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Logging und Monitoring verwenden

Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie Stackdriver, Prometheus und Grafana für Logging und Monitoring verwenden. Eine Zusammenfassung der verfügbaren Konfigurationsoptionen finden Sie in der Übersicht zu Logging und Monitoring.

Stackdriver verwenden

In den folgenden Abschnitten wird gezeigt, wie Sie Stackdriver mit GKE On-Prem-Clustern verwenden.

Überwachte Ressourcen

Mit überwachten Ressourcen stellt Google Ressourcen wie Cluster, Knoten, Pods und Container dar. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu Überwachte Ressourcentypen von Cloud Monitoring.

Zum Abfragen von Logs und Messwerten müssen Sie mindestens folgende Ressourcenlabels kennen:

  • project_id: Projekt-ID für das Projekt, das dem GKE On-Prem-Cluster zugeordnet ist.
  • location: Eine GCP-Region, in der Sie Stackdriver-Logs und -Messwerte speichern möchten. Es empfiehlt sich, eine Region in der Nähe Ihres lokalen Rechenzentrums auszuwählen. Sie haben diesen Wert während der Installation im Feld stackdriver.clusterlocation Ihrer GKE On-Prem-Konfigurationsdatei angegeben.
  • cluster_name: Clustername, den Sie beim Erstellen des Clusters ausgewählt haben.

    Sie können den Wert cluster_name entweder für den Administrator- oder den Nutzercluster abrufen, indem Sie die benutzerdefinierte Stackdriver-Ressource prüfen:

      kubectl -n kube-system get stackdrivers stackdriver -o yaml | grep 'clusterName:'

Auf Logdaten zugreifen

Sie können auf Logs über die Loganzeige in der Cloud Console zugreifen. So greifen Sie beispielsweise auf die Logs eines Containers zu:

  1. Öffnen Sie in der Cloud Console die Loganzeige für Ihr Projekt.
  2. So finden Sie Logs für einen Container:
    1. Klicken Sie links oben auf das Drop-down-Menü für den Logkatalog und wählen Sie Kubernetes-Container aus.
    2. Wählen Sie den Clusternamen, das Namespace und dann einen Container aus der Hierarchie aus.

Auf Messwertdaten zugreifen

Mit Metrics Explorer können Sie aus über 1.500 Messwerten auswählen. So greifen Sie auf Metrics Explorer zu:

  1. Wählen Sie in der Google Cloud Console Monitoring aus oder klicken Sie auf die folgende Schaltfläche:

    Zu Monitoring

  2. Wählen Sie Ressourcen > Metrics Explorer.

Auf Stackdriver-Metadaten zugreifen

Metadaten werden indirekt über Messwerte verwendet. Wenn Sie im Stackdriver Metrics Explorer nach Messwerten filtern, sehen Sie Optionen zum Filtern der Messwerte nach metadata.systemLabels und metadata.userLabels. Systemlabels sind Labels wie der Knotenname und der Servicename für Pods. Nutzerlabels sind Labels, die Pods in den Kubernetes-YAML-Dateien im Abschnitt "metadata" der Pod-Spezifikation zugewiesen sind.

Prometheus und Grafana

In den folgenden Abschnitten wird erläutert, wie Prometheus und Grafana mit GKE On-Prem-Clustern verwendet werden.

Prometheus und Grafana aktivieren

Ab GKE On-Prem-Version 1.2 können Sie auswählen, ob Prometheus und Grafana aktiviert oder deaktiviert werden sollen. In neuen Nutzerclustern sind Prometheus und Grafana standardmäßig deaktiviert.

  1. Ihr Nutzercluster hat ein Monitoring-Objekt namens monitoring-sample. Öffnen Sie das Objekt zum Bearbeiten:

    kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] edit \
       monitoring monitoring-sample --namespace kube-system

    Dabei ist [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] die kubeconfig-Datei für Ihren Nutzercluster.

  2. Setzen Sie enablePrometheus auf true, um Prometheus und Grafana zu aktivieren. Setzen Sie enablePrometheus auf false, um Prometheus und Grafana zu deaktivieren.

    apiVersion: addons.k8s.io/v1alpha1
    kind: Monitoring
    metadata:
     labels:
       k8s-app: monitoring-operator
     name: monitoring-sample
     namespace: kube-system
    spec:
     channel: stable
     ...
     enablePrometheus: true
  3. Schließen Sie die Bearbeitungssitzung, um Ihre Änderungen zu speichern.

Bekanntes Problem

In Nutzerclustern werden Prometheus und Grafana während des Upgrades automatisch deaktiviert. Die Konfigurations- und Messwertdaten gehen jedoch nicht verloren.

Zur Umgehung dieses Problems öffnen Sie nach dem Upgrade monitoring-sample zum Bearbeiten. Setzen Sie enablePrometheus auf true.

Über Grafana-Dashboards auf Monitoring-Messwerte zugreifen

Grafana zeigt Messwerte aus Ihren Clustern an. Zur Anzeige dieser Messwerte müssen Sie auf die Dashboards von Grafana zugreifen:

  1. Rufen Sie den Namen des im kube-system-Namespace eines Nutzerclusters ausgeführten Grafana-Pods ab:

    kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] -n kube-system get pods

    Dabei ist [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] die kubeconfig-Datei des Nutzerclusters.

  2. Der Container im Grafana-Pod überwacht den TCP-Port 3000. Leiten Sie einen lokalen Port zu Port 3000 im Pod weiter, damit Sie sich die Dashboards von Grafana in einem Webbrowser ansehen können.

    Nehmen wir an, der Name des Pods lautet grafana-0. Um Port 50000 zu Port 3000 im Pod weiterzuleiten, geben Sie folgenden Befehl ein:

    kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] -n kube-system port-forward grafana-0 50000:3000
  3. Gehen Sie in einem Webbrowser zu http://localhost:50000. Das Grafana Home Dashboard des Nutzerclusters sollte geladen werden.

  4. Sie können auf andere Dashboards zugreifen, wenn Sie links oben auf der Seite auf das Drop-down-Menü Startseite klicken.

Ein Beispiel für die Verwendung von Grafana finden Sie unter Grafana-Dashboard erstellen.

Auf Benachrichtigungen zugreifen

Der Prometheus Alertmanager erfasst Benachrichtigungen vom Prometheus-Server. Sie können sich diese Benachrichtigungen in einem Grafana-Dashboard ansehen. Dazu müssen Sie auf das Dashboard zugreifen:

  1. Der Container im Pod alertmanger-0 überwacht den TCP-Port 9093. Leiten Sie einen lokalen Port zu Port 9093 im Pod weiter:

    kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] port-forward \
       -n kube-system alertmanager-0 50001:9093
  2. Gehen Sie in einem Webbrowser zu http://localhost:50001.

Prometheus Alertmanager-Konfiguration ändern

Sie können die Standardkonfiguration von Prometheus Alertmanager ändern, wenn Sie die Datei monitoring.yaml Ihres Nutzerclusters bearbeiten. Sie sollten dies tun, wenn Sie Benachrichtigungen an ein bestimmtes Ziel weiterleiten möchten, anstatt sie im Dashboard zu belassen. In der Prometheus-Dokumentation zur Konfiguration erfahren Sie, wie Sie Alertmanager konfigurieren.

So ändern Sie die Alertmanager-Konfiguration:

  1. Kopieren Sie die Manifestdatei monitoring.yaml des Nutzerclusters:

    kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] -n kube-system \
       get monitoring monitoring-sample -o yaml > monitoring.yaml
  2. Nehmen Sie Änderungen an den Feldern unter spec.alertmanager.yml vor, um den Alertmanager zu konfigurieren. Wenn Sie fertig sind, speichern Sie das geänderte Manifest.

  3. Wenden Sie das Manifest auf Ihren Cluster an:

    kubectl apply --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONIFG] -f monitoring.yaml

Prometheus-Ressourcen skalieren

Die Standardkonfiguration für das Monitoring unterstützt bis zu fünf Knoten. Bei größeren Clustern können Sie die Prometheus-Server-Ressourcen anpassen. Der empfohlene Wert pro Clusterknoten für CPU ist "50m" und der für Arbeitsspeicher "500Mi". Achten Sie darauf, dass Ihr Cluster zwei Knoten enthält, die jeweils genügend Ressourcen für Prometheus haben. Weitere Informationen finden Sie unter Größe eines Nutzerclusters anpassen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Prometheus-Server-Ressourcen zu ändern:

  1. Kopieren Sie die Manifestdatei monitoring.yaml des Nutzerclusters:

    kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] -n kube-system get monitoring monitoring-sample -o yaml > monitoring.yaml
  2. Wenn Sie Ressourcen überschreiben möchten, ändern Sie die Felder unter spec.resourceOverride. Wenn Sie fertig sind, speichern Sie das geänderte Manifest. Beispiel:

    spec:
      resourceOverride:
      - component: Prometheus
        resources:
          requests:
            cpu: 300m
            memory: 3000Mi
          limits:
            cpu: 300m
            memory: 3000Mi
    
  3. Wenden Sie das Manifest auf Ihren Cluster an:

    kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] apply -f monitoring.yaml

Grafana-Dashboard erstellen

Sie haben eine Anwendung bereitgestellt, die einen Messwert bereitstellt, prüft, ob der Messwert verfügbar ist, und prüft, ob Prometheus den Messwert entfernt. Jetzt können Sie den Messwert auf Anwendungsebene einem benutzerdefinierten Grafana-Dashboard hinzufügen.

So erstellen Sie ein Grafana-Dashboard:

  1. Greifen Sie bei Bedarf auf Grafana zu.
  2. Klicken Sie im Dashboard auf der Startseite links oben auf das Drop-down-Menü auf Startseite.
  3. Klicken Sie im Menü auf der rechten Seite auf Neues Dashboard.
  4. Klicken Sie im Bereich New panel auf Graph. Ein leeres Grafik-Dashboard wird angezeigt.
  5. Klicken Sie auf Steuerfeldtitel und anschließend auf Bearbeiten. Im unteren Bereich Grafik wird der Tab Messwerte geöffnet.
  6. Wählen Sie im Drop-down-Menü der Datenquelle die Option Nutzer aus. Klicken Sie auf Abfrage hinzufügen und geben Sie foo in das Feld Suche ein.
  7. Klicken Sie rechts oben auf die Schaltfläche Zurück zum Dashboard. Ihr Dashboard wird angezeigt.
  8. Zum Speichern des Dashboards klicken Sie rechts oben auf Dashboard speichern. Wählen Sie einen Namen für das Dashboard aus und klicken Sie auf Speichern.

Monitoring im Cluster deaktivieren

Geben Sie den folgenden Befehl ein, um das Monitoring im Cluster zu deaktivieren:

kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] -n kube-system delete monitoring monitoring-sample

Beispiel: Messwerte auf Anwendungsebene zu einem Grafana-Dashboard hinzufügen

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie Sie Messwerte für eine Anwendung hinzufügen. In diesem Abschnitt führen Sie die folgenden Aufgaben aus:

  • Eine Beispielanwendung bereitstellen, die einen Messwert namens foo enthält
  • Prüfen, ob Prometheus den Messwert verfügbar macht und extrahiert
  • Benutzerdefiniertes Grafana-Dashboard erstellen

Beispielanwendung bereitstellen

Die Beispielanwendung wird in einem einzelnen Pod ausgeführt. Der Container des Pods weist den Messwert foo mit einem konstanten Wert von 40 auf.

Erstellen Sie das folgende Pod-Manifest pro-pod.yaml:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: prometheus-example
  annotations:
    prometheus.io/scrape: 'true'
    prometheus.io/port: '8080'
    prometheus.io/path: '/metrics'
spec:
  containers:
  - image: k8s.gcr.io/prometheus-dummy-exporter:v0.1.0
    name: prometheus-example
    command:
    - /bin/sh
    - -c
    - ./prometheus_dummy_exporter --metric-name=foo --metric-value=40 --port=8080

Wenden Sie dann das Pod-Manifest auf Ihren Nutzercluster an:

kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] apply -f pro-pod.yaml

Prüfen, ob der Messwert verfügbar ist und extrahiert wurde

  1. Der Container im Pod prometheus-example überwacht den TCP-Port 8080. Leiten Sie einen lokalen Port zu Port 8080 im Pod weiter:

    kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] port-forward prometheus-example 50002:8080
  2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu prüfen, ob die Anwendung den Messwert verfügbar macht:

    curl localhost:50002/metrics | grep foo
    

    Der Befehl gibt die folgende Ausgabe zurück:

    # HELP foo Custom metric
    # TYPE foo gauge
    foo 40
  3. Der Container im Pod prometheus-0 überwacht den TCP-Port 9090. Leiten Sie einen lokalen Port zu Port 9090 im Pod weiter:

    kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] port-forward prometheus-0 50003:9090
  4. Wenn Sie prüfen möchten, ob Prometheus den Messwert erfasst, rufen Sie http://localhost:50003/targets auf. Dadurch sollten Sie zum Pod prometheus-0 unter der Zielgruppe prometheus-io-pods gelangen.

  5. Rufen Sie zum Ansehen von Messwerten in Prometheus http://localhost:50003/graph auf. Geben Sie im Feld Suche foo ein und klicken Sie auf Ausführen. Auf der Seite sollte der Messwert angezeigt werden.