Registros y métricas

En esta página, se explica cómo Google Distributed Cloud registra varios tipos de información sobre su funcionamiento y cómo ver esa información. La recopilación de algunos tipos de registros y métricas genera cargos adicionales. Para obtener más información, consulta Facturación de registros y métricas.

Configurar el registro y la supervisión

Antes de comenzar a recopilar registros y métricas, debes hacer lo siguiente:

  1. Habilita las APIs de Logging con los siguientes comandos:

    gcloud services enable opsconfigmonitoring.googleapis.com --project PROJECT_ID
gcloud services enable logging.googleapis.com --project PROJECT_ID
gcloud services enable monitoring.googleapis.com --project PROJECT_ID

    Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto Google Cloud de destino.

  2. Otorga los roles necesarios para escribir registros y métricas:

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --role roles/opsconfigmonitoring.resourceMetadata.writer \
    --member "serviceAccount:PROJECT_ID.svc.id.goog[kube-system/metadata-agent]"

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --role roles/logging.logWriter \
     --member "serviceAccount:PROJECT_ID.svc.id.goog[kube-system/stackdriver-log-forwarder]"

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --role roles/monitoring.metricWriter \
    --member "serviceAccount:PROJECT_ID.svc.id.goog[kube-system/gke-metrics-agent]"

    Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto Google Cloud de destino.

Registros

En esta sección, se enumeran los tipos de recursos de Cloud Logging que admite Distributed Cloud. Para ver los registros de Distributed Cloud, usa el Explorador de registros en la consola de Google Cloud . El registro de Distributed Cloud siempre está habilitado.

Los tipos de recursos registrados de Distributed Cloud son los siguientes recursos estándar de Kubernetes:

  • k8s_container
  • k8s_node

También puedes capturar y recuperar registros de Distributed Cloud con la API de Cloud Logging. Para obtener información sobre cómo configurar este mecanismo de registro, consulta la documentación de las bibliotecas cliente de Cloud Logging.

Métricas

En esta sección, se enumeran las métricas de Cloud Monitoring que admite Distributed Cloud. Para ver las métricas de Distributed Cloud, usa el Explorador de métricas en la consola deGoogle Cloud .

Métricas de clústeres de Distributed Cloud

En el caso de los clústeres de Distributed Cloud, Distributed Cloud proporciona los siguientes tipos de métricas que generan los nodos de Distributed Cloud:

  • Las métricas de recursos proporcionan información sobre el rendimiento de los nodos y los Pods de Distributed Cloud, como la carga de CPU y el uso de memoria.
  • Las métricas de aplicaciones del sistema proporcionan información sobre las cargas de trabajo del sistema de Distributed Cloud, como coredns.

Para obtener una lista de estas métricas, consulta Google Distributed Cloud y sus métricas.

Distributed Cloud no proporciona métricas generadas por los planos de control de Kubernetes asociados con los clústeres de Distributed Cloud.

Métricas de hardware de Distributed Cloud

Distributed Cloud proporciona métricas para el hardware de Distributed Cloud con los siguientes tipos de recursos:

  • edgecontainer.googleapis.com/Machine
  • edgecontainer.googleapis.com/Rack

Métricas de recursos de Machine

Distributed Cloud escribe las siguientes métricas de la API de Cloud Monitoring para el recurso edgecontainer.googleapis.com/Machine:

Métrica Descripción
/machine/cpu/total_cores
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: INT
 Es el recuento total de núcleos de procesador físicos presentes en la máquina.
/machine/cpu/usage_time
  • Tipo: CUMULATIVE
  • Tipo: DOUBLE
  • Unidad: Seconds
 Tiempo de uso acumulado de la CPU para todos los núcleos de la máquina. El tipo puede ser workload (cargas de trabajo del cliente) o system (todo lo demás).
/machine/cpu/utilization
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: DOUBLE
 Porcentaje de uso de CPU en la máquina. El rango es de 0 a 1. El tipo puede ser workload (cargas de trabajo del cliente) o system (todo lo demás).
/machine/memory/total_bytes
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: INT64
 Es el recuento de bytes de la memoria total de la máquina.
/machine/memory/used_bytes
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: INT64
 Es el recuento de bytes de la memoria utilizada en la máquina. memory_type es evictable (recuperable por el kernel) o non-evictable (no recuperable).
/machine/memory/utilization
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: DOUBLE
 Es el porcentaje de uso de memoria en la máquina. El rango es de 0 a 1. memory_type es evictable (recuperable por el kernel) o non-evictable (no recuperable).
/machine/network/up
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: BOOL
 Indica si la interfaz de red está en funcionamiento. Incluye tarjetas principales, tarjetas secundarias y puertos.
/machine/network/link_speed
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: DOUBLE
  • Unidad: bytes por segundo
 Velocidad de vínculo de la tarjeta de interfaz de red principal.
/machine/network/received_bytes_count
  • Tipo: CUMULATIVE
  • Tipo: DOUBLE
 Es el recuento de bytes recibidos para la tarjeta de interfaz de red principal.
/machine/network/sent_bytes_count
  • Tipo: CUMULATIVE
  • Tipo: DOUBLE
 Es el recuento de bytes enviados para la tarjeta de interfaz de red principal.
/machine/network/connectivity
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: BOOL
 Indica si la tarjeta de interfaz de red principal tiene conectividad a Internet.
/machine/disk/total_bytes
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: INT64
 Es el recuento de bytes del espacio total en disco de la máquina.
/machine/disk/used_bytes
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: INT64
 Es el recuento de bytes del espacio en disco usado en la máquina.
/machine/disk/utilization
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: DOUBLE
 Es el porcentaje de uso del espacio en disco de la máquina. El rango es de 0 a 1.
/machine/restart_count
  • Tipo: CUMULATIVE
  • Tipo: INT
 Cantidad de reinicios que sufrió la máquina.
/machine/uptime
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: INT
  • Unidad: Seconds
 Tiempo de actividad de la máquina desde el último reinicio.
/machine/connected
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: INT64
 Indica si la máquina está conectada a Google Cloud.

Métricas de recursos de Rack

Distributed Cloud escribe las siguientes métricas de la API de Cloud Monitoring para el recurso edgecontainer.googleapis.com/Rack:

Métrica Descripción
/router/bgp_up
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: BOOL
 Indica si la sesión de peering de BGP en el router está activa y en buen estado. router_id identifica el router específico (hasta 2 por rack).
/router/connected
  • Tipo: GAUGE
  • Tipo: BOOL
 Indica si el router BGP está conectado a Google Cloud. router_id identifica el router específico (hasta 2 por rack).

Exporta métricas y registros de aplicaciones personalizados

Distributed Cloud exporta automáticamente los registros de las aplicaciones que se ejecutan en cargas de trabajo de Distributed Cloud. Para exportar métricas de una aplicación que se ejecuta en cargas de trabajo de Distributed Cloud, debes agregarle anotaciones como se describe en la siguiente sección.

Anota la carga de trabajo para habilitar la exportación de métricas

Para habilitar la recopilación de métricas personalizadas de una aplicación, agrega las siguientes anotaciones al manifiesto de servicio o Deployment de la aplicación:

  • prometheus.io/scrape: "true"
  • prometheus.io/path: "ENDPOINT_PATH". Reemplaza ENDPOINT_PATH por la ruta de acceso completa al extremo de métricas de la aplicación de destino.
  • prometheus.io/port: "PORT_NUMBER": Es el puerto en el que el extremo de métricas de la aplicación escucha las conexiones.

Ejecuta una aplicación de ejemplo

En esta sección, crearás una aplicación que escriba registros personalizados y exponga un extremo de métrica personalizada.

  1. Guarda los siguientes manifiestos de Service y Deployment en un archivo llamado my-app.yaml. Ten en cuenta que el Service tiene la anotación prometheus.io/scrape: "true":

    kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: "monitoring-example"
  namespace: "default"
  annotations:
    prometheus.io/scrape: "true"
spec:
  selector:
    app: "monitoring-example"
  ports:
    - name: http
      port: 9090
---
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. Crea el Deployment y el Service:

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

Ver los registros de la aplicación

Console

  1. En la consola de Google Cloud , accede a la página Explorador de registros.

    Ve al Explorador de registros

  2. Haz clic en Recurso.

  3. En la lista Todos los tipos de recursos, selecciona Kubernetes Container.

  4. En Nombre del clúster, selecciona el nombre de tu clúster de usuario.

  5. En Nombre del espacio de nombres, selecciona default.

  6. Haz clic en Agregar y, luego, en Ejecutar consulta.

  7. En la sección Resultados de la consulta, puedes ver las entradas de registro del Deployment monitoring-example. Por ejemplo:

    {
  "textPayload": "2020/11/14 01:24:24 Starting to listen on :9090\n",
  "insertId": "1oa4vhg3qfxidt",
  "resource": {
    "type": "k8s_container",
    "labels": {
      "pod_name": "monitoring-example-7685d96496-xqfsf",
      "cluster_name": ...,
      "namespace_name": "default",
      "project_id": ...,
      "location": "us-west1",
      "container_name": "prometheus-example-exporter"
    }
  },
  "timestamp": "2020-11-14T01:24:24.358600252Z",
  "labels": {
    "k8s-pod/pod-template-hash": "7685d96496",
    "k8s-pod/app": "monitoring-example"
  },
  "logName": "projects/.../logs/stdout",
  "receiveTimestamp": "2020-11-14T01:24:39.562864735Z"
}

gcloud

  1. Usa el comando gcloud logging read:

    gcloud logging read 'resource.labels.project_id="PROJECT_ID" AND \
    resource.type="k8s_container" AND resource.labels.namespace_name="default"'

    Reemplaza PROJECT_ID por el ID de tu proyecto.

  2. En el resultado, puedes ver las entradas de registro del Deployment monitoring-example. Por ejemplo:

    insertId: 1oa4vhg3qfxidt
labels:
  k8s-pod/app: monitoring-example
  k8s- pod/pod-template-hash: 7685d96496
logName: projects/.../logs/stdout
receiveTimestamp: '2020-11-14T01:24:39.562864735Z'
resource:
  labels:
    cluster_name: ...
    container_name: prometheus-example-exporter
    location: us-west1
    namespace_name: default
    pod_name: monitoring-example-7685d96496-xqfsf
    project_id: ...
  type: k8s_container
textPayload: |
  2020/11/14 01:24:24 Starting to listen on :9090
timestamp: '2020-11-14T01:24:24.358600252Z'

Consulta las métricas de las aplicaciones

Tu aplicación de ejemplo expone una métrica personalizada llamada example_monitoring_up. Puedes ver los valores de esa métrica en la consola de Google Cloud .

  1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Explorador de métricas.

    Dirígete al Explorador de métricas

  2. En Tipo de recurso, selecciona Kubernetes Pod.

  3. En Métrica, selecciona external/prometheus/example_monitoring_up.

  4. En el gráfico, puedes ver que example_monitoring_up tiene un valor repetido de 1.

¿Qué sigue?