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Messwerte aus Ihren Arbeitslasten erfassen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Messwerte aus Arbeitslasten in Google Distributed Cloud-Umgebungen (GDC) ohne Internetverbindung erfassen, um die Überwachung und Datenbeobachtbarkeit zu ermöglichen.

Sie können Messwerte, die von Ihren Komponenten im Laufe der Zeit generiert werden, erfassen und abrufen. Die Monitoring-Plattform bietet eine benutzerdefinierte API zum Erfassen von Messwerten aus laufenden Arbeitslasten in Ihrem Distributed Cloud-Projektnamespace. Wenn Sie Messwerte erfassen möchten, stellen Sie eine benutzerdefinierte MonitoringTarget-Ressource in Ihrem Projekt-Namespace auf dem Management API-Server bereit. Nach der Bereitstellung dieser Ressource beginnt die Überwachungsplattform mit der Datenerhebung.

Die benutzerdefinierte Ressource MonitoringTarget weist die Monitoring-Pipeline an, bestimmte Pods in Ihrem Projekt zu erfassen. Diese Pods müssen einen HTTP-Endpunkt bereitstellen, der Messwerte in einem Prometheus-Darstellungsformat wie OpenMetrics liefert. Die erfassten Messwerte werden dann in der Grafana-Instanz Ihres Projekts angezeigt und geben Aufschluss über den Betriebsstatus Ihrer Anwendung.

Um die benutzerdefinierte Ressource MonitoringTarget zu konfigurieren, müssen Sie die Pods in Ihrem Projekt-Namespace für die Erfassung von Messwerten angeben. Sie können verschiedene Einstellungen anpassen, z. B. die Häufigkeit des Scrapings, den Messwertendpunkt der Pods, Labels und Anmerkungen.

Hinweise

Bitten Sie Ihren Organisations-IAM-Administrator oder Projekt-IAM-Administrator, Ihnen eine der zugehörigen MonitoringTarget-Rollen zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Verwalten von benutzerdefinierten MonitoringTarget-Ressourcen benötigen.

Je nach Zugriffsebene und erforderlichen Berechtigungen können Sie für diese Ressource in einer Organisation oder einem Projekt die Rollen „Ersteller“, „Bearbeiter“ oder „Betrachter“ erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter IAM-Berechtigungen vorbereiten.

Benutzerdefinierte `MonitoringTarget`-Ressource konfigurieren

Die benutzerdefinierte Ressource MonitoringTarget gibt der Monitoring-Plattform an, wo Messwerte erfasst werden sollen. Sie können die Pods angeben, für die Sie Messwerte erfassen, den Messwerte-Endpunkt dieser Pods, die Scraping-Häufigkeit und alle zusätzlichen Einstellungen.

Diese Ressource definiert die folgenden Konfigurationen:

Ziele: Die Pods und ihre Endpunkte in Ihrem Projekt, die Messwerte bereitstellen.
Scrape-Intervall: Wie oft Messwerte von den ausgewählten Endpunkten abgerufen werden sollen.
Labelanpassungen: Optionale Regeln mit Labeländerungen für Messwerte.

Wählen Sie eine der folgenden Methoden zum Angeben von Messwert-Endpunkten in der benutzerdefinierten Ressource MonitoringTarget aus:

Statische Endpunkte: Sie deklarieren den Endpunkt (Port, Pfad, Schema) explizit in der MonitoringTarget-Konfiguration.
Annotationen: Die Informationen zum Pod-Messwert-Endpunkt werden aus Annotationen in der Datei Deployment des Containers abgerufen. Diese Methode bietet mehr Flexibilität, wenn jeder Pod unterschiedliche Endpunkte hat.

Statische Endpunkte

So machen Sie Messwerte aus den ausgewählten Pods über einen statisch definierten Endpunkt verfügbar:

Legen Sie das Distributed Cloud-Projekt fest, aus dem Sie Messwerte für die Überwachung erfassen möchten.
Deklarieren Sie in der Spezifikation Ihres Pods den Port, über den Messwerte bereitgestellt werden, im Feld containerPort. Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie der Port 2112 in der Pod-Spezifikation deklariert wird:
```
# ...
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: your-container-name
        ports:
        - containerPort: 2112
# ...
```

Geben Sie in der MonitoringTarget-Konfiguration die Endpunktdetails (Port, Pfad, Schema) im Abschnitt podMetricsEndpoints an, damit sie mit dem Port übereinstimmen, den Sie in der Pod-Spezifikation freigegeben haben.

Die folgende YAML-Datei zeigt ein Beispiel für eine MonitoringTarget-Konfiguration, in der jeder ausgewählte Pod Messwerte über denselben Endpunkt, http://your-container-name:2112/metrics, bereitstellen muss:

apiVersion: monitoring.gdc.goog/v1
kind: MonitoringTarget
metadata:
  # Choose the same namespace as the workload pods.
  namespace: your-project-namespace
  name: your-container-name
spec:
  selector:
      # Choose pod labels to consider for this job.
      # Optional: Map of key-value pairs.
      # Default: No filtering by label.
      # To consider every pod in the project namespace, remove selector fields.
    matchLabels:
      app: your-app-label
  podMetricsEndpoints:
    port:
      value: 2112
    path:
      # Choose any value for your endpoint.
      # The /metrics value is an example.
      value: /metrics
    scheme:
      value: http

Wenden Sie die MonitoringTarget-Konfiguration auf den Management API-Server im selben Namespace wie Ihre Ziel-Pods an:
```
kubectl --kubeconfig KUBECONFIG_PATH apply -f MONITORING_TARGET_NAME.yaml
```
Ersetzen Sie Folgendes:
- KUBECONFIG_PATH: der Pfad zur kubeconfig-Datei für den Management API-Server.
- MONITORING_TARGET_NAME: der Name der MonitoringTarget-Definitionsdatei.

Die Monitoring-Plattform beginnt mit der Erfassung von Messwerten.

Annotationen

So stellen Sie Messwerte mithilfe von Annotationen bereit, wenn jeder Pod unterschiedliche Endpunkte hat:

Legen Sie das Distributed Cloud-Projekt fest, aus dem Sie Messwerte für die Überwachung erfassen möchten.

Fügen Sie dem Abschnitt annotations der Datei Deployment Ihres Containers die folgenden Anmerkungen hinzu:

prometheus.io/path
prometheus.io/port
prometheus.io/scheme

Das folgende Beispiel zeigt Anmerkungen für Messwerte auf Port 2112:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: your-container-name
  namespace: your-project-namespace
  labels:
    app: your-app-label
  annotations:
    # These annotations are not required. They demonstrate selecting
    # pod metric endpoints through annotations.
    prometheus.io/path: /metrics
    prometheus.io/port: \"2112\"
    prometheus.io/scheme: http

Geben Sie in der MonitoringTarget-Konfiguration die Anmerkungen an, die Sie der Deployment-Datei des Containers im Abschnitt podMetricsEndpoints hinzugefügt haben. Diese Spezifikation weist die benutzerdefinierte Ressource an, die Informationen zum Messwertendpunkt aus Anmerkungen zu den ausgewählten Pods zu erfassen.

Die folgende YAML-Datei zeigt ein Beispiel für eine MonitoringTarget-Konfiguration mit Anmerkungen:

apiVersion: monitoring.gdc.goog/v1
kind: MonitoringTarget
metadata:
metadata:
  # Choose the same namespace as the workload pods.
  namespace: your-project-namespace
  name: your-container-name
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: your-app-label
  podMetricsEndpoints:
    port:
      annotation: prometheus.io/port
    path:
      annotation: prometheus.io/path
    scheme:
      annotation: prometheus.io/scheme

Wenden Sie die MonitoringTarget-Konfiguration auf den Management API-Server im selben Namespace wie Ihre Ziel-Pods an:
```
kubectl --kubeconfig KUBECONFIG_PATH apply -f MONITORING_TARGET_NAME.yaml
```
Ersetzen Sie Folgendes:
- KUBECONFIG_PATH: der Pfad zur kubeconfig-Datei für den Management API-Server.
- MONITORING_TARGET_NAME: der Name der MonitoringTarget-Definitionsdatei.

Die Monitoring-Plattform beginnt mit der Erfassung von Messwerten.

Weitere Felder und Optionen finden Sie in der vollständigen MonitoringTarget-Spezifikation und der API-Referenzdokumentation.

Vollständige `MonitoringTarget`-Spezifikation

Die folgende YAML-Datei zeigt ein Beispiel für die vollständige Spezifikation der benutzerdefinierten Ressource MonitoringTarget. Weitere Informationen und eine vollständige Beschreibung der Felder finden Sie in der API-Referenzdokumentation.

apiVersion: monitoring.gdc.goog/v1
kind: MonitoringTarget
metadata:
  # Choose the same namespace as the workload pods.
  namespace: PROJECT_NAMESPACE
  name: MONITORING_TARGET_NAME
spec:
  # Choose matching pattern that identifies pods for this job.
  # Optional
  # Relationship between different selectors: AND
  selector:
    # Choose clusters to consider for this job.
    # Optional: List
    # Default: All clusters applicable to this project.
    # Relationship between different list elements: OR
    matchClusters:
    - string

    # Choose pod labels to consider for this job.
    # Optional: Map of key-value pairs.
    # Default: No filtering by label.
    # Relationship between different pairs: AND
    matchLabels:
      key1: value1

    # Choose annotations to consider for this job.
    # Optional: Map of key-value pairs
    # Default: No filtering by annotation
    # Relationship between different pairs: AND
    matchAnnotations:
      key1: value1

  # Configure the endpoint exposed for this job.
  podMetricsEndpoints:
    # Choose a port either through static value or annotation.
    # Optional
    # Annotation takes priority.
    # Default: static port 80
    port:
      value: integer
      annotation: string

    # Choose a path either through static value or annotation.
    # Optional
    # Annotation takes priority
    # Default: static path /metrics
    path:
      value: string
      annotation: string

    # Choose a scheme either through a static value (http or https) or annotation.
    # Optional
    # Annotation takes priority
    # Default: static scheme http
    scheme:
      value: string
      annotation: string

    # Choose the frequency to scrape the metrics endpoint defined in podMetricsEndpoints
    # Optional
    # Default: 60s
    scrapeInterval: string

    # Dynamically rewrite the label set of a target before it gets scraped.
    # https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#relabel_config
    # Optional
    # Default: No filtering by label
    metricsRelabelings:
    - sourceLabels:
      - string
      separator: string
      regex: string
      action: string
      targetLabel: string
      replacement: string

Ersetzen Sie Folgendes:

PROJECT_NAMESPACE: Ihr Projekt-Namespace.
MONITORING_TARGET_NAME: der Name der MonitoringTarget-Definitionsdatei.

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