Configurar a geração de registros e o monitoramento;

Os clusters do Anthos em Bare Metal incluem várias opções de geração de registros e monitoramento de clusters, incluindo serviços gerenciados baseados em nuvem, ferramentas de código aberto e compatibilidade validada com soluções comerciais de terceiros. Nesta página, explicamos essas opções e fornecemos algumas orientações básicas sobre como selecionar a solução adequada para seu ambiente.

Opções para clusters do Anthos em Bare Metal

Há várias opções de geração de registros e monitoramento para o Anthos em Bare Metal:

  • Cloud Logging e Cloud Monitoring, ativados por padrão nos componentes do sistema Bare Metal.
  • O Prometheus e o Grafana estão disponíveis no Cloud Marketplace.
  • Configurações validadas com soluções de terceiros

Cloud Logging e Cloud Monitoring

O pacote de operações do Google Cloud é a solução de observabilidade integrada do Google Cloud. Ele oferece uma solução de geração de registros totalmente gerenciada, coleta de métricas, monitoramento, uso de painéis e emissão de alertas. O Cloud Monitoring monitora os clusters do Anthos em clusters Bare Metal de maneira semelhante aos clusters do GKE baseados na nuvem.

Os agentes podem ser configurados em dois níveis diferentes de geração de registros e monitoramento:

  • Somente componentes do sistema (padrão).
  • Componentes do sistema e aplicativos.

O Logging e o Monitoring oferecem uma solução de observabilidade única, fácil de configurar e avançada, baseada na nuvem. Recomendamos o Logging e o Monitoring ao executar cargas de trabalho apenas nos clusters Anthos em Bare Metal ou nas cargas de trabalho do GKE e dos clusters do Anthos em Bare Metal. Para aplicativos com componentes em execução nos clusters Anthos em Bare Metal que exigem infraestrutura local e tradicional, considere outras soluções para uma visão completa desses aplicativos.

Prometheus e Grafana

O Prometheus e o Grafana são dois produtos de monitoramento de código aberto conhecidos disponíveis no Cloud Marketplace:

  • O Prometheus coleta métricas de aplicativo e sistema.

  • O Alertmanager gerencia o envio de alertas com vários mecanismos diferentes.

  • Grafana é uma ferramenta de painéis.

É possível ativar o Prometheus e o Grafana em cada cluster de administrador e cluster de usuário. O Prometheus e o Grafana são recomendados para equipes de aplicativos com experiência anterior nesses produtos. Esses produtos também são recomendados para equipes operacionais que preferem manter métricas de aplicativos no cluster e para solucionar problemas quando a conectividade de rede for perdida.

Soluções de terceiros

O Google trabalhou com vários provedores de soluções de monitoramento e geração de registros de terceiros para ajudar seus produtos a funcionarem bem com os clusters do Anthos em Bare Metal. Entre eles, Datadog, Elastic e Splunk. Outros terceiros validados serão adicionados no futuro.

Os guias de soluções a seguir estão disponíveis para usar soluções de terceiros com os clusters do Anthos em Bare Metal:

Como funciona a geração de registros e o monitoramento dos clusters do Anthos em Bare Metal

O Cloud Logging e o Cloud Monitoring são instalados e ativados em cada cluster quando você cria um novo cluster de administrador ou de usuário.

Os agentes do Stackdriver incluem vários componentes em cada cluster:

  • Operador do Stackdriver (stackdriver-operator-*). Gerencia o ciclo de vida de todos os outros agentes do Stackdriver implantados no cluster.

  • Recurso personalizado do Stackdriver. Um recurso que é criado automaticamente como parte dos clusters do Anthos no processo de instalação em Bare Metal.

  • Agente de métricas do GKE (gke-metrics-agent-*). Um DaemonSet baseado no OpenTelemetry Collector que copia métricas de cada nó para o Cloud Monitoring. Um DaemonSet node-exporter e uma implantação kube-state-metrics também estão incluídos para fornecer mais métricas sobre o cluster.

  • Encaminhamento de registros do Stackdriver (stackdriver-log-forwarder-*). Um DaemonSet do Fluent Bit que encaminha os registros de cada máquina para o Cloud Logging. O encaminhador de registro armazena em buffer as entradas de registro no nó localmente e as envia por até quatro horas. Se o buffer ficar cheio ou se o encaminhador de registro não conseguir acessar a API Cloud Logging por mais de quatro horas, os registros serão descartados.

  • Agente de metadados do Anthos (stackdriver-metadata-agent-). Uma implantação que envia metadados de recursos do Kubernetes, como pods, implantações ou nós para a API Config Monitoring for Ops. Esses dados são usados para enriquecer consultas de métricas, permitindo consultas por nome de implantação, nome de nó ou até mesmo nome de serviço do Kubernetes.

Veja os agentes instalados pelo Stackdriver executando o seguinte comando:

  kubectl -n kube-system get pods -l "managed-by=stackdriver"

A saída deste comando é semelhante a:

kube-system   gke-metrics-agent-4th8r                                     1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   gke-metrics-agent-8lt4s                                     1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   gke-metrics-agent-dhxld                                     1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   gke-metrics-agent-lbkl2                                     1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   gke-metrics-agent-pblfk                                     1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   gke-metrics-agent-qfwft                                     1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   kube-state-metrics-9948b86dd-6chhh                          1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   node-exporter-5s4pg                                         1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   node-exporter-d9gwv                                         1/1     Running   2 (40h ago)   40h
kube-system   node-exporter-fhbql                                         1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   node-exporter-gzf8t                                         1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   node-exporter-tsrpp                                         1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   node-exporter-xzww7                                         1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-log-forwarder-8lwxh                             1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-log-forwarder-f7cgf                             1/1     Running   2 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-log-forwarder-fl5gf                             1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-log-forwarder-q5lq8                             1/1     Running   2 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-log-forwarder-www4b                             1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-log-forwarder-xqgjc                             1/1     Running   1 (40h ago)   40h
kube-system   stackdriver-metadata-agent-cluster-level-5bb5b6d6bc-z9rx7   1/1     Running   1 (40h ago)   40h

Métricas do Cloud Monitoring

Para ver uma lista de métricas coletadas pelo Cloud Monitoring, consulte Visualizar clusters do Anthos em métricas bare metal.

Como configurar agentes do Stackdriver para os clusters do Anthos em Bare Metal

Os agentes do Stackdriver instalados com clusters do Anthos em bare metal coletam dados sobre componentes do sistema para manter e resolver problemas com os clusters. As seções a seguir descrevem os modos de configuração e operação do Stackdriver.

Somente componentes do sistema (modo padrão)

Após a instalação, os agentes do Stackdriver são configurados, por padrão, para coletar registros e métricas, incluindo detalhes de desempenho (por exemplo, uso de CPU e memória) e metadados semelhantes dos componentes de sistema fornecidos pelo Google. Isso inclui todas as cargas de trabalho no cluster de administrador e, para clusters de usuário, as cargas de trabalho nos namespaces kube-system, gke-system, gke-connect, istio-system e config-management-system.

Componentes do sistema e aplicativos.

Para ativar a geração de registros e o monitoramento de aplicativos no modo padrão, siga as etapas em Ativar a geração de registros e o monitoramento de aplicativos.

Como modificar as solicitações e os limites padrão de CPU e memória para um componente do Stackdriver.

Os clusters com alta densidade de pods introduzem sobrecarga de geração de registros e monitoramento. Em casos extremos, os componentes do Stackdriver podem relatar perto do limite de CPU e de utilização de memória ou podem estar sujeitos a reinicializações constantes devido a limites de recursos. Nesse caso, para substituir os valores padrão de solicitações e limites de CPU e memória de um componente do Stackdriver, use as seguintes etapas:

  1. Execute o seguinte comando para abrir o recurso personalizado do Stackdriver em um editor de linha de comando:

    kubectl -n kube-system edit stackdriver stackdriver

  2. No recurso personalizado do Stackdriver, adicione a seção resourceAttrOverride no campo spec:

    resourceAttrOverride:
      DAEMONSET_OR_DEPLOYMENT_NAME/CONTAINER_NAME:
        LIMITS_OR_REQUESTS:
          RESOURCE: RESOURCE_QUANTITY

    Observe que a seção resourceAttrOverride substitui todos os limites e solicitações padrão existentes do componente que você especificar. Os seguintes componentes são compatíveis com resourceAttrOverride:

    • gke-metrics-agent/gke-metrics-agent
    • stackdriver-log-forwarder/stackdriver-log-forwarder
    • stackdriver-metadata-agent-cluster-level/metadata-agent
    • node-exporter/node-exporter
    • kube-state-metrics/kube-state-metrics

    Um arquivo de exemplo será parecido com o seguinte:

    apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
kind: Stackdriver
metadata:
  name: stackdriver
  namespace: kube-system
spec:
  anthosDistribution: baremetal
  projectID: my-project
  clusterName: my-cluster
  clusterLocation: us-west-1a
  resourceAttrOverride:
    gke-metrics-agent/gke-metrics-agent:
      requests:
        cpu: 110m
        memory: 240Mi
      limits:
        cpu: 200m
        memory: 4.5Gi

  3. Para salvar as alterações no recurso personalizado do Stackdriver, salve e saia do editor de linha de comando.

  4. Para verificar a integridade do pod:

    kubectl -n kube-system get pods -l "managed-by=stackdriver"

    Uma resposta para um pod íntegro é semelhante a esta:

    gke-metrics-agent-4th8r                1/1     Running   1   40h

  5. Para verificar a especificação do pod do componente para garantir que os recursos estão configurados corretamente:

    kubectl -n kube-system describe pod POD_NAME

    Substitua POD_NAME pelo nome do pod que você acabou de alterar. Por exemplo, gke-metrics-agent-4th8r.

    A resposta é semelhante a esta:

      Name:         gke-metrics-agent-4th8r
  Namespace:    kube-system
  ...
  Containers:
    gke-metrics-agent:
      Limits:
        cpu: 200m
        memory: 4.5Gi
      Requests:
        cpu: 110m
        memory: 240Mi
      ...

Servidor de métricas

O servidor de métricas é a origem das métricas de recursos do contêiner para vários pipelines de escalonamento automático. O Metrics Server recupera métricas de kubelets e as expõe por meio da API Metrics do Kubernetes. O HPA e o VPA usam essas métricas para determinar quando acionar o escalonamento automático. O servidor de métricas é escalonado usando o complemento de redimensionamento.

Em casos extremos em que a alta densidade de pods cria sobrecarga de geração de registros e monitoramento, o servidor de métricas pode ser interrompido e reiniciado devido a limitações de recursos. Nesse caso, é possível alocar mais recursos para o servidor de métricas editando o configmap metrics-server-config no namespace kube-system e alterando o valor de cpuPerNode e memoryPerNode.

kubectl edit cm metrics-server-config -n kube-system

O conteúdo de exemplo do ConfigMap é:

apiVersion: v1
data:
  NannyConfiguration: |-
    apiVersion: nannyconfig/v1alpha1
    kind: NannyConfiguration
    cpuPerNode: 3m
    memoryPerNode: 20Mi
kind: ConfigMap

Depois de atualizar o ConfigMap, recrie os pods do metric-server com o seguinte comando:

kubectl delete pod -l k8s-app=metrics-server -n kube-system

Requisitos de configuração do Logging e do Monitoring

Há vários requisitos de configuração para ativar o Cloud Logging e o Cloud Monitoring com os clusters do Anthos em Bare Metal. Estas etapas estão incluídas em Como configurar uma conta de serviço para uso com o Logging e o Monitoring na página de ativação dos serviços do Google e na lista a seguir:

  1. É preciso criar um espaço de trabalho do Cloud Monitoring no projeto do Google Cloud. Para isso, clique em Monitoramento no console do Google Cloud e siga o fluxo de trabalho.

  2. Você precisa ativar as seguintes APIs do Stackdriver:

  3. Você precisa atribuir os seguintes papéis de IAM à conta de serviço usada pelos agentes do Stackdriver:

    • logging.logWriter
    • monitoring.metricWriter
    • stackdriver.resourceMetadata.writer
    • monitoring.dashboardEditor
    • opsconfigmonitoring.resourceMetadata.writer

Preço

Não há cobrança para registros e métricas do sistema do Anthos.

Em clusters do Anthos em cluster Bare Metal, os registros e métricas do sistema Anthos incluem o seguinte:

  • Registros e métricas de todos os componentes em um cluster de administrador
  • Registros e métricas de componentes nesses namespaces em um cluster de usuário: kube-system, gke-system, gke-connect, knative-serving, istio-system, monitoring-system, config-management-system, gatekeeper-system, cnrm-system

Para mais informações, consulte Preços do pacote de operações do Google Cloud.

Para saber mais sobre o crédito para métricas do Cloud Logging, entre em contato com a equipe de vendas e receba mais informações sobre preços.