Per informazioni sulla versione, consulta le note di rilascio di Distributed Cloud connesso.

Log e metriche

Questa pagina spiega come Google Distributed Cloud connected registra vari tipi di informazioni sul suo funzionamento e come visualizzarle. La raccolta di alcuni tipi di log e metriche comporta costi aggiuntivi. Per saperne di più, consulta Fatturazione per log e metriche.

Configurazione di logging e monitoraggio

Prima di poter iniziare a raccogliere log e metriche, devi:

Abilita le API di logging utilizzando i seguenti comandi:

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

Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del progetto Google Cloud di destinazione.

Concedi i ruoli necessari per scrivere log e metriche:

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]"

Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del progetto Google Cloud di destinazione.

Log

Questa sezione elenca i tipi di risorse Cloud Logging supportati da Distributed Cloud. Per visualizzare i log di Distributed Cloud, utilizza Esplora log nella console Google Cloud . La registrazione di Distributed Cloud è sempre abilitata.

I tipi di risorse registrate connesse a Distributed Cloud sono le seguenti risorse Kubernetes standard:

k8s_container
k8s_node

Puoi anche acquisire e recuperare i log connessi di Distributed Cloud utilizzando l'API Cloud Logging. Per informazioni su come configurare questo meccanismo di logging, consulta la documentazione delle librerie client di Cloud Logging.

Metriche

Questa sezione elenca le metriche di Cloud Monitoring supportate da Distributed Cloud. Per visualizzare le metriche di Distributed Cloud, utilizza Esplora metriche nella consoleGoogle Cloud .

Metriche del cluster Distributed Cloud connected

Per i cluster Distributed Cloud connesso, Distributed Cloud connesso fornisce i seguenti tipi di metriche generate dai nodi Distributed Cloud connesso:

Le metriche delle risorse forniscono informazioni sulle prestazioni dei nodi e dei pod connessi a Distributed Cloud, ad esempio carico della CPU e utilizzo della memoria.
Le metriche delle applicazioni di sistema forniscono informazioni sui carichi di lavoro di sistema di Distributed Cloud connected, ad esempio coredns.

Per un elenco di queste metriche, consulta Metriche di Google Distributed Cloud e Google Distributed Cloud.

Distributed Cloud connesso non fornisce metriche generate dai piani di controllo Kubernetes associati ai cluster Distributed Cloud connesso.

Metriche hardware di Distributed Cloud connected

Distributed Cloud connected fornisce metriche per l'hardware Distributed Cloud connected utilizzando i seguenti tipi di risorse:

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

`Machine` metriche risorsa

Distributed Cloud connesso scrive le seguenti metriche dell'API Cloud Monitoring per la risorsa edgecontainer.googleapis.com/Machine:

Metrica	Descrizione
`/machine/cpu/total_cores` Tipo: `GAUGE` Tipo: `INT`	Conteggio totale dei core del processore fisico presenti sulla macchina.
`/machine/cpu/usage_time` Tipo: `CUMULATIVE` Tipo: `DOUBLE` Unità: `Seconds`	Tempo di utilizzo cumulativo della CPU per tutti i core della macchina. Il tipo può essere `workload` (carichi di lavoro dei clienti) o `system` (tutto il resto).
`/machine/cpu/utilization` Tipo: `GAUGE` Tipo: `DOUBLE`	Percentuale di utilizzo della CPU sulla macchina. L'intervallo è compreso tra 0 e 1. Il tipo può essere `workload` (carichi di lavoro dei clienti) o `system` (tutto il resto).
`/machine/memory/total_bytes` Tipo: `GAUGE` Tipo: `INT64`	Conteggio byte della memoria totale sulla macchina.
`/machine/memory/used_bytes` Tipo: `GAUGE` Tipo: `INT64`	Conteggio dei byte della memoria utilizzata sulla macchina. `memory_type` è `evictable` (recuperabile dal kernel) o `non-evictable` (non recuperabile).
`/machine/memory/utilization` Tipo: `GAUGE` Tipo: `DOUBLE`	Percentuale di utilizzo della memoria sulla macchina. L'intervallo è compreso tra 0 e 1. `memory_type` è `evictable` (recuperabile dal kernel) o `non-evictable` (non recuperabile).
`/machine/network/up` Tipo: `GAUGE` Tipo: `BOOL`	Indica se l'interfaccia di rete è attiva e funzionante. Include schede principali, schede secondarie e porte.
`/machine/network/link_speed` Tipo: `GAUGE` Tipo: `DOUBLE` Unità: byte al secondo	Velocità di collegamento della scheda di interfaccia di rete principale.
`/machine/network/received_bytes_count` Tipo: `CUMULATIVE` Tipo: `DOUBLE`	Conteggio byte ricevuti per la scheda di interfaccia di rete principale.
`/machine/network/sent_bytes_count` Tipo: `CUMULATIVE` Tipo: `DOUBLE`	Conteggio dei byte inviati per la scheda di interfaccia di rete principale.
`/machine/network/connectivity` Tipo: `GAUGE` Tipo: `BOOL`	Indica se la scheda di interfaccia di rete principale ha connettività a internet.
`/machine/disk/total_bytes` Tipo: `GAUGE` Tipo: `INT64`	Conteggio dei byte dello spazio su disco totale sulla macchina.
`/machine/disk/used_bytes` Tipo: `GAUGE` Tipo: `INT64`	Conteggio dei byte dello spazio su disco utilizzato sulla macchina.
`/machine/disk/utilization` Tipo: `GAUGE` Tipo: `DOUBLE`	Percentuale di utilizzo dello spazio su disco sulla macchina. L'intervallo è compreso tra 0 e 1.
`/machine/restart_count` Tipo: `CUMULATIVE` Tipo: `INT`	Numero di riavvii del computer.
`/machine/uptime` Tipo: `GAUGE` Tipo: `INT` Unità: `Seconds`	Tempo di attività della macchina dall'ultimo riavvio.
`/machine/connected` Tipo: `GAUGE` Tipo: `INT64`	Indica se la macchina è connessa a Google Cloud.

`Rack` metriche risorsa

Distributed Cloud connesso scrive le seguenti metriche dell'API Cloud Monitoring per la risorsa edgecontainer.googleapis.com/Rack:

Metrica	Descrizione
`/router/bgp_up` Tipo: `GAUGE` Tipo: `BOOL`	Indica se la sessione di peering BGP sul router è attiva e integra. `router_id` identifica il router specifico (fino a 2 per rack).
`/router/connected` Tipo: `GAUGE` Tipo: `BOOL`	Indica se il router BGP è connesso a Google Cloud. `router_id` identifica il router specifico (fino a 2 per rack).

Esportare log e metriche personalizzati delle applicazioni

Distributed Cloud connected esporta automaticamente i log per le applicazioni in esecuzione sui carichi di lavoro Distributed Cloud connected. Per esportare le metriche per un'applicazione in esecuzione su carichi di lavoro connessi a Distributed Cloud, devi annotarla come descritto nella sezione successiva.

Annota il workload per abilitare l'esportazione delle metriche

Per attivare la raccolta di metriche personalizzate da un'applicazione, aggiungi le seguenti annotazioni al manifest del servizio o del deployment dell'applicazione:

prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/path: "ENDPOINT_PATH". Sostituisci ENDPOINT_PATH con il percorso completo dell'endpoint delle metriche dell'applicazione di destinazione.
prometheus.io/port: "PORT_NUMBER": la porta su cui l'endpoint delle metriche dell'applicazione è in ascolto delle connessioni.

Esegui un'applicazione di esempio

In questa sezione, creerai un'applicazione che scrive log personalizzati ed espone un endpoint di metrica personalizzata.

Salva i seguenti manifest di servizio e deployment in un file denominato my-app.yaml. Nota che il servizio ha l'annotazione 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

Crea il deployment e il servizio:

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

Visualizza log applicazione

Console

Nella console Google Cloud , vai alla pagina Esplora log.
Vai a Esplora log
Fai clic su Risorsa.
Nell'elenco Tutti i tipi di risorse, seleziona Kubernetes Container.
In Nome cluster, seleziona il nome del cluster utente.
In Nome spazio dei nomi, seleziona default.
Fai clic su Aggiungi e poi su Esegui query.

Nella sezione Risultati delle query, puoi visualizzare le voci di log del deployment monitoring-example. Ad esempio:

{
  "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

Utilizza il comando gcloud logging read:

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

Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del tuo progetto.

Nell'output puoi visualizzare le voci di log del deployment monitoring-example. Ad esempio:

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'

Visualizzare le metriche dell'applicazione

L'applicazione di esempio espone una metrica personalizzata denominata example_monitoring_up. Puoi visualizzare i valori di questa metrica nella console Google Cloud .

Nella console Google Cloud , vai alla pagina Esplora metriche.
Vai a Esplora metriche
In Tipo di risorsa, seleziona Kubernetes Pod.
In Metrica, seleziona external/prometheus/example_monitoring_up.
Nel grafico puoi vedere che example_monitoring_up ha un valore ripetuto di 1.

Raccogliere metriche con Prometheus

Distributed Cloud connected supporta la soluzione di metriche Prometheus per la raccolta di metriche sui carichi di lavoro in esecuzione sui cluster del piano di controllo locale mentre questi cluster sono in modalità di sopravvivenza. Questa integrazione non è disponibile sui cluster del control plane cloud.

A questo scopo, Distributed Cloud Connected crea uno spazio dei nomi non gestito con il nome prom-monitoring quando crei un cluster del piano di controllo locale. Ti consigliamo di utilizzare questo spazio dei nomi per eseguire il deployment di Prometheus. Puoi anche copiare le risorse richieste dallo spazio dei nomi prom-monitoring in uno spazio dei nomi di tua scelta e implementare Prometheus.

Raccogli le metriche di Distributed Cloud connected con Prometheus

Per raccogliere le metriche connesse di Distributed Cloud con Prometheus, devi configurare lo scraping delle metriche Prometheus. A questo scopo, monta l'oggetto ConfigMap prometheus-scrape-config nel pod Prometheus e aggiungi la configurazione di scraping da ConfigMap alla configurazione di Prometheus. Ad esempio:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus-deployment
  namespace: prom-monitoring
  labels:
    app: prom-monitoring
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: prom-monitoring
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prom-monitoring
    spec:
      containers:
        - name: prometheus
          image: prom/prometheus:main
          args:
            - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
            - "--storage.tsdb.path=/prometheus/"
          ports:
            - containerPort: 9090
          volumeMounts:
            - name: prometheus-config-volume
              mountPath: /etc/prometheus/
            - name: prometheus-scrape-config-volume
              mountPath: /etc/prometheus/scrape/
            - name: prometheus-storage-volume
              mountPath: /prometheus/
            - name: prometheus-scrape-token
              mountPath: /var/run/secrets/kubernetes.io/stackdriver-prometheus-scrape
            - name: stackdriver-prometheus-scrape-cert
              mountPath: /certs/stackdriver-prometheus-scrape
            - name: metrics-providers-ca
              mountPath: /certs/metrics-providers
            - name: stackdriver-prometheus-etcd-scrape
              mountPath: /stackdriver-prometheus-etcd-scrape
      volumes:
        - name: prometheus-storage-volume
          emptyDir: {}
        - name: prometheus-config-volume
          configMap:
            defaultMode: 420
            name: prometheus-config
        - name: prometheus-scrape-config-volume
          configMap:
            defaultMode: 420
            name: prometheus-scrape-config
        - name: prometheus-scrape-token
          secret:
            defaultMode: 420
            secretName: prometheus-scrape
        - name: stackdriver-prometheus-scrape-cert
          secret:
            defaultMode: 420
            secretName: stackdriver-prometheus-scrape-cert
        - name: metrics-providers-ca
          secret:
            defaultMode: 420
            items:
            - key: ca.crt
              path: ca.crt
            secretName: metrics-providers-ca
        - name: stackdriver-prometheus-etcd-scrape
          secret:
            defaultMode: 420
            optional: true
            secretName: stackdriver-prometheus-etcd-scrape

Raccolta delle metriche dei workload con Prometheus

Per raccogliere le metriche del workload con Prometheus, devi aggiungere annotazioni ai servizi e ai pod che eseguono i workload di destinazione nel seguente modo:

Per inviare le metriche sia a Cloud Monitoring sia a Prometheus, utilizza le annotazioni descritte in Esportare log e metriche personalizzati.
Per inviare le metriche solo a Prometheus, utilizza le seguenti annotazioni:

prometheus.io/unmanaged_scrape: "true"
prometheus.io/unmanaged_path: "ENDPOINT_PATH"
prometheus.io/unmanaged_port: "PORT_NUMBER"

Passaggi successivi

Audit logging

Log e metriche Mantieni tutto organizzato con le raccolte Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.