Configurer la journalisation et la surveillance

GKE sur Bare Metal comprend plusieurs options de journalisation et de surveillance des clusters, y compris des services gérés basés dans le cloud, des outils Open Source et une compatibilité validée avec des solutions commerciales tierces. Cette page décrit ces options et fournit des conseils de base pour sélectionner la solution adaptée à votre environnement.

Options pour GKE sur bare metal

Vous disposez de plusieurs options de journalisation et de surveillance pour votre GKE sur Bare Metal:

  • Cloud Logging et Cloud Monitoring, activés par défaut sur les composants du système Bare Metal
  • Prometheus et Grafana, disponibles depuis Cloud Marketplace
  • Configurations validées avec des solutions tierces

Cloud Logging et Cloud Monitoring

La suite Google Cloud Operations est la solution d'observabilité intégrée pour Google Cloud. Elle offre une solution de journalisation entièrement gérée, la collecte de métriques, la surveillance, la création de tableaux de bord et les alertes. Cloud Monitoring surveille les clusters GKE sur Bare Metal de la même manière que les clusters GKE basés dans le cloud.

Les agents peuvent être configurés pour modifier le champ d'application de la journalisation et de la surveillance, ainsi que le niveau des métriques collectées:

  • Le champ d'application de la journalisation et de la surveillance peut être défini pour les composants système uniquement (par défaut), ou pour les composants système et les applications.
  • Le niveau de métriques collectées peut être configuré pour un ensemble optimisé de métriques (par défaut) ou pour des métriques complètes.

Pour en savoir plus, consultez la section Configurer des agents Stackdriver pour GKE sur Bare Metal de ce document.

Logging et Monitoring fournissent une solution d'observabilité basée sur le cloud unique, puissante et facile à configurer. Nous vous recommandons vivement d'utiliser Logging et Monitoring lorsque vous exécutez des charges de travail uniquement sur GKE sur Bare Metal, ou des charges de travail sur GKE et GKE sur Bare Metal. Pour les applications dont les composants s'exécutent sur GKE sur une solution Bare Metal et sur une infrastructure sur site standard, vous pouvez envisager d'autres solutions pour obtenir une vue de bout en bout de ces applications.

Prometheus et Grafana

Prometheus et Grafana sont deux produits de surveillance Open Source populaires disponibles dans Cloud Marketplace :

  • Prometheus recueille des métriques sur les applications et le système.

  • Alertmanager gère l'envoi d'alertes à l'aide de différents mécanismes.

  • Grafana est un outil de création de tableaux de bord.

Prometheus et Grafana peuvent être activés sur chaque cluster d'administrateur et d'utilisateur. Prometheus et Grafana sont recommandés pour les équipes d'application ayant déjà une expérience de ces produits. Ces produits sont également recommandés pour les équipes opérationnelles qui préfèrent conserver les métriques d'application dans le cluster à des fins de dépannage des problèmes de connexion réseau.

Solutions tierces

Google a collaboré avec plusieurs fournisseurs de solutions tierces de journalisation et de surveillance pour que leurs produits fonctionnent bien avec GKE sur Bare Metal. Ces fournisseurs incluent notamment Datadog, Elastic et Splunk. D'autres solutions tierces validées seront ajoutées ultérieurement.

Les guides de solution suivants sont disponibles pour utiliser des solutions tierces avec GKE sur Bare Metal:

Fonctionnement de Logging et Monitoring pour GKE sur Bare Metal

Cloud Logging et Cloud Monitoring sont installés et activés dans chaque cluster dès la création d'un cluster d'administrateur ou d'utilisateur.

Les agents Stackdriver incluent plusieurs composants sur chaque cluster :

  • Opérateur Stackdriver (stackdriver-operator-*) : gère le cycle de vie de tous les autres agents Stackdriver déployés sur le cluster.

  • Ressource personnalisée Stackdriver. Ressource créée automatiquement dans le cadre du processus d'installation de GKE sur Bare Metal.

  • Agent de métriques GKE (gke-metrics-agent-*). Un DaemonSet basé sur un collecteur OpenTelemetry qui scrape les métriques de chaque nœud pour Cloud Monitoring. Un DaemonSet node-exporter et un déploiement kube-state-metrics sont également inclus pour fournir plus de métriques sur le cluster.

  • Transfert de journaux Stackdriver (stackdriver-log-forwarder-*) : DaemonSet Fluent Bit qui transfère les journaux de chaque machine vers Cloud Logging. Le transfert de journaux met en mémoire tampon les entrées de journal sur le nœud localement et les renvoie pendant quatre heures maximum. Si le tampon est plein ou si le redirecteur de journaux ne peut pas atteindre l'API Cloud Logging pendant plus de quatre heures, les journaux sont supprimés.

  • Agent Anthos Metadata (stackdriver-metadata-agent-) : déploiement qui envoie des métadonnées pour des ressources Kubernetes telles que des pods, des déploiements ou des nœuds à l'API Config Monitoring pour Ops. Ces données permettent d'enrichir les requêtes de métriques en vous permettant d'effectuer des requêtes par nom de déploiement, nom de nœud ou même nom de service Kubernetes.

Vous pouvez afficher les agents installés par Stackdriver en exécutant la commande suivante :

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

La sortie de la commande ressemble à ceci :

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

Métriques Cloud Monitoring

Pour obtenir la liste des métriques collectées par Cloud Monitoring, consultez la page Afficher les métriques GKE sur Bare Metal.

Configurer des agents Stackdriver pour GKE sur une solution Bare Metal

Les agents Stackdriver installés avec GKE sur Bare Metal collectent des données sur les composants du système dans le but de gérer et de résoudre les problèmes liés à vos clusters. Les sections suivantes décrivent la configuration de Stackdriver et les modes de fonctionnement.

Composants système uniquement (mode par défaut)

Lors de l'installation, les agents Stackdriver sont configurés par défaut pour collecter des journaux et des métriques, y compris des informations sur les performances (par exemple, l'utilisation du processeur et de la mémoire) et des métadonnées similaires, pour les composants système fournis par Google. Celles-ci incluent toutes les charges de travail du cluster d'administrateur et, pour les clusters d'utilisateur, les charges de travail des espaces de noms kube-system, gke-system, gke-connect, istio-system et config-management-system.

Composants système et applications

Pour activer la journalisation et la surveillance des applications en plus du mode par défaut, suivez la procédure décrite dans Activer la journalisation et la surveillance des applications.

Métriques optimisées (métriques par défaut)

Par défaut, les déploiements kube-state-metrics exécutés dans le cluster collectent et signalent un ensemble optimisé de métriques kube à la suite Google Cloud Operations (anciennement Stackdriver).

Moins de ressources sont nécessaires pour collecter cet ensemble optimisé de métriques, ce qui améliore les performances globales et l'évolutivité.

Pour désactiver les métriques optimisées (non recommandé), remplacez le paramètre par défaut dans votre ressource personnalisée Stackdriver.

Configurer les ressources des composants Stackdriver

Lorsque vous créez un cluster, GKE sur Bare Metal crée automatiquement une ressource personnalisée Stackdriver. Vous pouvez modifier la spécification de la ressource personnalisée pour remplacer les valeurs par défaut des demandes et limites de processeurs et de mémoire d'un composant Stackdriver, et remplacer séparément le paramètre de métrique optimisée par défaut.

Remplacer les valeurs par défaut de processeur et les demandes de mémoire et limites pour un composant Stackdriver

Les clusters à densité élevée des pods introduit des volumes de journalisation et de surveillance plus importants.accrues. Dans les cas extrêmes, les composants Stackdriver peuvent indiquer être à proximité de la limite d'utilisation du processeur et de la mémoire, ou même de subir des redémarrages constants du fait des limites de ressources. Dans ce cas, pour remplacer les valeurs par défaut des demandes de ressources mémoire et de processeur et des limites d'un composant Stackdriver, procédez comme suit :

  1. Exécutez la commande suivante pour ouvrir la ressource personnalisée Stackdriver dans un éditeur de ligne de commande :

    kubectl -n kube-system edit stackdriver stackdriver

  2. Dans la ressource personnalisée Stackdriver, ajoutez la section resourceAttrOverride sous le champ spec :

    resourceAttrOverride:
      DAEMONSET_OR_DEPLOYMENT_NAME/CONTAINER_NAME:
        LIMITS_OR_REQUESTS:
          RESOURCE: RESOURCE_QUANTITY

    Notez que la section resourceAttrOverride remplace toutes les limites et demandes par défaut du composant spécifié. Les composants suivants sont compatibles avec 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

    Voici un exemple de fichier :

    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. Pour enregistrer les modifications apportées à la ressource personnalisée Stackdriver, enregistrez et quittez l'éditeur de ligne de commande.

  4. Vérifiez l'état du pod :

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

    Une réponse pour un pod opérationnel se présente comme suit :

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

  5. Vérifiez la spécification du pod du composant pour vous assurer que les ressources sont définies correctement.

    kubectl -n kube-system describe pod POD_NAME

    Remplacez POD_NAME par le nom du pod que vous venez de modifier. Par exemple, gke-metrics-agent-4th8r.

    La réponse se présente comme suit :

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

Désactiver les métriques optimisées

Par défaut, les déploiements kube-state-metrics exécutés dans le cluster collectent et transmettent un ensemble optimisé de métriques kube à Stackdriver. Si vous avez besoin de métriques supplémentaires, nous vous recommandons de les remplacer dans la liste des métriques GKE sur Bare Metal.

Voici quelques exemples de remplacements que vous pouvez utiliser :

Métrique désactivée Remplacements
kube_pod_start_time container/uptime
kube_pod_container_resource_requests container/cpu/request_cores
container/memory/request_bytes
kube_pod_container_resource_limits container/cpu/limit_cores
container/memory/limit_bytes

Pour désactiver le paramètre par défaut des métriques optimisées (non recommandé), procédez comme suit:

  1. Ouvrez votre ressource personnalisée Stackdriver dans un éditeur de ligne de commande :

    kubectl -n kube-system edit stackdriver stackdriver

  2. Définissez le champ optimizedMetrics sur false.

    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
optimizedMetrics: false

  3. Enregistrez les modifications et quittez l'éditeur de ligne de commande.

Serveur de métriques

Metrics-server est la source des métriques de ressources de conteneur pour divers pipelines d'autoscaling. Metrics-server extrait les métriques des kubelets et les expose via l'API Metrics de Kubernetes. Les autoscalers horizontal et vertical de pods exploitent ensuite ces métriques pour savoir à quel moment déclencher l'autoscaling. Metrics-server est mis à l'échelle à l'aide du module addon-resizer.

Dans les cas extrêmes où la densité de pods élevée entraîne trop de journalisation et de surveillance, metrics-server peut être arrêté et redémarré en raison de limites de ressources. Dans ce cas, vous pouvez allouer plus de ressources au serveur de métriques en modifiant le ConfigMap metrics-server-config dans l'espace de noms gke-managed-metrics-server, et en changeant la valeur de cpuPerNode et memoryPerNode.

kubectl edit cm metrics-server-config -n gke-managed-metrics-server

L'exemple de contenu du fichier ConfigMap est le suivant :

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

Après avoir mis à jour le fichier ConfigMap, recréez les pods metrics-server à l'aide de la commande suivante :

kubectl delete pod -l k8s-app=metrics-server -n gke-managed-metrics-server

Configuration requise pour Logging et Monitoring

L'activation de Cloud Logging et de Cloud Monitoring avec GKE sur bare metal implique plusieurs exigences de configuration. Ces étapes sont incluses dans la section Configurer un compte de service à utiliser avec Logging et Monitoring sur la page "Activer les services Google" et dans la liste suivante :

  1. Un espace de travail Cloud Monitoring doit être créé dans le projet Google Cloud. Pour ce faire, cliquez sur Monitoring dans la console Google Cloud et suivez le workflow.

  2. Vous devez activer les API Stackdriver suivantes :

  3. Vous devez attribuer les rôles IAM suivants au compte de service utilisé par les agents Stackdriver :

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

Tarification

L'utilisation des journaux système et des métriques GKE Enterprise est gratuite.

Dans un cluster GKE sur Bare Metal, les journaux système et les métriques de GKE Enterprise incluent les éléments suivants:

  • Journaux et métriques de tous les composants d'un cluster d'administrateur
  • Journaux et métriques des composants de ces espaces de noms d'un cluster d'utilisateur : kube-system, gke-system, gke-connect, knative-serving, istio-system, monitoring-system, config-management-system, gatekeeper-system et cnrm-system

Pour en savoir plus, consultez la section Tarifs de la suite Google Cloud Operations.

Pour en savoir plus sur l'attribution de crédits pour les métriques Cloud Logging, contactez le service commercial au sujet des tarifs.