啟用應用程式記錄與監控功能

本頁說明如何設定 Google Distributed Cloud 叢集，將使用者應用程式的自訂記錄和指標傳送至 Cloud Logging、Cloud Monitoring 和 Google Cloud Managed Service for Prometheus。

為獲得最佳使用者應用程式記錄和監控體驗，我們強烈建議您使用下列設定：

• 將 Stackdriver 物件中的 enableGMPForApplications 設為 true，即可啟用 Google Cloud Managed Service for Prometheus。這項設定可讓您使用 Prometheus 監控工作負載並接收快訊。如需操作說明和詳細資訊，請參閱本頁的「啟用 Google Cloud Managed Service for Prometheus」一節。

• 將 Stackdriver 物件中的 enableCloudLoggingForApplications 設為 true，即可為使用者應用程式啟用 Cloud Logging。這項設定會提供工作負載的記錄。如需操作說明和詳細資訊，請參閱本頁的「為使用者應用程式啟用 Cloud Logging」。

啟用 Google Cloud Managed Service for Prometheus

Google Cloud Managed Service for Prometheus 的設定是在名為 stackdriver 的 Stackdriver 物件中指定。如需更多資訊，包括最佳做法和疑難排解，請參閱 Google Cloud Managed Service for Prometheus 說明文件。

如要設定 stackdriver 物件來啟用 Google Cloud Managed Service for Prometheus，請按照下列步驟操作：

1. 開啟要編輯的 stackdriver 物件：

   kubectl --kubeconfig=CLUSTER_KUBECONFIG \
       --namespace kube-system edit stackdriver stackdriver
   

   請將 CLUSTER_KUBECONFIG 替換為叢集 kubeconfig 檔案的路徑。

2. 在「spec」下方，將「enableGMPForApplications」設為「true」：

   apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
   kind: Stackdriver
   metadata:
     name: stackdriver
     namespace: kube-system
   spec:
     projectID: ...
     clusterName: ...
     clusterLocation: ...
     proxyConfigSecretName: ...
     enableGMPForApplications: true
     enableVPC: ...
     optimizedMetrics: true
   

3. 儲存並關閉編輯過的檔案。

   Google 代管的 Prometheus 元件會自動在 gmp-system 命名空間的叢集中啟動。

4. 檢查 Google 管理的 Prometheus 元件：

   kubectl --kubeconfig=CLUSTER_KUBECONFIG --namespace gmp-system get pods
   

   這個指令會輸出類似以下的結果：

   NAME                              READY   STATUS    RESTARTS        AGE
   collector-abcde                   2/2     Running   1 (5d18h ago)   5d18h
   collector-fghij                   2/2     Running   1 (5d18h ago)   5d18h
   collector-klmno                   2/2     Running   1 (5d18h ago)   5d18h
   gmp-operator-68d49656fc-abcde     1/1     Running   0               5d18h
   rule-evaluator-7c686485fc-fghij   2/2     Running   1 (5d18h ago)   5d18h
   

Google Cloud Managed Service for Prometheus 支援規則評估和快訊。如要設定規則評估，請參閱「規則評估」。

執行範例應用程式

這項代管服務提供範例應用程式的資訊清單，該應用程式會在 metrics 連接埠發出 Prometheus 指標。prom-example這個應用程式使用三個副本。

如要部署應用程式，請按照下列步驟操作：

1. 為您在範例應用程式中建立的資源建立 gmp-test 命名空間：

   kubectl --kubeconfig=CLUSTER_KUBECONFIG create ns gmp-test
   

2. 使用下列指令套用應用程式資訊清單：

   kubectl -n gmp-test apply \
       -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/prometheus-engine/v0.4.1/examples/example-app.yaml
   

設定 PodMonitoring 資源

在本節中，您將設定PodMonitoring自訂資源，擷取範例應用程式發出的指標資料，並傳送至 Google Cloud Managed Service for Prometheus。PodMonitoring自訂資源 會使用目標抓取作業。在本例中，收集器代理程式會擷取範例應用程式發出資料的 /metrics 端點。

PodMonitoring 自訂資源只會擷取部署所在命名空間中的目標。如要擷取多個命名空間中的目標，請在每個命名空間中部署相同的PodMonitoring自訂資源。如要確認 PodMonitoring 資源是否已安裝在預期命名空間中，請執行下列指令：

kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG get podmonitoring -A

如需所有 Google Cloud Managed Service for Prometheus 自訂資源的參考說明文件，請參閱 prometheus-engine/doc/api reference。

下列資訊清單會在 gmp-test 命名空間中定義 PodMonitoring 資源 prom-example。這項資源會找出命名空間中所有標籤為 app 且值為 prom-example 的 Pod。系統會每隔 30 秒，在 /metrics HTTP 路徑上，透過名為 metrics 的通訊埠，擷取相符的 Pod。

apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
kind: PodMonitoring
metadata:
  name: prom-example
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: prom-example
  endpoints:
  - port: metrics
    interval: 30s

如要套用這項資源，請執行下列指令：

kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG -n gmp-test apply \
    -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/prometheus-engine/v0.4.1/examples/pod-monitoring.yaml

Google Cloud Managed Service for Prometheus 現在會擷取相符的 Pod。

查詢指標資料

如要驗證 Prometheus 資料是否已匯出，最簡單的方法是在 Google Cloud 控制台的 Metrics Explorer 中使用 PromQL 查詢。

如要執行 PromQL 查詢，請按照下列步驟操作：

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Monitoring」頁面，或點選下列按鈕：

   前往「Monitoring」頁面

2. 在導覽窗格中，選取「Metrics Explorer」。

3. 使用 Prometheus 查詢語言 (PromQL) 指定要在圖表上顯示的資料：

   1. 在「選取指標」窗格的工具列中，選取「程式碼編輯器」。

   2. 在「語言」切換按鈕中選取「PromQL」。語言切換按鈕位於「程式碼編輯器」窗格底部。

   3. 在查詢編輯器中輸入查詢。舉例來說，如要繪製過去一小時內 CPU 在每種模式中花費的平均秒數，請使用下列查詢：

      avg(rate(kubernetes_io:anthos_container_cpu_usage_seconds_total
      {monitored_resource="k8s_node"}[1h]))
      

   如要進一步瞭解如何使用 PromQL，請參閱「在 Cloud Monitoring 中使用 PromQL」。

以下螢幕截圖顯示了 anthos_container_cpu_usage_seconds_total 指標的圖表：

如果您收集大量資料，建議篩選匯出的指標，以降低費用。

為使用者應用程式啟用 Cloud Logging

Cloud Logging 和 Cloud Monitoring 的設定會儲存在名為 stackdriver 的 Stackdriver 物件中。

1. 開啟要編輯的 stackdriver 物件：

   kubectl --kubeconfig=CLUSTER_KUBECONFIG \
       --namespace kube-system edit stackdriver stackdriver
   

   將 CLUSTER_KUBECONFIG 替換為使用者叢集 kubeconfig 檔案的路徑。

2. 在 spec 區段中，將 enableCloudLoggingForApplications 設為 true：

   apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
     kind: Stackdriver
     metadata:
       name: stackdriver
       namespace: kube-system
     spec:
       projectID: ...
       clusterName: ...
       clusterLocation: ...
       proxyConfigSecretName: ...
       enableCloudLoggingForApplications: true
       enableVPC: ...
       optimizedMetrics: true
   

3. 儲存並關閉編輯過的檔案。

執行範例應用程式

在本節中，您將建立可寫入自訂記錄的應用程式。

1. 將下列 Deployment 資訊清單儲存至名為 my-app.yaml 的檔案。

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: "monitoring-example"
     namespace: "default"
     labels:
       app: "monitoring-example"
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: "monitoring-example"
     template:
       metadata:
         labels:
           app: "monitoring-example"
       spec:
         containers:
         - image: gcr.io/google-samples/prometheus-dummy-exporter:latest
           name: prometheus-example-exporter
           imagePullPolicy: Always
           command:
           - /bin/sh
           - -c
           - ./prometheus-dummy-exporter --metric-name=example_monitoring_up --metric-value=1 --port=9090
           resources:
             requests:
               cpu: 100m
   

2. 建立 Deployment

   kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG apply -f my-app.yaml
   

查看應用程式記錄檔

篩選應用程式記錄檔

篩選應用程式記錄檔可減少應用程式記錄費用，以及叢集到 Cloud Logging 的網路流量。從 Google Distributed Cloud 1.15.0 版開始，如果 enableCloudLoggingForApplications 設為 true，您可以依下列條件篩選應用程式記錄：

• Pod 標籤 (podLabelSelectors)
• 命名空間 (namespaces)
• 記錄內容的規則運算式 (contentRegexes)

Google Distributed Cloud 只會將篩選結果傳送至 Cloud Logging。

定義應用程式記錄篩選器

Logging 的設定是在名為 stackdriver 的 Stackdriver 物件中指定。

1. 開啟 stackdriver 物件進行編輯：

   kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG --namespace kube-system \
       edit stackdriver stackdriver
   

   將 USER_CLUSTER_KUBECONFIG 替換為使用者叢集 kubeconfig 檔案的路徑。

2. 在 spec 中新增 appLogFilter 區段：

     apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
     kind: Stackdriver
     metadata:
       name: stackdriver
       namespace: kube-system
     spec:
       enableCloudLoggingForApplications: true
       projectID: ...
       clusterName: ...
       clusterLocation: ...
       appLogFilter:
         keepLogRules:
         - namespaces:
           - prod
           ruleName: include-prod-logs
         dropLogRules:
         - podLabelSelectors:
           - disableGCPLogging=yes
           ruleName: drop-logs
   

3. 儲存並關閉編輯過的檔案。

4. (選用) 如果您使用 podLabelSelectors，請重新啟動 stackdriver-log-forwarder DaemonSet，盡快套用變更：

   kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG --namespace kube-system \
       rollout restart daemonset stackdriver-log-forwarder
   

   通常 10 分鐘後，podLabelSelectors就會生效。重新啟動 DaemonSet stackdriver-log-forwarder 可讓變更更快生效。

範例：僅在 prod 命名空間中加入 ERROR 或 WARN 記錄

以下範例說明應用程式記錄篩選器的運作方式。您定義的篩選器會使用命名空間 (prod)、規則運算式 (.*(ERROR|WARN).*) 和 Pod 標籤 (disableGCPLogging=yes)。接著，如要驗證篩選器是否正常運作，請在 prod 命名空間中執行 Pod，測試這些篩選器條件。

如要定義及測試應用程式記錄篩選器，請按照下列步驟操作：

1. 在 Stackdriver 物件中指定應用程式記錄篩選器：

   在下列 appLogFilter 範例中，系統只會保留 prod 命名空間中的 ERROR 或 WARN 記錄。系統會捨棄標籤為 disableGCPLogging=yes 的 Pod 記錄：

   apiVersion: addons.gke.io/v1alpha1
   kind: Stackdriver
   metadata:
     name: stackdriver
     namespace: kube-system
   spec:
     ...
     appLogFilter:
       keepLogRules:
       - namespaces:
         - prod
         contentRegexes:
         - ".*(ERROR|WARN).*"
         ruleName: include-prod-logs
       dropLogRules:
       - podLabelSelectors:
         - disableGCPLogging=yes # kubectl label pods pod disableGCPLogging=yes
         ruleName: drop-logs
   ...
   

2. 在 prod 命名空間中部署 Pod，然後執行產生 ERROR 和 INFO 記錄項目的指令碼：

   kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG run pod1 \
       --image gcr.io/cloud-marketplace-containers/google/debian10:latest \
       --namespace prod --restart Never --command -- \
       /bin/sh -c "while true; do echo 'ERROR is 404\\nINFO is not 404' && sleep 1; done"
   

   篩選後的記錄檔應只包含 ERROR 項目，不應包含 INFO 項目。

3. 將 disableGCPLogging=yes 標籤新增至 Pod：

   kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG label pods pod1 \
       --namespace prod disableGCPLogging=yes
   

   經過篩選的記錄不應再包含 pod1 Pod 的任何項目。

應用程式記錄篩選器 API 定義

應用程式記錄檔篩選器的定義會在 stackdriver 自訂資源定義中宣告。

如要取得 Stackdriver 自訂資源定義，請執行下列指令：

kubectl --kubeconfig USER_CLUSTER_KUBECONFIG get crd stackdrivers.addons.gke.io \
    --namespace kube-system -o yaml