アプリケーションのロギングとモニタリング

このページでは、Google Distributed Cloud のユーザー クラスタを構成する方法について説明します。これにより、ユーザー アプリケーションのカスタムのログと指標が Cloud Logging と Cloud Monitoring に送信されます。 ユーザー アプリケーションからの指標は、Google Cloud Managed Service for Prometheus で収集されます。

ユーザー アプリケーション用の Prometheus のマネージド サービスの有効化

Prometheus 用のマネージド サービスの構成は、stackdriver という名前の Stackdriver オブジェクトに保持されます。

  1. stackdriver オブジェクトを編集用に開きます。

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

    USER_CLUSTER_KUBECONFIG は、ユーザー クラスタ kubeconfig ファイルのパスに置き換えます。

  2. spec で、enableGMPForApplicationstrue に設定します。

      apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
      kind: Stackdriver
      metadata:
        name: stackdriver
        namespace: kube-system
      spec:
        projectID: ...
        clusterName: ...
        clusterLocation: ...
        proxyConfigSecretName: ...
        enableGMPForApplications: true
        enableVPC: ...
        optimizedMetrics: true
    
  3. 編集したファイルを閉じます。これにより、クラスタで Google 管理の Prometheus(GMP)コンポーネントの実行が開始されます。

  4. コンポーネントを確認するには、次のコマンドを実行します。

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

    このコマンドの出力は、次のようになります。

     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 for Prometheus は、ルールの評価とアラートをサポートします。ルールの評価を設定するには、ルール評価をご覧ください。

サンプル アプリケーションの実行

このセクションでは、Prometheus 指標を送信するアプリケーションを作成し、Google Managed Prometheus を使用して指標を収集します。詳細については、Google Cloud Managed Service for Prometheus をご覧ください。

サンプル アプリケーションをデプロイする

  1. サンプル アプリケーションの一部として作成するリソースに gmp-test Namespace を作成します。

    kubectl --kubeconfig=USER_CLUSTER_KUBECONFIG create ns gmp-test
    
  2. マネージド サービスは、metrics ポートに Prometheus 指標を送信するサンプル アプリケーションのマニフェストを提供します。このアプリケーションは 3 つのレプリカを使用します。

    サンプル アプリケーションをデプロイするには、次のコマンドを実行します。

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

PodMonitoring リソースを構成する

サンプル アプリケーションから出力された指標データを取り込むには、ターゲット スクレイピングを使用します。マネージド サービスは、PodMonitoring カスタム リソース(CR)を使用して、ターゲットのスクレイピングと指標の取り込みを構成します。PodMonitoring CR を既存の prometheus-operator リソースに変換できます。

PodMonitoring CR は、CR がデプロイされている名前空間のターゲットのみをスクレイピングします。複数の名前空間でターゲットをスクレイピングするには、各名前空間に同じ PodMonitoring CR をデプロイします。次のコマンドを実行して、目的の名前空間に PodMonitoring リソースがインストールされていることを確認できます。

 kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG get podmonitoring -A

すべての Managed Service for Prometheus CR のリファレンス ドキュメントについては、prometheus-engine/doc/api のリファレンスをご覧ください。

次のマニフェストでは、gmp-test 名前空間で PodMonitoring リソース prom-example を定義します。このリソースでは、値が prom-example のラベル app がある名前空間で、すべての Pod が検索されます。一致する Pod が 30 秒ごとに、/metrics HTTP パスの metrics というポートでスクレイピングされます。

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

このリソースを適用するには、次のコマンドを実行します。

kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG -n gmp-test apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/prometheus-engine/v0.4.1/examples/pod-monitoring.yaml

Prometheus のマネージド サービスが、一致する Pod をスクレイピングしています。

指標データのクエリ

Prometheus データがエクスポートされていることを確認する最も簡単な方法は、Google Cloud コンソールの Metrics Explorer で PromQL クエリを使用することです。

PromQL クエリを実行する手順は次のとおりです。

  1. Google Cloud コンソールで [モニタリング] ページに移動するか、次のボタンをクリックします。

    [モニタリング] に移動

  2. ナビゲーション パネルで、 [Metrics Explorer] を選択します。

  3. Prometheus Query Language(PromQL)を使用して、グラフに表示するデータを指定します。

    1. [指標を選択] ペインのツールバーで、[コードエディタ] を選択します。

    2. [言語] 切り替えボタンの [PromQL] を選択します。言語切り替えボタンは、[コードエディタ] ペインの下部にあります。

    3. Query Editor にクエリを入力します。たとえば、過去 1 時間に各モードで使用された CPU の平均秒数をグラフ化するには、次のクエリを使用します。

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

    PromQL の使用の詳細については、Cloud Monitoring の PromQL をご覧ください。

次のスクリーンショットは、anthos_container_cpu_usage_seconds_total 指標を表示するグラフを示しています。

Prometheus の「anthos_container_cpu_usage_seconds_total」指標の Managed Service for Prometheus グラフ。

大量のデータを収集する場合は、エクスポートした指標をフィルタして費用を抑えられる可能性があります。

ユーザー アプリケーション用に Cloud Logging を有効にする

Logging の構成は、stackdriver という名前の Stackdriver オブジェクトに保持されます。

  1. stackdriver オブジェクトを編集用に開きます。

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

    USER_CLUSTER_KUBECONFIG は、ユーザー クラスタ kubeconfig ファイルのパスに置き換えます。

  2. spec で、enableCloudLoggingForApplicationstrue に設定します。

      apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
      kind: Stackdriver
      metadata:
        name: stackdriver
        namespace: kube-system
      spec:
        projectID: ...
        clusterName: ...
        clusterLocation: ...
        proxyConfigSecretName: ...
        enableCloudLoggingForApplications: true
        enableVPC: ...
        optimizedMetrics: true
    
  3. 編集したファイルを閉じます。

サンプル アプリケーションの実行

このセクションでは、カスタムログを書き込むアプリケーションを作成します。

  1. 次の Deployment マニフェストを my-app.yaml という名前のファイルに保存します。

    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. Deployment を作成します。

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

アプリケーション ログの表示

Console

  1. Google Cloud コンソールの [ログ エクスプローラ] に移動します。

    ログ エクスプローラに移動

  2. [リソース] をクリックします。[すべてのリソースタイプ] で [Kubernetes Container] を選択します。

  3. [CLUSTER_NAME] で、ユーザー クラスタの名前を選択します。

  4. [NAMESPACE_NAME] で [default] を選択します。

  5. [追加] をクリックしてから、[クエリを実行] をクリックします。

  6. [クエリ結果] で、monitoring-example Deployment からのログエントリを確認できます。次に例を示します。

    {
      "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"
    }
    

gcloud

  1. 次のコマンドを実行します。

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

    PROJECT_ID は、logging-monitoring プロジェクトの ID に置き換えます。

  2. 出力で、monitoring-example Deployment からのログエントリを確認できます。次に例を示します。

    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'
    

アプリケーション ログをフィルタする

アプリケーション ログをフィルタすると、アプリケーション ロギングの課金とクラスタから Cloud Logging へのネットワーク トラフィックを減らすことができます。Google Distributed Cloud リリース 1.15.0 から、enableCloudLoggingForApplicationstrue に設定されている場合、次の条件でアプリケーション ログをフィルタできます。

  • Pod ラベル(podLabelSelectors
  • 名前空間(namespaces
  • ログのコンテンツの正規表現(contentRegexes

Google Distributed Cloud は、フィルタ結果のみを Cloud Logging に送信します。

アプリケーション ログフィルタを定義する

Logging の構成は、stackdriver という名前の Stackdriver オブジェクトで指定されます。

  1. stackdriver オブジェクトを編集用に開きます。

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

    USER_CLUSTER_KUBECONFIG は、ユーザー クラスタ kubeconfig ファイルのパスに置き換えます。

  2. specappLogFilter セクションを追加します。

      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. 編集したファイルを保存して閉じます。

  4. (省略可)podLabelSelectors を使用している場合は、stackdriver-log-forwarder DaemonSet を再起動して、できるだけ早く変更を有効にします。

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

    通常、podLabelSelectors は 10 分後に有効になります。DaemonSet stackdriver-log-forwarder を再起動すると、変更がより迅速に有効になります。

例: ERROR または WARN ログを prod 名前空間にのみ含める

次の例は、アプリケーション ログフィルタの仕組みを示しています。名前空間(prod)、正規表現(.*(ERROR|WARN).*)、Pod ラベル(disableGCPLogging=yes)を使用するフィルタを定義します。次に、フィルタが機能することを確認するため、prod 名前空間で Pod を実行して、これらのフィルタ条件をテストします。

アプリケーション ログフィルタを定義してテストするには:

  1. Stackdriver オブジェクトでアプリケーション ログフィルタを指定します。

    次の appLogFilter の例では、prod 名前空間内の ERROR または WARN のログのみが保持されます。ラベル disableGCPLogging=yes が付いた Pod のログはすべて破棄されます。

    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. prod 名前空間に Pod をデプロイし、ERRORINFO のログエントリを生成するスクリプトを実行します。

    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"
    

    フィルタされたログには、ERROR エントリのみが含まれ、INFO エントリは含まれません。

  3. ラベル disableGCPLogging=yes を Pod に追加します。

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

    これで、フィルタされたログに pod1 Pod のエントリが含まれなくなりました。

アプリケーション ログフィルタ API の定義

アプリケーション ログフィルタの定義は、Stackdriver カスタム リソース定義内で宣言されています。

Stackdriver カスタム リソースの定義を取得するには、次のコマンドを実行します。

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