Cloud Trace — Análisis de latencia de aplicaciones

Práctica Terraform basada en el lab View application latency with Cloud Trace.

Crea un cluster GKE con los scopes necesarios para exportar traces a Cloud Trace. La app demo (Python + OpenTelemetry) se despliega manualmente con el script del repositorio oficial de Google.

Recursos creados

Cloud Trace no requiere recursos Terraform — los spans llegan automáticamente desde la app via OpenTelemetry con el scope cloud-platform.

Uso rápido

terraform init

terraform apply \
  -var="project_id=TU_PROJECT_ID"

Deployar la app demo

Una vez que el cluster esté activo:

# Configurar kubectl
gcloud container clusters get-credentials cloud-trace-demo \
  --zone us-central1-c \
  --project TU_PROJECT_ID

# Verificar nodos
kubectl get nodes

# Clonar y deployar la app
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
cd python-docs-samples/trace/cloud-trace-demo-app-opentelemetry && ./setup.sh

Generar tráfico para ver traces

curl $(kubectl get svc \
  -o=jsonpath='{.items[?(@.metadata.name=="cloud-trace-demo-a")].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')

Repetir varias veces, luego ir a Cloud Trace → Explorador de traces en la consola para ver los spans distribuidos entre los tres servicios (a→b→c).

Variables requeridas

Notas

• El cluster usa oauth_scopes = ["cloud-platform"] que incluye cloudtrace.append — necesario para que los pods exporten spans sin service account adicional.
• No se puede validar runtime real sin un proyecto activo con billing habilitado y la app desplegada.