Panoramica dell'API Observability

L'API Observability in Google Distributed Cloud (GDC) con air gap consente di gestire il ciclo di vita dei servizi di osservabilità, tra cui l'installazione, gli upgrade e la disinstallazione, in un'organizzazione o in un progetto personalizzato. L'API utilizza risorse personalizzate Kubernetes e si basa sul modello di risorse Kubernetes (KRM) per eseguire il provisioning e la gestione delle risorse di logging e monitoraggio.

Molti servizi di osservabilità, come il logging, il monitoraggio e gli avvisi, sono disponibili automaticamente per un progetto di cui è stato eseguito il provisioning. Per gestire servizi specifici, esegui il deployment di una risorsa personalizzata nel tuo progetto in base al servizio di osservabilità che vuoi configurare.

Endpoint di servizio

I seguenti URL sono gli endpoint API per l'API KRM di Observability:

  • Gruppo di logging:

    https://MANAGEMENT_API_SERVER_ENDPOINT/apis/logging.gdc.goog/v1

  • Gruppo di monitoraggio:

    https://MANAGEMENT_API_SERVER_ENDPOINT/apis/monitoring.gdc.goog/v1

  • Gruppo di osservabilità:

    https://MANAGEMENT_API_SERVER_ENDPOINT/apis/observability.gdc.goog/v1

Sostituisci MANAGEMENT_API_SERVER_ENDPOINT con l'endpoint del server dell'API di gestione.

Documento di rilevamento

Utilizza il comando kubectl proxy --port=8001 per aprire un proxy sul server API sulla tua macchina locale. Da qui, puoi accedere al documento di rilevamento a uno dei seguenti URL:

  • http://127.0.0.1:8001/apis/logging.gdc.goog/v1
  • http://127.0.0.1:8001/apis/monitoring.gdc.goog/v1
  • http://127.0.0.1:8001/apis/observability.gdc.goog/v1

Risorse di esempio

Questa sezione contiene risorse di esempio che utilizzano l'API KRM di Observability.

Gruppo di logging

Di seguito è riportato un esempio di risorsa personalizzata LoggingTarget per raccogliere i log da servizi specifici nel progetto project-1:

# Configures a log scraping job
apiVersion: logging.gdc.goog/v1
kind: LoggingTarget
metadata:
  # Choose a namespace that matches the namespace of the workload pods
  namespace: project-1
  name: my-service-logging-target
spec:
  # Choose a matching pattern that identifies the pods for this job
  # Optional
  # Relationship between different selectors: 'AND'
  selector:
    # The clusters to collect logs from.
    # The default configuration is to collect logs from all clusters.
    # The relationship between different clusters is an 'OR' relationship.
    # For example, the value '["admin", "system"]' indicates to consider
    # the admin cluster 'OR' the system cluster.
    # Optional
    matchClusters:
    - cluster-1
    - cluster-2

    # The pod name prefixes to collect logs from.
    # The Observability platform scrapes all pods with names
    # that start with the specified prefixes.
    # The values must contain '[a-z0-9-]' characters only.
    # The relationship between different list elements is an 'OR' relationship.
    # Optional
    matchPodNames:
      - pod-1
      - pod-2

    # The container name prefixes to collect logs from.
    # The Observability platform scrapes all containers with names
    # that start with the specified prefixes.
    # The values must contain '[a-z0-9-]' characters only.
    # The relationship between different list elements is an 'OR' relationship.
    # Optional
    matchContainerNames:
      - container-1
      - container-2

  # Choose the predefined parser for log entries.
  # Use parsers to map the log output to labels and extract fields.
  # Specify the log format.
  # Optional
  # Options: klog_text, klog_json, klogr, gdch_json, json
  parser: klog_text

  # Specify an access level for log entries.
  # The default value is 'ao'.
  # Optional
  # Options: ao, pa, io
  logAccessLevel: ao

  # Specify a service name to be applied as a label
  # For user workloads consider this field as a workload name
  # Required
  serviceName: service-name

  # The additional static fields to apply to log entries.
  # The field is a key-value pair, where the field name is the key and
  # the field value is the value.
  # Optional
  additionalFields:
    app: workload2
    key: value

Gruppo di monitoraggio

Di seguito è riportato un esempio di risorsa personalizzata MonitoringTarget per raccogliere metriche dai workload nel progetto project-1:

apiVersion: monitoring.gdc.goog/v1
kind: MonitoringTarget
metadata:
  # Choose the same namespace as the workload pods
  namespace: project-1
  name: string
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 port either via static value or annotation
    # Optional
    # Annotation takes priority
    # Default: static port 80
    port:
      value: integer
      annotation: string

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

    # Choose scheme either via 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

Gruppo di osservabilità

Di seguito è riportato un esempio della risorsa personalizzata ObservabilityPipeline per aggiornare le dimensioni di archiviazione delle dashboard nello spazio dei nomi del progetto platform-obs:

# Configure observability pipeline
apiVersion: observability.gdc.goog/v1
kind: ObservabilityPipeline
metadata:
  # Don't change the namespace or name.
  namespace: platform-obs
  name: observability-config
spec:
  ...
  monitoring:
    grafana:
      storageSize: 1Gi # Configure the new storage size for dashboards in the project.
    ...