Descripción general de la API de Observability

La API de Observability usa recursos personalizados de Kubernetes y se basa en el modelo de recursos de Kubernetes (KRM) para aprovisionar y administrar recursos de registro y supervisión.

Usa la API de Observability para administrar el ciclo de vida de los servicios de Observability en una organización o un proyecto personalizado determinados. El ciclo de vida de los servicios de Observabilidad incluye operaciones como la instalación, la actualización y la desinstalación. Debes implementar un recurso personalizado en tu proyecto según el servicio de Observability que desees administrar.

Muchos servicios de Observabilidad están disponibles automáticamente para un proyecto aprovisionado, por ejemplo, el registro, la supervisión y las alertas.

Extremo de servicio

Las siguientes URLs son los extremos de la API de KRM de Observabilidad:

• Grupo de registro:

  https://MANAGEMENT_API_SERVER_ENDPOINT/apis/logging.gdc.goog/v1
  

• Grupo de supervisión:

  https://MANAGEMENT_API_SERVER_ENDPOINT/apis/monitoring.gdc.goog/v1
  

• Grupo de observabilidad:

  https://MANAGEMENT_API_SERVER_ENDPOINT/apis/observability.gdc.goog/v1
  

Reemplaza MANAGEMENT_API_SERVER_ENDPOINT por el extremo del servidor de la API de Management.

Documento de descubrimiento

Usa el comando kubectl proxy --port=8001 para abrir un proxy al servidor de la API en tu máquina local. Desde allí, puedes acceder al documento de descubrimiento en una de las siguientes URLs:

• http://127.0.0.1:8001/apis/logging.gdc.goog/v1
• http://127.0.0.1:8001/apis/monitoring.gdc.goog/v1
• http://127.0.0.1:8001/apis/observability.gdc.goog/v1

Recursos de ejemplo

En esta sección, se incluyen recursos de ejemplo que usan la API de KRM de Observability.

Grupo de registro

A continuación, se muestra un ejemplo de un recurso personalizado LoggingTarget para recopilar registros de servicios específicos en el proyecto project-1:

# Configures a log scraping job
apiVersion: logging.gdc.goog/v1
kind: LoggingTarget
metadata:
  # Choose a namespace that matches the namespace of the workload pods
  namespace: project-1
  name: my-service-logging-target
spec:
  # Choose a matching pattern that identifies the pods for this job
  # Optional
  # Relationship between different selectors: 'AND'
  selector:
    # The clusters to collect logs from.
    # The default configuration is to collect logs from all clusters.
    # The relationship between different clusters is an 'OR' relationship.
    # For example, the value '["admin", "system"]' indicates to consider
    # the admin cluster 'OR' the system cluster.
    # Optional
    matchClusters:
    - cluster-1
    - cluster-2

    # The pod name prefixes to collect logs from.
    # The Observability platform scrapes all pods with names
    # that start with the specified prefixes.
    # The values must contain '[a-z0-9-]' characters only.
    # The relationship between different list elements is an 'OR' relationship.
    # Optional
    matchPodNames:
      - pod-1
      - pod-2

    # The container name prefixes to collect logs from.
    # The Observability platform scrapes all containers with names
    # that start with the specified prefixes.
    # The values must contain '[a-z0-9-]' characters only.
    # The relationship between different list elements is an 'OR' relationship.
    # Optional
    matchContainerNames:
      - container-1
      - container-2

  # Choose the predefined parser for log entries.
  # Use parsers to map the log output to labels and extract fields.
  # Specify the log format.
  # Optional
  # Options: klog_text, klog_json, klogr, gdch_json, json
  parser: klog_text

  # Specify an access level for log entries.
  # The default value is 'ao'.
  # Optional
  # Options: ao, pa, io
  logAccessLevel: ao

  # Specify a service name to be applied as a label
  # For user workloads consider this field as a workload name
  # Required
  serviceName: service-name

  # The additional static fields to apply to log entries.
  # The field is a key-value pair, where the field name is the key and
  # the field value is the value.
  # Optional
  additionalFields:
    app: workload2
    key: value

Grupo de supervisión

A continuación, se muestra un ejemplo de un recurso personalizado MonitoringTarget para recopilar métricas de las cargas de trabajo en el proyecto project-1:

apiVersion: monitoring.gdc.goog/v1
kind: MonitoringTarget
metadata:
  # Choose the same namespace as the workload pods
  namespace: project-1
  name: string
spec:
  # Choose matching pattern that identifies pods for this job
  # Optional
  # Relationship between different selectors: AND
  selector:
    # Choose clusters to consider for this job
    # Optional
    # List
    # Default: All clusters applicable to this project.
    # Relationship between different list elements: OR
    matchClusters:
      - string

    # Choose pod-labels to consider for this job
    # Optional: Map of key-value pairs.
    # Default: No filtering by label.
    # Relationship between different pairs: AND
    matchLabels:
      key1: value1

    # Choose annotations to consider for this job
    # Optional: Map of key-value pairs
    # Default: No filtering by annotation
    # Relationship between different pairs: AND
    matchAnnotations:
      key1: value1

  # Configure the endpoint exposed for this job
  podMetricsEndpoints:
    # Choose port either via static value or annotation
    # Optional
    # Annotation takes priority
    # Default: static port 80
    port:
      value: integer
      annotation: string

    # Choose path either via static value or annotation
    # Optional
    # Annotation takes priority
    # Default: static path /metrics
    path:
      value: string
      annotation: string

    # Choose scheme either via static value (http or https) or annotation
    # Optional
    # Annotation takes priority
    # Default: static scheme http
    scheme:
      value: string
      annotation: string

    # Choose the frequency to scrape the metrics endpoint defined in podMetricsEndpoints
    # Optional
    # Default: 60s
    scrapeInterval: string

    # Dynamically rewrite the label set of a target before it gets scraped.
    # https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#relabel_config
    # Optional
    # Default: No filtering by label
    metricsRelabelings:
      - sourceLabels:
          - string
        separator: string
        regex: string
        action: string
        targetLabel: string
        replacement: string

Grupo de observabilidad

A continuación, se muestra un ejemplo del recurso personalizado ObservabilityPipeline para actualizar el tamaño de almacenamiento de los paneles en el espacio de nombres del proyecto platform-obs:

# Configure observability pipeline
apiVersion: observability.gdc.goog/v1
kind: ObservabilityPipeline
metadata:
  # Don't change the namespace or name.
  namespace: platform-obs
  name: observability-config
spec:
  ...
  monitoring:
    grafana:
      storageSize: 1Gi # Configure the new storage size for dashboards in the project.
    ...