Abilitazione di Logging e Monitoring per le applicazioni

Questa pagina mostra come configurare un cluster per GDCV per Bare Metal in modo che i log e le metriche personalizzate delle applicazioni utente vengano inviati a Cloud Logging e Cloud Monitoring e a Managed Service per Prometheus.

Per la migliore esperienza di logging e monitoraggio delle applicazioni utente, ti consigliamo vivamente di utilizzare la seguente configurazione:

  • Abilita Google Cloud Managed Service per Prometheus impostando enableGMPForApplications su true nell'oggetto Stackdriver. Questa configurazione consente di monitorare e creare avvisi sui carichi di lavoro a livello globale utilizzando Prometheus. Per istruzioni e informazioni aggiuntive, consulta Abilitare Managed Service per Prometheus in questa pagina.

  • Abilita Cloud Logging per le applicazioni utente impostando enableCloudLoggingForApplications su true nell'oggetto Stackdriver. Questa configurazione fornisce il logging per i carichi di lavoro. Per istruzioni e informazioni aggiuntive, consulta Abilitare Cloud Logging per le applicazioni utente in questa pagina.

Abilita Managed Service per Prometheus

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

Per configurare l'oggetto stackdriver in modo da 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.gke.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 Prometheus gestiti da Google vengono avviati automaticamente nel cluster nello spazio dei nomi gmp-system.

  4. Controlla 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 delle regole e gli avvisi. Per impostare 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 Prometheus sulla sua 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 come parte dell'applicazione di esempio:

    kubectl --kubeconfig=CLUSTER_KUBECONFIG create ns gmp-test

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

    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 raccoglitori eseguono lo scraping dell'endpoint /metrics a cui l'applicazione di esempio invia i dati.

Una risorsa personalizzata PodMonitoring esegue lo scraping dei target nello spazio dei nomi in cui è solo il deployment. Per eseguire lo scraping dei target in più spazi dei nomi, esegui il deployment della stessa risorsa personalizzata PodMonitoring in ogni spazio dei nomi. Puoi verificare che la risorsa PodMonitoring sia installata nello spazio dei nomi previsto eseguendo 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 il riferimento prometheus-engine/doc/api.

Il seguente manifest definisce una risorsa PodMonitoring, prom-example, nello spazio dei nomi gmp-test. La risorsa trova tutti i pod nello spazio dei nomi che hanno l'etichetta app con il valore prom-example. Esegui lo scraping dei pod corrispondenti 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 questo comando:

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 ora eseguendo lo scraping dei pod corrispondenti.

Query sui dati delle metriche

Il modo più semplice per verificare che i dati di Prometheus vengano esportati è utilizzare le query PromQL in Metrics Explorer nella console Google Cloud.

Per eseguire una query PromQL, segui questi passaggi:

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

    Vai a Monitoring

  2. Nel riquadro di navigazione, seleziona Metrics Explorer.

  3. Utilizza Prometheus Query Language (PromQL) per specificare i dati da visualizzare nel grafico:

    1. Nella barra degli strumenti del riquadro Seleziona una metrica, seleziona Editor di codice.

    2. Seleziona PromQL nel pulsante di attivazione/disattivazione Lingua. Il pulsante di attivazione/disattivazione della lingua si trova nella parte inferiore del riquadro Editor di codice.

    3. Inserisci la query nell'Editor query. Ad esempio, per tracciare un grafico del numero medio di secondi di CPU spesi in ogni modalità nell'ultima ora, utilizza la seguente query:

      avg(rate(kubernetes_io:anthos_container_cpu_usage_seconds_total
{monitored_resource="k8s_node"}[1h]))

    Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di PromQL, consulta PromQL in Cloud Monitoring.

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

Grafico di Managed Service per Prometheus per la metrica "anthos_container_cpu_usage_seconds_total" di Prometheus.

Se raccogli grandi quantità di dati, ti consigliamo di filtrare le metriche esportate per contenere i costi.

Abilita Cloud Logging per le applicazioni utente

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.gke.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 predefinita.

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

  6. In Risultati delle query puoi visualizzare le voci di log del deployment di 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 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'

Filtra log delle applicazioni

Il filtro dei log delle applicazioni può ridurre la fatturazione relativa al logging delle applicazioni e il traffico di rete dal cluster a Cloud Logging. A partire da GKE su Bare Metal release 1.15.0, quando enableCloudLoggingForApplications è impostato su true, puoi filtrare i log delle applicazioni in base ai seguenti criteri:

  • Etichette pod (podLabelSelectors)
  • Spazi dei nomi (namespaces)
  • Espressioni regolari per i contenuti dei log (contentRegexes)

GKE su Bare Metal invia solo i risultati del filtro a Cloud Logging.

Definisci i filtri del log dell'applicazione

La configurazione per Logging è specificata in un oggetto Stackdriver denominato stackdriver.

  1. Apri l'oggetto stackdriver per la modifica:

    kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG --namespace kube-system \
    edit stackdriver stackdriver

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

  2. Aggiungi una sezione appLogFilter a spec:

      apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
  kind: Stackdriver
  metadata:
    name: stackdriver
    namespace: kube-system
  spec:
    enableCloudLoggingForApplications: true
    projectID: ...
    clusterName: ...
    clusterLocation: ...
    appLogFilter:
      keepLogRules:
      - namespaces:
        - prod
        ruleName: include-prod-logs
      dropLogRules:
      - podLabelSelectors:
        - disableGCPLogging=yes
        ruleName: drop-logs

  3. Salva e chiudi il file modificato.

  4. (Facoltativo) Se utilizzi podLabelSelectors, riavvia il DaemonSet stackdriver-log-forwarder per applicare le modifiche il prima possibile:

    kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG --namespace kube-system \
    rollout restart daemonset stackdriver-log-forwarder

    Solitamente, gli podLabelSelectors sono efficaci dopo 10 minuti. Riavviando il DaemonSet stackdriver-log-forwarder, le modifiche vengono applicate più rapidamente.

Esempio: includi i log ERROR o WARN solo nello spazio dei nomi prod

L'esempio seguente illustra il funzionamento di un filtro dei log dell'applicazione. Devi definire un filtro che utilizza uno spazio dei nomi (prod), un'espressione regolare (.*(ERROR|WARN).*) e un'etichetta pod (disableGCPLogging=yes). Quindi, per verificare che il filtro funzioni, esegui un pod nello spazio dei nomi prod per testare queste condizioni di filtro.

Per definire e testare un filtro del log dell'applicazione:

  1. Specifica un filtro dei log dell'applicazione nell'oggetto Stackdriver:

    Nel seguente esempio appLogFilter, vengono conservati solo i log ERROR o WARN nello spazio dei nomi prod. Tutti i log per i pod con l'etichetta disableGCPLogging=yes vengono eliminati:

    apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
kind: Stackdriver
metadata:
  name: stackdriver
  namespace: kube-system
spec:
  ...
  appLogFilter:
    keepLogRules:
    - namespaces:
      - prod
      contentRegexes:
      - ".*(ERROR|WARN).*"
      ruleName: include-prod-logs
    dropLogRules:
    - podLabelSelectors:
      - disableGCPLogging=yes # kubectl label pods pod disableGCPLogging=yes
      ruleName: drop-logs
...

  2. Esegui il deployment di un pod nello spazio dei nomi prod ed esegui uno script che generi voci di log ERROR e INFO:

    kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG run pod1 \
    --image gcr.io/cloud-marketplace-containers/google/debian10:latest \
    --namespace prod --restart Never --command -- \
    /bin/sh -c "while true; do echo 'ERROR is 404\\nINFO is not 404' && sleep 1; done"

    I log filtrati devono contenere solo le voci ERROR, non le voci INFO.

  3. Aggiungi l'etichetta disableGCPLogging=yes al pod:

    kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG label pods pod1 \
    --namespace prod disableGCPLogging=yes

    Il log filtrato non deve più contenere voci per il pod pod1.

Definizione dell'API di filtro del log dell'applicazione

La definizione del filtro di log dell'applicazione è dichiarata all'interno della definizione della risorsa personalizzata di stackdriver.

Per ottenere la definizione della risorsa personalizzata di stackdriver, esegui questo comando:

kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG get crd stackdrivers.addons.gke.io \
    --namespace kube-system -o yaml