Raccogli le metriche di Prometheus

Questo documento descrive la configurazione e l'utilizzo di un ricevitore delle metriche di Ops Agent che puoi utilizzare per raccogliere le metriche da Prometheus su Compute Engine. Questo documento descrive anche un esempio che puoi utilizzare per provare il destinatario.

Gli utenti di Google Kubernetes Engine sono stati in grado di raccogliere le metriche di Prometheus utilizzando Google Cloud Managed Service per Prometheus. Il ricevitore Ops Agent Prometheus offre agli utenti di Compute Engine la stessa funzionalità.

Puoi usare tutti gli strumenti forniti da Cloud Monitoring, incluso PromQL, per visualizzare e analizzare i dati raccolti dal ricevitore Prometheus. Ad esempio, puoi utilizzare Metrics Explorer, come descritto in Console Google Cloud per Monitoring, per eseguire query sui tuoi dati. Puoi anche creare dashboard e criteri di avviso di Cloud Monitoring per monitorare le metriche di Prometheus. Ti consigliamo di utilizzare PromQL come linguaggio di query per le metriche Prometheus.

Puoi visualizzare le metriche di Prometheus anche in interfacce esterne a Cloud Monitoring, ad esempio la UI di Prometheus e Grafana.

Scegli il ricevitore giusto

Prima di decidere di utilizzare il ricevitore Prometheus, determina se esiste già un'integrazione Ops Agent per l'applicazione che stai utilizzando. Per informazioni sulle integrazioni esistenti con Ops Agent, consulta Monitoraggio di applicazioni di terze parti. Se esiste già un'integrazione, ti consigliamo di utilizzarla. Per scoprire di più, consulta Scegliere un'integrazione esistente.

Ti consigliamo di utilizzare il ricevitore Ops Agent Prometheus quando si verificano le seguenti condizioni:

  • Hai esperienza nell'utilizzo di Prometheus, ti affidi allo standard Prometheus e comprendi come fattori quali l'intervallo di scraping e la cardinalità possono influire sui costi. Per ulteriori informazioni, consulta Scelta del ricevitore Prometheus.

  • Il software che stai monitorando non fa già parte del set di integrazioni Ops Agent esistenti.

Integrazioni esistenti

Ops Agent fornisce integrazioni per una serie di applicazioni di terze parti. Queste integrazioni ti offrono quanto segue:

  • Un insieme di metriche workload.googleapis.com selezionate per l'applicazione
  • Una dashboard per visualizzare le metriche.

Le metriche importate utilizzando un'integrazione esistente sono soggette ai prezzi basati sui byte per le metriche raccolte dagli agenti. Il numero e i tipi di metriche sono noti in anticipo e puoi utilizzare queste informazioni per stimare i costi.

Ad esempio, se utilizzi l'integrazione Apache Web Server (httpd), Ops Agent raccoglie cinque metriche scalari; ogni punto dati conta come 8 byte. Se mantieni la frequenza di campionamento predefinita di Ops Agent di 60 secondi, il numero di byte importati al giorno è pari a 57.600 * il numero di host:

  • 8 (byte) * 1440 (minuti al giorno) * 5 (metriche) * n (host), oppure
  • 57.600 * n (host)

Per ulteriori informazioni sulla stima dei costi, consulta Esempi di prezzi basati sui byte importati.

Il ricevitore Prometheus

Quando utilizzi Ops Agent per raccogliere le metriche Prometheus, si applica quanto segue:

  • Il numero e la cardinalità delle metriche emesse dalla tua applicazione sono sotto il tuo controllo. Non esiste un insieme selezionato di metriche. La quantità di dati importati è determinata dalla configurazione dell'applicazione Prometheus e del ricevitore Ops Agent Prometheus.

  • Le metriche vengono importate in Cloud Monitoring come metriche prometheus.googleapis.com. Queste metriche sono classificate come tipo di metriche "personalizzate" quando vengono importate in Cloud Monitoring e sono soggette a quote e limiti delle metriche personalizzate.

  • Devi progettare e creare tutte le dashboard di Cloud Monitoring di cui hai bisogno, in base all'insieme di metriche che stai importando e alle esigenze aziendali. Per informazioni sulla creazione delle dashboard, consulta Dashboard e grafici.

  • I prezzi per l'importazione delle metriche si basano sul numero di campioni importati. Per stimare i costi quando utilizzi il ricevitore Prometheus, devi determinare il numero di campioni che potresti raccogliere durante un ciclo di fatturazione. La stima si basa sui seguenti fattori:

    • Numero di metriche scalari; ogni valore è un campione
    • Numero di metriche di distribuzione; ogni istogramma viene conteggiato come (2 + numero di bucket nell'istogramma) campioni
    • Frequenza di campionamento di ogni metrica
    • Numero di host da cui vengono campionate le metriche

    Per ulteriori informazioni sul conteggio dei campioni e sulla stima dei costi, consulta Esempi di prezzi basati sui campioni importati.

Prerequisiti

Per raccogliere metriche Prometheus utilizzando il ricevitore Prometheus, devi installare Ops Agent in versione 2.25.0 o successiva.

Il ricevitore Ops Agent richiede un endpoint che emette metriche Prometheus. Pertanto, l'applicazione deve fornire un endpoint direttamente o utilizzare una libreria o un esportatore Prometheus per esporre un endpoint. Molte librerie e framework di linguaggio come Spring e DropWizard o applicazioni come StatisticheD, DogStatsD e Graphite che emettono metriche non Prometheus possono utilizzare le librerie client o gli esportatori di Prometheus per emettere metriche di stile Prometheus. Ad esempio, per emettere metriche Prometheus:

Quando le metriche Prometheus vengono emesse da un'applicazione, direttamente o tramite una libreria o un esportatore, le metriche possono essere raccolte da un Ops Agent configurato con un ricevitore Prometheus.

Configurazione dell'agente operativo

Il modello di configurazione di Ops Agent in genere prevede la definizione di quanto segue:

  • Destinatari, che determinano quali metriche vengono raccolte.
  • Processori, che descrivono in che modo Ops Agent può modificare le metriche.
  • Pipeline, che collegano ricevitori e processori in un servizio.

La configurazione per l'importazione delle metriche Prometheus è leggermente diversa: non sono coinvolti processori.

Configurazione per le metriche Prometheus

La configurazione di Ops Agent per l'importazione delle metriche Prometheus è diversa dalla configurazione abituale, come segue:

  • Non devi creare un processore Ops Agent per le metriche Prometheus. Il ricevitore Prometheus supporta quasi tutte le opzioni di configurazione specificate dalla specifica scrape_config di Prometheus, comprese le opzioni di rietichettatura.

    Anziché utilizzare un processore Ops Agent, l'elaborazione delle metriche viene eseguita utilizzando le sezioni relabel_configs e metric_relabel_configs della configurazione di scape, come specificato nel ricevitore Prometheus. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Rietichettatura: modifica dei dati di cui eseguire lo scraping.

  • La pipeline Prometheus viene definita solo in termini di ricevitore Prometheus. Non specifichi nessun processore. Inoltre, non puoi utilizzare ricevitori non Prometheus nella pipeline per le metriche Prometheus.

La maggior parte della configurazione del destinatario è la specifica delle opzioni di scrape-config. Ometti queste opzioni per brevità, di seguito viene mostrata la struttura di una configurazione Ops Agent che utilizza un ricevitore Prometheus. Sei tu a specificare i valori di RECEIVER_ID e PIPELINE_ID.

metrics:
  receivers:
    RECEIVER_ID:
      type: prometheus
      config:
        scrape_configs:
          [... omitted for brevity ...]

  service:
    pipelines:
      PIPELINE_ID:
        receivers: [RECEIVER_ID]

Nella sezione seguente viene descritto in modo più dettagliato il ricevitore Prometheus. Per un esempio funzionale di un ricevitore e di una pipeline, consulta Aggiungere il ricevitore e la pipeline di Ops Agent.

Il ricevitore Prometheus

Per specificare un ricevitore per le metriche Prometheus, crea un ricevitore delle metriche di tipo prometheus e specifica un insieme di opzioni scrape_config. Il destinatario supporta tutte le opzioni Prometheus scrape_config, ad eccezione di quanto segue:

  • Le sezioni di Service Discovery, *_sd_config.
  • L'impostazione honor_labels.

Pertanto, puoi copiare le configurazioni di scraping esistenti e utilizzarle per Ops Agent con poche modifiche o nessuna.

La struttura completa del ricevitore Prometheus è illustrata di seguito:

metrics:
  receivers:
    prom_application:
      type: prometheus
      config:
        scrape_configs:
          - job_name: 'STRING' # must be unique across all Prometheus receivers
              scrape_interval: # duration, like 10m or 15s
              scrape_timeout:  # duration, like 10m or 15s
              metrics_path: # resource path for metrics, default = /metrics
              honor_timestamps: # boolean, default = false
              scheme: # http or https, default = http
              params:
                - STRING: STRING
              basic_auth:
                username: STRING
                password: SECRET
                password_file: STRING
              authorization:
                type: STRING # default = Bearer
                credentials: SECRET
                credentials_file: FILENAME

              oauth2: OAUTH2 # See Prometheus oauth2
              follow_redirects: # boolean, default = true
              enable_http2: # boolean, default = true
              tls_config: TLS_CONFIG # See Prometheus tls_config
              proxy_url: STRING

              static_configs:
                STATIC_CONFIG # See Prometheus static_config
              relabel_configs:
                RELABEL_CONFIG # See Prometheus relabel_config
              metric_relabel_configs:
                METRIC_RELABEL_CONFIGS # See Prometheus metric_relabel_configs

Per esempi di rietichettatura delle configurazioni, vedi Configurazione del ricevitore aggiuntiva.

Esempio: configurare Ops Agent per Prometheus

Questa sezione mostra un esempio di come configurare Ops Agent per raccogliere le metriche Prometheus da un'applicazione. Questo esempio utilizza l'esportazione JSON fornita dalla community di Prometheus (json_exporter), che mostra le metriche Prometheus sulla porta 7979.

La configurazione dell'esempio richiede le seguenti risorse, che potresti dover installare:

  • git
  • curl
  • make
  • python3
  • Lingua Go, versione 1.19 o successive

Crea o configura la tua applicazione

Per ottenere ed eseguire JSON Exporter, utilizza la seguente procedura:

  1. Clona il repository json_exporter e verifica l'esportazione eseguendo questi comandi:

    git clone https://github.com/prometheus-community/json_exporter.git

cd json_exporter

git checkout v0.5.0

  2. Crea l'utilità di esportazione eseguendo questo comando:

    make build

  3. Avvia il server HTTP Python con il seguente comando:

    python3 -m http.server 8000 &

  4. Avvia JSON Exporter eseguendo questo comando:

    ./json_exporter --config.file examples/config.yml &

  5. Esegui una query su JSON Exporter per verificare che sia in esecuzione e che espongono le metriche sulla porta 7979:

    curl "http://localhost:7979/probe?module=default&target=http://localhost:8000/examples/data.json"

    Se la query ha avuto esito positivo, vedrai un output simile al seguente:

    # HELP example_global_value Example of a top-level global value scrape in the json
# TYPE example_global_value untyped
example_global_value{environment="beta",location="planet-mars"} 1234
# HELP example_value_active Example of sub-level value scrapes from a json
# TYPE example_value_active untyped
example_value_active{environment="beta",id="id-A"} 1
example_value_active{environment="beta",id="id-C"} 1
# HELP example_value_boolean Example of sub-level value scrapes from a json
# TYPE example_value_boolean untyped
example_value_boolean{environment="beta",id="id-A"} 1
example_value_boolean{environment="beta",id="id-C"} 0
# HELP example_value_count Example of sub-level value scrapes from a json
# TYPE example_value_count untyped
example_value_count{environment="beta",id="id-A"} 1
example_value_count{environment="beta",id="id-C"} 3

    In questo output, le stringhe come example_value_active sono i nomi delle metriche, con etichette e valori tra parentesi graffe. Il valore dei dati segue il set di etichette.

Aggiungi il ricevitore e la pipeline di Ops Agent

Per configurare Ops Agent per l'importazione delle metriche dall'applicazione JSON Exporter, devi modificare la configurazione dell'agente in modo da aggiungere un ricevitore e una pipeline Prometheus. Per l'esempio di JSON Exporter, utilizza la seguente procedura:

  1. Modifica il file di configurazione di Ops Agent, /etc/google-cloud-ops-agent/config.yaml, e aggiungi le seguenti voci di ricevitore e pipeline Prometheus:

    metrics:
  receivers:
    prometheus:
        type: prometheus
        config:
          scrape_configs:
            - job_name: 'json_exporter'
              scrape_interval: 10s
              metrics_path: /probe
              params:
                module: [default]
                target: [http://localhost:8000/examples/data.json]
              static_configs:
                - targets: ['localhost:7979']
  service:
    pipelines:
      prometheus_pipeline:
        receivers:
          - prometheus

    Se in questo file sono già presenti altre voci di configurazione, aggiungi il ricevitore e la pipeline Prometheus alle voci metrics e service esistenti. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Configurazioni delle metriche.

    Per esempi di rietichettatura delle configurazioni nel ricevitore, consulta Configurazione del ricevitore aggiuntiva.

Riavvia Ops Agent

Per applicare le modifiche alla configurazione, devi riavviare Ops Agent.

Linux

  1. Per riavviare l'agente, esegui questo comando sull'istanza:

    sudo service google-cloud-ops-agent restart

  2. Per confermare che l'agente è stato riavviato, esegui questo comando e verifica che i componenti "Metrics Agent" e "Logging Agent" siano stati avviati:

    sudo systemctl status google-cloud-ops-agent"*"

Windows

  1. Connettiti all'istanza utilizzando RDP o uno strumento simile e accedi a Windows.

  2. Apri un terminale PowerShell con privilegi amministrativi facendo clic con il tasto destro del mouse sull'icona di PowerShell e selezionando Esegui come amministratore.

  3. Per riavviare l'agente, esegui il comando PowerShell seguente:

    Restart-Service google-cloud-ops-agent -Force

  4. Per confermare che l'agente è stato riavviato, esegui questo comando e verifica che i componenti "Metrics Agent" e "Logging Agent" siano stati avviati:

    Get-Service google-cloud-ops-agent*

Metriche di Prometheus in Cloud Monitoring

Puoi utilizzare gli strumenti forniti da Cloud Monitoring con i dati raccolti dal ricevitore Prometheus. Ad esempio, puoi tracciare i dati utilizzando Esplora metriche, come descritto in Console Google Cloud per Monitoring. Le seguenti sezioni descrivono gli strumenti di query disponibili in Cloud Monitoring con Metrics Explorer:

Puoi creare dashboard e criteri di avviso di Cloud Monitoring per le tue metriche. Per informazioni sulle dashboard e sui tipi di grafici che puoi utilizzare, consulta Dashboard e grafici. Per informazioni sui criteri di avviso, consulta Utilizzo dei criteri di avviso.

Puoi visualizzare le metriche anche in altre interfacce, ad esempio l'interfaccia utente di Prometheus e Grafana. Per informazioni sulla configurazione di queste interfacce, consulta le seguenti sezioni nella documentazione di Google Cloud Managed Service per Prometheus:

Usa PromQL

PromQL è il linguaggio di query consigliato per le metriche importate utilizzando il ricevitore Prometheus.

Il modo più semplice per verificare l'importazione dei dati Prometheus è utilizzare la pagina Esplora metriche di Cloud Monitoring nella console Google Cloud:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina  Esplora metriche:

    Vai a Esplora metriche

    Se utilizzi la barra di ricerca per trovare questa pagina, seleziona il risultato con il sottotitolo Monitoring.

  2. Nella barra degli strumenti del riquadro di creazione di query, seleziona il pulsante con il nome  MQL o  PromQL.

  3. Verifica che l'opzione PromQL sia selezionata nell'opzione di attivazione/disattivazione Lingua. L'opzione di attivazione/disattivazione della lingua si trova nella stessa barra degli strumenti che ti consente di formattare la query.

  4. Inserisci la seguente query nell'editor, quindi fai clic su Esegui query:

    up

Se i dati vengono importati, vedrai un grafico come il seguente:

Grafico di Metrics Explorer per la metrica json-exporter up.

Se stai eseguendo un esempio di esportazione JSON, puoi anche generare query come le seguenti:

  • Esegui query su tutti i dati relativi a una specifica metrica esportata in base al nome, ad esempio:

    example_value_count

    Di seguito viene mostrato un grafico per example_value_count, con le etichette definite dall'applicazione JSON Exporter e le etichette aggiunte da Ops Agent:

    Grafico di Metrics Explorer per la metrica example_value_count json-exporter.

  • Query sui dati per una metrica esportata che ha avuto origine in uno spazio dei nomi specifico. Il valore dell'etichetta namespace è l'ID istanza di Compute Engine, un numero lungo come 5671897148133813325, assegnato alla VM. Una query ha il seguente aspetto:

    example_value_count{namespace="INSTANCE_ID"}

  • Esegui una query sui dati che corrispondono a un'espressione regolare specifica. L'esportazione JSON emette metriche con un'etichetta id che contiene valori come id-A, id-B e id-C. Per filtrare in base alle metriche con un'etichetta id corrispondente a questo pattern, utilizza la seguente query:

    example_value_count{id=~"id.*"}

Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di PromQL in Metrics Explorer e nei grafici di Cloud Monitoring, consulta PromQL in Cloud Monitoring.

Utilizza MQL

Per visualizzare i dati Prometheus come serie temporali di Cloud Monitoring e creare grafici e dashboard, puoi anche utilizzare le interfacce basate su menu, o MQL. Di seguito viene mostrata una query semplice in Metrics Explorer:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina  Esplora metriche:

    Vai a Esplora metriche

    Se utilizzi la barra di ricerca per trovare questa pagina, seleziona il risultato con il sottotitolo Monitoring.

  2. Specifica i dati da visualizzare nel grafico. Oltre a utilizzare la scheda PromQL descritta in precedenza, puoi anche utilizzare MQL.

    • Per utilizzare MQL, segui questi passaggi:

      1. Nella barra degli strumenti del riquadro di creazione di query, seleziona il pulsante con il nome  MQL o  PromQL.
      2. Verifica che sia selezionato MQL nell'opzione di attivazione/disattivazione Lingua. L'opzione di attivazione/disattivazione della lingua si trova nella stessa barra degli strumenti che ti consente di formattare la query.

      3. Inserisci la seguente query:

        fetch prometheus_target::prometheus.googleapis.com/up/gauge

      4. Fai clic su Esegui query.

    • Per utilizzare l'interfaccia basata su menu, procedi nel seguente modo:

      1. Nel campo Tipo di risorsa, digita "prometheus" per filtrare l'elenco, quindi seleziona Destinazione Prometheus.

      2. Nel campo Metrica, digita "up/" per filtrare l'elenco, quindi seleziona prometheus/up/gauge.

Il grafico risultante da una di queste query mostra gli stessi dati del grafico mostrato con l'esempio di PromQL.

La risorsa prometheus_target

In Cloud Monitoring, i dati delle serie temporali vengono scritti in base a un tipo di risorsa monitorata. Per le metriche Prometheus, il tipo di risorsa monitorata è prometheus_target. Le query di monitoraggio per le metriche Prometheus non scritte in PromQL devono specificare questo tipo di risorsa.

La risorsa prometheus_target ha le seguenti etichette, che puoi utilizzare per filtrare e manipolare i dati sottoposti a query:

  • project_id: l'identificatore del progetto Google Cloud, ad esempio my-project, in cui è in esecuzione Ops Agent.
  • location: la regione Google Cloud o AWS in cui è in esecuzione Ops Agent, ad esempio us-east1-a (Google Cloud) o aws:us-east-1a (AWS).
  • cluster: sempre __gce__ per le metriche Prometheus raccolte utilizzando Ops Agent.
  • namespace: l'ID istanza Compute Engine della VM su cui è in esecuzione Ops Agent.
  • job: il valore del campo job_name nella configurazione del destinatario.
  • instance: l'etichetta dell'istanza del target Prometheus, estratta dalla configurazione del ricevitore; il valore predefinito corrisponde al target.

I valori di queste etichette vengono impostati durante la raccolta. I valori delle etichette namespace, location e cluster sono immutabili. Se le metriche di cui è stato eseguito lo scraping dalla tua applicazione hanno anche queste etichette, l'Ops Agent aggiunge la stringa exported_ al prefisso delle etichette sottoposte a scraping.

Visualizza l'utilizzo e la diagnostica delle metriche in Cloud Monitoring

La pagina Gestione delle metriche di Cloud Monitoring fornisce informazioni che possono aiutarti a controllare l'importo speso per le metriche addebitabili senza influire sull'osservabilità. La pagina Gestione delle metriche riporta le seguenti informazioni:

  • Volumi di importazione per la fatturazione basata sia su byte che su campioni, nei domini delle metriche e per singole metriche.
  • Dati su etichette e cardinalità delle metriche.
  • Utilizzo di metriche nei criteri di avviso e nelle dashboard personalizzate.
  • Percentuale di errori di scrittura delle metriche.

Per visualizzare la pagina Gestione delle metriche, segui questi passaggi:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina  Gestione delle metriche:

    Vai a Gestione delle metriche

    Se utilizzi la barra di ricerca per trovare questa pagina, seleziona il risultato con il sottotitolo Monitoring.

  2. Nella barra degli strumenti, seleziona la finestra temporale. Per impostazione predefinita, la pagina Gestione delle metriche mostra informazioni sulle metriche raccolte il giorno precedente.

Per saperne di più sulla pagina Gestione delle metriche, consulta Visualizzare e gestire l'utilizzo delle metriche.

Rietichettatura: modifica dei dati di cui eseguire lo scraping

Puoi utilizzare la rietichettatura per modificare il set di etichette della destinazione dello scrape o le relative metriche prima dello scraping del target. Se una configurazione di rietichettatura contiene più passaggi, questi vengono applicati nell'ordine in cui appaiono nel file di configurazione.

Ops Agent crea un insieme di meta etichette (etichette che hanno come prefisso la stringa __meta_). Queste meta etichette registrano informazioni sull'istanza di Compute Engine su cui è in esecuzione Ops Agent. Le etichette con prefisso __, incluse le etichette meta, sono disponibili solo durante la rietichettatura. Puoi utilizzare la rietichettatura per acquisire i valori di queste etichette nelle etichette copiate.

La rietichettatura delle metriche viene applicata ai campioni; è l'ultimo passaggio prima dell'importazione. Puoi utilizzare la rietichettatura delle metriche per rilasciare serie temporali che non è necessario importare; l'eliminazione di queste serie temporali riduce il numero di campioni importati, con un conseguente calo dei costi.

Per saperne di più sulla rietichettatura, consulta la documentazione di Prometheus per relabel_config e metric_relabel_configs.

Meta etichette di Compute Engine disponibili durante la rietichettatura

Quando Ops Agent esegue lo scraping delle metriche, include un insieme di meta etichette i cui valori si basano sulla configurazione della VM Compute Engine su cui è in esecuzione l'agente. Puoi utilizzare queste etichette e la sezione relabel_configs del ricevitore Prometheus per aggiungere ulteriori metadati alle metriche sulla VM da cui sono state importate. Per un esempio, consulta Configurazione del ricevitore aggiuntiva.

Sulle destinazioni sono disponibili le seguenti etichette di meta tag che puoi utilizzare nella sezione relabel_configs:

  • __meta_gce_instance_id: l'ID numerico dell'istanza Compute Engine (locale)
  • __meta_gce_instance_name: il nome dell'istanza Compute Engine (locale); l'Ops Agent inserisce automaticamente questo valore nell'etichetta instance_name modificabile sulle tue metriche.
  • __meta_gce_machine_type: URL completo o parziale del tipo di macchina dell'istanza; Ops Agent inserisce automaticamente questo valore nell'etichetta machine_type modificabile sulle tue metriche.
  • __meta_gce_metadata_NAME: ogni elemento di metadati dell'istanza
  • __meta_gce_network: l'URL di rete dell'istanza
  • __meta_gce_private_ip: l'indirizzo IP privato dell'istanza
  • __meta_gce_interface_ipv4_NAME: indirizzo IPv4 di ogni interfaccia denominata
  • __meta_gce_project: il progetto Google Cloud su cui è in esecuzione l'istanza (locale)
  • __meta_gce_public_ip: l'indirizzo IP pubblico dell'istanza, se presente
  • __meta_gce_tags: elenco separato da virgole di tag istanza
  • __meta_gce_zone: l'URL della zona Compute Engine in cui è in esecuzione l'istanza

I valori di queste etichette vengono impostati all'avvio di Ops Agent. Se modifichi i valori, devi riavviare Ops Agent per aggiornare i valori.

Configurazione destinatario aggiuntivo

Questa sezione fornisce esempi che utilizzano le sezioni relabel_configs e metric_relabel_configs del ricevitore Prometheus per modificare il numero e la struttura delle metriche importate. Questa sezione include anche una versione modificata del destinatario per l'esempio di esportazione JSON che utilizza le opzioni di rietichettatura.

Aggiungi metadati della VM

Puoi utilizzare la sezione relabel_configs per aggiungere etichette alle metriche. Ad esempio, quanto segue utilizza una meta etichetta __meta_gce_zone, fornita da Ops Agent per creare un'etichetta di metrica, zone, che viene mantenuta dopo la rietichettatura, perché zone non ha il prefisso __.

Per un elenco delle meta etichette disponibili, vedi Meta etichette di Compute Engine disponibili durante la rietichettatura. Alcune delle meta etichette vengono rietichettate automaticamente in base alla configurazione predefinita di Ops Agent.

relabel_configs:
  - source_labels: [__meta_gce_zone]
    regex: '(.+)'
    replacement: '${1}'
    target_label: zone

Il ricevitore Prometheus mostrato in Esempio: configurare l'Ops Agent per Prometheus include l'aggiunta di questa etichetta.

Elimina metriche

Puoi utilizzare la sezione metrics_relabel_configs per rilasciare metriche che non vuoi importare. Questo pattern è utile per il contenimento dei costi. Ad esempio, puoi utilizzare il seguente pattern per rilasciare qualsiasi metrica con un nome che corrisponda a METRIC_NAME_REGEX_1 o METRIC_NAME_REGEX_2:

metric_relabel_configs:
  - source_labels: [ __name__ ]
    regex: 'METRIC_NAME_REGEX_1'
    action: drop
  - source_labels: [ __name__ ]
    regex: 'METRIC_NAME_REGEX_2'
    action: drop

Aggiungi etichette statiche

Puoi utilizzare la sezione metrics_relabel_configs per aggiungere etichette statiche a tutte le metriche importate dal ricevitore Prometheus. Puoi utilizzare il seguente pattern per aggiungere le etichette staticLabel1 e staticLabel2 a tutte le metriche importate:

metric_relabel_configs:
  - source_labels: [ __address__ ]
    action: replace
    replacement: 'STATIC_VALUE_1'
    target_label: staticLabel1
  - source_labels: [ __address__ ]
    action: replace
    replacement: 'STATIC_VALUE_2'
    target_label: staticLabel2

La seguente versione del ricevitore Prometheus per l'esempio di esportazione JSON utilizza questi pattern di configurazione per:

  • Imposta l'etichetta zone dal valore della meta etichetta __meta_gce_zone fornita da Ops Agent.
  • Rilascia la metrica example_global_value dell'esportatore.
  • Aggiungi l'etichetta staticLabel con il valore "Un valore statico" a tutte le metriche importate.
metrics:
  receivers:
    prometheus:
        type: prometheus
        config:
          scrape_configs:
            - job_name: 'json_exporter'
              scrape_interval: 10s
              metrics_path: /probe
              params:
                module: [default]
                target: [http://localhost:8000/examples/data.json]
              static_configs:
                - targets: ['localhost:7979']
              relabel_configs:
                - source_labels: [__meta_gce_zone]
                  regex: '(.+)'
                  replacement: '${1}'
                  target_label: zone
              metric_relabel_configs:
                - source_labels: [ __name__ ]
                  regex: 'example_global_value'
                  action: drop
                - source_labels: [ __address__ ]
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