Ce document explique comment configurer le déploiement de Google Kubernetes Engine afin de pouvoir collecter des métriques à partir de Workflows Controller à l'aide de Google Cloud Managed Service pour Prometheus. Sur cette page, vous allez :
- configurer Workflow Controller afin de 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 Workflows 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 en savoir plus sur Workflows, consultez la page Argo Workflows.
Prérequis
Pour collecter des métriques à partir de Workflows Controller à l'aide de Managed Service pour Prometheus et de 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.
- Pour utiliser les tableaux de bord disponibles dans Cloud Monitoring pour l'intégration de Workflows, vous devez utiliser
argo-workflows
version 3.4.3 ou ultérieure.Pour en savoir plus sur les tableaux de bord disponibles, consultez Afficher les tableaux de bord.
Configurez le transfert de port à l'aide de la commande suivante :
kubectl -n NAMESPACE_NAME port-forward POD_NAME 9090
Accédez au point de terminaison
localhost:9090/metrics
à l'aide du navigateur ou de l'utilitairecurl
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 Workflows dans le même espace de noms.
Vous pouvez utiliser la configuration PodMonitoring suivante :
Vérifiez que les valeurs des champsport
et matchLabels
correspondent à celles des pods Workflows que vous souhaitez surveiller.
Par défaut, Workflows expose les métriques sur le port 9090 et inclut le libellé app: workflow-controller
.
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 Workflows :
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 Workflows. 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 leaderboard 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 code MQL ou code 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="argo-workflows-controller", cluster="CLUSTER_NAME", namespace="NAMESPACE_NAME"}
Afficher les tableaux de bord
L'intégration à Cloud Monitoring comprend le tableau de bord Présentation de Workflows-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 Workflows-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.
- Localisez l'intégration Argo Workflows, puis 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.