Abilitazione di Logging e Monitoring per le applicazioni

Version 1.12 

• Versione 1.28 (più recente)
• Versione 1.16
• Versione 1.15
• Versioni precedenti (non supportate)

Questa pagina mostra come configurare un cluster per Cluster Anthos on bare metal in modo che i log e le metriche personalizzati delle applicazioni utente vengano inviati a Cloud Logging, Cloud Monitoring e Managed Service per Prometheus.

Abilita Managed Service for Prometheus

Anteprima

Questo prodotto o funzionalità è soggetto ai "Termini delle Offerte pre-GA" nella sezione Termini generali del servizio dei Termini specifici del servizio. I prodotti e le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per saperne di più, consulta le descrizioni della fase di lancio.

La configurazione per Managed Service per Prometheus è specificata in un oggetto Stackdriver denominato stackdriver. Per ulteriori informazioni, tra cui le best practice e la risoluzione dei problemi, consulta la documentazione di Managed Service per Prometheus.

Per configurare l'oggetto stackdriver per abilitare Google Cloud Managed Service per Prometheus:

1. Apri l'oggetto stackdriver per la modifica:

   kubectl --kubeconfig=CLUSTER_KUBECONFIG \
       --namespace kube-system edit stackdriver stackdriver
   

   Sostituisci CLUSTER_KUBECONFIG con il percorso del file kubeconfig del cluster.

2. In spec, imposta enableGMPForApplications su true:

   apiVersion: addons.sigs.k8s.io/v1alpha1
   kind: Stackdriver
   metadata:
     name: stackdriver
     namespace: kube-system
   spec:
     projectID: ...
     clusterName: ...
     clusterLocation: ...
     proxyConfigSecretName: ...
     enableGMPForApplications: true
     enableVPC: ...
     optimizedMetrics: true
   

3. Salva e chiudi il file modificato.

   I componenti di Prometheus gestiti da Google vengono avviati automaticamente nel cluster nello spazio dei nomi gmp-system.

4. Verifica i componenti di Prometheus gestiti da Google:

   kubectl --kubeconfig=CLUSTER_KUBECONFIG --namespace gmp-system get pods
   

   L'output di questo comando è simile al seguente:

   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 per Prometheus supporta la valutazione e gli avvisi delle regole. Per configurare la valutazione delle regole, consulta Valutazione delle regole.

Esegui un'applicazione di esempio

Il servizio gestito fornisce un manifest per un'applicazione di esempio prom-example che emette metriche di Prometheus nella porta metrics. L'applicazione utilizza tre repliche.

Per eseguire il deployment dell'applicazione:

1. Crea lo spazio dei nomi gmp-test per le risorse che crei nell'ambito dell'applicazione di esempio:

   kubectl --kubeconfig=CLUSTER_KUBECONFIG create ns gmp-test
   

2. Applica il manifest dell'applicazione con il seguente comando:

   kubectl -n gmp-test apply \
       -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/prometheus-engine/v0.4.1/examples/example-app.yaml
   

Configura una risorsa PodMonitoring

In questa sezione configurerai una risorsa personalizzata PodMonitoring per acquisire i dati delle metriche emessi dall'applicazione di esempio e inviarli a Managed Service per Prometheus. La risorsa personalizzata PodMonitoring utilizza lo scraping di destinazione. In questo caso, gli agenti di raccoglitore acquisiscono l'endpoint /metrics a cui l'applicazione di esempio emette i dati.

Una risorsa personalizzata PodMonitoring esegue il scraping delle destinazioni nello spazio dei nomi in cui viene eseguito il deployment. Per eseguire il scraping delle destinazioni in più spazi dei nomi, esegui il deployment della stessa risorsa personalizzata PodMonitoring in ogni spazio dei nomi. Per verificare che la risorsa PodMonitoring sia installata nello spazio dei nomi previsto, esegui questo comando:

kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG get podmonitoring -A

Per la documentazione di riferimento su tutte le risorse personalizzate di Managed Service per Prometheus, consulta la documentazione di riferimento di Prometheus-engine/doc/api.

Il file manifest seguente definisce una risorsa PodMonitoring, prom-example, nello spazio dei nomi gmp-test. La risorsa trova tutti i pod nello spazio dei nomi con l'etichetta app con valore prom-example. I pod corrispondenti vengono criptati su una porta denominata metrics, ogni 30 secondi, nel percorso HTTP /metrics.

apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
kind: PodMonitoring
metadata:
  name: prom-example
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: prom-example
  endpoints:
  - port: metrics
    interval: 30s

Per applicare questa risorsa, esegui il comando seguente:

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 per Prometheus sta eseguendo lo scraping dei pod corrispondenti.

Dati sulle metriche delle query

Il modo più semplice per verificare l'esportazione dei dati Prometheus è utilizzare la pagina Managed Service per Prometheus basato su PromQL nella console Google Cloud.

Per visualizzare questa pagina:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Monitoring o fai clic sul pulsante seguente:

   Vai a Monitoring

2. Nel riquadro di navigazione di Monitoring, fai clic su Prometheus gestito.

Nella pagina Managed Service per Prometheus puoi utilizzare le query PromQL per recuperare e registrare i dati raccolti con il servizio gestito. Questa pagina può eseguire query solo sui dati raccolti da Managed Service per Prometheus.

Il seguente screenshot mostra un grafico che mostra la metrica up:

Se raccogli grandi quantità di dati, puoi filtrare le metriche esportate per ridurre i costi.

Abilita Cloud Logging per le applicazioni utente

Anteprima

Questo prodotto o funzionalità è soggetto ai "Termini delle Offerte pre-GA" nella sezione Termini generali del servizio dei Termini specifici del servizio. I prodotti e le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per saperne di più, consulta le descrizioni della fase di lancio.

La configurazione per Cloud Logging e Cloud Monitoring si trova in un oggetto Stackdriver denominato stackdriver.

1. Apri l'oggetto stackdriver per la modifica:

   kubectl --kubeconfig=CLUSTER_KUBECONFIG \
       --namespace kube-system edit stackdriver stackdriver
   

   Sostituisci CLUSTER_KUBECONFIG con il percorso del file kubeconfig del cluster utente.

2. Nella sezione spec, imposta enableCloudLoggingForApplications su true:

   apiVersion: addons.sigs.k8s.io/v1alpha1
     kind: Stackdriver
     metadata:
       name: stackdriver
       namespace: kube-system
     spec:
       projectID: ...
       clusterName: ...
       clusterLocation: ...
       proxyConfigSecretName: ...
       enableCloudLoggingForApplications: true
       enableVPC: ...
       optimizedMetrics: true
   

3. Salva e chiudi il file modificato.

Esegui un'applicazione di esempio

In questa sezione creerai un'applicazione che scrive log personalizzati.

1. Salva i seguenti manifest di deployment in un file denominato my-app.yaml.

   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. Crea il deployment

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

Visualizza log applicazione

Console

1. Vai a Esplora log nella console Google Cloud.

   Vai a Esplora log

2. Fai clic su Risorsa. Nel menu TUTTI I TIPI DI RISORSE, seleziona Container Kubernetes.

3. In CLUSTER_NAME, seleziona il nome del tuo cluster utente.

4. In NAMESPACE_NAME, seleziona default.

5. Fai clic su Aggiungi e poi su Esegui query.

6. In Risultati delle query, puoi vedere le voci di log del deployment monitoring-example. Ad esempio:

   {
     "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"
   }
   

Interfaccia a riga di comando gcloud

1. Esegui questo comando:

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

   Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del tuo progetto.

2. Nell'output puoi vedere le voci di log del deployment monitoring-example. Ad esempio:

   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'
   

Abilita Logging e Monitoring per le applicazioni utente (legacy)

Per abilitare Logging e Monitoring per le tue applicazioni, utilizza il campo spec.clusterOperations.enableApplication nel file di configurazione del cluster.

1. Aggiorna il file di configurazione del cluster per impostare enableApplication su 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
       ...
   

2. Utilizza bmctl update per applicare le modifiche:

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

   Sostituisci quanto segue:

   • CLUSTER_NAME: il nome del cluster di cui eseguire l'upgrade.
   • ADMIN_KUBECONFIG: il percorso del file kubeconfig del cluster di amministrazione.

Annota i carichi di lavoro

Per abilitare la raccolta di metriche personalizzate da un'applicazione, aggiungi l'annotazione prometheus.io/scrape: "true" al manifest del servizio o del pod dell'applicazione oppure aggiungi la stessa annotazione alla sezione spec.template nel manifest del deployment o del DaemonSet per poterla trasmettere ai loro pod.

Esegui un'applicazione di esempio

In questa sezione, creerai un'applicazione che scrive log personalizzati ed espone una metrica personalizzata.

1. Salva i seguenti manifest di servizio e deployment in un file denominato my-app.yaml. Nota che il servizio ha l'annotazione 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
   

2. Crea il deployment e il servizio:

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

Visualizza log applicazione

Console

1. Vai a Esplora log nella console Google Cloud.

   Vai a Esplora log

2. Fai clic su Risorsa. In TUTTI I TIPI DI RISORSE, seleziona Container Kubernetes.

3. In CLUSTER_NAME, seleziona il nome del tuo cluster utente.

4. In NAMESPACE_NAME, seleziona default.

5. Fai clic su Aggiungi e poi su Esegui query.

6. In Risultati delle query, puoi vedere le voci di log del deployment monitoring-example. Ad esempio:

   {
     "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"
   }
   

Interfaccia a riga di comando gcloud

1. Esegui questo comando:

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

   Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del tuo progetto.

2. Nell'output puoi vedere le voci di log del deployment monitoring-example. Ad esempio:

   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'
   

Visualizzare le metriche delle applicazioni nella console Google Cloud

L'applicazione di esempio espone una metrica personalizzata denominata example_monitoring_up. Puoi visualizzare i valori della metrica nella console Google Cloud.

1. Vai a Metrics Explorer nella console Google Cloud.

   Vai a Metrics Explorer

2. In Tipo di risorsa, seleziona Kubernetes Pod o Kubernetes Container.

3. Per metrica, seleziona external.googleapis.com/prometheus/example_monitoring_up.

4. Nel grafico, puoi vedere che example_monitoring_up ha un valore ripetuto di 1.