Logging und Monitoring für Anwendungen aktivieren

Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie einen Cluster für Anthos-Cluster auf Bare-Metal konfigurieren, damit benutzerdefinierte Logs und Messwerte von Nutzeranwendungen an Cloud Logging und Cloud Monitoring gesendet werden.

Logging und Monitoring für Nutzeranwendungen aktivieren

Verwenden Sie das Feld spec.clusterOperations.enableApplication in der Cluster-Konfigurationsdatei, um Logging und Monitoring für Ihre Anwendungen zu aktivieren.

  1. Aktualisieren Sie die Cluster-Konfigurationsdatei, um enableApplication auf true festzulegen:

    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
    ...

  2. Wenden Sie die Änderungen mit bmctl update an:

    bmctl update cluster -c CLUSTER_NAME --admin-kubeconfig=ADMIN_KUBECONFIG

    Dabei gilt:

    • CLUSTER_NAME: der Name des Clusters, der aktualisiert werden soll.
    • ADMIN_KUBECONFIG: der Pfad zur kubeconfig-Datei des Administratorclusters.

Arbeitslasten annotieren

Zum Aktivieren benutzerdefinierter Messwerte aus einer Anwendung fügen Sie dem Dienst- oder Pod-Manifest der Anwendung die Annotation prometheus.io/scrape: "true" hinzu. Alternativ können Sie die Annotation in den Abschnitt spec.template des Deployment- oder DaemonSet-Manifests einfügen, damit es an die Pods übergeben wird.

Beispielanwendung ausführen

In diesem Abschnitt erstellen Sie eine Anwendung, die benutzerdefinierte Logs schreibt und einen benutzerdefinierten Messwert bereitstellt.

  1. Speichern Sie die folgenden Dienst- und Deployment-Manifeste in einer Datei mit dem my-app.yaml-Namen. Der Dienst hat die prometheus.io/scrape: "true"-Annotation:

    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

  2. Erstellen Sie das Deployment und den Dienst:

    kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG apply -f my-app.yaml

Anwendungslogs aufrufen.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console den Log-Explorer auf.

    Zum Log-Explorer

  2. Klicken Sie auf Ressource. Wählen Sie unter ALL_RESOURCE_TYPES die Option Kubernetes Container aus.

  3. Wählen Sie unter CLUSTER_NAME den Namen Ihres Nutzerclusters aus.

  4. Wählen Sie unter NAMESPACE_NAME die Option default aus.

  5. Klicken Sie auf Hinzufügen und dann auf Abfrage ausführen.

  6. Unter Abfrageergebnisse sehen Sie die Logeinträge des Deployment monitoring-example. Beispiel:

    {
  "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

  1. Führen Sie folgenden Befehl aus:

    gcloud logging read 'resource.labels.project_id="PROJECT_ID" AND \
    resource.type="k8s_container" AND resource.labels.namespace_name="default"'

    Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die ID Ihres Projekts.

  2. In der Ausgabe sehen Sie die Logeinträge des Deployments monitoring-example. Beispiel:

    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'

Anwendungsmesswerte in der Google Cloud Console ansehen

Ihre Beispielanwendung stellt einen benutzerdefinierten Messwert namens example_monitoring_up bereit. Die Werte dieses Messwerts finden Sie in der Google Cloud Console.

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console den Metrics Explorer auf.

    Zum Metrics Explorer

  2. Wählen Sie als Ressourcentyp Kubernetes Pod oder Kubernetes Container aus.

  3. Wählen Sie external.googleapis.com/prometheus/example_monitoring_up als Messwert aus.

  4. Im Diagramm sehen Sie, dass example_monitoring_up einen wiederkehrenden Wert von 1 hat.