Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie Cloud Logging und Cloud Monitoring sowie Prometheus und Grafana zum Logging und Monitoring verwenden. Eine Zusammenfassung der verfügbaren Konfigurationsoptionen finden Sie unter Logging und Monitoring.
Cloud Logging und Cloud Monitoring verwenden
In den folgenden Abschnitten wird erläutert, wie Sie Logging und Monitoring 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 den Typen überwachter Ressourcen von Cloud Monitoring.
Zum Abfragen von Logs und Messwerten müssen Sie mindestens folgende Ressourcenlabels kennen:
project_id
: Projekt-ID für das Projekt, das mit dem GKE On-Prem-Cluster verknüpft ist.location
: Google Cloud-Region, in der Sie Logging-Logs und Monitoring-Messwerte speichern möchten. Es empfiehlt sich, eine Region auszuwählen, die sich in der Nähe Ihres lokalen Rechenzentrums befindet. Sie haben diesen Wert während der Installation im Feldstackdriver.clusterlocation
Ihrer GKE On-Prem-Konfigurationsdatei angegeben.cluster_name
: Clustername, den Sie beim Erstellen des Clusters ausgewählt haben.Sie können den
cluster_name
-Wert entweder für den Administrator- oder den Nutzercluster abrufen, wenn Sie die benutzerdefinierte Stackdriver-Ressource prüfen:kubectl -n kube-system get stackdrivers stackdriver -o yaml | grep 'clusterName:'
Auf Logdaten zugreifen
Sie können mit dem Log-Explorer in der Google Cloud Console auf Logs zugreifen. So greifen Sie beispielsweise auf die Logs eines Containers zu:
- Öffnen Sie in der Google Cloud Console den Log-Explorer für Ihr Projekt.
- Suchen Sie Logs für einen Container:
- Klicken Sie links oben auf das Drop-down-Menü für den Logkatalog und wählen Sie Kubernetes-Container aus.
- Wählen Sie den Clusternamen, den Namespace und dann einen Container aus der Hierarchie aus.
Dashboards zum Monitoring der Clusterintegrität erstellen
GKE On-Prem-Cluster sind standardmäßig so konfiguriert, dass sie System- und Containermesswerte überwachen. Nachdem Sie einen Administrator- oder Nutzercluster erstellt haben, empfiehlt es sich, mit Monitoring die folgenden Dashboards zu erstellen, damit das operative GKE On-Prem-Team die Clusterintegrität überwachen kann:
Da GKE On-Prem 1.5 aktiviert ist, werden die Dashboards bei der Installation von Administratorclustern automatisch erstellt, wenn Cloud Monitoring aktiviert ist.
In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie diese Dashboards erstellen. Weitere Informationen über das Verfahren zum Erstellen von Dashboards, das in den folgenden Abschnitten beschrieben wird, finden Sie unter Dashboards nach API verwalten.
Vorbereitung
Ihr Google-Konto benötigt die folgenden Berechtigungen, um Dashboards zu erstellen:
monitoring.dashboards.create
monitoring.dashboards.delete
monitoring.dashboards.update
Sie haben diese Berechtigungen, wenn Ihr Konto eine der folgenden Rollen hat. Sie können Ihre Berechtigungen in der Google Cloud Console prüfen:
monitoring.dashboardEditor
monitoring.editor
- Projekt
editor
- Projekt
owner
Wenn Sie außerdem Dashboards mit gcloud
(gcloud CLI) erstellen möchten, muss Ihr Google-Konto die Berechtigung serviceusage.services.use
haben.
Ihrem Konto wird diese Berechtigung zugewiesen, wenn es über eine der folgenden Rollen verfügt:
roles/serviceusage.serviceUsageConsumer
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin
roles/owner
roles/editor
- Projekt
editor
- Projekt
owner
Dashboard für den Status der Steuerungsebene erstellen
Die GKE On-Prem-Steuerungsebene besteht aus dem API-Server, dem Planer, dem Controller-Manager und dem etcd-Speicher. Wenn Sie den Status der Steuerungsebene überwachen möchten, erstellen Sie ein Dashboard, das den Status dieser Komponenten überwacht.
Laden Sie die Dashboard-Konfiguration herunter:
control-plane-status.json
.Erstellen Sie mithilfe des folgenden Befehls ein benutzerdefiniertes Dashboard mit der Konfigurationsdatei:
gcloud monitoring dashboards create --config-from-file=control-plane-status.json
Wählen Sie in der Google Cloud Console Monitoring aus oder klicken Sie auf die folgende Schaltfläche:
Wählen Sie Ressourcen > Dashboards und das Dashboard mit dem Namen GKE On-Prem control layer status aus. Der Status der Steuerungsebene jedes Nutzerclusters wird aus separaten Namespaces im Administratorcluster erfasst. Das Feld namespace_name enthält den Namen des Nutzerclusters.
In jedem Diagramm ist ein SLO-Schwellenwert (Service Level Objective) von 0,999 festgelegt.
Dashboard für den Pod-Status erstellen
Gehen Sie so vor, um ein Dashboard mit der Phase jedes Pods sowie der Neustartzeit und der Ressourcennutzung jedes Containers zu erstellen:
Laden Sie die Dashboard-Konfiguration herunter:
pod-status.json
.Erstellen Sie mithilfe des folgenden Befehls ein benutzerdefiniertes Dashboard mit der Konfigurationsdatei:
gcloud monitoring dashboards create --config-from-file=pod-status.json
Wählen Sie in der Google Cloud Console Monitoring aus oder klicken Sie auf die folgende Schaltfläche:
Wählen Sie Ressourcen > Dashboards und das Dashboard mit dem Namen GKE On-Prem-Pod-Status aus.
Knotenstatus-Dashboard erstellen
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein GKE On-Prem-Knotenstatus-Dashboard zu erstellen, um die Knotenbedingung, CPU-, Speicher- und Laufwerknutzung zu überwachen:
Laden Sie die Dashboard-Konfiguration herunter:
node-status.json
.Erstellen Sie mithilfe des folgenden Befehls ein benutzerdefiniertes Dashboard mit der Konfigurationsdatei:
gcloud monitoring dashboards create --config-from-file=node-status.json
Wählen Sie in der Google Cloud Console Monitoring aus oder klicken Sie auf die folgende Schaltfläche:
Wählen Sie Ressourcen > Dashboards und das Dashboard mit dem Namen GKE On-Prem-Knotenstatus aus.
Stackdriver-Komponentenressourcen konfigurieren
Wenn Sie einen Cluster erstellen, wird von GKE On-Prem eine benutzerdefinierte Stackdriver-Ressource automatisch erstellt. So überschreiben Sie die Standardwerte für CPU- und Speicheranforderungen und Limits einer Stackdriver-Komponente:
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Ihre benutzerdefinierte Stackdriver-Ressource in einem Befehlszeileneditor zu öffnen:
kubectl --kubeconfig=KUBECONFIG -n kube-system edit stackdriver stackdriver
Dabei ist
KUBECONFIG
der Pfad zu Ihrerkubeconfig
-Datei.Fügen Sie in der benutzerdefinierten Stackdriver-Ressource den Abschnitt
resourceAttrOverride
unter dem Feldspec
hinzu:resourceAttrOverride: POD_NAME_WITHOUT_RANDOM_SUFFIX/CONTAINER_NAME: LIMITS_OR_REQUESTS: RESOURCE: RESOURCE_QUANTITY
Beachten Sie, dass der Abschnitt
resourceAttrOverride
alle vorhandenen Standardlimits und -anfragen für die angegebene Komponente überschreibt. Eine Beispieldatei sieht so aus:apiVersion: addons.sigs.k8s.io/v1alpha1 kind: Stackdriver metadata: name: stackdriver namespace: kube-system spec: projectID: my-project clusterName: my-cluster clusterLocation: us-west-1a proxyConfigSecretName: secret-name enableVPC: stackdriver-enable-VPC optimizedMetrics: true resourceAttrOverride: stackdriver-prometheus-k8s/prometheus-server: limits: cpu: 500m memory: 3000Mi requests: cpu: 300m memory: 2500Mi
Speichern und schließen Sie den Befehlszeileneditor, um Änderungen an der benutzerdefinierten Stackdriver-Ressource zu speichern.
Prüfen Sie den Status Ihres Pods:
kubectl --kubeconfig=KUBECONFIG -n kube-system get pods | grep stackdriver
Ein fehlerfreier Pod sieht beispielsweise so aus:
stackdriver-prometheus-k8s-0 2/2 Running 0 5d19h
Sehen Sie in der Pod-Spezifikation der Komponente nach, ob die Ressourcen richtig festgelegt sind.
kubectl --kubeconfig=KUBECONFIG -n kube-system describe pod POD_NAME
Dabei ist
POD_NAME
der Name des Pods, den Sie gerade geändert haben. z. B.stackdriver-prometheus-k8s-0
.Die Antwort sieht in etwa so aus:
Name: stackdriver-prometheus-k8s-0 Namespace: kube-system ... Containers: prometheus-server: Limits: cpu: 500m memory: 3000Mi Requests: cpu: 300m memory: 2500Mi ...
Auf Messwertdaten zugreifen
Mit Metrics Explorer können Sie aus über 1.500 Messwerten auswählen. So greifen Sie auf Metrics Explorer zu:
Wählen Sie in der Google Cloud Console Monitoring aus oder klicken Sie auf die folgende Schaltfläche:
Wählen Sie Ressourcen > Metrics Explorer.
Auf Monitoring-Metadaten zugreifen
Metadaten werden indirekt über Messwerte verwendet. Wenn Sie im Monitoring Metrics Explorer nach Messwerten filtern, werden Optionen zum Filtern von Messwerten nach metadata.systemLabels
und metadata.userLabels
angezeigt. Systemlabels sind Labels wie der Knotenname und der Servicename für Pods. Nutzerlabels sind Labels, die Pods in den Kubernetes-YAML-Dateien im Bereich "metadata" der Pod-Spezifikation zugewiesen sind.
Standardmäßige Kontingentlimits in Cloud Monitoring
Für das GKE On-Prem-Monitoring gilt standardmäßig ein Limit von 6.000 API-Aufrufen pro Minute pro Projekt. Wenn Sie dieses Limit überschreiten, werden Ihre Messwerte möglicherweise nicht angezeigt. Wenn Sie ein höheres Monitoring-Limit benötigen, fordern Sie dieses über die Google Cloud Console an.
Bekanntes Problem: Cloud Monitoring-Fehlerbedingung
(Problem-ID 159761921)
Unter bestimmten Umständen kann der standardmäßige Cloud Monitoring-Pod, der standardmäßig in jedem neuen Cluster bereitgestellt wird, nicht mehr reagieren.
Wenn Cluster aktualisiert werden, können beispielsweise Speicherdaten beschädigt werden, wenn Pods in statefulset/prometheus-stackdriver-k8s
neu gestartet werden.
Insbesondere der Monitoring-Pod stackdriver-prometheus-k8s-0
kann in eine Schleife geraten, wenn beschädigte Daten das Schreiben von prometheus-stackdriver-sidecar
in den Cluster-Speicher PersistentVolume
verhindern.
Sie können den Fehler manuell diagnostizieren und wiederherstellen, indem Sie die folgenden Schritte ausführen.
Cloud Monitoring-Fehler diagnostizieren
Wenn der Monitoring-Pod fehlgeschlagen ist, geben die Logs Folgendes aus:
{"log":"level=warn ts=2020-04-08T22:15:44.557Z caller=queue_manager.go:534 component=queue_manager msg=\"Unrecoverable error sending samples to remote storage\" err=\"rpc error: code = InvalidArgument desc = One or more TimeSeries could not be written: One or more points were written more frequently than the maximum sampling period configured for the metric.: timeSeries[0-114]; Unknown metric: kubernetes.io/anthos/scheduler_pending_pods: timeSeries[196-198]\"\n","stream":"stderr","time":"2020-04-08T22:15:44.558246866Z"}
{"log":"level=info ts=2020-04-08T22:15:44.656Z caller=queue_manager.go:229 component=queue_manager msg=\"Remote storage stopped.\"\n","stream":"stderr","time":"2020-04-08T22:15:44.656798666Z"}
{"log":"level=error ts=2020-04-08T22:15:44.663Z caller=main.go:603 err=\"corruption after 29032448 bytes: unexpected non-zero byte in padded page\"\n","stream":"stderr","time":"2020-04-08T22:15:44.663707748Z"}
{"log":"level=info ts=2020-04-08T22:15:44.663Z caller=main.go:605 msg=\"See you next time!\"\n","stream":"stderr","time":"2020-04-08T22:15:44.664000941Z"}
Wiederherstellung nach dem Cloud Monitoring-Fehler
So stellen Sie Cloud Monitoring manuell wieder her:
Beenden Sie das Clustermonitoring. Den Operator
stackdriver
herunterskalieren, um den Monitoring-Abgleich zu verhindern:kubectl --kubeconfig /ADMIN_CLUSTER_KUBCONFIG --namespace kube-system scale deployment stackdriver-operator --replicas 0
Löschen Sie die Arbeitslasten der Monitoringpipeline:
kubectl --kubeconfig /ADMIN_CLUSTER_KUBCONFIG --namespace kube-system delete statefulset stackdriver-prometheus-k8s
Löschen Sie die PersistentVolumeClaims (PVCs) der Monitoring-Pipeline:
kubectl --kubeconfig /ADMIN_CLUSTER_KUBCONFIG --namespace kube-system delete pvc -l app=stackdriver-prometheus-k8s
Starten Sie das Clustermonitoring neu. Skalieren Sie den Stackdriver-Operator hoch, um eine neue Monitoring-Pipeline zu installieren und den Abgleich fortzusetzen:
kubectl --kubeconfig /ADMIN_CLUSTER_KUBCONFIG --namespace kube-system scale deployment stackdriver-operator --replicas=1
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.
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.
Setzen Sie
enablePrometheus
auftrue
, um Prometheus und Grafana zu aktivieren. Setzen SieenablePrometheus
auffalse
, 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
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:
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.
Der Container im Grafana-Pod überwacht den TCP-Port 3443. Leiten Sie einen lokalen Port zu Port 3443 im Pod weiter, damit Sie die Dashboards von Grafana in einem Webbrowser aufrufen können.
Nehmen wir an, der Name des Pods lautet
grafana-0
. Um Port 50000 zu Port 3443 im Pod weiterzuleiten, geben Sie folgenden Befehl ein:kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] -n kube-system port-forward grafana-0 50000:3443
Gehen Sie in einem Webbrowser zu
http://localhost:50000
. Das Grafana Home Dashboard des Nutzerclusters sollte geladen werden.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:
Der Container im Pod
alertmanager-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
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:
Kopieren Sie die Manifestdatei
monitoring.yaml
des Nutzerclusters:kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] -n kube-system \ get monitoring monitoring-sample -o yaml > monitoring.yaml
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.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:
Kopieren Sie die Manifestdatei
monitoring.yaml
des Nutzerclusters:kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] -n kube-system get monitoring monitoring-sample -o yaml > monitoring.yaml
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
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:
- Greifen Sie bei Bedarf auf Grafana zu.
- Klicken Sie im Dashboard auf der Startseite links oben auf das Drop-down-Menü auf Startseite.
- Klicken Sie im Menü auf der rechten Seite auf Neues Dashboard.
- Klicken Sie im Bereich New panel auf Graph. Ein leeres Grafik-Dashboard wird angezeigt.
- Klicken Sie auf Steuerfeldtitel und anschließend auf Bearbeiten. Im unteren Bereich Grafik wird der Tab Messwerte geöffnet.
- 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. - Klicken Sie rechts oben auf die Schaltfläche Zurück zum Dashboard. Ihr Dashboard wird angezeigt.
- 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
Wenn Sie das Monitoring innerhalb des Clusters deaktivieren möchten, machen Sie die am Objekt monitoring-sample
vorgenommenen Änderungen rückgängig:
Öffnen Sie das Objekt
monitoring-sample
zum Bearbeiten:kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG edit \ monitoring monitoring-sample --namespace kube-system
Ersetzen Sie USER_CLUSTER_KUBECONFIG durch die kubeconfig-Datei des Nutzerclusters.
Wenn Sie Prometheus und Grafana deaktivieren möchten, setzen Sie
enablePrometheus
auffalse
:apiVersion: addons.k8s.io/v1alpha1 kind: Monitoring metadata: labels: k8s-app: monitoring-operator name: monitoring-sample namespace: kube-system spec: channel: stable ... enablePrometheus: false
Schließen Sie die Bearbeitungssitzung, um Ihre Änderungen zu speichern.
Prüfen Sie, ob die zustandsorientierte
prometheus-0
,prometheus-1
undgrafana-0
gelöscht wurden:kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG get pods --namespace kube-system
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: registry.k8s.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
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
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
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
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 Zielgruppeprometheus-io-pods
gelangen.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.