Monitorování cloudu GCP pro bezserverové aplikace
Google Cloud Monitoring zjednodušuje správu bezserverových aplikací tím, že nabízí přehled o výkonu, nákladech a spolehlivosti v reálném čase. Bezserverové aplikace, jako jsou ty na platformách Cloud Run a Cloud Functions, fungují v dynamických prostředích, takže monitorování je nezbytné, aby se předešlo zpoždění výkonu, vysoké latenci a neočekávaným nákladům. Zde je to, co potřebujete vědět:
- Klíčové metrikySledujte využití CPU, paměti, latenci požadavků a počet instancí pro optimalizaci výkonu a kontrolu nákladů.
- Integrované nástrojeBezproblémově kombinuje metriky, protokoly a trasování s nástroji, jako je Cloud Logging a Cloud Trace, pro hlubší analýzu.
- Vlastní dashboardyVizualizujte data pomocí přizpůsobitelných řídicích panelů, které poskytují jasný přehled o stavu a výkonu aplikací.
- Upozornění a oznámeníNastavte si upozornění na klíčové prahové hodnoty (např. vysokou latenci nebo míru chyb) s oznámeními prostřednictvím e-mailu, SMS nebo integrací, jako je Slack.
- Řízení nákladůSledujte využití zdrojů a fakturační údaje, abyste identifikovali neefektivitu a zabránili nadměrnému utrácení.
- Řešení pro studený startŘešení problémů s latencí úpravou nastavení paměti, použitím minimálního počtu instancí nebo plánováním pravidelných volání.
Pro vícecloudová nastavení podporuje GCP Monitoring prostředí AWS a hybridní prostředí, díky čemuž je všestranný pro distribuované systémy. Využitím historických dat a automatizovaných odpovědí můžete doladit škálování a udržovat optimální výkon aplikací. Monitorování se netýká jen dat – jde o praktické poznatky, které udrží vaše bezserverové aplikace spolehlivé a nákladově efektivní.
Monitorování vaší aplikace Cloud Run
Klíčové funkce monitorování cloudu GCP pro bezserverové systémy
GCP Cloud Monitoring nabízí řadu nástrojů určených ke zlepšení výkonu bezserverových aplikací. Sloučením metrik, protokolů a trasování poskytuje jednotný pohled na vaše bezserverové prostředí, což usnadňuje udržování výkonu a rychlé řešení problémů.
Sběr a analýza metrik
Monitorování bezserverových aplikací začíná shromažďováním přesných metrik. GCP Cloud Monitoring to pro služby Google Cloud provádí automaticky a zároveň vám umožňuje přidávat vlastní metriky a integrovat externí zdroje dat pro ucelený obraz o vašem systému.
Pro cloudové aplikace patří mezi klíčové metriky výkonu:
- Využití CPUSleduje průměrné procento využití alokovaného CPU ve všech instancích kontejneru.
- Využití paměti: Zobrazuje, kolik alokované paměti je aktivně využíváno.
- Vyžádat metrikyZahrnuje počet požadavků (počet úspěšných požadavků) a latenci požadavků (jak dlouho trvá zpracování požadavků kontejnery). Google doporučuje nastavit upozornění pro latence nad 500 ms (varování) a 1 000 ms (kritické).
- Fakturovatelný čas instanceSleduje, jak dlouho instance kontejnerů spotřebovávají CPU a paměť, což vám pomáhá efektivně řídit náklady.
- Souběžné požadavky a počet instancíVe výchozím nastavení Cloud Run zpracovává až 80 souběžných požadavků na instanci, přičemž počet lze upravit mezi 1 a 1 000 podle vašich potřeb.
Tyto metriky nejen pomáhají optimalizovat výkon, ale také pomáhají řídit náklady identifikací vzorců využívání zdrojů.
| Metrický | Popis | Doporučená prahová hodnota upozornění |
|---|---|---|
| Využití CPU | Procento využití alokovaného CPU | Nad 90% po delší dobu |
| Využití paměti | Procento používané alokované paměti | Téměř limit paměti |
| Latence požadavku | Doba zpracování žádostí | 500 ms (varování), 1 000 ms (kritické) |
| Fakturovatelný čas instance | Časové instance aktivně spotřebovávají zdroje | Prahové hodnoty založené na rozpočtu |
Protokolování a odstraňování problémů
Metriky poskytují přehled o výkonu, ale protokoly se hlouběji zabývají detaily. Cloudové protokolování Automaticky shromažďuje protokoly ze všech služeb GCP, takže nevyžaduje žádné ruční nastavení. Tyto protokoly obsahují důležitá data, jako jsou doby provádění, doby spouštění a podrobnosti o chybách.
Aby byly protokoly ještě užitečnější, můžete je vytvořit metriky založené na protokolechMůžete například nastavit upozornění na konkrétní události, jako jsou selhání ověřování nebo neobvykle dlouhé doby provádění. To vám umožní řešit potenciální problémy dříve, než se rozrostou ve větší problémy.
Integrací cloudového monitorování s cloudovým protokolováním můžete propojit upozornění na výkon přímo s položkami protokolu. To umožňuje rychlejší analýzu hlavních příčin. Studie ukazují, že začlenění pozorovatelnosti výrazně zlepšuje spolehlivost systému, což z této integrace činí klíčovou funkci.
Distribuované trasování s Google Cloud Trace
Trasování přidává další vrstvu poznatků mapováním toku požadavků vaší bezserverovou architekturou. Vzhledem k tomu, že bezserverové aplikace často zahrnují více vzájemně propojených funkcí, trasování pomáhá přesně určit úzká hrdla a zpoždění.
Trasování Google Cloud Sleduje trvání požadavků napříč funkcemi a identifikuje, kde dochází ke zpožděním. Funguje ihned po instalaci s mnoha službami GCP a také podporuje vlastní instrumentaci pro data specifická pro aplikaci. Například Grafana Labs v květnu 2024 předvedla, jak monitorovat cloudový provoz pomocí OpenTelemetry a Grafana Cloud, a ukázala, jak trasování může zachytit interakce mezi distribuovanými službami.
Tato trasovací data se bezproblémově integrují s metrikami a protokoly a nabízejí tak kompletní přehled o výkonu vaší aplikace. Pokud si na řídicím panelu všimnete zvýšené latence, trasovací data vám mohou pomoci identifikovat, která funkce nebo externí služba zpomalení způsobuje.
Dashboardy a upozornění
Vlastní dashboardy proměňují nezpracovaná data v užitečné informace. GCP Cloud Monitoring podporuje řadu widgetů – grafy, záznamy protokolů, tabulky incidentů a další – pro vytváření přizpůsobených zobrazení stavu vašeho systému. Můžete přidávat filtry, používat proměnné k úpravě dotazů a uspořádávat data do sekcí pro lepší přehlednost. Dashboardy mohou obsahovat až 100 widgetů s revizemi uloženými po dobu 90 dnů.
Upozornění jsou dalším základním kamenem efektivního monitorování. Můžete nastavit zásady upozornění, které upozorní váš tým na splnění specifických podmínek, ať už se jedná o časové řady dat, položky protokolu nebo výsledky dotazů SQL. Upozornění lze konfigurovat prostřednictvím konzole Google Cloud, API, CLI nebo Terraformu, přičemž pro běžné případy použití jsou k dispozici předpřipravené balíčky.
Systém upozornění podporuje více notifikačních kanálů, včetně e-mailu, SMS, mobilních push notifikací a nástrojů, jako je Slack. Každá zásada upozornění obsahuje podmínky, metody upozornění a dokumentaci, které pomohou vašemu týmu efektivně reagovat. Pro pokročilé scénáře můžete použít PromQL k vytvoření dynamických prahových hodnot a komplexní logiky upozornění.
Abyste měli vše na jednom místě, lze upozornění a incidenty zobrazovat přímo na dashboardech. Toto sjednocené zobrazení pomáhá vašemu týmu na první pohled sledovat stav systému i aktivní problémy.
Monitorování cloudu GCP vyvažuje nákladovou efektivitu s funkčností. Systémové metriky pro služby Google Cloud jsou zdarma, zatímco vlastní metriky a externí zdroje dat jsou účtovány na základě objemu dat. Upozornění a kontroly provozuschopnosti mají štědré limity bezplatného přístupu, což vám umožňuje rozsáhlé sledování bez překročení limitu.
Tyto funkce poskytují nástroje potřebné k efektivní správě a monitorování bezserverových aplikací a kombinují přehled o výkonu s kontrolou nákladů.
Monitorování bezserverových platforem na GCP: Nejlepší postupy
Sledování na bezserverových platformách vyžaduje více než jen sledování základních metrik. Jde o zajištění přehledu a doladění výkonu pro dosažení optimálních výsledků. Pojďme se ponořit do některých osvědčených strategií monitorování. Běh v cloudu a Cloudové funkce účinně.
Monitorování Google Cloud Run a cloudových funkcí
Obě Běh v cloudu a Cloudové funkce nabízejí vestavěné nástroje pro shromažďování nezbytných telemetrických dat ihned po instalaci. Abyste však tyto nástroje skutečně využili naplno, musíte vědět, jak je strategicky používat.
Běh v cloudu Automaticky sleduje metriky, jako jsou události životního cyklu kontejneru, vzorce požadavků a využití zdrojů – není potřeba žádné další nastavení. Pro hlubší monitorování podporuje nasazení s více kontejnery. To znamená, že můžete přidat kontejnery sidecar speciálně pro úkoly, jako je protokolování, trasování a monitorování. Důležitý tip: ujistěte se, že se tyto monitorovací sidecary spustí před kontejnery aplikací, abyste předešli ztrátě dat.
Cloudové funkce, na druhou stranu, se bezproblémově integruje s Cloudové protokolování a Monitorování clouduZachycuje kritická data, jako jsou volání funkcí, doby provádění a využití paměti. U funkcí interagujících s externími službami může přidání vlastní instrumentace poskytnout ucelenější obraz o tocích požadavků.
Jedním z klíčových aspektů pro obě platformy je sledování nákladů. Sledujte jednotkové náklady a využití zdrojů, abyste identifikovali oblasti, kde můžete optimalizovat a vyhnout se nadměrnému zřizování. Pokud chcete věci posunout dále, nástroje jako OpenTelemetry může vašemu nastavení pozorovatelnosti přidat ještě větší hloubku.
Použití OpenTelemetry pro lepší pozorovatelnost
OpenTelemetry je open-source framework navržený pro zpracování telemetrických dat – jako jsou protokoly, metriky a trasování – způsobem neutrálním vůči dodavateli. Díky podpoře od více než 40 dodavatelů sledovatelných systémů je flexibilní volbou pro monitorování bezserverových platforemJeho protokol OpenTelemetry Protocol (OTLP) založený na push technologii je obzvláště užitečný pro krátkodobé úlohy bez serveru, kde by tradiční metody založené na pull technologii mohly selhat.
Skvělým příkladem OpenTelemetry v praxi je Grafana LabsV květnu 2024 předvedli, jak používat OpenTelemetry s Spuštění Google Cloudu pro aplikaci Node.js. Využitím automatické instrumentace efektivně exportovali telemetrická data do Grafana Cloud, který představuje praktický způsob analýzy služeb Cloud Run.
Pro centralizaci telemetrie nasaďte Sběrač OpenTelemetry jako kontejner postranního vozu. Ujistěte se, že se spouští před kontejnery vaší aplikace. Kolektor používá konfigurační soubor (config.yaml) k definování, jaká data se mají shromažďovat a kam se mají odesílat. Poté můžete nakonfigurovat aplikace tak, aby odesílaly trasování a metriky OTLP do koncového bodu sběrače.
Pro plynulejší pracovní postupy během vývoje jsou k dispozici nástroje jako Skaffold může pomoci spravovat proces sestavení a nasazení cloudových aplikací s nástroji OpenTelemetry. To zjednodušuje práci s více kontejnery a jejich závislostmi.
Nastavení zásad upozornění
Monitorování není jen o shromažďování dat – jde o to, na jejich základě jednat. A právě zde přicházejí na řadu dobře promyšlené zásady pro upozornění. Monitorování cloudu GCP nabízí robustní systém upozornění, ale jeho účinnost závisí na tom, jak jej nastavíte.
Začněte definováním jasných cílů a zaměřením se na klíčové metriky, které přímo ovlivňují výkon vaší aplikace. Prioritu by měly mít metriky, jako je latence odezvy, chybovost a dostupnost. Vyhněte se přetížení systému upozorněními pro každou možnou metriku – to může vést k „únavě z upozornění“, kdy se důležitá oznámení ztratí v šumu.
Upozornění na rozpočet jsou obzvláště důležitá v bezserverových prostředích, kde se náklady mohou neočekávaně zvýšit. Nastavte prahové hodnoty pro signalizaci neobvyklých vzorců výdajů, které by mohly signalizovat bezpečnostní problémy nebo nekontrolovatelné procesy.
Zajistěte, aby se upozornění dostala ke správným lidem s dostatečnými podrobnostmi, aby bylo možné rychle reagovat. Používejte více oznamovacích kanálů – například e-mail, Slack, SMS, PagerDuty nebo ServiceNow – aby byl personál v pohotovosti neustále informován.
Z bezpečnostních důvodů nastavte upozornění na kritické události, jako jsou změny zásad IAM, pravidel firewallu nebo neobvyklé vzorce přístupu. Tato upozornění by měla mít přísnější prahové hodnoty a rychlejší dobu oznamování, protože bezpečnostní incidenty vyžadují okamžitou pozornost.
sbb-itb-59e1987
Optimalizace výkonu s monitorováním cloudu GCP
GCP Cloud Monitoring nabízí nástroje, které jdou nad rámec pouhého monitorování a poskytují praktické informace pro zvýšení výkonu. Analýzou těchto dat můžete řešit běžné problémy, jako je latence a studené starty, a zároveň činit inteligentnější rozhodnutí o škálování a správě zdrojů.
Řešení problémů se studenými starty a latencí
Studené starty mohou být v bezserverových výpočtech velkou překážkou. Když je funkce spuštěna po nečinnosti, proces spouštění nové instance může způsobit znatelné zpoždění. Abyste to vyřešili, sledujte metriky studeného startu, jako je doba provádění a využití paměti. Například testování různých konfigurací paměti – například porovnávání 256 MB na 2 GB – může snížit latenci až o 50%.
„Ve většině případů jsou signály, které poskytují nejbohatší informace o latenci, trasy.“ – Eyamba Ita, produktový manažer, Google Cloud
Alokace paměti zde hraje významnou roli. Funkce s 2 GB paměti často fungují mnohem rychleji než ty s nižší alokací. Použijte Monitorování cloudu experimentovat s různými nastaveními paměti, aby se našla správná rovnováha mezi rychlostí a cenou.
Programovací jazyk, který používáte, také ovlivňuje doby studeného startu. Například Funkce Node.js může dojít ke zpoždění přibližně 200 milisekund, zatímco Funkce Pythonu mohlo by dojít ke zpožděním 1 sekundaKompilované jazyky jako Jít, Reznebo Jáva obecně mají rychlejší studený start ve srovnání s interpretovanými jazyky.
Pro Běh v cloudu aplikace, studené starty lze minimalizovat konfigurací minimálního počtu instancí. Jak sdílí mcbsalceda z Komunita Google Cloudu:
„Studené starty v Cloud Runu lze spravovat nastavením „minimálního počtu instancí“.“
Další účinnou strategií je plánování pravidelných volání během období s nízkým provozem, aby se funkce udržely v chodu, což může snížit latenci až o 60%Navíc, Ukládání do mezipaměti brány API může zabránit zbytečnému provádění funkcí, čímž se sníží náklady na volání za studena a jejich spouštění až o 60%.
Kromě řešení studených startů mohou historická data zpřesnit váš přístup ke škálování.
Využití historických dat pro rozhodnutí o škálování
Historická data z Monitorování cloudu je výkonný nástroj pro inteligentnější rozhodování o škálování. Místo spoléhání se na odhady můžete analyzovat skutečné vzorce využití a optimalizovat nastavení CPU, paměti a souběžnosti.
Začněte analýzou trendů v čase fakturovatelných instancí, abyste přesně určili období špičkového využití. To vám umožní alokovat zdroje na základě skutečné poptávky a nastavit realistické rozpočty, čímž se vyhnete neočekávaným nákladům během nárůstů provozu.
I drobná zpoždění mohou ovlivnit spokojenost uživatelů a vést k menšímu počtu konverzí nebo registrací. Pomocí historických dat můžete najít správnou rovnováhu mezi náklady a výkonem. Můžete například analyzovat, jak vaše aplikace zvládala nárůsty návštěvnosti během klíčových událostí v minulosti. To pomáhá zajistit, aby aplikace plnila obchodní cíle v kritických obdobích, a zároveň odhalovat vzorce, které nemusí být patrné při monitorování v reálném čase.
Výzkum z Webové služby Amazonu zdůrazňuje, že systémy řízené událostmi může zvýšit propustnost až o 50% během špičkového zatížení. Historická data mohou odhalit, kde by přijetí architektury řízené událostmi dávalo největší smysl.
Tato data použijte k doladění nastavení automatického škálování. Sledujte metriky, jako je latence požadavků, vzorce provozu a souběžnost, abyste se mohli rozhodnout, zda se vyplatí mít instance vždy zapnuté, nebo zda je přijatelný studený start.
Ukládání do mezipaměti hraje také důležitou roli ve škálování. Podle Software pro lakování, organizace mohou obsluhovat více než 90% jejich provozu z mezipaměti. Historické poznatky pomáhají identifikovat, který obsah nejvíce těží z ukládání do mezipaměti, a informují o tom, kdy tyto optimalizace implementovat.
S důkladným pochopením historických trendů se můžete posunout směrem k automatizaci reakcí pro zvýšení efektivity.
Automatizace reakcí na základě monitorovacích dat
Konečným cílem monitorování je vytvořit systémy, které se automaticky přizpůsobí měnícím se podmínkám. Monitorování cloudu GCP umožňuje vytvářet pracovní postupy, které řeší problémy s výkonem bez neustálého manuálního zásahu.
Nastavte automatizované zásady škálování na základě specifických metrik. Pokud například monitorovací data vykazují konzistentní nárůsty latence během špičky, můžete nakonfigurovat automatické úpravy zdrojů, abyste zabránili poklesu výkonu.
Výpadky poskytují cenná data pro identifikaci úzkých míst a závislostí ve vaší aplikaci. Tyto informace použijte k implementaci automatických jističů a záložních mechanismů, které zabraňují kaskádovitým selháním.
Integrujte monitorování cloudu s nástroji, jako je protokolování cloudu, hlášení chyb a trasování cloudu, a spouštějte tak škálování nebo nápravná opatření, když míra chyb nebo latence překročí prahové hodnoty.
Bezpečnost je další oblastí, kde automatizace vyniká. Monitorování cloudu dokáže sledovat metriky související s bezpečností a detekovat anomálie. Můžete nastavit automatické reakce pro omezení přístupu, snížení počtu postižených zdrojů nebo aktivaci dalších bezpečnostních opatření při detekci hrozeb.
The Centrum síťové inteligence nabízí Dashboard výkonu který sleduje ztrátu paketů a latenci v síti Google. Tato data lze exportovat do Monitorování cloudu automatizovat rozhodování o směrování provozu a zajistit, aby vaše aplikace vždy používala nejrychlejší síťové cesty.
S rozpětí skladováno po dobu 30 dnů Bez dalších nákladů máte k dispozici dostatek historických dat pro zdokonalení pravidel automatizace. To vám umožňuje neustále zlepšovat reakci vašich systémů na různé scénáře.
Základní systémové metriky pro služby Google Cloud jsou zdarma, takže implementace komplexního automatizovaného monitorování je cenově dostupná. vlastní metriky mohou být po bezplatné úrovni účtovány poplatky, výhody – jako je vylepšený výkon a snížená manuální zátěž – často převažují nad náklady.
Závěr
GCP Cloud Monitoring nabízí výkonné nástroje pro přesnou a efektivní správu bezserverových prostředí. Sledováním klíčových metrik, jako je počet spuštění, doba trvání, využití paměti a aktivní instance, poskytuje jasný přehled o výkonu vašich cloudových funkcí a cloudových aplikací. Tato viditelnost je nezbytná pro řešení jedinečných výzev bezserverových úloh.
Pro organizace, které využívají bezserverové architektury, se efektivní monitorování může promítnout do působivých výsledků: až 30% rychlejšího načítání, 70% rychlejšího vývojového cyklu a 30% poklesu provozních nákladů ve srovnání s tradičními nastaveními. Tyto výhody jsou dány schopností GCP Cloud Monitoring transformovat nezpracovaná data do užitečných informací pomocí intuitivních dashboardů, upozornění v reálném čase a integrovaných nástrojů pro protokolování.
Další vynikající funkcí je cenová efektivita. Metriky služeb Google Cloud jsou k dispozici zdarma a štědré limity pro zásady upozornění a kontroly provozuschopnosti znamenají, že týmy mohou vše komplexně monitorovat, aniž by se musely obávat skrytých poplatků. To usnadňuje implementaci robustního monitorování a zároveň dodržování rozpočtu.
Například při nasazení nové verze cloudové funkce jsou jakékoli nárůsty chyb okamžitě viditelné v dynamických grafech cloudového monitorování. Můžete také nakonfigurovat upozornění – například oznámení o chybovosti překračující 5% po dobu 5 minut – abyste rychle řešili potenciální problémy dříve, než se vyhrotí.
Pro maximalizaci těchto výhod jsou klíčové disciplinované postupy monitorování. Stanovením jasných výkonnostních cílů v souladu s obchodními cíli, průběžným sledováním stavu systému a zaměřením na metriky, které přímo ovlivňují uživatelskou zkušenost, mohou týmy včas odhalit anomálie a činit inteligentnější rozhodnutí o plánování kapacity. Tento proaktivní přístup zajišťuje, že bezserverové aplikace zůstanou spolehlivé, responzivní a připravené plnit výkonnostní cíle.
Díky globálnímu dosahu a komplexním monitorovacím možnostem umožňuje GCP Cloud Monitoring organizacím budovat škálovatelné a spolehlivé bezserverové infrastruktury. Vybavuje týmy adaptací na měnící se požadavky a zároveň poskytuje bezproblémové uživatelské prostředí, což z něj činí základní kámen jakékoli bezserverové strategie.
Nejčastější dotazy
Jak může monitorování cloudu GCP pomoci kontrolovat náklady na bezserverové aplikace?
Jak cloudové monitorování GCP spravuje náklady na bezserverové systémy
GCP Cloud Monitoring poskytuje nástroje, které vám pomohou udržet náklady na bezserverové aplikace pod kontrolou. vlastní filtry metrik, můžete sledovat specifické vzorce používání, které jsou pro vaši aplikaci nejdůležitější. Funkce jako agregace vám umožní analyzovat trendy v čase a získat tak jasnější představu o spotřebě zdrojů. Navíc si můžete nastavit upozornění na rozpočet abyste dostávali upozornění, když se útrata blíží vámi definovaným prahovým hodnotám, což vám pomůže vyhnout se překvapením.
Další užitečnou funkcí je možnost konsolidace zásad upozornění. To zjednodušuje upozornění, takže se můžete soustředit na nejdůležitější aktualizace související s náklady, což usnadňuje efektivní správu vašeho bezserverového prostředí.
Jak mohu pomocí monitorování cloudu GCP řešit problémy se studeným startem v bezserverových aplikacích?
Aby se zkrátily zpoždění studeného startu v bezserverových aplikacích, Monitorování cloudu GCP nabízí cenné nástroje pro odhalování vzorců a doladění výkonu. Zde je několik účinných strategií:
- Nastavte minimální počet instancíNapříklad použijte
--min-instances=1aby alespoň jedna instance běžela a aby byly zdroje vždy připravené. - Zjednodušte procesy spouštěníUchovávejte sdílená data v paměti a optimalizujte inicializaci aplikace, abyste zkrátili dobu spouštění.
- Používejte Cloud Run Minimální počet instancíTato funkce pomáhá udržovat „teplé“ instance, takže vaše aplikace je připravena rychle zpracovávat příchozí požadavky.
Sledováním metrik výkonu a úpravou konfigurací můžete zkrátit dobu odezvy a zajistit plynulejší používání pro uživatele.
Jak mohu pomocí OpenTelemetry s monitorováním cloudu GCP zlepšit sledovatelnost v bezserverových aplikacích?
Chcete-li nastavit OpenTelemetry s monitorováním GCP Cloud, budete muset nasadit sběrač OpenTelemetry. Tento nástroj shromažďuje trasování a metriky z vašich bezserverových aplikací. Po nasazení nakonfigurujte sběrač pro export dat pomocí OpenTelemetry Protocol (OTLP) pro cloudové monitorování i cloudové trasování. Nejlepší na tom je, že tato metoda podporuje autoinstrumentace, takže můžete zaznamenávat telemetrická data bez úpravy kódu aplikace.
Používání OpenTelemetry vám poskytuje jasnější přehled o tom, jak vaše bezserverové aplikace fungují a chovají se, což vám pomáhá snadno odhalovat problémy a doladit výkon.
