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Sumo Logic Japanese

Google Cloud Functions アプリケーションのインストールとダッシュボードの表示

Sumo Logic アプリケーションのインストール

これで Google Cloud Functions の収集のセットアップが完了したため、Sumo Logic アプリケーションをインストールして、事前設定済みの検索やダッシュボードを使用できます。これらは、全体的な使用状況をリアルタイムで分析するために環境を視覚化します。

アプリケーションをインストールするには、次の手順を実行します。

Locate and install the app you need from the App Catalog. If you want to see a preview of the dashboards included with the app before installing, click Preview Dashboards.

  1. From the App Catalog, search for and select the app. 
  2. To install the app, click Add to Library and complete the following fields.
    1. App Name. You can retain the existing name, or enter a name of your choice for the app.

    2. Data Source. Select either of these options for the data source.

      • Choose Source Category, and select a source category from the list.

      • Choose Enter a Custom Data Filter, and enter a custom source category beginning with an underscore. Example: (_sourceCategory=MyCategory).

    3. Advanced. Select the Location in Library (the default is the Personal folder in the library), or click New Folder to add a new folder.
    4. Click Add to Library.

Once an app is installed, it will appear in your Personal folder, or other folder that you specified. From here, you can share it with your organization. See Welcome to the New Library for information on working with the library in the new UI.

Panels will start to fill automatically. It's important to note that each panel slowly fills with data matching the time range query and received since the panel was created. Results won't immediately be available, but with a bit of time, you'll see full graphs and maps. 

ダッシュボード

Google Cloud Functions - Overview (Google Cloud Functions - 概要)

毎日の実行、ステータス別の実行、関数別の実行外れ値、実行の上位 10 件の関数、平均レイテンシ、エラー ステータスを含めて、Google Cloud Function の処理の概要を示します。

google-cloud-functions-overview.png

Daily Executions (毎日の実行)。過去 24 時間の 1 時間のタイムスライス別の毎日の実行の数を示す折れ線グラフ。

Recent Operations (最近の操作)。関数、アクション、付与、ユーザ、プロジェクトを含めて、過去 24 時間の最近の操作を示すテーブル。

Execution Outliers by Function (関数別の実行外れ値)。過去 24 時間の関数別の実行外れ値を示す縦棒グラフ。

Operations Over Time (操作の経時変化): 過去 24 時間の操作の数を示す積み上げ縦棒グラフ。

Top 10 Functions by Executions (実行の上位 10 件の関数)。過去 24 時間の実行の上位 10 件の関数を示すテーブル。

Top 10 Functions by Average Latency (ms) (平均レイテンシ (ms) の上位 10 件の関数)。過去 24 時間の平均レイテンシの上位 10 件の関数を示すテーブル。

Top 10 Functions by Error Status (エラー ステータスの上位 10 件の関数)。過去 24 時間のエラー ステータスの上位 10 件の関数を示すテーブル。

Error Status Percentage (エラー ステータスの割合)。過去 24 時間のエラー ステータスの割合。

Execution Status (実行ステータス)。過去 24 時間の実行ステータスの数を示す棒グラフ。

Google Cloud Functions - Statistics (Google Cloud Functions - 統計)

関数実行、レイテンシ、エラー、失敗の統計サマリーを示します。

google-cloud-functions-statistics.png

Function Statistics by Project (プロジェクト別の関数統計)。過去 24 時間のプロジェクト別の関数統計のテーブル。

Average Latency (ms), Error Statuses Over Time (一定期間にわたる平均レイテンシ (ms)、エラー ステータス)。過去 24 時間の平均レイテンシの値を示す折れ線グラフ。過去 24 時間のエラー ステータスの数の縦棒グラフ。

Function Executions Over Time (一定期間にわたる関数実行)。過去 24 時間の関数実行の数を示す折れ線グラフ。

Top 10 Functions by Executions (実行の上位 10 件の関数)。過去 24 時間の実行の上位 10 件の関数を示すテーブル。

Function Average Latency Over Time (一定期間にわたる関数の平均レイテンシ)。過去 24 時間の平均の関数レイテンシの値を示す折れ線グラフ。

Top 10 Functions by Average Latency (ms) (平均レイテンシ (ms) の上位 10 件の関数)。過去 24 時間の実行の上位 10 件の関数を示すテーブル。

Function Error Status Over Time (一定期間にわたる関数のエラー ステータス)。過去 24 時間の関数のエラー ステータスの数を示す折れ線グラフ。

Top 10 Functions by Error Status (エラー ステータスの上位 10 件の関数)。過去 24 時間のエラー ステータスの上位 10 件の関数を示すテーブル。

Failures Over Time (一定期間にわたる失敗)。過去 24 時間の失敗の数を示す折れ線グラフ。

Recent Failures (最近の失敗)。関数、重要度、テキストを含めて、過去 24 時間の最近の失敗を示すテーブル。

Error Statuses (エラー ステータス)。過去 24 時間のエラー ステータスの数を示す棒グラフ。

Google Cloud Functions - Advanced Metrics (Google Cloud Functions - 高度なメトリクス)

1 時間あたりの実行、1 時間あたりの平均レイテンシ、1 時間あたりのエラー ステータスの一定期間にわたる傾向と外れ値を示します。

google-cloud-functions-advanced-metrics.png

Executions per Hour - Outlier (1 時間あたりの実行 - 外れ値)。過去 24 時間の 1 時間あたりの実行の数が実行中の平均から統計的に有意な量、つまり標準偏差 3 以上離れている場合を示す折れ線グラフ。

Executions per Hour - Trend (1 時間あたりの実行 - 傾向)。過去 24 時間の 1 時間あたりの実行の数を実行の数の傾向における予測とともに示す折れ線グラフ。

Executions per Hour by Project (プロジェクト別の 1 時間当たりの実行)。過去 24 時間のプロジェクト別の 1 時間あたりの実行の数を示す折れ線グラフ。

Average Latency (ms) per Hour - Outlier (1 時間あたりの平均レイテンシ (ms) - 外れ値)。過去 24 時間の 1 時間あたりの平均レイテンシの値が実行中の平均から統計的に有意な量、つまり標準偏差 3 以上離れている場合を示す折れ線グラフ。

Average Latency (ms) per Hour - Trend (1 時間あたりの平均レイテンシ (ms) - 傾向)。過去 24 時間の平均レイテンシの値を平均レイテンシの値の傾向における予測とともに示す折れ線グラフ。

Latency (ms) Box Plot (レイテンシ (ms) 箱ひげ図)。過去 24 時間のレイテンシの最大値、上位四分位数、中央値、下位四分位数、最小値の箱ひげ図。

Error Statuses per Hour - Outlier (1 時間あたりのエラー ステータス - 外れ値)。過去 24 時間の 1 時間あたりのエラー ステータスの数が実行中の平均から統計的に有意な量、つまり標準偏差 3 以上離れている場合を示す折れ線グラフ。

Error Statuses per Hour - Trend (1 時間あたりのエラー ステータス - 外れ値)。過去 24 時間のエラー ステータスの数を平均レイテンシの値の傾向における予測とともに示す折れ線グラフ。

Error Statuses per Hour by Project (プロジェクト別の 1 時間あたりのエラー ステータス)。過去 24 時間のプロジェクト別の 1 時間あたりのエラー ステータスの数を示す折れ線グラフ。

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