Anthos Service Mesh e Traffic Director sono ora Cloud Service Mesh. Per saperne di più, consulta la panoramica di Cloud Service Mesh.

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Osservabilità per gRPC senza proxy

Osservabilità di Cloud Service Mesh per le build gRPC senza proxy si basa su plug-in gRPC OpenTelemetry esistente, registra le metriche (latenza, dimensioni dei messaggi e così via) per tutti i canali e i server gRPC abilitati per Cloud Service Mesh e fornisce attributi aggiuntivi che mostra le informazioni sul mesh topologico per il traffico di Cloud Service Mesh. Un canale gRPC è considerato abilitato per Cloud Service Mesh se riceve la configurazione dal piano di controllo di Cloud Service Mesh, mentre tutti i server gRPC sono considerati abilitati per Cloud Service Mesh.

Attributi mesh

I seguenti attributi mesh sono disponibili nelle metriche.

Etichette dell'ambiente locale:

csm.mesh_id
- L'ID del mesh.
Gli altri attributi dell'ambiente locale vengono ottenuti dalla risorsa OpenTelemetry.
- Managed Service per Prometheus (GMP) puoi essere configurato per utilizzare l'infrastruttura di Google per archiviare le metriche. Se utilizzi questa opzione, gli attributi della risorsa che descrivono l'ambiente locale dell'applicazione vengono aggiunti automaticamente come MonitoredResource.
- Se utilizzi un'infrastruttura non Google per esportare e memorizzare le metriche, la pipeline di raccolta deve aggiungere agli attributi delle metriche che descrivono l'ambiente in cui è in esecuzione l'applicazione.

Etichette ambiente remoto:

csm.remote_workload_type
- Il tipo di peer remoto. ("gcp_kubernetes_engine" per GKE).
In base al tipo di peer, saranno presenti attributi aggiuntivi.
- Per un peer in esecuzione su GKE:
- csm.remote_workload_project_id
  - L'identificatore del progetto associato a questa risorsa, ad esempio "my-project".
- csm.remote_workload_location * La posizione fisica del cluster che contiene il contenitore.
- csm.remote_workload_cluster_name
  - Il cluster in cui è in esecuzione il contenitore.
- csm.remote_workload_namespace_name
  - The namespace where the container is running.
- csm.remote_workload_name
  - Il nome del carico di lavoro remoto. Deve essere il nome dell'oggetto. che contiene la definizione del pod (ad esempio, un deployment o solo il nome del pod per un pod vuoto).

Etichette di servizio: informazioni sul servizio di backend (cluster xDS) che l'RPC a cui viene indirizzato. Tieni presente che questa opzione è disponibile solo se il servizio di backend configurato mediante l'API Gateway.

csm.service_name
- Il nome del servizio.
csm.service_namespace_name
- Il nome dello spazio dei nomi del servizio.

Il termine remote_workload si riferisce al peer, ovvero, per i client, il pod del server di destinazione di un'RPC è il carico di lavoro remoto, mentre per i server, il pod del client che ha avviato l'RPC è il carico di lavoro remoto.

Tieni presente che questi attributi non saranno disponibili a partire dal giorno grpc.client.attempt.started e grpc.server.call.started poiché tutte le informazioni della mesh topologica non sono disponibili nel punto di raccolta di queste metriche.

Istruzioni per la configurazione dell'osservabilità

Questa sezione spiega come abilitare Cloud Service Mesh Observability per gRPC senza proxy su una configurazione mesh di servizi.

C++

Il supporto dell'osservabilità è disponibile solo tramite il sistema di compilazione Bazel. Il target grpcpp_csm_observability deve essere aggiunto come dipendenza.

Modifiche al codice richieste

Il codice seguente deve essere aggiunto ai client e ai server gRPC per poter utilizzare l'osservabilità di Cloud Service Mesh.

#include <grpcpp/ext/csm_observability.h>

int main() {
  // …
  auto observability = grpc::CsmObservabilityBuilder()
                          .SetMeterProvider(std::move(meter_provider))
                          .BuildAndRegister();
  assert(observability.ok());
  // …
}

Prima di qualsiasi operazione gRPC, inclusa la creazione di un canale, un server o le credenziali, usare l'API CsmObservabilityBuilder per registrare un plug-in. L'esempio seguente mostra come configurare l'osservabilità di Cloud Service Mesh con un esportatore Prometheus.

  opentelemetry::exporter::metrics::PrometheusExporterOptions opts;
  opts.url = "0.0.0.0:9464";
  auto prometheus_exporter =
      opentelemetry::exporter::metrics::PrometheusExporterFactory::Create(opts);
  auto meter_provider =
      std::make_shared<opentelemetry::sdk::metrics::MeterProvider>();
  meter_provider->AddMetricReader(std::move(prometheus_exporter));
  auto observability = grpc:::CsmObservabilityBuilder()
                          .SetMeterProvider(std::move(meter_provider))
                          .BuildAndRegister();

L'API SetMeterProvider() su CsmObservabilityBuilder() consente agli utenti di impostare un oggetto MeterProvider che può essere configurato con gli esportatori.

Java

Per abilitare Cloud Service Mesh Observability per le applicazioni Java gRPC, segui questi passaggi:

Assicurati che il progetto includa l'artefatto grpc-gcp-csm-observability. Utilizza gRPC versione 1.65.0 o successive.
All'interno del metodo main(), inizializza l'osservabilità di Cloud Service Mesh fornendo un'istanza SDK OpenTelemetry configurata con un MeterProvider per raccogliere ed esportare le metriche.

Prima di eseguire qualsiasi operazione gRPC, come la configurazione di un canale assicurati di usare l'API CsmObservability.Builder() per Registrare l'SDK OpenTelemetry.

Dopo aver creato l'istanza CsmObservability, registerGlobal() nell'istanza abilita l'osservabilità di Cloud Service Mesh per tutti Canali e server di Cloud Service Mesh.

L'esempio seguente mostra come configurare l'osservabilità di Cloud Service Mesh utilizzando un esportatore Prometheus.

import io.grpc.gcp.csm.observability.CsmObservability;
...

public static void main(String[] args) {
    ...

    int prometheusPort = 9464;

    SdkMeterProvider sdkMeterProvider = SdkMeterProvider.builder()
        .registerMetricReader(
            PrometheusHttpServer.builder().setPort(prometheusPort).build())
        .build();

    OpenTelemetrySdk openTelemetrySdk = OpenTelemetrySdk.builder()
        .setMeterProvider(sdkMeterProvider)
        .build();

    CsmObservability observability = new CsmObservability.Builder()
        .sdk(openTelemetrySdk)
        .build();
    observability.registerGlobal();

    // ... (continue with channel and server configuration)
}

Vai

Prima di qualsiasi operazione gRPC, inclusa la creazione di un client o un server, oppure configurare Cloud Service Mesh Observability a livello globale con MeterProvider. L'esempio seguente mostra come configurare Cloud Service Mesh Osservabilità. Dopo aver configurato l'osservabilità di Cloud Service Mesh, tutti i canali Cloud Service Mesh e tutti i server acquisiranno un plug-in di statistiche OpenTelemetry configurato con le opzioni fornite e con etichette Cloud Service Mesh aggiuntive. I canali non Cloud Service Mesh riceveranno un Plug-in per le statistiche OpenTelemetry senza etichette Cloud Service Mesh.

  import (
  "context"

  "google.golang.org/grpc/stats/opentelemetry"
  "google.golang.org/grpc/stats/opentelemetry/csm"

  "go.opentelemetry.io/otel/sdk/metric"
)

func main() {
  reader := metric.NewManualReader()
  provider := metric.NewMeterProvider(metric.WithReader(reader))
  opts := opentelemetry.Options{
    MetricsOptions: opentelemetry.MetricsOptions{
        MeterProvider: provider,
    },
  }
  cleanup := csm.EnableObservability(context.Background(), opts)
  defer cleanup()
  // Any created ClientConns and servers will be configured with an
  // OpenTelemetry stats plugin configured with provided options.

}

Python

Le seguenti dipendenze gRPC sono necessarie per Cloud Service Mesh Osservabilità:

grpcio>=1.65.0
grpcio-observability>=1.65.0
grpcio-csm-observability>=1.65.0

Prima di qualsiasi operazione gRPC, inclusa la creazione di un canale, un server utilizzare l'API CsmOpenTelemetryplugin per creare e registrare plug-in:

import grpc_csm_observability

# ...
csm_plugin = grpc_csm_observability.CsmOpenTelemetryPlugin(
    meter_provider=[your_meter_provider],
)
csm_plugin.register_global()

# Create server or client

Dopo tutte le operazioni gRPC, utilizza il codice seguente per annullare la registrazione ed eseguire la pulizia di risorse:

csm_plugin.deregister_global()

L'esempio seguente mostra come configurare l'osservabilità di Cloud Service Mesh con un esportatore Prometheus:

import grpc_csm_observability
from opentelemetry.exporter.prometheus import PrometheusMetricReader
from prometheus_client import start_http_server

start_http_server(port=9464, addr="0.0.0.0")
reader = PrometheusMetricReader()
meter_provider = MeterProvider(metric_readers=[reader])
csm_plugin = CsmOpenTelemetryPlugin(
    meter_provider=meter_provider,
)
csm_plugin.register_global()

# Clean up after use

csm_plugin.deregister_global()

Nell'esempio precedente, puoi eseguire lo scraping di localhost:9464/metrics per ottenere riportate da Cloud Service Mesh Observability.

Tieni presente che, affinché gli attributi mesh aggiunti alle metriche gRPC funzionino, sia i file binari del client e del server devono essere impostati con CsmObservability.

Se utilizzi un'infrastruttura non Google per l'esportazione e l'archiviazione delle metriche, la pipeline di raccolta dovrebbe aggiungere attributi nelle metriche che descrivono dell'ambiente in cui è in esecuzione l'applicazione. Insieme al mesh descritti in precedenza, possono essere utilizzati per ottenere una panoramica del traffico, in esecuzione sul mesh.

Modifiche alle specifiche

L'osservabilità di Cloud Service Mesh determina le informazioni topologiche del mesh tramite variabili di ambiente che devono essere aggiunte all'ambiente del contenitore, sia per i client sia per i server. Queste informazioni vengono rese disponibili ai peer per le metriche il reporting tramite Cloud Service Mesh Observability.

spec:
  containers:
  - image: IMAGE_NAME
    name: CONTAINER_NAME
    env:
    - name: GRPC_XDS_BOOTSTRAP
      value: "/tmp/grpc-xds/td-grpc-bootstrap.json" #created by td-grpc-bootstrap
    - name: POD_NAME
      valueFrom:
        fieldRef:
          fieldPath: metadata.name
    - name: NAMESPACE_NAME
      valueFrom:
        fieldRef:
          fieldPath: metadata.namespace
     - name: CSM_WORKLOAD_NAME
       value: CSM_WORKLOAD_NAME
     - name: CONTAINER_NAME
       value: CONTAINER_NAME
     - name: OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES
       value: k8s.pod.name=$(POD_NAME),k8s.namespace.name=$(NAMESPACE_NAME),k8s.container.name=CONTAINER_NAME

Sostituisci quanto segue:

IMAGE_NAME con il nome dell'immagine.
CONTAINER_NAME con il nome del container.
CSM_WORKLOAD_NAME con il nome del carico di lavoro, ad esempio il nome del deployment.