本页面介绍了如何为 Anthos Clusters on Bare Metal 配置集群,以便将用户应用中的自定义日志和指标发送到 Cloud Logging 和 Cloud Monitoring 以及 Managed Service for Prometheus。
启用 Managed Service for Prometheus
Managed Service for Prometheus 的配置在名为 stackdriver
的 Stackdriver
对象中指定。如需了解详情(包括最佳实践和问题排查),请参阅 Managed Service for Prometheus 文档。
如需配置 stackdriver
对象以启用 Google Cloud Managed Service for Prometheus,请执行以下操作:
打开 Stackdriver 对象进行修改:
kubectl --kubeconfig=CLUSTER_KUBECONFIG \ --namespace kube-system edit stackdriver stackdriver
将
CLUSTER_KUBECONFIG
替换为集群 kubeconfig 文件的路径。在
spec
下,将enableGMPForApplications
设置为true
:apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1 kind: Stackdriver metadata: name: stackdriver namespace: kube-system spec: projectID: ... clusterName: ... clusterLocation: ... proxyConfigSecretName: ... enableGMPForApplications: true enableVPC: ... optimizedMetrics: true
保存并关闭修改后的文件。
Google 管理的 Prometheus 组件会自动在
gmp-system
命名空间的集群中启动。检查 Google 管理的 Prometheus 组件:
kubectl --kubeconfig=CLUSTER_KUBECONFIG --namespace gmp-system get pods
此命令的输出类似以下内容:
NAME READY STATUS RESTARTS AGE collector-abcde 2/2 Running 1 (5d18h ago) 5d18h collector-fghij 2/2 Running 1 (5d18h ago) 5d18h collector-klmno 2/2 Running 1 (5d18h ago) 5d18h gmp-operator-68d49656fc-abcde 1/1 Running 0 5d18h rule-evaluator-7c686485fc-fghij 2/2 Running 1 (5d18h ago) 5d18h
Managed Service for Prometheus 支持规则评估和提醒。如需设置规则评估,请参阅规则评估。
运行一个示例应用
代管式服务会为在其 metrics
端口上发出 Prometheus 指标的示例应用 prom-example
提供清单。该应用使用三个副本。
如需部署应用,请执行以下操作:
为您在示例应用中创建的资源创建
gmp-test
命名空间:kubectl --kubeconfig=CLUSTER_KUBECONFIG create ns gmp-test
使用以下命令实施应用清单:
kubectl -n gmp-test apply \ -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/prometheus-engine/v0.4.1/examples/example-app.yaml
配置 PodMonitoring 资源
在本部分中,您将配置 PodMonitoring
自定义资源以捕获示例应用发出的指标数据,并将其发送到 Managed Service for Prometheus。PodMonitoring
自定义资源使用目标爬取。在这种情况下,收集器代理会爬取示例应用将数据发出到的 /metrics
端点。
PodMonitoring
自定义资源仅会爬取在其中进行部署的命名空间中的目标。如需爬取多个命名空间中的目标,请在每个命名空间中部署相同的 PodMonitoring
自定义资源。您可以通过运行以下命令来验证 PodMonitoring
资源是否已安装在预期的命名空间中:
kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG get podmonitoring -A
如需了解所有 Managed Service for Prometheus 自定义资源的参考文档,请参阅 prometheus-engine/doc/api 参考文档。
以下清单在 gmp-test
命名空间中定义了 PodMonitoring
资源 prom-example
。该资源会查找命名空间中值为 prom-example
的 app
标签的所有 Pod。在 /metrics
HTTP 路径上,每 30 秒在名为 metrics
的端口上抓取匹配的 Pod。
apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
kind: PodMonitoring
metadata:
name: prom-example
spec:
selector:
matchLabels:
app: prom-example
endpoints:
- port: metrics
interval: 30s
要应用此资源,请运行以下命令:
kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG -n gmp-test apply \
-f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/prometheus-engine/v0.4.1/examples/pod-monitoring.yaml
Managed Service for Prometheus 现在正在爬取匹配的 Pod。
查询指标数据
如需验证是否在导出 Prometheus 数据,最简单的方法是使用 Google Cloud 控制台中的 Metrics Explorer 中的 PromQL 查询。
如需运行 PromQL 查询,请执行以下操作:
在 Google Cloud 控制台中,进入 Monitoring 页面或点击以下按钮:
在导航窗格中,选择 Metrics Explorer。
使用 Prometheus 查询语言 (PromQL) 指定要在图表上显示的数据:
在选择指标窗格的工具栏中,选择代码编辑器。
在语言切换菜单中选择 PromQL。 语言切换开关位于代码编辑器窗格的底部。
在查询编辑器中输入查询。例如,如需绘制过去一小时内 CPU 在每个模式下所花费的平均秒数,请使用以下查询:
avg(rate(kubernetes_io:anthos_container_cpu_usage_seconds_total {monitored_resource="k8s_node"}[1h]))
如需详细了解如何使用 PromQL,请参阅 Cloud Monitoring 中的 PromQL。
以下屏幕截图中的图表显示了 anthos_container_cpu_usage_seconds_total
指标:
如果您收集了大量数据,则建议您过滤导出的指标以降低费用。
为用户应用启用 Cloud Logging
Cloud Logging 和 Cloud Monitoring 的配置保存在名为 stackdriver
的 Stackdriver 对象中。
打开 Stackdriver 对象进行修改:
kubectl --kubeconfig=CLUSTER_KUBECONFIG \ --namespace kube-system edit stackdriver stackdriver
将
CLUSTER_KUBECONFIG
替换为用户集群 kubeconfig 文件的路径。在
spec
部分中,将enableCloudLoggingForApplications
设置为true
:apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1 kind: Stackdriver metadata: name: stackdriver namespace: kube-system spec: projectID: ... clusterName: ... clusterLocation: ... proxyConfigSecretName: ... enableCloudLoggingForApplications: true enableVPC: ... optimizedMetrics: true
保存并关闭修改后的文件。
运行一个示例应用
在本部分中,您将创建一个写入自定义日志的应用。
将以下 Deployment 清单保存到名为
my-app.yaml
的文件中: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
创建 Deployment
kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG apply -f my-app.yaml
查看应用日志
控制台
前往 Google Cloud 控制台中的日志浏览器。
点击资源。在所有资源类型菜单中,选择 Kubernetes 容器。
在 CLUSTER_NAME 下,选择用户集群的名称。
在 NAMESPACE_NAME 下,选择默认。
点击添加,然后点击运行查询。
在查询结果下,您可以查看来自
monitoring-example
Deployment 的日志条目。例如:{ "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 CLI
运行此命令:
gcloud logging read 'resource.labels.project_id="PROJECT_ID" AND \ resource.type="k8s_container" AND resource.labels.namespace_name="default"'
将
PROJECT_ID
替换为您的项目 ID。在输出中,您可以看到来自
monitoring-example
Deployment 的日志条目。例如: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'
为用户应用启用 Logging 和 Monitoring(旧版)
如需为应用启用 Logging 和 Monitoring,请使用集群配置文件中的 spec.clusterOperations.enableApplication
字段。
更新集群配置文件以将
enableApplication
设置为true
: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 ...
使用
bmctl update
应用更改:bmctl update cluster -c CLUSTER_NAME --admin-kubeconfig=ADMIN_KUBECONFIG
替换以下内容:
CLUSTER_NAME
:要升级的集群的名称。ADMIN_KUBECONFIG
:管理员集群 kubeconfig 文件的路径。
为工作负载添加注解
如需从应用收集自定义指标,请将 prometheus.io/scrape: "true"
注解添加到应用的 Service 或 Pod 清单中,或将相同的注解添加到 Deployment 或 DaemonSet 清单中的 spec.template
部分,以便传递给其 Pod。
运行一个示例应用
在本部分中,您将创建一个应用,用于编写自定义日志并公开自定义指标。
将以下 Service 和 Deployment 清单保存到名为
my-app.yaml
的文件中。请注意,Service 具有注释prometheus.io/scrape: "true"
: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
创建 Deployment 和 Service:
kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG apply -f my-app.yaml
查看应用日志
控制台
前往 Google Cloud 控制台中的日志浏览器。
点击资源。在所有资源类型下,选择 Kubernetes 容器。
在 CLUSTER_NAME 下,选择用户集群的名称。
在 NAMESPACE_NAME 下,选择默认。
点击添加,然后点击运行查询。
在查询结果下,您可以查看来自
monitoring-example
Deployment 的日志条目。例如:{ "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 CLI
运行此命令:
gcloud logging read 'resource.labels.project_id="PROJECT_ID" AND \ resource.type="k8s_container" AND resource.labels.namespace_name="default"'
将
PROJECT_ID
替换为您的项目 ID。在输出中,您可以看到来自
monitoring-example
Deployment 的日志条目。例如: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'
在 Google Cloud Console 中查看应用指标
您的示例应用将公开一个名为 example_monitoring_up
的自定义指标。您可以在 Google Cloud 控制台中查看该指标的值。
前往 Google Cloud 控制台中的 Metrics Explorer。
对于资源类型,请选择
Kubernetes Pod
或Kubernetes Container
。对于指标,请选择
external.googleapis.com/prometheus/example_monitoring_up
。在图表中,您可以看到
example_monitoring_up
的重复值为 1。