Mengonfigurasi logging dan pemantauan

Google Distributed Cloud (khusus software) untuk bare metal mendukung beberapa opsi untuk logging dan pemantauan cluster, termasuk layanan terkelola berbasis cloud, alat open source, dan kompatibilitas yang divalidasi dengan solusi komersial pihak ketiga. Halaman ini menjelaskan opsi ini dan memberikan beberapa panduan dasar tentang cara memilih solusi yang tepat untuk lingkungan Anda.

Halaman ini ditujukan untuk Admin, arsitek, dan Operator yang ingin memantau kondisi aplikasi atau layanan yang di-deploy, seperti untuk kepatuhan tujuan tingkat layanan (SLO). Untuk mempelajari lebih lanjut peran umum dan contoh tugas yang kami referensikan dalam konten Google Cloud, lihat Peran dan tugas pengguna GKE Enterprise umum.

Opsi untuk Google Distributed Cloud

Anda memiliki beberapa opsi logging dan pemantauan untuk cluster:

• 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

Google Cloud Observability adalah solusi kemampuan observasi bawaan untuk Google Cloud. Solusi ini menawarkan solusi logging, pengumpulan metrik, pemantauan, dasbor, dan pemberitahuan yang terkelola sepenuhnya. Cloud Monitoring memantau cluster Google Distributed Cloud dengan cara yang mirip dengan cluster GKE berbasis cloud.

Cloud Logging dan Cloud Monitoring diaktifkan secara default saat Anda membuat cluster dengan akun layanan dan peran IAM yang diperlukan. Anda tidak dapat menonaktifkan Cloud Logging dan Cloud Monitoring. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang akun layanan dan peran yang diperlukan, lihat Mengonfigurasi akun layanan.

Catatan: Dasbor GKE hanya menampilkan informasi untuk cluster GKE yang berjalan di Google Cloud. Template ini tidak menampilkan informasi untuk Google Distributed Cloud.

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

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

Lihat Mengonfigurasi agen Stackdriver untuk Google Distributed Cloud di dokumen ini untuk mengetahui informasi selengkapnya.

Logging dan Monitoring menyediakan satu solusi observabilitas berbasis cloud yang canggih dan mudah dikonfigurasi. Sebaiknya gunakan Logging dan Pemantauan saat menjalankan workload di Google Distributed Cloud. Untuk aplikasi dengan komponen yang berjalan di Google Distributed Cloud dan infrastruktur lokal standar, Anda dapat mempertimbangkan solusi lain untuk mendapatkan tampilan menyeluruh aplikasi tersebut.

Catatan: Kami hanya mengumpulkan log cluster dan metrik komponen sistem secara default, dengan opsi untuk mengaktifkan logging dan pemantauan aplikasi.

• Untuk mengetahui detail tentang arsitektur, konfigurasi, dan data yang direplikasi ke project Google Cloud Anda secara default, lihat Cara kerja Logging dan Monitoring untuk Google Distributed Cloud.

• Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang Logging, lihat dokumentasi Cloud Logging.

• Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang Monitoring, lihat dokumentasi Cloud Monitoring.

• Untuk mempelajari cara melihat dan menggunakan metrik penggunaan resource Cloud Monitoring dari Google Distributed Cloud di tingkat fleet, lihat Menggunakan ringkasan edisi Enterprise Google Kubernetes Engine (GKE).

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 pembuatan dasbor.

Sebaiknya gunakan Google Cloud Managed Service for Prometheus, yang berbasis di Cloud Monitoring, untuk semua kebutuhan pemantauan Anda. Dengan Google Cloud Managed Service for Prometheus, Anda dapat memantau komponen sistem tanpa biaya. Google Cloud Managed Service for Prometheus juga kompatibel dengan Grafana. Namun, jika Anda lebih memilih sistem pemantauan lokal murni, Anda dapat memilih untuk menginstal Prometheus dan Grafana di cluster.

Jika Anda menginstal Prometheus secara lokal dan ingin mengumpulkan metrik dari komponen sistem, Anda harus memberikan izin ke instance Prometheus lokal untuk mengakses endpoint metrik komponen sistem:

• Ikat akun layanan untuk instance Prometheus Anda ke ClusterRole gke-metrics-agent yang telah ditentukan sebelumnya, dan gunakan token akun layanan sebagai kredensial untuk menyalin metrik dari komponen sistem berikut:

  • kube-apiserver
  • kube-scheduler
  • kube-controller-manager
  • kubelet
  • node-exporter

• Gunakan kunci dan sertifikat klien yang disimpan di secret kube-system/stackdriver-prometheus-etcd-scrape untuk mengautentikasi pengambilan metrik dari etcd.

• Buat NetworkPolicy untuk mengizinkan akses dari namespace Anda ke kube-state-metrics.

Solusi pihak ketiga

Google telah bekerja sama dengan beberapa penyedia solusi logging dan pemantauan pihak ketiga untuk membantu produk mereka berfungsi dengan baik dengan Google Distributed Cloud. Alat ini mencakup Datadog, Elastic, dan Splunk. Pihak ketiga tervalidasi tambahan akan ditambahkan di masa mendatang.

Panduan solusi berikut tersedia untuk menggunakan solusi pihak ketiga dengan Google Distributed Cloud:

• Memantau Google Distributed Cloud dengan Elastic Stack
• Mengumpulkan log di Google Distributed Cloud dengan Splunk Connect

Cara kerja Logging dan Pemantauan untuk Google Distributed Cloud

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

Agen Stackdriver menyertakan beberapa komponen di setiap cluster:

• Stackdriver Operator (stackdriver-operator-*). Mengelola siklus proses untuk semua agen Stackdriver lainnya yang di-deploy ke cluster.

• Resource Kustom Stackdriver. Resource yang dibuat secara otomatis sebagai bagian dari proses penginstalan Google Distributed Cloud.

• Agen Metrik GKE (gke-metrics-agent-*). DaemonSet berbasis OpenTelemetry Collector yang mengambil 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-*). DaemonSet Fluent Bit yang meneruskan log dari setiap mesin ke Cloud Logging. Penerusan log akan menyimpan entri log di node secara lokal dan mengirim ulang log tersebut hingga 4 jam. Jika buffer penuh atau jika Log Forwarder tidak dapat menjangkau Cloud Logging API selama lebih dari 4 jam, log akan dihapus.

  Catatan: Agen Metadata tersedia untuk Pratinjau dan tercakup dalam Persyaratan Penawaran Pra-GA dari 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.

• Agen Metadata (stackdriver-metadata-agent-). Deployment yang mengirim 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 mengetahui daftar metrik yang dikumpulkan oleh Cloud Monitoring, lihat Melihat metrik Google Distributed Cloud.

Mengonfigurasi agen Stackdriver untuk Google Distributed Cloud

Agen Stackdriver yang diinstal dengan Google Distributed Cloud mengumpulkan data tentang komponen sistem untuk tujuan pemeliharaan dan pemecahan masalah pada cluster Anda. Bagian berikut menjelaskan konfigurasi dan mode operasi Stackdriver.

Hanya Komponen Sistem (Mode Default)

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

Komponen dan Aplikasi Sistem

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 kumpulan metrik kube yang dioptimalkan ke Google Cloud Observability (sebelumnya Stackdriver).

Lebih sedikit resource yang diperlukan untuk mengumpulkan kumpulan metrik yang dioptimalkan ini, yang 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

Kumpulan lengkap metrik Google Distributed Cloud didokumentasikan dalam artikel Melihat metrik Anthos.

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

Menggunakan Google Cloud 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 mencakup hal berikut:

• Anda dapat terus menggunakan pemantauan berbasis Prometheus yang ada tanpa mengubah pemberitahuan dan dasbor Grafana.

• Jika menggunakan GKE dan Google Distributed Cloud, Anda dapat menggunakan Prometheus Query Language (PromQL) yang sama untuk metrik di semua cluster. 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 Google Distributed Cloud.

Untuk menonaktifkan Google Cloud Managed Service for Prometheus:

1. Buka objek Stackdriver bernama stackdriver untuk mengedit:

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

2. Tambahkan gate fitur enableGMPForSystemMetrics, dan tetapkan ke false:

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

3. Tutup sesi pengeditan Anda.

Melihat data metrik

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

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

Dalam format baru, 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, dan tambahkan jenis Prometheus sebagai akhiran ke 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 Google Cloud Managed Service for Prometheus

Untuk menggunakan Grafana dengan data metrik dari Google Cloud Managed Service for Prometheus, Anda harus terlebih dahulu mengonfigurasi dan mengautentikasi sumber data Grafana. Untuk mengonfigurasi dan mengautentikasi sumber data, Anda menggunakan sinkroniser sumber data (datasource-syncer) untuk membuat kredensial OAuth2 dan menyinkronkannya ke Grafana melalui API sumber data Grafana. Pengsinkron sumber data menetapkan Cloud Monitoring API sebagai URL server Prometheus (nilai URL dimulai dengan https://monitoring.googleapis.com) di bagian sumber data di Grafana.

Ikuti langkah-langkah di Kueri menggunakan Grafana untuk mengautentikasi dan mengonfigurasi sumber data Grafana guna membuat kueri data dari Google Cloud Managed Service for Prometheus.

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

1. Download contoh file JSON:

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

2. 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 yang diarahkan ke layanan frontend Prometheus.

3. Akses UI Grafana dari browser, lalu pilih + Import di menu Dashboards.

   

4. Upload file JSON, atau salin dan tempel konten file, lalu pilih Load. Setelah konten file berhasil dimuat, pilih Impor. Secara opsional, Anda juga dapat mengubah nama dasbor dan UID sebelum mengimpor.

   

5. Dasbor yang diimpor akan berhasil dimuat jika Google Distributed Cloud dan sumber data Anda dikonfigurasi dengan benar. Misalnya, screenshot berikut menampilkan dasbor yang dikonfigurasi oleh cluster-capacity.json.

   

Referensi lainnya

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

• Google Cloud Managed Service for Prometheus

• Metrik bidang kontrol GKE kompatibel dengan PromQL

• Menggunakan Managed Service for Prometheus untuk aplikasi pengguna di Google Distributed Cloud

Mengonfigurasi resource komponen Stackdriver

Saat Anda membuat cluster, Google Distributed Cloud otomatis membuat resource kustom Stackdriver. Anda dapat mengedit spesifikasi di resource kustom untuk mengganti nilai default untuk permintaan dan batas CPU serta memori untuk komponen Stackdriver, dan Anda dapat mengganti setelan metrik yang dioptimalkan secara default secara terpisah.

Mengganti permintaan dan batas CPU dan memori default untuk komponen Stackdriver

Cluster dengan kepadatan pod yang tinggi akan menyebabkan overhead logging dan pemantauan yang lebih tinggi. Dalam kasus ekstrem, komponen Stackdriver dapat melaporkan mendekati batas penggunaan CPU dan memori atau bahkan dapat mengalami mulai ulang secara konstan karena batas resource. Dalam hal ini, untuk mengganti nilai default untuk permintaan dan batas CPU serta memori untuk komponen Stackdriver, gunakan langkah-langkah berikut:

1. Jalankan perintah berikut untuk membuka resource kustom Stackdriver di editor command line:

   kubectl -n kube-system edit stackdriver stackdriver

2. 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 menggantikan 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 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

3. Untuk menyimpan perubahan pada resource kustom Stackdriver, simpan dan tutup editor command line Anda.

4. Periksa kondisi Pod Anda:

   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

5. 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
         ...

Menonaktifkan metrik yang dioptimalkan

Secara default, deployment kube-state-metrics yang berjalan di cluster mengumpulkan dan melaporkan kumpulan metrik kube yang dioptimalkan ke Stackdriver. Jika Anda memerlukan metrik tambahan, sebaiknya cari pengganti dari daftar metrik Google Distributed Cloud.

Berikut adalah beberapa contoh penggantian 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 hal berikut:

1. Buka resource kustom Stackdriver di editor command line:

   kubectl -n kube-system edit stackdriver stackdriver

2. 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
   

3. Simpan perubahan, lalu keluar dari editor command line.

Server Metrik

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

Dalam kasus ekstrem saat kepadatan pod yang tinggi menyebabkan overhead logging dan pemantauan yang terlalu banyak, Server Metrik dapat 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 gke-managed-metrics-server, dan 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

Catatan: Hanya cpuPerNode dan memoryPerNode yang perlu diubah. Mengubah baseCPU dan baseMemory tidak direkomendasikan.

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

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

Catatan: Pengeditan pada metrics-server-config dapat dikembalikan selama update atau upgrade cluster. Lihat bagian masalah umum untuk mengetahui informasi selengkapnya.

Persyaratan konfigurasi untuk Logging dan Pemantauan

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

1. Ruang Kerja Cloud Monitoring harus dibuat dalam project Google Cloud. Hal ini dapat dilakukan dengan mengklik Monitoring di Konsol Google Cloud dan mengikuti alur kerja.

2. Anda perlu mengaktifkan Stackdriver API berikut:

   • Stackdriver API
   • Cloud Monitoring API
   • Cloud Logging API
   • Config Monitoring untuk Ops API

3. 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

Tag log

Banyak log Google Distributed Cloud memiliki tag F:

logtag: "F"

Tag ini berarti bahwa entri log sudah selesai atau penuh. Untuk mempelajari tag ini lebih lanjut, lihat Format log dalam proposal desain Kubernetes di GitHub.

Harga

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

Dalam cluster Google Distributed Cloud, log dan metrik sistem edisi Enterprise Google Kubernetes Engine (GKE) mencakup:

• 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 Google Cloud Observability.

Untuk mempelajari kredit untuk metrik Cloud Logging, hubungi tim penjualan untuk mengetahui harga.