我們從 Day 17 開始就利用雲端資源如 GCP 來當作我們部署 n8n 的目標，省去自己去買實體機器或其他周邊設備的麻煩，順便省錢？（誤）既然我們利用了雲端資源如 GCP 的 Cloud Run 等 Serverless Services 或雲上的 K8s 如 GKE，那就乾脆也利用雲上的內建的監控告警機制來對監控 n8n on Public Cloud 的一切疑難雜症吧！

所以，今天就跟大家分享如何用 Cloud Logging 蒐集 n8n Main/Worker 的日誌，建立 Log-based Metric 與 Alerting Policy（大量錯誤或 Worker 崩潰時通知），並利用內建的 Cloud Monitoring Dashboard 來觀察 n8n 的運行狀況。以下的分享就以 n8n on GKE 為例。

1. 基本前提

• 確定 GKE 已啟用：
  • logging.googleapis.com/kubernetes
  • monitoring.googleapis.com/kubernetes
• 不需安裝額外 agent，GKE 會自動把 Pod 日誌送到 Cloud Logging。

2. 建立 Log-based Metric（以錯誤關鍵字為例）

• 將 n8n 容器的 ERROR 或 Execution failed 等 log 透過內建的 Cloud Monitoring 建立 Metrics：

# 利用我們之前用過的 gcloud 指令來建立相關的 Metric（以 n8n 發生幾次 ERROR 為例）
gcloud logging metrics create n8n-error-count \
  --description="n8n error logs count from k8s" \
  --log-filter='resource.type="k8s_container"
labels.k8s_container.container_name=~"n8n|n8n-worker"
severity>=ERROR'

（也可以更精準地用字串比對：textPayload:"Execution error" 或 jsonPayload.message:"failed"）

3. 根據以上的 log 以及 Cloud Monitoring 所建立的 Metrics（例如 n8n ERROR Rate 超過 Threshold 就通知 n8n 維運團隊）

• 以下範例為：當 5 分鐘內錯誤次數 > 10 次就觸發

cat > n8n-alert-policy.json << 'EOF'
{
  "displayName": "n8n Errors > 10 in 5m",
  "combiner": "OR",
  "conditions": [{
    "displayName": "n8n-error-count rate",
    "conditionThreshold": {
      "filter": "metric.type=\"logging.googleapis.com/user/n8n-error-count\"",
      "comparison": "COMPARISON_GT",
      "thresholdValue": 10,
      "duration": "300s",
      "trigger": { "count": 1 },
      "aggregations": [{
        "alignmentPeriod": "300s",
        "perSeriesAligner": "ALIGN_DELTA"
      }]
    }
  }],
  "notificationChannels": [],   # 先留空，稍後綁定
  "enabled": true
}
EOF

gcloud monitoring policies create --policy-from-file=n8n-alert-policy.json

• 加入 GCP Cloud Monitoring 內建就提供的 Notification Channel（Email/Slack/PagerDuty/SMS）

gcloud monitoring channels list

# 若無，請在 Console -> Monitoring -> Alerting -> Notification channels 建立後，再更新 Alerting Policy

# gcloud monitoring policies update POLICY_ID --policy-from-file=n8n-alert-policy.json

4. Cloud Monitoring 的進階分享（Optional）

• 你可以在 Monitoring 建立自訂儀表板，加入下列 Dashboard：
  • Log-based Metric：n8n-error-count（每 5m）
  • Kubernetes / Workload -> Pod restarts by namespace: n8n
  • CPU/Memory by Deployment：n8n-main、n8n-worker
• 小技巧：
  • 建立另一個 metric：n8n-executions（在 Workflow 成功時以 console.log("EXECUTION_OK") 打點，或使用 n8n 的 webhook/logging 節點寫到 STDOUT），再建對比圖「成功 vs 失敗」，一眼看健康度。
  • 把 n8n-worker 副本數設為 HPA（視 CPU 或自訂指標自動擴縮）。

以上是一個非常間單的範例分享：如何利用 GCP 內建的 Cloud Logging 以及 Cloud Monitoring Metrics 跟相對應的 Alerting Policy / Notification Channel 來監控 n8n on Cloud 的系統狀態。當然，一個大型企業一定會有自己的監控告警邏輯跟維運方式，雲的內建機制只是成本較低且可以直接上手的一個選項！