Apache Airflow

Ce document explique comment configurer le déploiement de Google Kubernetes Engine afin de pouvoir collecter des métriques à partir de StatsD à l'aide de Google Cloud Managed Service pour Prometheus. Sur cette page, vous allez :

configurer StatsD pour générer des rapports sur les métriques.
configurer une ressource PodMonitoring pour Managed Service pour Prometheus afin de collecter les métriques exportées ;
accéder à un tableau de bord dans Cloud Monitoring pour consulter les métriques ;
configurer des règles d'alerte pour surveiller les métriques.

Ces instructions ne s'appliquent que si vous utilisez une collecte gérée avec Managed Service pour Prometheus. Si vous utilisez une collecte autodéployée, consultez la documentation de Airflow pour obtenir des informations sur l'installation.

Ces instructions sont fournies à titre d'exemple et devraient fonctionner dans la plupart des environnements Kubernetes. Si vous rencontrez des difficultés pour installer une application ou un exportateur en raison de règles de sécurité ou d'organisation restrictives, nous vous recommandons de consulter la documentation Open Source pour obtenir de l'aide.

Pour plus d'informations sur Airflow, consultez la section Airflow.

Prérequis

Pour collecter des métriques à partir de StatsD en utilisant Managed Service pour Prometheus et la collecte gérée, votre déploiement doit répondre aux exigences suivantes :

Votre cluster doit exécuter Google Kubernetes Engine version 1.21.4-gke.300 ou ultérieure.
Vous devez exécuter Managed Service pour Prometheus en ayant activé la collecte gérée. Pour en savoir plus, consultez la page Premiers pas avec la collecte gérée.

Le chart Helm officiel d'Airflow inclut un déploiement StatsD qui expose automatiquement les métriques au format Prometheus.

Pour vérifier que StatsD émet des métriques sur les points de terminaison attendus, procédez comme suit :

Configurez le transfert de port à l'aide de la commande suivante :

kubectl -n NAMESPACE_NAME port-forward deploy/AIRFLOW_RELEASE_NAME-statsd 9102

Accédez au point de terminaison localhost:9102/metrics à l'aide du navigateur ou de l'utilitaire curl dans une autre session de terminal.

Définir une ressource PodMonitoring

Pour la découverte des cibles, l'opérateur Managed Service pour Prometheus doit disposer d'une ressource PodMonitoring correspondant à l'exportateur Airflow dans le même espace de noms.

Vous pouvez utiliser la configuration PodMonitoring suivante :

# Copyright 2022 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
kind: PodMonitoring
metadata:
  name: airflow
  labels:
    app.kubernetes.io/name: airflow
    app.kubernetes.io/part-of: google-cloud-managed-prometheus
spec:
  endpoints:
  - port: 9102
    scheme: http
    interval: 30s
    path: /metrics
  selector:
    matchLabels:
      tier: airflow
      component: statsd
      release: airflow

Vérifiez que les valeurs des champs port et matchLabels correspondent à celles des pods StatsD que vous souhaitez surveiller. Les étiquettes et les valeurs présentées ici sont définies par défaut lorsque Airflow est déployé avec Helm.

Pour appliquer les modifications de configuration à partir d'un fichier local, exécutez la commande suivante :

kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME

Vous pouvez également utiliser Terraform pour gérer vos configurations.

Définir des règles et des alertes

Vous pouvez utiliser la configuration Rules suivante pour définir des alertes sur vos métriques Airflow :

# Copyright 2022 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
kind: Rules
metadata:
  name: airflow-rules
  labels:
    app.kubernetes.io/component: rules
    app.kubernetes.io/name: airflow-rules
    app.kubernetes.io/part-of: google-cloud-managed-prometheus
spec:
  groups:
  - name: airflow
    interval: 30s
    rules:
    - alert: AirflowDAGImportErrors
      annotations:
        description: |-
          Airflow dag import errors
            VALUE = {{ $value }}
            LABELS: {{ $labels }}
        summary: Airflow dag import errors (instance {{ $labels.instance }})
      expr: airflow_dag_processing_import_errors > 0
      for: 5m
      labels:
        severity: critical

Pour appliquer les modifications de configuration à partir d'un fichier local, exécutez la commande suivante :

kubectl apply -n NAMESPACE_NAME -f FILE_NAME

Vous pouvez également utiliser Terraform pour gérer vos configurations.

Pour en savoir plus sur l'application de règles à votre cluster, consultez Évaluation des règles et alertes gérées.

Vous pouvez ajuster les seuils d'alerte en fonction de votre application.

Vérifier la configuration

Vous pouvez utiliser l'Explorateur de métriques pour vérifier que vous avez correctement configuré l'exportateur Airflow. L'ingestion de vos métriques par Cloud Monitoring peut prendre une ou deux minutes.

Procédez comme suit pour vérifier que les métriques ont bien été ingérées :

Dans la console Google Cloud, accédez à la page Explorateur de métriques :
Accéder à l'explorateur de métriques

Si vous utilisez la barre de recherche pour trouver cette page, sélectionnez le résultat dont le sous-titre est Surveillance.
Dans la barre d'outils du volet de création de requêtes, sélectionnez le bouton nommé MQL ou MQL.
Vérifiez que PromQL est sélectionné dans le bouton d'activation PromQL. Le bouton de langage se trouve dans la barre d'outils qui vous permet de mettre en forme votre requête.

Saisissez et exécutez la requête suivante :

up{job="airflow", cluster="CLUSTER_NAME", namespace="NAMESPACE_NAME"}

Afficher les tableaux de bord

L'intégration à Cloud Monitoring comprend le tableau de bord Présentation de Airflow-Prometheus. Les tableaux de bord sont installés automatiquement lorsque vous configurez l'intégration. Vous pouvez également afficher des aperçus statiques de tableaux de bord sans installer l'intégration.

Pour afficher un tableau de bord installé, procédez comme suit :

Dans la console Google Cloud, accédez à la page Tableaux de bord .
Accéder à la page Tableaux de bord

Si vous utilisez la barre de recherche pour trouver cette page, sélectionnez le résultat dont le sous-titre est Surveillance.
Sélectionnez l'onglet Liste des tableaux de bord.
Choisissez la catégorie Intégrations.
Cliquez sur le nom du tableau de bord, par exemple Présentation de Airflow-Prometheus.

Pour afficher un aperçu statique du tableau de bord, procédez comme suit :

Dans la console Google Cloud, accédez à la page Intégrations :
Accéder à la page Intégrations

Si vous utilisez la barre de recherche pour trouver cette page, sélectionnez le résultat dont le sous-titre est Surveillance.
Cliquez sur le filtre de plate-forme de déploiement Kubernetes Engine.
Recherchez l'intégration Apache Airflow et cliquez sur Afficher les détails.
Sélectionnez l'onglet Tableaux de bord.

Dépannage

Pour en savoir plus sur la résolution des problèmes d'ingestion de métriques, consultez la section Problèmes liés à la collecte par les exportateurs dans la section Résoudre les problèmes côté ingestion.