Métriques d'état Kube

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

  • configurer des métriques d'état Kube 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 les collectes gérées avec Managed Service pour Prometheus. Si vous utilisez plutôt une collection auto-déployée, consultez le dépôt source pour les métriques d'état Kube afin d'obtenir des informations d'installation.

Prérequis

Pour collecter des métriques à partir de métriques d'état Kube 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, vous devez utiliser kube-state-metrics version 2.3.0 ou ultérieure.

    Pour en savoir plus sur les tableaux de bord disponibles, consultez Installer des tableaux de bord.

Installer les métriques d'état Kube

Vous pouvez utiliser la configuration suivante pour installer les métriques d'état Kube :

# 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: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
    app.kubernetes.io/version: 2.3.0
  namespace: gmp-public
  name: kube-state-metrics
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
  serviceName: kube-state-metrics
  template:
    metadata:
      labels:
        app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
        app.kubernetes.io/version: 2.3.0
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: kubernetes.io/arch
                operator: In
                values:
                - arm64
                - amd64
              - key: kubernetes.io/os
                operator: In
                values:
                - linux
      containers:
      - name: kube-state-metric
        image: k8s.gcr.io/kube-state-metrics/kube-state-metrics:v2.3.0
        env:
        - name: POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: POD_NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        args:
        - --pod=$(POD_NAME)
        - --pod-namespace=$(POD_NAMESPACE)
        - --port=8080
        - --telemetry-port=8081
        ports:
        - name: metrics
          containerPort: 8080
        - name: metrics-self
          containerPort: 8081
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 190Mi
          limits:
            memory: 250Mi
        securityContext:
          allowPrivilegeEscalation: false
          privileged: false
          capabilities:
            drop:
            - all
          runAsUser: 1000
          runAsGroup: 1000
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /healthz
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 5
          timeoutSeconds: 5
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: 8081
          initialDelaySeconds: 5
          timeoutSeconds: 5
      serviceAccountName: kube-state-metrics
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
    app.kubernetes.io/version: 2.3.0
  namespace: gmp-public
  name: kube-state-metrics
spec:
  clusterIP: None
  ports:
  - name: metrics
    port: 8080
    targetPort: metrics
  - name: metrics-self
    port: 8081
    targetPort: metrics-self
  selector:
    app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  namespace: gmp-public
  name: kube-state-metrics
  labels:
    app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
    app.kubernetes.io/version: 2.3.0
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: gmp-public:kube-state-metrics
  labels:
    app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
    app.kubernetes.io/version: 2.3.0
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: gmp-public:kube-state-metrics
subjects:
- kind: ServiceAccount
  namespace: gmp-public
  name: kube-state-metrics
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: gmp-public:kube-state-metrics
  labels:
    app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
    app.kubernetes.io/version: 2.3.0
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - configmaps
  - secrets
  - nodes
  - pods
  - services
  - resourcequotas
  - replicationcontrollers
  - limitranges
  - persistentvolumeclaims
  - persistentvolumes
  - namespaces
  - endpoints
  verbs:
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  verbs:
  - get
- apiGroups:
  - extensions
  resources:
  - daemonsets
  - deployments
  - replicasets
  - ingresses
  verbs:
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - apps
  resources:
  - statefulsets
  - daemonsets
  - deployments
  - replicasets
  verbs:
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - apps
  resources:
  - statefulsets
  verbs:
  - get
- apiGroups:
  - batch
  resources:
  - cronjobs
  - jobs
  verbs:
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - autoscaling
  resources:
  - horizontalpodautoscalers
  verbs:
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - authentication.k8s.io
  resources:
  - tokenreviews
  verbs:
  - create
- apiGroups:
  - authorization.k8s.io
  resources:
  - subjectaccessreviews
  verbs:
  - create
- apiGroups:
  - policy
  resources:
  - poddisruptionbudgets
  verbs:
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - certificates.k8s.io
  resources:
  - certificatesigningrequests
  verbs:
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - storage.k8s.io
  resources:
  - storageclasses
  - volumeattachments
  verbs:
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - admissionregistration.k8s.io
  resources:
  - mutatingwebhookconfigurations
  - validatingwebhookconfigurations
  verbs:
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - networking.k8s.io
  resources:
  - networkpolicies
  - ingresses
  verbs:
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - coordination.k8s.io
  resources:
  - leases
  verbs:
  - list
  - watch
---
# TODO(pintohutch): bump to autoscaling/v2 when 1.23 is the default in the GKE
# stable release channel.
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: kube-state-metrics
  namespace: gmp-public
spec:
  maxReplicas: 10
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: StatefulSet
    name: kube-state-metrics
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 60
  behavior:
    scaleDown:
      policies:
      - type: Pods
        value: 1
        # Under-utilization needs to persist for `periodSeconds` before any action can be taken.
        # Current supported max from https://kubernetes.io/docs/reference/kubernetes-api/workload-resources/horizontal-pod-autoscaler-v2beta2/.
        periodSeconds: 1800
      # Current supported max from https://kubernetes.io/docs/reference/kubernetes-api/workload-resources/horizontal-pod-autoscaler-v2beta2/.
      stabilizationWindowSeconds: 3600
---
apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
kind: ClusterPodMonitoring
metadata:
  name: kube-state-metrics
  labels:
    app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
    app.kubernetes.io/part-of: google-cloud-managed-prometheus
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
  endpoints:
  - port: metrics
    interval: 30s
    metricRelabeling:
    - action: keep
      regex: kube_(daemonset|deployment|pod|namespace|node|statefulset)_.+
      sourceLabels: [__name__]
  targetLabels:
    metadata: [] # explicitly empty so the metric labels are respected
---
apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
kind: PodMonitoring
metadata:
  namespace: gmp-public
  name: kube-state-metrics
  labels:
    app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
    app.kubernetes.io/part-of: google-cloud-managed-prometheus
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
  endpoints:
  - port: metrics-self
    interval: 30s

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

kubectl apply -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 :

# 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:
  namespace: gmp-public
  name: kube-state-metrics-rules
  labels:
    app.kubernetes.io/component: rules
    app.kubernetes.io/name: kube-state-metrics
    app.kubernetes.io/part-of: google-cloud-managed-prometheus
spec:
  groups:
    - name: kube-state-metrics
      interval: 30s
      rules:
      - alert: KubeStateMetricsListErrors
        annotations:
          description: kube-state-metrics is experiencing errors at an elevated rate in list operations. This is likely causing it to not be able to expose metrics about Kubernetes objects correctly or at all.
          summary: kube-state-metrics is experiencing errors in list operations.
        expr: |
          (sum(rate(kube_state_metrics_list_total{job="kube-state-metrics",result="error"}[5m]))
            /
          sum(rate(kube_state_metrics_list_total{job="kube-state-metrics"}[5m])))
          > 0.01
        for: 15m
        labels:
          severity: critical
      - alert: KubeStateMetricsWatchErrors
        annotations:
          description: kube-state-metrics is experiencing errors at an elevated rate in watch operations. This is likely causing it to not be able to expose metrics about Kubernetes objects correctly or at all.
          summary: kube-state-metrics is experiencing errors in watch operations.
        expr: |
          (sum(rate(kube_state_metrics_watch_total{job="kube-state-metrics",result="error"}[5m]))
            /
          sum(rate(kube_state_metrics_watch_total{job="kube-state-metrics"}[5m])))
          > 0.01
        for: 15m
        labels:
          severity: critical
      - alert: KubeStateMetricsShardingMismatch
        annotations:
          description: kube-state-metrics pods are running with different --total-shards configuration, some Kubernetes objects may be exposed multiple times or not exposed at all.
          summary: kube-state-metrics sharding is misconfigured.
        expr: |
          stdvar (kube_state_metrics_total_shards{job="kube-state-metrics"}) != 0
        for: 15m
        labels:
          severity: critical
      - alert: KubeStateMetricsShardsMissing
        annotations:
          description: kube-state-metrics shards are missing, some Kubernetes objects are not being exposed.
          summary: kube-state-metrics shards are missing.
        expr: |
          2^max(kube_state_metrics_total_shards{job="kube-state-metrics"}) - 1
            -
          sum( 2 ^ max by (shard_ordinal) (kube_state_metrics_shard_ordinal{job="kube-state-metrics"}) )
          != 0
        for: 15m
        labels:
          severity: critical

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

kubectl apply -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.

Cette configuration Rules a été adaptée à partir des règles et des alertes ajoutées au dépôt kube-state-metrics.

Vérifier la configuration

Vous pouvez utiliser l'explorateur de métriques pour vérifier que vous avez correctement configuré l'exportateur. 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 :

  1. Dans la console Google Cloud, sélectionnez Monitoring ou cliquez sur le bouton suivant :
    Accéder à Monitoring
  2. Dans le volet de navigation, sélectionnez  Explorateur de métriques.
  3. Sélectionnez l'onglet PromQL et exécutez la requête suivante :
    up{job="kube-state-metrics", cluster="CLUSTER_NAME", namespace="gmp-public"}
    

Installer des tableaux de bord

Cloud Monitoring fournit une bibliothèque d'exemples de tableaux de bord pour les intégrations. L'exemple de bibliothèque inclut des tableaux de bord "Prometheus", que vous pouvez installer pour afficher vos données dans la console Google Cloud.

Notez que les tableaux de bord Présentation du cluster Kubernetes Prometheus et Présentation du pod Kubernetes Prometheus nécessitent également l'installation de l'exportateur de nœuds.

Pour installer un tableau de bord à partir de l'exemple de bibliothèque, procédez comme suit :

  1. Dans la console Google Cloud, sélectionnez Monitoring ou cliquez sur le bouton suivant :
    Accéder à Monitoring
  2. Dans le volet de navigation, sélectionnez  Tableaux de bord.
  3. Sélectionnez l'onglet Bibliothèque d'exemples.
  4. Choisissez la catégorie Autre.
  5. (Facultatif) Pour afficher un aperçu statique d'un tableau de bord sans l'installer, cliquez sur Aperçu.
  6. Sélectionnez les tableaux de bord que vous souhaitez installer, puis cliquez sur  Importer.

Pour en savoir plus sur l'installation des tableaux de bord, consultez Installer des exemples de 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 depuis des exportateurs dans la section Résoudre les problèmes côté ingestion.