用途：为 GKE 集群与工作负载建立并审计生产级可观测性，覆盖日志、监控、追踪与性能分析。
主要能力：
- 审计集群可观测性：用 gcloud container clusters describe <cluster-name> --region <region> --project <project-id> --format="json(loggingConfig, monitoringConfig)" 检查 loggingService 与 monitoringService 是否非 none（通常为 logging.googleapis.com/kubernetes 与 monitoring.googleapis.com/kubernetes）。
- 启用受管 Prometheus：gcloud container clusters update <cluster-name> --enable-managed-prometheus --region <region>；用 kubectl get pods -n gmp-system 验证。
- 工作负载日志验证：确保输出到标准输出，用 kubectl logs <pod-name> -n <namespace> 查看，建议 JSON 结构化日志。
- 仪表盘与告警：建议在 Cloud Monitoring 为 CPU、内存、请求延迟、错误率建仪表盘，并设置阈值告警策略。
- 分布式追踪：建议在应用中使用 OpenTelemetry 将追踪数据发送到 Cloud Trace，用于定位延迟瓶颈。
- 持续性能分析：建议集成 Cloud Profiler 代理，低开销分析生产环境 CPU 与内存热点。
- LQL 查询：resource.type="k8s_container" resource.labels.container_name="my-app" severity>=ERROR；或 resource.type="k8s_container" textPayload:"connection refused"。
- 控制平面指标（Standard）：gcloud container clusters update <cluster-name> --monitoring=SYSTEM,API_SERVER,SCHEDULER,CONTROLLER_MANAGER --region <region>。
- Dataplane V2 可观测性：gcloud container clusters update <cluster-name> --enable-dataplane-v2-observability --region <region>，观测流量与网络指标。
适用场景：GKE 生产集群的可观测性建设与检查。 限制：部分能力仅适用于 Standard 集群或 Dataplane V2；追踪与性能分析需应用侧集成；未提供价格与效果数据。