube_lease_renew_time
kube_limitrange
kube_limitrange_created
kube_mutatingwebhookconfiguration_info
kube_namespace_labels
kube_networkpolicy_annotations
kube_networkpolicy_labels
kube_networkpolicy_spec_egress_rules
kube_networkpolicy_spec_ingress_rules
kube_node_annotations
kube_node_role
kube_persistentvolume_annotations
kube_persistentvolume_labels
kube_persistentvolumeclaim_access_mode
kube_persistentvolumeclaim_annotations
kube_persistentvolumeclaim_labels
kube_pod_annotations
kube_pod_completion_time
kube_pod_container_resource_limits
kube_pod_container_resource_requests
kube_pod_container_state_started
kube_pod_created
kube_pod_init_container_info
kube_pod_init_container_resource_limits
kube_pod_init_container_resource_requests
kube_pod_init_container_status_last_terminated_reason
kube_pod_init_container_status_ready
kube_pod_init_container_status_restarts_total
kube_pod_init_container_status_running
kube_pod_init_container_status_terminated
kube_pod_init_container_status_terminated_reason
kube_pod_init_container_status_waiting
kube_pod_init_container_status_waiting_reason
kube_pod_labels
kube_pod_owner
kube_pod_restart_policy
kube_pod_spec_volumes_persistentvolumeclaims_readonly
kube_pod_start_time
kube_poddisruptionbudget_annotations
kube_poddisruptionbudget_created
kube_poddisruptionbudget_labels
kube_poddisruptionbudget_status_expected_pods
kube_poddisruptionbudget_status_observed_generation
kube_poddisruptionbudget_status_pod_disruptions_allowed
kube_replicaset_annotations
kube_replicaset_created
kube_replicaset_labels
kube_replicaset_metadata_generation
kube_replicaset_owner
kube_replicaset_status_observed_generation
kube_resourcequota_created
kube_secret_annotations
kube_secret_info
kube_secret_labels
kube_secret_metadata_resource_version
kube_secret_type
kube_service_annotations
kube_service_created
kube_service_info
kube_service_labels
kube_service_spec_type
kube_statefulset_annotations
kube_statefulset_created
kube_statefulset_labels
kube_statefulset_status_current_revision
kube_statefulset_status_update_revision
kube_storageclass_annotations
kube_storageclass_created
kube_storageclass_info
kube_storageclass_labels
kube_validatingwebhookconfiguration_info
kube_validatingwebhookconfiguration_metadata_resource_version
kube_volumeattachment_created
kube_volumeattachment_info
kube_volumeattachment_labels
kube_volumeattachment_spec_source_persistentvolume
kube_volumeattachment_status_attached
kube_volumeattachment_status_attachment_metadata

查看 Anthos 指标中记录了完整的 Google Distributed Cloud 指标集。

如需停用优化的指标（不推荐），请替换 Stackdriver 自定义资源中的默认设置。

使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus

Google Cloud Managed Service for Prometheus 是 Cloud Monitoring 的一部分，可用作系统组件的选项。Google Cloud Managed Service for Prometheus 的优势包括：

您可以继续使用基于 Prometheus 的现有监控，而无需更改提醒和 Grafana 信息中心。
如果您同时使用 GKE 和 Google Distributed Cloud，则可以对所有集群上的指标使用相同的 Prometheus 查询语言 (PromQL)。您还可以使用 Google Cloud 控制台的 Metrics Explorer 中的 PromQL 标签页。

启用和停用 Google Cloud Managed Service for Prometheus

从 Google Distributed Cloud 1.30.0-gke.1930 版开始，Google Cloud Managed Service for Prometheus 始终处于启用状态。在早期版本中，您可以修改 Stackdriver 资源 stackdriver，以启用或停用 Google Cloud Managed Service for Prometheus。如需针对 1.30.0-gke.1930 之前的集群版本停用 Google Cloud Managed Service for Prometheus，请将 stackdriver 资源中的 spec.featureGates.enableGMPForSystemMetrics 设置为 false。

查看指标数据

将 enableGMPForSystemMetrics 设置为 true 时，以下组件的指标因在 Cloud Monitoring 中的存储和查询方式而具有不同的格式：

kube-apiserver
kube-scheduler
kube-controller-manager
kubelet 和 cadvisor
kube-state-metrics
node-exporter

在新格式中，您可以使用 Prometheus 查询语言 (PromQL) 查询上述指标。

PromQL 查询示例：

histogram_quantile(0.95, sum(rate(apiserver_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))

使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus 配置 Grafana 信息中心

如需将 Grafana 与来自 Google Cloud Managed Service for Prometheus 的指标数据搭配使用，请按照使用 Grafana 进行查询中的步骤进行身份验证并配置 Grafana 数据源，以查询来自 Google Cloud Managed Service for Prometheus 的数据。

GitHub 上的 anthos-samples 代码库中提供了一组示例 Grafana 信息中心。如需安装示例信息中心，请执行以下操作：

下载示例 JSON 文件：

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/anthos-samples.git
cd anthos-samples/gmp-grafana-dashboards

如果您创建的 Grafana 数据源的名称与 Managed Service for Prometheus 不同，请更改所有 JSON 文件中的 datasource 字段：
```
sed -i "s/Managed Service for Prometheus/[DATASOURCE_NAME]/g" ./*.json
```
将 [DATASOURCE_NAME] 替换为 Grafana 中指向 Prometheus frontend 服务的数据源名称。
通过浏览器访问 Grafana 界面，然后在信息中心菜单后选择 + 导入。
上传 JSON 文件，或复制并粘贴文件内容，然后选择加载。文件内容成功加载后，选择导入。您还可以根据需要在导入之前更改信息中心名称和 UID。
如果 Google Distributed Cloud 和数据源配置正确，则导入的信息中心应该会成功加载。例如，以下屏幕截图显示了 cluster-capacity.json 配置的信息中心。

其他资源

如需详细了解 Google Cloud Managed Service for Prometheus，请参阅以下内容：

日志标记

许多 Google Distributed Cloud 日志都包含 F 标记：

logtag: "F"

此标记表示日志条目是完整的。如需详细了解此标记，请参阅 GitHub 上的 Kubernetes 设计方案中的日志格式。

价格

在 Google Distributed Cloud 集群中，系统日志和指标包括：

管理员集群中所有组件的日志和指标。
用户集群的以下命名空间中组件的日志和指标：kube-system、gke-system、gke-connect、knative-serving、istio-system、monitoring-system、config-management-system、gatekeeper-system、cnrm-system。

如需了解详情，请参阅 Google Cloud Observability 的价格。

如需了解 Cloud Logging 指标的赠送金额，请与销售人员联系了解价格。