Mengonfigurasi logging dan pemantauan

GKE on Bare Metal mencakup beberapa opsi untuk logging dan pemantauan cluster, termasuk layanan terkelola berbasis cloud, alat open source, dan kompatibilitas yang tervalidasi dengan solusi komersial pihak ketiga. Halaman ini menjelaskan opsi ini dan memberikan beberapa panduan dasar tentang cara memilih solusi yang tepat untuk lingkungan Anda.

Opsi untuk GKE di Bare Metal

Anda memiliki beberapa opsi logging dan pemantauan untuk GKE di Bare Metal:

Cloud Logging dan Cloud Monitoring, diaktifkan secara default pada komponen sistem Bare Metal.
Prometheus dan Grafana tersedia dari Cloud Marketplace.
Konfigurasi yang divalidasi dengan solusi pihak ketiga.

Cloud Logging dan Cloud Monitoring

Kemampuan observasi Google Cloud adalah solusi kemampuan observasi bawaan untuk Google Cloud. Layanan ini menawarkan solusi logging yang terkelola sepenuhnya, pengumpulan metrik, pemantauan, dasbor, dan pemberitahuan. Cloud Monitoring memantau GKE di cluster Bare Metal dengan cara yang sama seperti cluster GKE berbasis cloud.

Agen dapat dikonfigurasi untuk mengubah cakupan logging dan pemantauan, serta tingkat metrik yang dikumpulkan:

Cakupan logging dan pemantauan dapat ditetapkan ke komponen sistem saja (default) atau untuk komponen sistem dan aplikasi.
Tingkat metrik yang dikumpulkan dapat dikonfigurasi untuk kumpulan metrik yang dioptimalkan (default) atau untuk metrik lengkap.

Lihat artikel Mengonfigurasi agen Stackdriver untuk GKE di Bare Metal dalam dokumen ini untuk mengetahui informasi selengkapnya.

Logging dan Monitoring menyediakan satu solusi yang mudah dikonfigurasi dan canggih berdasarkan kemampuan observasi berbasis cloud. Kami sangat merekomendasikan Logging dan Monitoring saat menjalankan beban kerja hanya di GKE di Bare Metal, atau workload di GKE dan GKE di Bare Metal. Untuk aplikasi dengan komponen yang berjalan di GKE pada Bare Metal dan infrastruktur lokal standar, Anda dapat mempertimbangkan solusi lain untuk melihat aplikasi tersebut secara menyeluruh.

Untuk mengetahui detail tentang arsitektur, konfigurasi, dan data yang direplikasi ke project Google Cloud secara default, lihat Cara kerja Logging dan Pemantauan untuk GKE di Bare Metal.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang Logging, lihat dokumentasi Cloud Logging.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang Monitoring, baca dokumentasi Cloud Monitoring.
Untuk mempelajari cara melihat dan menggunakan metrik pemanfaatan resource Cloud Monitoring dari GKE pada Bare Metal pada level fleet, lihat Menggunakan ringkasan edisi Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise.

Prometheus dan Grafana

Prometheus dan Grafana adalah dua produk pemantauan open source populer yang tersedia di Cloud Marketplace:

Prometheus mengumpulkan metrik aplikasi dan sistem.
Alertmanager menangani pengiriman pemberitahuan dengan beberapa mekanisme pemberitahuan yang berbeda.
Grafana adalah alat dasbor.

Prometheus dan Grafana dapat diaktifkan di setiap cluster admin dan cluster pengguna. Prometheus dan Grafana direkomendasikan untuk tim aplikasi yang memiliki pengalaman sebelumnya menggunakan produk tersebut. Produk ini juga direkomendasikan untuk tim operasional yang lebih memilih untuk mempertahankan metrik aplikasi dalam cluster dan untuk memecahkan masalah saat konektivitas jaringan terputus.

Solusi pihak ketiga

Google telah bekerja sama dengan beberapa penyedia solusi logging dan pemantauan pihak ketiga agar produk mereka berfungsi baik dengan GKE di Bare Metal. Ini termasuk Datadog, Elastic, dan Splunk. Pihak ketiga tambahan yang divalidasi akan ditambahkan di masa mendatang.

Panduan solusi berikut tersedia untuk menggunakan solusi pihak ketiga dengan GKE di Bare Metal:

Cara kerja Logging dan Monitoring untuk GKE di Bare Metal

Cloud Logging dan Cloud Monitoring diinstal dan diaktifkan di setiap cluster saat Anda membuat admin atau cluster pengguna baru.

Agen Stackdriver mencakup beberapa komponen di setiap cluster:

Operator Stackdriver (stackdriver-operator-*). Mengelola siklus proses untuk semua agen Stackdriver lainnya yang di-deploy ke cluster.
Resource Kustom Stackdriver. Resource yang otomatis dibuat sebagai bagian dari proses penginstalan GKE pada Bare Metal.
Agen Metrics GKE (gke-metrics-agent-*). DaemonSet berbasis OpenTelemetry Collector yang menyalin metrik dari setiap node ke Cloud Monitoring. DaemonSet node-exporter dan deployment kube-state-metrics juga disertakan untuk memberikan lebih banyak metrik tentang cluster.
Stackdriver Log Forwarder (stackdriver-log-forwarder-*). Fluent Bit DaemonSet yang meneruskan log dari setiap mesin ke Cloud Logging. Forwarder log akan melakukan buffering entri log pada node secara lokal dan mengirimnya ulang hingga 4 jam. Jika buffer penuh atau jika Penerusan Log tidak dapat menjangkau Cloud Logging API selama lebih dari 4 jam, log akan dihapus.

Catatan: Agen Metadata Anthos tersedia untuk Pratinjau dan tercakup dalam Persyaratan Penawaran Pra-GA dalam Persyaratan Layanan Google Cloud. Produk pra-GA mungkin memiliki dukungan terbatas, dan perubahan pada produk pra-GA mungkin tidak kompatibel dengan versi pra-GA lainnya. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat deskripsi tahap peluncuran.
Anthos Metadata Agent (stackdriver-metadata-agent-). Deployment yang mengirimkan metadata untuk resource Kubernetes seperti pod, deployment, atau node ke Config Monitoring for Ops API; data ini digunakan untuk memperkaya kueri metrik dengan memungkinkan Anda membuat kueri berdasarkan nama deployment, nama node, atau bahkan nama layanan Kubernetes.

Anda dapat melihat agen yang diinstal oleh Stackdriver dengan menjalankan perintah berikut:

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

Output perintah ini akan mirip dengan berikut ini:

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

Metrik Cloud Monitoring

Untuk daftar metrik yang dikumpulkan oleh Cloud Monitoring, baca artikel Melihat metrik GKE pada Bare Metal.

Mengonfigurasi agen Stackdriver untuk GKE di Bare Metal

Agen Stackdriver yang diinstal dengan GKE di Bare Metal mengumpulkan data tentang komponen sistem untuk tujuan pemeliharaan dan pemecahan masalah pada cluster Anda. Bagian berikut ini menjelaskan konfigurasi Stackdriver dan mode operasi.

Hanya Komponen Sistem (Mode Default)

Setelah penginstalan, agen Stackdriver dikonfigurasi secara default untuk mengumpulkan log dan metrik, termasuk detail performa (misalnya, pemakaian CPU dan memori), serta metadata serupa, untuk komponen sistem yang disediakan Google. Ini mencakup semua beban kerja di cluster admin, dan untuk cluster pengguna, workload di namespace sistem kube, gke-system, gke-connect, istio-system, dan config-management-.

Komponen Sistem dan Aplikasi

Untuk mengaktifkan logging dan pemantauan aplikasi di atas mode default, ikuti langkah-langkah di Mengaktifkan logging dan pemantauan aplikasi.

Metrik yang dioptimalkan (Metrik default)

Secara default, deployment kube-state-metrics yang berjalan di cluster mengumpulkan dan melaporkan serangkaian metrik kube yang dioptimalkan ke Google Cloud Observability (sebelumnya bernama Stackdriver).

Perlu lebih sedikit resource untuk mengumpulkan rangkaian metrik yang dioptimalkan ini, sehingga meningkatkan performa dan skalabilitas secara keseluruhan.

Metrik kube yang dikecualikan

Metrik kube berikut dikecualikan dari metrik yang dioptimalkan:

kube_certificatesigningrequest_cert_length
kube_certificatesigningrequest_condition
kube_certificatesigningrequest_created
kube_certificatesigningrequest_labels
kube_configmap_annotations
kube_configmap_info
kube_configmap_labels
kube_configmap_metadata_resource_version
kube_daemonset_annotations
kube_daemonset_created
kube_daemonset_labels
kube_daemonset_metadata_generation
kube_daemonset_status_observed_generation
kube_deployment_annotations
kube_deployment_created
kube_deployment_labels
kube_deployment_spec_paused
kube_deployment_spec_strategy_rollingupdate_max_surge
kube_deployment_spec_strategy_rollingupdate_max_unavailable
kube_deployment_status_condition
kube_deployment_status_replicas_ready
kube_endpoint_annotations
kube_endpoint_created
kube_endpoint_info
kube_endpoint_labels
kube_endpoint_ports
kube_horizontalpodautoscaler_annotations
kube_horizontalpodautoscaler_info
kube_horizontalpodautoscaler_labels
kube_horizontalpodautoscaler_metadata_generation
kube_horizontalpodautoscaler_status_condition
kube_job_annotations
kube_job_complete
kube_job_created
kube_job_info
kube_job_labels
kube_job_owner
kube_job_spec_completions
kube_job_spec_parallelism
kube_job_status_completion_time
kube_job_status_start_time
kube_job_status_succeeded
kube_lease_owner
kube_lease_renew_time
kube_limitrange
kube_limitrange_created
kube_mutatingwebhookconfiguration_info
kube_namespace_labels
kube_networkpolicy_annotations
kube_networkpolicy_labels
kube_networkpolicy_spec_egress_rules
kube_networkpolicy_spec_ingress_rules
kube_node_annotations
kube_node_role
kube_persistentvolume_annotations
kube_persistentvolume_labels
kube_persistentvolumeclaim_access_mode
kube_persistentvolumeclaim_annotations
kube_persistentvolumeclaim_labels
kube_pod_annotations
kube_pod_completion_time
kube_pod_container_resource_limits
kube_pod_container_resource_requests
kube_pod_container_state_started
kube_pod_created
kube_pod_init_container_info
kube_pod_init_container_resource_limits
kube_pod_init_container_resource_requests
kube_pod_init_container_status_last_terminated_reason
kube_pod_init_container_status_ready
kube_pod_init_container_status_restarts_total
kube_pod_init_container_status_running
kube_pod_init_container_status_terminated
kube_pod_init_container_status_terminated_reason
kube_pod_init_container_status_waiting
kube_pod_init_container_status_waiting_reason
kube_pod_labels
kube_pod_owner
kube_pod_restart_policy
kube_pod_spec_volumes_persistentvolumeclaims_readonly
kube_pod_start_time
kube_poddisruptionbudget_annotations
kube_poddisruptionbudget_created
kube_poddisruptionbudget_labels
kube_poddisruptionbudget_status_expected_pods
kube_poddisruptionbudget_status_observed_generation
kube_poddisruptionbudget_status_pod_disruptions_allowed
kube_replicaset_annotations
kube_replicaset_created
kube_replicaset_labels
kube_replicaset_metadata_generation
kube_replicaset_owner
kube_replicaset_status_observed_generation
kube_resourcequota_created
kube_secret_annotations
kube_secret_info
kube_secret_labels
kube_secret_metadata_resource_version
kube_secret_type
kube_service_annotations
kube_service_created
kube_service_info
kube_service_labels
kube_service_spec_type
kube_statefulset_annotations
kube_statefulset_created
kube_statefulset_labels
kube_statefulset_status_current_revision
kube_statefulset_status_update_revision
kube_storageclass_annotations
kube_storageclass_created
kube_storageclass_info
kube_storageclass_labels
kube_validatingwebhookconfiguration_info
kube_validatingwebhookconfiguration_metadata_resource_version
kube_volumeattachment_created
kube_volumeattachment_info
kube_volumeattachment_labels
kube_volumeattachment_spec_source_persistentvolume
kube_volumeattachment_status_attached
kube_volumeattachment_status_attachment_metadata

Set lengkap metrik GKE on Bare Metal didokumentasikan dalam Melihat metrik Anthos.

Untuk menonaktifkan metrik yang dioptimalkan (tidak direkomendasikan), ganti setelan default di resource kustom Stackdriver Anda.

Menggunakan Managed Service for Prometheus untuk komponen sistem yang dipilih

Google Cloud Managed Service for Prometheus adalah bagian dari Cloud Monitoring dan tersedia sebagai opsi untuk komponen sistem. Manfaat Google Cloud Managed Service for Prometheus meliputi hal berikut:

Anda dapat terus menggunakan pemantauan berbasis Prometheus yang sudah ada tanpa mengubah pemberitahuan dan dasbor Grafana.
Jika menggunakan GKE dan GKE pada Bare Metal, Anda dapat menggunakan Prometheus Query Language (PromQL) yang sama untuk metrik di semua cluster Anda. Anda juga dapat menggunakan tab PromQL di Metrics Explorer di Konsol Google Cloud.

Mengaktifkan dan menonaktifkan Google Cloud Managed Service for Prometheus

Google Cloud Managed Service for Prometheus diaktifkan secara default di GKE pada Bare Metal.

Untuk menonaktifkan Google Cloud Managed Service for Prometheus:

Buka objek Stackdriver bernama stackdriver untuk mengedit:

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

Tambahkan gate fitur enableGMPForSystemMetrics, lalu tetapkan ke false:

apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
kind: Stackdriver
metadata:
  name: stackdriver
  namespace: kube-system
spec:
  featureGates:
    enableGMPForSystemMetrics: false

Tutup sesi pengeditan Anda.

Lihat data metrik

Jika enableGMPForSystemMetrics ditetapkan ke true, metrik untuk komponen berikut memiliki format yang berbeda terkait cara komponen berikut disimpan dan dikueri di Cloud Monitoring:

kube-apiserver
kube-scheduler
kube-controller-manager
kubelet dan cadvisor
kube-state-metrics
pengekspor node

Dalam format baru ini, Anda dapat membuat kueri metrik sebelumnya menggunakan PromQL atau Monitoring Query Language (MQL):

PromQL

Contoh kueri PromQL:

histogram_quantile(0.95, sum(rate(apiserver_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))

MQL

Untuk menggunakan MQL, tetapkan resource yang dipantau ke prometheus_target, gunakan nama metrik dengan awalan kubernetes.io/anthos, lalu tambahkan jenis Prometheus sebagai akhiran pada nama metrik.

fetch prometheus_target
| metric 'kubernetes.io/anthos/apiserver_request_duration_seconds/histogram'
| align delta(5m)
| every 5m
| group_by [], [value_histogram_percentile: percentile(value.histogram, 95)]

Mengonfigurasi dasbor Grafana dengan Managed Service for Prometheus

Untuk menggunakan Grafana dengan data metrik dari Managed Service for Prometheus, ikuti langkah-langkah dalam Membuat kueri menggunakan Grafana untuk mengautentikasi dan mengonfigurasi sumber data Grafana guna mengkueri data dari Managed Service for Prometheus.

Serangkaian dasbor contoh Grafana disediakan di repositori anthos-samples di GitHub. Untuk menginstal contoh dasbor, lakukan hal berikut:

Download contoh file JSON:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/anthos-samples.git
cd anthos-samples/gmp-grafana-dashboards

Jika sumber data Grafana Anda dibuat dengan nama yang berbeda dengan Managed Service for Prometheus, ubah kolom datasource di semua file JSON:
```
sed -i "s/Managed Service for Prometheus/[DATASOURCE_NAME]/g" ./*.json
```
Ganti [DATASOURCE_NAME] dengan nama sumber data di Grafana Anda yang diarahkan ke layanan frontend Prometheus.
Akses UI Grafana dari browser, lalu pilih + Import di bagian menu Dashboards.
Upload file JSON, atau salin dan tempel konten file, lalu pilih Load. Setelah konten file berhasil dimuat, pilih Impor. Anda juga dapat mengubah nama dasbor dan UID sebelum mengimpor.
Dasbor yang diimpor akan berhasil dimuat jika GKE Anda di Bare Metal dan sumber data dikonfigurasi dengan benar. Misalnya, screenshot berikut menampilkan dasbor yang dikonfigurasi oleh cluster-capacity.json.

Referensi lainnya

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang Google Cloud Managed Service for Prometheus, lihat referensi berikut:

Mengonfigurasi resource komponen Stackdriver

Saat Anda membuat cluster, GKE di Bare Metal secara otomatis membuat resource kustom Stackdriver. Anda dapat mengedit spesifikasi di resource kustom guna mengganti nilai default untuk permintaan serta batas CPU dan memori untuk komponen Stackdriver, dan Anda juga dapat mengganti setelan metrik default yang dioptimalkan secara terpisah.

Mengganti batas dan permintaan memori serta CPU default untuk komponen Stackdriver

Cluster dengan kepadatan pod tinggi memperkenalkan overhead logging dan pemantauan yang lebih tinggi. Dalam kasus yang ekstrem, komponen Stackdriver dapat melaporkan hampir batas pemakaian CPU dan memori atau bahkan mungkin harus dimulai ulang secara konstan karena batas resource. Dalam kasus ini, guna mengganti nilai default untuk permintaan CPU dan memori serta batas untuk komponen Stackdriver, gunakan langkah-langkah berikut:

Jalankan perintah berikut untuk membuka resource kustom Stackdriver di editor command line:
```
kubectl -n kube-system edit stackdriver stackdriver
```

Di resource kustom Stackdriver, tambahkan bagian resourceAttrOverride di bawah kolom spec:

resourceAttrOverride:
      DAEMONSET_OR_DEPLOYMENT_NAME/CONTAINER_NAME:
        LIMITS_OR_REQUESTS:
          RESOURCE: RESOURCE_QUANTITY

Perhatikan bahwa bagian resourceAttrOverride mengganti semua batas dan permintaan default yang ada untuk komponen yang Anda tentukan. Komponen berikut didukung oleh 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

Contoh file akan terlihat seperti berikut:

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

Untuk menyimpan perubahan pada resource kustom Stackdriver, simpan dan keluar dari editor command line Anda.

Memeriksa kondisi Pod:

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

Respons untuk Pod yang sehat akan terlihat seperti berikut:

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

Periksa spesifikasi Pod komponen untuk memastikan resource ditetapkan dengan benar.

kubectl -n kube-system describe pod POD_NAME

Ganti POD_NAME dengan nama Pod yang baru saja Anda ubah. Contoh, gke-metrics-agent-4th8r.

Responsnya akan terlihat seperti berikut:

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

Nonaktifkan metrik yang dioptimalkan

Secara default, deployment kube-state-metrics yang berjalan di cluster mengumpulkan dan melaporkan serangkaian metrik kube yang dioptimalkan ke Stackdriver. Jika Anda memerlukan metrik tambahan, sebaiknya cari metrik pengganti dari daftar GKE di metrik Bare Metal.

Berikut adalah beberapa contoh perangkat pengganti yang dapat Anda gunakan:

Metrik yang dinonaktifkan	Penggantian
`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`

Untuk menonaktifkan setelan default metrik yang dioptimalkan (tidak direkomendasikan), lakukan tindakan berikut:

Buka resource kustom Stackdriver di editor command line:
```
kubectl -n kube-system edit stackdriver stackdriver
```

Tetapkan kolom optimizedMetrics ke 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

Simpan perubahan, dan keluar dari editor command line Anda.

Server Metrik

Server Metrik adalah sumber metrik resource penampung untuk berbagai pipeline penskalaan otomatis. Server Metrics mengambil metrik dari kubelets dan menampilkannya melalui Kubernetes Metrics API. HPA dan VPA kemudian menggunakan metrik ini untuk menentukan kapan harus memicu penskalaan otomatis. Server metrik diskalakan menggunakan pengubah add-on.

Pada kasus ekstrem ketika kepadatan pod yang tinggi menghasilkan terlalu banyak overhead logging dan pemantauan, Server Metrics mungkin akan dihentikan dan dimulai ulang karena keterbatasan resource. Dalam hal ini, Anda dapat mengalokasikan lebih banyak resource ke server metrik dengan mengedit configmap metrics-server-config di namespace server gke-managed-metrics-server, serta mengubah nilai untuk cpuPerNode dan memoryPerNode.

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

Contoh konten ConfigMap adalah:

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

Setelah memperbarui ConfigMap, buat ulang pod server metrik dengan perintah berikut:

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

Persyaratan konfigurasi untuk Logging dan Monitoring

Ada beberapa persyaratan konfigurasi untuk mengaktifkan Cloud Logging dan Cloud Monitoring dengan GKE di Bare Metal. Langkah-langkah ini tercakup dalam Mengonfigurasi akun layanan untuk digunakan dengan Logging dan Monitoring di halaman Mengaktifkan layanan Google, dan dalam daftar berikut:

Ruang Kerja Cloud Monitoring harus dibuat dalam project Google Cloud. Hal ini dilakukan dengan mengklik Monitoring di Google Cloud Console dan mengikuti alur kerja.
Anda harus mengaktifkan Stackdriver API berikut:
Anda perlu menetapkan peran IAM berikut ke akun layanan yang digunakan oleh agen Stackdriver:
- logging.logWriter
- monitoring.metricWriter
- stackdriver.resourceMetadata.writer
- monitoring.dashboardEditor
- opsconfigmonitoring.resourceMetadata.writer

Harga

Log dan metrik sistem edisi Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise tidak dikenai biaya.

Dalam GKE pada cluster Bare Metal, log dan metrik sistem edisi Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise mencakup hal berikut:

Log dan metrik dari semua komponen dalam cluster admin
Log dan metrik dari komponen dalam namespace ini di cluster pengguna: kube-system, gke-system, gke-connect, knative-serving, istio-system, monitoring-system, config-management-system, gatekeeper-system, cnrm-system

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Harga untuk Kemampuan Observasi Google Cloud.

Guna mempelajari kredit untuk metrik Cloud Logging, hubungi bagian penjualan untuk mengetahui harga.