Recoger métricas de tus cargas de trabajo

En esta página se describe el proceso para extraer métricas de cargas de trabajo en entornos con air gap de Google Distributed Cloud (GDC) para facilitar la monitorización y la observabilidad de los datos.

Puedes raspar y recoger las métricas que producen tus componentes a lo largo del tiempo. La plataforma de monitorización ofrece una API personalizada para extraer métricas de las cargas de trabajo en ejecución en el espacio de nombres de tu proyecto de Distributed Cloud. Para obtener métricas, debes implementar un recurso personalizado MonitoringTarget en el espacio de nombres de tu proyecto en el servidor de la API Management. Cuando se implementa este recurso, la plataforma de monitorización inicia la recogida de datos.

El recurso personalizado MonitoringTarget dirige la canalización de monitorización para que raspe los pods designados de tu proyecto. Estos pods deben exponer un endpoint HTTP que proporcione métricas en un formato de exposición de Prometheus, como OpenMetrics. Las métricas obtenidas se muestran en la instancia de Grafana de tu proyecto, lo que te permite conocer el estado operativo de tu aplicación.

Para configurar el recurso personalizado MonitoringTarget, debes especificar los pods de tu espacio de nombres de proyecto para la recogida de métricas. Puedes personalizar varios ajustes, como la frecuencia de raspado, el endpoint de métricas de los pods, las etiquetas y las anotaciones.

Antes de empezar

Para obtener los permisos que necesitas para gestionar recursos personalizados de MonitoringTarget, pide a tu administrador de gestión de identidades y accesos de la organización o del proyecto que te conceda uno de los roles de MonitoringTarget asociados.

En función del nivel de acceso y de los permisos que necesites, puedes obtener los roles de creador, editor o lector de este recurso en una organización o en un proyecto. Para obtener más información, consulta Preparar permisos de gestión de identidades y accesos.

Configura el MonitoringTarget recurso personalizado

El recurso personalizado MonitoringTarget indica a la plataforma de monitorización de dónde debe recoger las métricas. Puede especificar los pods de los que quiere recoger métricas, el endpoint de métricas de esos pods, la frecuencia de scrapping y cualquier otro ajuste.

Este recurso define las siguientes configuraciones:

• Destinos: los pods y sus endpoints de tu proyecto que exponen métricas.
• Intervalo de raspado: la frecuencia con la que quiere extraer métricas de los endpoints seleccionados.
• Personalizaciones de etiquetas: reglas opcionales con cualquier modificación de etiquetas para métricas.

Elige uno de los siguientes métodos para especificar los endpoints de métricas en el recurso personalizado MonitoringTarget:

• Endpoints estáticos: declaras explícitamente el endpoint (puerto, ruta y esquema) en la configuración de MonitoringTarget.

• Anotaciones: la información del endpoint de la métrica del pod se obtiene de las anotaciones del archivo Deployment del contenedor. Este método ofrece más flexibilidad si cada pod tiene endpoints diferentes.

Consulta la especificación MonitoringTarget completa y la documentación de referencia de la API para ver más campos y opciones.

Especificación completa de MonitoringTarget

En el siguiente archivo YAML se muestra un ejemplo de la especificación completa del recurso personalizado MonitoringTarget. Para obtener más información y una descripción completa de los campos, consulta la documentación de referencia de la API.

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

Haz los cambios siguientes:

• PROJECT_NAMESPACE: el espacio de nombres de tu proyecto.
• MONITORING_TARGET_NAME: el nombre del archivo de definición de MonitoringTarget.