Configurar los registros y la supervisión

Los clústeres de Anthos en equipos físicos incluyen varias opciones para el registro y la supervisión de clústeres, incluidos los servicios administrados basados en la nube, las herramientas de código abierto y la compatibilidad validada con soluciones comerciales de terceros. En esta página, se explican estas opciones y se proporciona orientación básica sobre cómo seleccionar la solución adecuada para el entorno.

Opciones para clústeres de Anthos en equipos físicos

Tienes varias opciones de registro y supervisión para tus clústeres de Anthos en equipos físicos:

Cloud Logging y Cloud Monitoring, habilitados de forma predeterminada en los componentes del sistema de equipos físicos
Prometheus y Grafana están disponibles en Cloud Marketplace.
Opciones de configuración validadas con soluciones de terceros

Cloud Logging y Cloud Monitoring

Google Cloud's operations suite es la solución de observabilidad integrada para Google Cloud. Ofrece una solución de registro completamente administrada, recopilación de métricas, supervisión, paneles y alertas. Cloud Monitoring supervisa clústeres de Anthos alojados en clústeres de equipos físicos de manera similar a los clústeres de GKE basados en la nube.

Los agentes se pueden configurar con dos niveles de registro y supervisión diferentes:

Solo componentes del sistema (predeterminado)
Componentes y aplicaciones del sistema

Logging y Monitoring proporcionan una solución de observabilidad única, potente, fácil de configurar y basada en la nube. Recomendamos Logging y Monitoring cuando se ejecutan cargas de trabajo solo en clústeres de Anthos en equipos físicos, o cargas de trabajo de GKE y Anthos en equipos físicos. Para las aplicaciones con componentes que se ejecutan en clústeres de Anthos alojados en equipos físicos y en la infraestructura local tradicional, podrías considerar otras soluciones fin de obtener una vista de extremo a extremo de esas aplicaciones.

Para obtener detalles sobre la arquitectura, la configuración y los datos que se replican en el proyecto de Google Cloud de forma predeterminada, consulta Cómo funcionan los clústeres de Logging y Monitoring para Anthos en equipos físicos.
Para obtener más información sobre Logging, consulta la documentación de Cloud Logging.
Para obtener más información sobre Monitoring, consulta la documentación de Cloud Monitoring.

Prometheus y Grafana

Prometheus y Grafana son dos productos populares de supervisión de código abierto disponibles en Cloud Marketplace:

Prometheus recopila métricas de aplicaciones y sistemas.
Alertmanager maneja el envío de alertas con varios mecanismos de alerta diferentes.
Grafana es una herramienta de paneles.

Prometheus y Grafana se pueden habilitar en cada clúster de administrador y de usuario. Prometheus y Grafana se recomiendan para equipos de aplicaciones con experiencia previa en esos productos. Estos productos también se recomiendan para los equipos operativos que prefieren conservar las métricas de la aplicación dentro del clúster y a fin de solucionar los problemas cuando se pierde la conectividad de red.

Soluciones de terceros

Google trabajó con varios proveedores de soluciones de registro y supervisión de terceros para que sus productos funcionen bien con clústeres de Anthos alojados en equipos físicos. Entre estos, se incluyen Datadog, Elastic y Splunk. En el futuro, se agregarán más proveedores validados.

Las siguientes guías de solución están disponibles para usar soluciones de terceros con clústeres de Anthos en equipos físicos:

Cómo funcionan Logging y Monitoring en los clústeres de Anthos alojados en equipos físicos

Cloud Logging y Cloud Monitoring se instalan y se activan en cada clúster cuando creas un nuevo clúster de administrador o de usuario.

Los agentes de Stackdriver incluyen varios componentes en cada clúster:

Operador de Stackdriver (stackdriver-operator-*): Administra el ciclo de vida de todos los demás agentes de Stackdriver implementados en el clúster.
Recurso personalizado de Stackdriver. Es un recurso que se crea automáticamente como parte de los clústeres de Anthos en el proceso de instalación de equipos físicos.
Agente de métricas de GKE (gke-metrics-agent-*). Un DaemonSet basado en el recopilador de OpenTelemetry que realiza scraping de métricas de cada nodo en Cloud Monitoring. También se incluyen un DaemonSet node-exporter y un Deployment kube-state-metrics para proporcionar más métricas sobre el clúster.
Servidor de reenvío de registros de Stackdriver (stackdriver-log-forwarder-*). Un DaemonSet de Fluent Bit que reenvía los registros de cada máquina a Cloud Logging. El servidor de reenvío almacena en búfer las entradas de registro en el nodo de forma local y vuelve a enviarlas durante un máximo de 4 horas. Si el búfer se llena o si el servidor de reenvío no puede llegar a la API de Cloud Logging durante más de 4 horas, se descartan los registros.

Nota: El agente de metadatos de Anthos está disponible para la vista previa y está cubierto por las Condiciones de las ofertas de la fase previa a la DG de las Condiciones del Servicio de Google Cloud. Los productos de la fase previa a la DG pueden tener asistencia limitada, y los cambios en los productos de la fase previa a la DG puede que no sean compatibles con otras versiones anteriores a la disponibilidad general. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.
Agente de metadatos de Anthos (stackdriver-metadata-agent-). Una implementación que envía metadatos de los recursos de Kubernetes, como Pods, implementaciones o nodos, a la API de Config Monitoring para API de operaciones. Estos datos se usan para enriquecer las consultas de métricas, ya que te permite realizar consultas por nombre de implementación, de nodo o incluso de servicio de Kubernetes.

Puedes ver los agentes que instaló Stackdriver mediante la ejecución del siguiente comando:

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

El resultado de este comando es similar al siguiente:

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 de Cloud Monitoring

Para obtener una lista de métricas recopiladas por Cloud Monitoring, consulta Visualiza clústeres de Anthos en métricas de equipos físicos.

Configura agentes de Stackdriver para clústeres de Anthos alojados en equipos físicos

Los agentes de Stackdriver instalados en los clústeres de Anthos en equipos físicos recopilan datos sobre los componentes del sistema para mantener y solucionar problemas con los clústeres. En las siguientes secciones, se describen la configuración de Stackdriver y los modos operativos.

Solo componentes del sistema (modo predeterminado)

Después de la instalación, los agentes de Stackdriver se configuran de forma predeterminada para recopilar registros y métricas, incluidos los detalles de rendimiento (por ejemplo, el uso de CPU y memoria) y los metadatos similares, para los componentes del sistema que proporciona Google. Estas incluyen todas las cargas de trabajo del clúster de administrador y, para los clústeres de usuario, las cargas de trabajo de los espacios de nombres kube-system, gke-system, gke-connect, istio-system y config-management-system.

Componentes y aplicaciones del sistema

Para habilitar el registro y la supervisión de la aplicación sobre el modo predeterminado, sigue los pasos que se indican en Habilita el registro y la supervisión de la aplicación.

Anula las solicitudes y los límites predeterminados de CPU y memoria para un componente de Stackdriver

Los clústeres con una alta densidad de Pods generan una sobrecarga de registro y supervisión más alta. En casos extremos, los componentes de Stackdriver pueden informarse cerca del límite de uso de CPU y memoria o, incluso, pueden estar sujetos a reinicios constantes debido a los límites de recursos. En este caso, a fin de anular los valores predeterminados para los requisitos de CPU y memoria de un componente de Stackdriver, sigue estos pasos:

Ejecuta el siguiente comando para abrir tu recurso personalizado de Stackdriver en un editor de línea de comandos:
```
kubectl -n kube-system edit stackdriver stackdriver
```
En el recurso personalizado de Stackdriver, agrega la sección resourceAttrOverride en el campo spec:
```
resourceAttrOverride:
      DAEMONSET_OR_DEPLOYMENT_NAME/CONTAINER_NAME:
        LIMITS_OR_REQUESTS:
          RESOURCE: RESOURCE_QUANTITY
```
Ten en cuenta que la sección resourceAttrOverride anula todos los límites y solicitudes predeterminados existentes para el componente que especificas. Los siguientes componentes son compatibles con 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
Un archivo de ejemplo se ve de la siguiente manera:
```
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
```
Para guardar los cambios en el recurso personalizado de Stackdriver, guarda y sal del editor de línea de comandos.

Verifica el estado de tu Pod:

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

Una respuesta para un Pod en buen estado se ve de la siguiente manera:

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

Verifica las especificaciones del pod del componente para asegurarte de que los recursos estén configurados correctamente.

kubectl -n kube-system describe pod POD_NAME

Reemplaza POD_NAME con el nombre del Pod que acabas de cambiar. Por ejemplo, gke-metrics-agent-4th8r

La respuesta es similar a la siguiente:

  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

El Servidor de métricas es la fuente de las métricas de recursos del contenedor para varias canalizaciones con ajuste de escala automático. El servidor de métricas recupera las métricas de kubelets y las expone a través de la API de Metrics de Kubernetes. El HPA y el VPA usan estas métricas para determinar cuándo activar el ajuste de escala automático. El servidor de métricas se escala mediante el cambio de tamaño del complemento.

En casos extremos en los que la alta densidad del Pod crea demasiada sobrecarga de registro y supervisión, el servidor de métricas podría detenerse y reiniciarse debido a las limitaciones de recursos. En este caso, puedes asignar más recursos al servidor de métricas si editas el configmap metrics-server-config en el espacio de nombres kube-system y cambias el valor de cpuPerNode y memoryPerNode.

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

El contenido de ejemplo del ConfigMap es el siguiente:

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

Después de actualizar el ConfigMap, vuelve a crear los Pods del servidor de métricas con el siguiente comando:

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

Requisitos de configuración para Logging y Monitoring

Hay varios requisitos de configuración para habilitar Cloud Logging y Cloud Monitoring con clústeres de Anthos en equipos físicos. Estos pasos se incluyen en Configura una cuenta de servicio para usar con Logging y Monitoring en la página Habilita servicios de Google y en la siguiente lista:

Se debe crear un lugar de trabajo de Cloud Monitoring dentro del proyecto de Google Cloud. Para ello, haz clic en Monitoring en la consola de Google Cloud y sigue el flujo de trabajo.
Debes habilitar las siguientes API de Stackdriver:
Debes asignar las siguientes funciones de IAM a la cuenta de servicio que usan los agentes de Stackdriver:
- logging.logWriter
- monitoring.metricWriter
- stackdriver.resourceMetadata.writer
- monitoring.dashboardEditor
- opsconfigmonitoring.resourceMetadata.writer

Precios

No se aplican cargos por los registros y las métricas del sistema de Anthos.

En un clúster de Anthos alojado en un clúster de equipo físico, los registros y las métricas del sistema Anthos incluyen lo siguiente:

Registros y métricas de todos los componentes en un clúster de administrador
Registros y métricas de los componentes de estos espacios de nombres en un clúster de usuario: kube-system, gke-system, gke-connect, knative-serving, istio-system, monitoring-system, config-management-system, gatekeeper-system, cnrm-system

Para obtener más información, consulta Precios de Google Cloud's operations suite.

Si quieres obtener información sobre los créditos de las métricas de Cloud Logging, comunícate con Ventas para obtener información sobre los precios.