이 페이지에서는 사용자 애플리케이션의 커스텀 로그와 측정항목이 Cloud Logging 및 Cloud Monitoring으로 전송되도록 베어메탈용 Anthos 클러스터의 클러스터를 구성하는 방법을 설명합니다.
사용자 애플리케이션의 Logging 및 Monitoring 사용 설정
애플리케이션에 Logging 및 Monitoring을 사용 설정하려면 클러스터 구성 파일에 spec.clusterOperations.enableApplication
필드를 사용합니다.
클러스터 구성 파일을 업데이트하여
enableApplication
을true
로 설정합니다.apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: cluster-user-basic --- apiVersion: baremetal.cluster.gke.io/v1 kind: Cluster metadata: name: user-basic namespace: cluster-user-basic spec: type: user ... clusterOperations: projectID: project-fleet location: us-central1 enableApplication: true ...
bmctl update
를 사용하여 변경사항을 적용합니다.bmctl update cluster -c CLUSTER_NAME --admin-kubeconfig=ADMIN_KUBECONFIG
다음을 바꿉니다.
CLUSTER_NAME
: 업그레이드할 클러스터의 이름ADMIN_KUBECONFIG
: 관리자 클러스터 kubeconfig 파일의 경로
워크로드에 주석 추가
애플리케이션에서 커스텀 측정항목 수집을 사용 설정하려면 prometheus.io/scrape: "true"
주석을 애플리케이션의 서비스 또는 배포 매니페스트에 추가합니다.
예시 애플리케이션 실행
이 섹션에서는 커스텀 로그를 작성하고 커스텀 측정항목을 노출하는 애플리케이션을 만듭니다.
다음 서비스 및 배포 매니페스트를
my-app.yaml
파일에 저장합니다. 서비스에는prometheus.io/scrape: "true"
주석이 있습니다.kind: Service apiVersion: v1 metadata: name: "monitoring-example" namespace: "default" annotations: prometheus.io/scrape: "true" spec: selector: app: "monitoring-example" ports: - name: http port: 9090 --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: "monitoring-example" namespace: "default" labels: app: "monitoring-example" spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: "monitoring-example" template: metadata: labels: app: "monitoring-example" spec: containers: - image: gcr.io/google-samples/prometheus-dummy-exporter:latest name: prometheus-example-exporter imagePullPolicy: Always command: - /bin/sh - -c - ./prometheus-dummy-exporter --metric-name=example_monitoring_up --metric-value=1 --port=9090 resources: requests: cpu: 100m
배포와 서비스를 만듭니다.
kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG apply -f my-app.yaml
애플리케이션 로그 보기
Console
Google Cloud 콘솔의 로그 탐색기로 이동합니다.
리소스를 클릭합니다. ALL_RESOURCE_TYPES에서
Kubernetes Container
를 선택합니다.CLUSTER_NAME에서 사용자 클러스터의 이름을 선택합니다.
NAMESPACE_NAME에서
default
를 선택합니다.추가를 클릭한 후 쿼리 실행을 클릭합니다.
쿼리 결과에서
monitoring-example
배포의 로그 항목을 볼 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.{ "textPayload": "2020/11/14 01:24:24 Starting to listen on :9090\n", "insertId": "1oa4vhg3qfxidt", "resource": { "type": "k8s_container", "labels": { "pod_name": "monitoring-example-7685d96496-xqfsf", "cluster_name": ..., "namespace_name": "default", "project_id": ..., "location": "us-west1", "container_name": "prometheus-example-exporter" } }, "timestamp": "2020-11-14T01:24:24.358600252Z", "labels": { "k8s-pod/pod-template-hash": "7685d96496", "k8s-pod/app": "monitoring-example" }, "logName": "projects/.../logs/stdout", "receiveTimestamp": "2020-11-14T01:24:39.562864735Z" }
gcloud
다음 명령을 실행합니다.
gcloud logging read 'resource.labels.project_id="PROJECT_ID" AND \ resource.type="k8s_container" AND resource.labels.namespace_name="default"'
PROJECT_ID
를 프로젝트의 ID로 바꿉니다.출력에서
monitoring-example
배포의 로그 항목을 볼 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.insertId: 1oa4vhg3qfxidt labels: k8s-pod/app: monitoring-example k8s- pod/pod-template-hash: 7685d96496 logName: projects/.../logs/stdout receiveTimestamp: '2020-11-14T01:24:39.562864735Z' resource: labels: cluster_name: ... container_name: prometheus-example-exporter location: us-west1 namespace_name: default pod_name: monitoring-example-7685d96496-xqfsf project_id: ... type: k8s_container textPayload: | 2020/11/14 01:24:24 Starting to listen on :9090 timestamp: '2020-11-14T01:24:24.358600252Z'
Google Cloud 콘솔에서 애플리케이션 측정항목 보기
예시 애플리케이션은 example_monitoring_up
이라는 커스텀 측정항목을 노출합니다.
Google Cloud 콘솔에서 해당 측정항목의 값을 볼 수 있습니다.
Google Cloud 콘솔의 측정항목 탐색기로 이동합니다.
리소스 유형으로
Kubernetes Pod
를 선택합니다.측정항목으로
external/prometheus/example_monitoring_up
을 선택합니다.차트에서
example_monitoring_up
의 반복되는 값이 1인 것을 알 수 있습니다.