Utiliser la journalisation et la surveillance pour les composants système

Ce document explique comment configurer la journalisation et la surveillance des composants système dans Google Distributed Cloud.

Cloud Logging, Cloud Monitoring et Google Cloud Managed Service pour Prometheus sont activés par défaut.

Pour en savoir plus sur les options, consultez la page Présentation de la journalisation et de la surveillance.

Ressources surveillées

Les ressources surveillées correspondent à la manière dont Google représente les ressources, telles que les clusters, les nœuds, les pods et les conteneurs. Pour en savoir plus, consultez la documentation Types de ressources surveillées de Cloud Monitoring.

Pour interroger des journaux et des métriques, vous devez au moins connaître les libellés de ressources suivants :

project_id : ID de projet du projet logging-monitoring du cluster. Vous avez fourni cette valeur dans le champ stackdriver.projectID du fichier de configuration du cluster.
location : région Google Cloud où vous souhaitez stocker les journaux Cloud Logging et les métriques Cloud Monitoring. Il est recommandé de choisir une région à proximité de votre centre de données sur site. Vous avez fourni cette valeur lors de l'installation dans le champ stackdriver.clusterLocation du fichier de configuration du cluster.
cluster_name : nom du cluster défini lors de la création du cluster.

Vous pouvez récupérer la valeur cluster_name du cluster d'administrateur ou d'utilisateur en inspectant la ressource personnalisée Stackdriver :
```
kubectl get stackdriver stackdriver --namespace kube-system \
--kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG --output yaml | grep 'clusterName:'
```
Où :
- CLUSTER_KUBECONFIG est le chemin d'accès au fichier kubeconfig du cluster d'administrateur ou du cluster d'utilisateur pour lequel le nom du cluster est requis.

Utiliser Cloud Logging

Aucune action n'est requise de votre part pour activer Cloud Logging pour un cluster. Toutefois, vous devez spécifier le projet Google Cloud dans lequel vous souhaitez afficher les journaux. Dans le fichier de configuration du cluster, vous spécifiez le projet Google Cloud dans la section stackdriver.

Vous pouvez accéder aux journaux à l'aide de l'explorateur de journaux de la console Google Cloud. Par exemple, pour accéder aux journaux d'un conteneur, procédez comme suit :

Dans la console Google Cloud, ouvrez l'explorateur de journaux pour votre projet.
Recherchez les journaux d'un conteneur comme suit :
1. Cliquez sur la boîte déroulante du catalogue de journaux dans l'angle supérieur gauche, puis sélectionnez Conteneur Kubernetes.
2. Sélectionnez le nom du cluster, l'espace de noms et un conteneur dans la hiérarchie.

Afficher les journaux des contrôleurs dans le cluster d'amorçage

Rechercher le nom du pod onprem-admin-cluster-controller / clusterapi-controllers

Par défaut, le nom du cluster de genre est gkectl-bootstrap-cluster.
```
"ADMIN_CLUSTER_NAME"
resource.type="k8s_container"
resource.labels.cluster_name="gkectl-bootstrap-cluster"
```

Modifiez la requête à l'aide du nom du pod trouvé, puis obtenez le journal.

resource.type="k8s_container"
resource.labels.cluster_name="gkectl-bootstrap-cluster"
resource.labels.pod_name="POD_NAME"

Utiliser Cloud Monitoring

Aucune action n'est requise de votre part pour activer Cloud Monitoring pour un cluster. Cependant, vous devez spécifier le projet Google Cloud dans lequel vous souhaitez afficher les métriques. Dans le fichier de configuration du cluster, vous spécifiez le projet Google Cloud dans la section stackdriver.

L'explorateur de métriques vous permet de choisir parmi plus de 1 500 métriques. Pour y accéder, procédez comme suit :

Dans Google Cloud Console, sélectionnez Monitoring ou utilisez le bouton suivant :

Accéder à Monitoring
Sélectionnez Ressources > Explorateur de métriques.

Vous pouvez également afficher les métriques dans les tableaux de bord de la console Google Cloud. Pour en savoir plus sur la création de tableaux de bord et l'affichage des métriques, consultez la page Créer des tableaux de bord.

Afficher les données de surveillance au niveau du parc

Pour obtenir une vue d'ensemble de l'utilisation des ressources de votre parc à l'aide des données Cloud Monitoring, y compris de Google Distributed Cloud, vous pouvez utiliser la présentation de GKE Enterprise dans la console Google Cloud. Pour en savoir plus, consultez la section Présentation de GKE Enterprise.

Limites de quotas Cloud Monitoring par défaut

La surveillance Google Distributed Cloud est limitée par défaut à 6 000 appels d'API par minute pour chaque projet. Si vous dépassez cette limite, il est possible que vos métriques ne s'affichent pas. Si vous avez besoin d'une limite de surveillance plus élevée, faites-en la demande via Google Cloud Console.

Utiliser Managed Service pour Prometheus

Google Cloud Managed Service pour Prometheus fait partie de Cloud Monitoring et est disponible par défaut. Managed Service pour Prometheus présente les avantages suivants :

Vous pouvez continuer à utiliser votre surveillance existante basée sur Prometheus sans modifier vos alertes et vos tableaux de bord Grafana.
Si vous utilisez GKE et Google Distributed Cloud, vous pouvez utiliser le même PromQL pour les métriques sur tous vos clusters. Vous pouvez également utiliser l'onglet PROMQL de l'explorateur de métriques dans la console Google Cloud.

Activer et désactiver Managed Service pour Prometheus

Managed Service pour Prometheus est activé par défaut dans Google Distributed Cloud.

Pour désactiver Managed Service pour Prometheus dans un cluster, procédez comme suit :

Ouvrez l'objet Stackdriver stackdriver pour le modifier :

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

Ajoutez la feature gate enableGMPForSystemMetrics et définissez-la sur false :

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

Fermez la session de modification.

Afficher les données de métrique

Lorsque Managed Service pour Prometheus est activé, les métriques des composants suivants ont un format différent pour la manière dont elles sont stockées et interrogées dans Cloud Monitoring :

kube-apiserver
kube-scheduler
kube-controller-manager
kubelet and cadvisor
Métriques des kube-state
node-exporter

Dans le nouveau format, vous pouvez interroger les métriques précédentes à l'aide de PromQL ou du langage MQL (Monitoring Query Language).

Exemple d'utilisation de PromQL :

histogram_quantile(0.95, sum(rate(apiserver_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))

Pour utiliser MQL, définissez la ressource surveillée sur prometheus_target et ajoutez le type Prometheus en tant que suffixe à la métrique.

Exemple MQL :

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)]

Configurer des tableaux de bord Grafana avec Managed Service pour Prometheus

Pour utiliser Grafana avec des données de métriques de Managed Service pour Prometheus, suivez les étapes décrites dans la section Interroger à l'aide de Grafana pour authentifier et configurer une source de données Grafana afin d'interroger les données de Managed Service pour Prometheus.

Un ensemble d'exemples de tableaux de bord Grafana est fourni dans le dépôt anthos-samples sur GitHub. Pour installer les exemples de tableaux de bord, procédez comme suit :

Téléchargez les exemples de fichiers .json :

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

Si votre source de données Grafana a été créée avec un nom différent de Managed Service for Prometheus, modifiez le champ datasource dans tous les fichiers .json :
```
sed -i "s/Managed Service for Prometheus/[DATASOURCE_NAME]/g" ./*.json
```
Remplacez [DATASOURCE_NAME] par le nom de la source de données dans votre fichier Grafana qui pointe vers le service Prometheus frontend.
Accédez à l'interface utilisateur de Grafana depuis votre navigateur, puis sélectionnez + Importer dans le menu Tableaux de bord.
Importez le fichier .json, ou copiez et collez le contenu du fichier, puis sélectionnez Charger. Une fois le contenu du fichier chargé, sélectionnez Import (Importer). Vous pouvez également modifier le nom du tableau de bord et l'UID avant l'importation.
Le tableau de bord importé devrait se charger correctement si votre Google Distributed Cloud et la source de données sont correctement configurés. Par exemple, la capture d'écran suivante montre le tableau de bord configuré par cluster-capacity.json.

Autres ressources

Pour en savoir plus sur Managed Service pour Prometheus, consultez les ressources suivantes :

Utiliser Prometheus et Grafana

À partir de la version 1.16, Prometheus et Grafana ne sont plus disponibles dans les clusters nouvellement créés. Nous vous recommandons d'utiliser Managed Service pour Prometheus en remplacement de la surveillance au sein du cluster.

Si vous mettez à niveau un cluster en version 1.15 sur lequel la version 1.16 de Prometheus et Grafana est activée, Prometheus et Grafana continuent à fonctionner, mais ils ne seront pas mis à jour ni ne se verront appliquer des correctifs de sécurité spécifiques.

Si vous souhaitez supprimer toutes les ressources Prometheus et Grafana après la mise à niveau vers la version 1.16, exécutez la commande suivante :

kubectl --kubeconfig KUBECONFIG delete -n kube-system \
    statefulsets,services,configmaps,secrets,serviceaccounts,clusterroles,clusterrolebindings,certificates,deployments \
    -l addons.gke.io/legacy-pg=true

Au lieu d'utiliser les composants Prometheus et Grafana inclus dans les versions précédentes de Google Distributed Cloud, vous pouvez passer à une version communautaire Open Source de Prometheus et Grafana :

Problème connu

Lors de la mise à niveau des clusters d'utilisateur, Prometheus et Grafana sont automatiquement désactivés. Cependant, les données de configuration et de métriques sont conservées.

Pour contourner ce problème, ouvrez l'objet monitoring-sample après la mise à niveau pour y apporter des modifications, puis définissez enablePrometheus sur true.

Accéder aux métriques de surveillance à partir des tableaux de bord Grafana

Grafana affiche les métriques collectées à partir de vos clusters. Pour les consulter, vous devez accéder aux tableaux de bord de Grafana :

Obtenez le nom du pod Grafana qui s'exécute dans l'espace de noms kube-system d'un cluster d'utilisateur :
```
kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] -n kube-system get pods
```
où [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] est le fichier kubeconfig du cluster d'utilisateur.
Le pod Grafana dispose d'un serveur HTTP qui écoute sur le port TCP 3000. Transférez un port local vers le port 3000 du pod afin de pouvoir afficher les tableaux de bord de Grafana depuis un navigateur Web.

Par exemple, supposons que le nom du pod soit grafana-0. Pour transférer le port 50000 vers le port 3000 du pod, saisissez la commande suivante :
```
kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] -n kube-system port-forward grafana-0 50000:3000
```
Dans votre navigateur Web, accédez à la page http://localhost:50000.
Sur la page de connexion, saisissez admin comme nom d'utilisateur et comme mot de passe.
Si la connexion aboutit, un message vous invite à modifier le mot de passe. Une fois que vous avez modifié le mot de passe par défaut, le tableau de bord de la page d'accueil Grafana du cluster d'utilisateur apparaît.
Pour accéder à d'autres tableaux de bord, cliquez sur le menu déroulant Home (Accueil) dans l'angle supérieur gauche de la page.

Pour obtenir un exemple d'utilisation de Grafana, consultez Créer un tableau de bord Grafana.

Accéder aux alertes

Prometheus Alertmanager collecte les alertes du serveur Prometheus. Vous pouvez afficher ces alertes dans un tableau de bord Grafana. Pour ce faire, vous devez accéder au tableau de bord :

Le conteneur du pod alertmanager-0 écoute sur le port TCP 9093. Transférez un port local vers le port 9093 du pod :
```
kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] port-forward \
   -n kube-system alertmanager-0 50001:9093
```
Dans votre navigateur Web, accédez à la page http://localhost:50001.

Modifier la configuration de Prometheus Alertmanager

Vous pouvez modifier la configuration par défaut de Prometheus Alertmanager en modifiant le fichier monitoring.yaml de votre cluster d'utilisateur. Vous devez effectuer cette opération si vous souhaitez diriger les alertes vers une destination spécifique au lieu de les conserver dans le tableau de bord. Pour apprendre à configurer Alertmanager, consultez la documentation sur la configuration de Prometheus.

Pour modifier la configuration d'Alertmanager, procédez comme suit :

Créez une copie du fichier manifeste monitoring.yaml du cluster d'utilisateur :

kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] -n kube-system \
   get monitoring monitoring-sample -o yaml > monitoring.yaml

Pour configurer Alertmanager, modifiez les champs sous spec.alertmanager.yml. Lorsque vous avez terminé, enregistrez le fichier manifeste modifié.

Appliquez le fichier manifeste à votre cluster :

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

Créer un tableau de bord Grafana

Vous avez déployé une application qui expose une métrique et vérifié que celle-ci est exposée et que Prometheus l'extrait. Vous pouvez désormais ajouter la métrique au niveau de l'application dans un tableau de bord Grafana personnalisé.

Pour créer un tableau de bord Grafana, procédez comme suit :

Si nécessaire, accédez à Grafana.
Dans le tableau de bord de la page d'accueil, cliquez sur le menu déroulant Home (Accueil) dans l'angle supérieur gauche de la page.
Dans le menu de droite, cliquez sur New dashboard (Nouveau tableau de bord).
Dans la section New panel (Nouveau panneau), cliquez sur Graph (Graphique). Un tableau de bord de graphique vide s'affiche.
Cliquez sur Panel title (Titre du panneau), puis sur Edit (Modifier). Le panneau Graph (Graphique) du bas s'ouvre dans l'onglet Metrics (Métriques).
Dans le menu déroulant Data Source (Source de données), sélectionnez user (utilisateur). Cliquez sur Add query (Ajouter une requête), puis saisissez foo dans le champ search (recherche).
Cliquez sur le bouton Back to dashboard (Revenir au tableau de bord) dans l'angle supérieur droit de l'écran. Votre tableau de bord s'affiche.
Pour enregistrer le tableau de bord, cliquez sur Save dashboard (Enregistrer le tableau de bord) dans l'angle supérieur droit de l'écran. Choisissez un nom pour le tableau de bord, puis cliquez sur Save (Enregistrer).

Désactiver Prometheus et Grafana

À partir de la version 1.16, Prometheus et Grafana ne sont plus contrôlés par le champ enablePrometheus de l'objet monitoring-sample. Pour plus d'informations, consultez la page Utiliser Prometheus et Grafana.

Exemple : Ajouter des métriques au niveau de l'application dans un tableau de bord Grafana

Les sections suivantes vous expliquent comment ajouter des métriques pour une application. Dans cette section, vous allez effectuer les tâches suivantes :

Déployer un exemple d'application qui expose une métrique nommée foo
Vérifier que Prometheus expose et extrait la métrique
Créer un tableau de bord Grafana personnalisé

Déployer l'exemple d'application

L'exemple d'application s'exécute dans un seul pod. Le conteneur du pod affiche une métrique, foo, avec une valeur constante de 40.

Créez le fichier manifeste de pod suivant, 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

Appliquez ensuite le fichier manifeste du pod à votre cluster d'utilisateur :

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

Vérifier que la statistique est exposée et extraite

Le conteneur du pod prometheus-example écoute sur le port TCP 8080. Transférez un port local vers le port 8080 du pod :
```
kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] port-forward prometheus-example 50002:8080
```
Pour vérifier que l'application expose la métrique, exécutez la commande suivante :
```
curl localhost:50002/metrics | grep foo
```
La commande renvoie le résultat suivant :
```
# HELP foo Custom metric
# TYPE foo gauge
foo 40
```
Le conteneur du pod prometheus-0 écoute sur le port TCP 9090. Transférez un port local vers le port 9090 du pod :
```
kubectl --kubeconfig [USER_CLUSTER_KUBECONFIG] port-forward prometheus-0 50003:9090
```
Pour vérifier que Prometheus extrait la métrique, accédez à la page http://localhost:50003/targets, qui doit vous rediriger vers le pod prometheus-0 du groupe cible prometheus-io-pods.
Pour afficher les métriques dans Prometheus, accédez à la page http://localhost:50003/graph. Dans le champ recherche, saisissez foo, puis cliquez sur Exécuter. La page doit afficher la métrique.

Configurer la ressource personnalisée Stackdriver

Lorsque vous créez un cluster, Google Distributed Cloud crée automatiquement une ressource personnalisée Stackdriver. Vous pouvez modifier la spécification de la ressource personnalisée pour remplacer les valeurs par défaut des demandes et limites de processeurs et de mémoire d'un composant Stackdriver, et modifier séparément la taille de l'espace de stockage et la classe de stockage par défaut.

Remplacer les valeurs par défaut des demandes et limites de processeur et de mémoire

Pour remplacer ces valeurs par défaut, procédez comme suit :

Ouvrez votre ressource personnalisée Stackdriver dans un éditeur de ligne de commande :
```
kubectl --kubeconfig=KUBECONFIG -n kube-system edit stackdriver stackdriver
```
où KUBECONFIG représente le chemin d'accès au fichier kubeconfig du cluster. Il peut s'agir d'un cluster d'administrateur ou d'un cluster d'utilisateur.
Dans la ressource personnalisée Stackdriver, ajoutez le champ resourceAttrOverride sous la section spec :
```
resourceAttrOverride:
      POD_NAME_WITHOUT_RANDOM_SUFFIX/CONTAINER_NAME:
        LIMITS_OR_REQUESTS:
          RESOURCE: RESOURCE_QUANTITY
```
Notez que la section resourceAttrOverride remplace toutes les limites et demandes par défaut du composant spécifié. Les composants suivants sont compatibles avec 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

Voici un exemple de fichier :

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

Enregistrez les modifications et quittez l'éditeur de ligne de commande.

Vérifiez l'état des pods :

kubectl --kubeconfig=KUBECONFIG -n kube-system get pods | grep gke-metrics-agent

Par exemple, un pod opérationnel se présente comme suit :

gke-metrics-agent-4th8r                                1/1     Running   0          5d19h

Vérifiez la spécification du pod du composant pour vous assurer que les ressources sont définies correctement.

kubectl --kubeconfig=KUBECONFIG -n kube-system describe pod POD_NAME

où POD_NAME est le nom du pod que vous venez de modifier. Par exemple, stackdriver-prometheus-k8s-0.

La réponse se présente comme suit :

  Name:         gke-metrics-agent-4th8r
  Namespace:    kube-system
  ...
  Containers:
    gke-metrics-agent:
      Limits:
        cpu: 200m
        memory: 4.5Gi
      Requests:
        cpu: 110m
        memory: 240Mi
      ...

Remplacer les valeurs par défaut de la taille de l'espace de stockage

Pour remplacer ces valeurs par défaut, procédez comme suit :

Ouvrez votre ressource personnalisée Stackdriver dans un éditeur de ligne de commande :
```
kubectl --kubeconfig=KUBECONFIG -n kube-system edit stackdriver stackdriver
```

Ajoutez le champ storageSizeOverride sous la section spec. Vous pouvez utiliser le composant stackdriver-prometheus-k8s ou stackdriver-prometheus-app. Cette section est au format suivant :

storageSizeOverride:
STATEFULSET_NAME: SIZE

Cet exemple utilise l'ensemble avec état stackdriver-prometheus-k8s et la taille 120Gi.

apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
kind: Stackdriver
metadata:
  name: stackdriver
  namespace: kube-system
spec:
  projectID: my-project
  clusterName: my-cluster
  clusterLocation: us-west-1a
  storageSizeOverride:
    stackdriver-prometheus-k8s: 120Gi

Enregistrez les modifications, puis quittez l'éditeur de ligne de commande.

Vérifiez l'état des pods :

kubectl --kubeconfig=KUBECONFIG -n kube-system get pods | grep stackdriver

Par exemple, un pod opérationnel se présente comme suit :

stackdriver-prometheus-k8s-0                                2/2     Running   0          5d19h

Vérifiez la spécification du pod du composant pour vous assurer que la taille de l'espace de stockage a bien été remplacée.

kubectl --kubeconfig=KUBECONFIG -n kube-system describe statefulset STATEFULSET_NAME

La réponse se présente comme suit :

Volume Claims:
 Name:          my-statefulset-persistent-volume-claim
 StorageClass:  my-storage-class
 Labels:
 Annotations:
 Capacity:      120Gi
 Access Modes:  [ReadWriteOnce]

Remplacer les valeurs par défaut des classes de stockage

Conditions préalables

Vous devez d'abord créer une ressource StorageClass à utiliser.

Pour remplacer la classe de stockage par défaut des volumes persistants revendiqués par les composants Logging et Monitoring, procédez comme suit :

Ouvrez votre ressource personnalisée Stackdriver dans un éditeur de ligne de commande :
```
kubectl --kubeconfig=KUBECONFIG -n kube-system edit stackdriver stackdriver
```
où KUBECONFIG représente le chemin d'accès au fichier kubeconfig du cluster. Il peut s'agir d'un cluster d'administrateur ou d'un cluster d'utilisateur.

Ajoutez le champ storageClassName sous la section spec :

storageClassName: STORAGECLASS_NAME

Notez que le champ storageClassName remplace la classe de stockage par défaut et s'applique à tous les composants Logging et Monitoring avec des volumes persistants revendiqués. Voici un exemple de fichier :

apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
kind: Stackdriver
metadata:
  name: stackdriver
  namespace: kube-system
spec:
  projectID: my-project
  clusterName: my-cluster
  clusterLocation: us-west-1a
  proxyConfigSecretName: my-secret-name
  enableVPC: 
  optimizedMetrics: true
  storageClassName: my-storage-class

Enregistrez les modifications.

Vérifiez l'état des pods :

kubectl --kubeconfig=KUBECONFIG -n kube-system get pods | grep stackdriver

Par exemple, un pod opérationnel se présente comme suit :

stackdriver-prometheus-k8s-0                                1/1     Running   0          5d19h

Vérifiez la spécification de pod d'un composant pour vous assurer que la classe de stockage est correctement définie.

kubectl --kubeconfig=KUBECONFIG -n kube-system describe statefulset STATEFULSET_NAME

Par exemple, en utilisant l'ensemble avec état stackdriver-prometheus-k8s, la réponse se présente comme suit :

Volume Claims:
 Name:          stackdriver-prometheus-data
 StorageClass:  my-storage-class
 Labels:
 Annotations:
 Capacity:      120Gi
 Access Modes:  [ReadWriteOnce]

Désactiver les métriques optimisées

Par défaut, les agents de métriques exécutés dans le cluster collectent et transmettent à Stackdriver un ensemble optimisé de métriques de conteneurs, de kubelets et d'état Kube. Si vous avez besoin de métriques supplémentaires, nous vous recommandons de trouver un remplacement dans la liste métriques GKE Enterprise.

Voici quelques exemples de remplacements que vous pouvez utiliser :

Métrique désactivée	Remplacements
`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`

Pour désactiver le paramètre par défaut des métriques d'état Kube optimisées (non recommandé), procédez comme suit :

Ouvrez votre ressource personnalisée Stackdriver dans un éditeur de ligne de commande :
```
kubectl --kubeconfig=KUBECONFIG -n kube-system edit stackdriver stackdriver
```
où KUBECONFIG représente le chemin d'accès au fichier kubeconfig du cluster. Il peut s'agir d'un cluster d'administrateur ou d'un cluster d'utilisateur.

Définissez le champ optimizedMetrics sur false.

apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
kind: Stackdriver
metadata:
  name: stackdriver
  namespace: kube-system
spec:
  projectID: my-project
  clusterName: my-cluster
  clusterLocation: us-west-1a
  proxyConfigSecretName: my-secret-name
  enableVPC: 
  optimizedMetrics: false
  storageClassName: my-storage-class

Enregistrez les modifications et quittez l'éditeur de ligne de commande.

Problème connu : condition d'erreur Cloud Monitoring

(ID du problème 159761921)

Dans certaines conditions, le pod Cloud Monitoring par défaut, déployé par défaut dans chaque nouveau cluster, peut ne plus répondre. Lors de la mise à niveau des clusters, par exemple, les données de stockage peuvent être corrompues lorsque des pods de statefulset/prometheus-stackdriver-k8s sont redémarrés.

Plus précisément, le pod de surveillance stackdriver-prometheus-k8s-0 peut tourner en boucle lorsque des données corrompues empêchent l'écriture de prometheus-stackdriver-sidecar sur l'espace de stockage du cluster PersistentVolume.

Vous pouvez diagnostiquer et récupérer manuellement l'erreur en suivant les étapes ci-dessous.

Diagnostiquer l'échec de Cloud Monitoring

Lorsque le pod de surveillance a échoué, les journaux indiquent les éléments suivants :

{"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"}

Procéder à la récupération après l'erreur Cloud Monitoring

Pour récupérer Cloud Monitoring manuellement :

Arrêtez la surveillance du cluster. Réduisez la capacité de l'opérateur stackdriver pour empêcher la réconciliation de la surveillance :
```
kubectl --kubeconfig /ADMIN_CLUSTER_KUBCONFIG --namespace kube-system scale deployment stackdriver-operator --replicas 0
```

Supprimez les charges de travail du pipeline de surveillance :

kubectl --kubeconfig /ADMIN_CLUSTER_KUBCONFIG --namespace kube-system delete statefulset stackdriver-prometheus-k8s

Supprimez les PersistentVolumeClaims (PVC) du pipeline de surveillance :

kubectl --kubeconfig /ADMIN_CLUSTER_KUBCONFIG --namespace kube-system delete pvc -l app=stackdriver-prometheus-k8s

Redémarrez la surveillance du cluster. Augmenter la capacité de l'opérateur Stackdriver pour réinstaller un nouveau pipeline de surveillance et reprendre la réconciliation :
```
kubectl --kubeconfig /ADMIN_CLUSTER_KUBCONFIG --namespace kube-system scale deployment stackdriver-operator --replicas=1
```