Anthos Service Mesh e Traffic Director sono ora Cloud Service Mesh. Per saperne di più, consulta la panoramica di Cloud Service Mesh.

Osservabilità per gRPC senza proxy

Cloud Service Mesh Observability per gRPC senza proxy si basa sul plugin OpenTelemetry gRPC esistente, registra le metriche (latenza, dimensioni dei messaggi e così via) per tutti i canali e i server gRPC abilitati per Cloud Service Mesh e fornisce attributi aggiuntivi che mostrano le informazioni sulla topologia del mesh per il traffico di Cloud Service Mesh. Un canale gRPC è considerato abilitato per Cloud Service Mesh se riceve la configurazione dal control plane di Cloud Service Mesh, mentre tutti i server gRPC sono considerati abilitati per Cloud Service Mesh.

Attributi mesh

Nelle metriche sono disponibili i seguenti attributi del mesh.

Etichette dell'ambiente locale:

csm.mesh_id
- L'ID mesh.
Altri attributi dell'ambiente locale vengono ottenuti dalla risorsa OpenTelemetry.
- Servizio gestito per Prometheus (GMP) può essere configurato in modo da utilizzare l'infrastruttura Google per archiviare le metriche. Se utilizzi questo metodo, gli attributi delle risorse che descrivono l'ambiente locale dell'applicazione vengono aggiunti automaticamente come MonitoredResource.
- Se utilizzi un'infrastruttura non Google per l'esportazione e l'archiviazione delle metriche, la pipeline di raccolta deve aggiungere attributi alle metriche che descrivono l'ambiente in cui viene eseguita l'applicazione.

Etichette dell'ambiente remoto:

csm.remote_workload_type
- Il tipo di peer remoto. ("gcp_kubernetes_engine" per GKE).
In base al tipo di peer, saranno presenti attributi aggiuntivi.
- Per un peer in esecuzione su GKE:
- csm.remote_workload_project_id
  - L'identificatore del progetto associato a questa risorsa, ad esempio "my-project".
- csm.remote_workload_location * La posizione fisica del cluster contenente il container.
- csm.remote_workload_cluster_name
  - Il cluster in cui è in esecuzione il container.
- csm.remote_workload_namespace_name
  - The namespace where the container is running.
- csm.remote_workload_name
  - Il nome del workload remoto. Deve essere il nome dell'oggetto contenente la definizione del pod (ad esempio un deployment, un set di repliche o semplicemente il nome del pod per un pod di tipo bare).

Etichette di servizio: informazioni sul servizio di backend (cluster xDS) a cui viene indirizzato l'RPC. Tieni presente che questa opzione è disponibile solo se il servizio di backend è stato configurato tramite l'API Gateway.

csm.service_name
- Il nome del servizio.
csm.service_namespace_name
- Il nome dello spazio dei nomi del servizio.

Il termine remote_workload si riferisce al peer. Per i client, il pod del server che è la destinazione di una RPC è il workload remoto. Per i server, invece, il pod del client che ha avviato la RPC è il workload remoto.

Tieni presente che questi attributi non saranno disponibili su grpc.client.attempt.started e grpc.server.call.started, poiché tutte le informazioni sulla topologia del mesh non sono disponibili nel punto di raccolta di queste metriche.

Istruzioni per la configurazione dell'osservabilità

Questa sezione spiega come abilitare Cloud Service Mesh Observability per gRPC senza proxy in una configurazione del mesh di servizi.

C++

Il supporto dell'osservabilità è disponibile solo tramite il sistema di compilazione Bazel. La destinazione grpcpp_csm_observability deve essere aggiunta come dipendenza.

Modifiche al codice richieste

Per utilizzare Cloud Service Mesh Observability, devi aggiungere il seguente codice ai client e ai server gRPC.

#include <grpcpp/ext/csm_observability.h>

int main() {
  // …
  auto observability = grpc::CsmObservabilityBuilder()
                          .SetMeterProvider(std::move(meter_provider))
                          .BuildAndRegister();
  assert(observability.ok());
  // …
}

Prima di qualsiasi operazione gRPC, inclusa la creazione di un canale, un server o credenziali, utilizza l'API CsmObservabilityBuilder per registrare un plug-in. Il seguente esempio mostra come configurare Cloud Service Mesh Observability con un esportatore Prometheus.

  opentelemetry::exporter::metrics::PrometheusExporterOptions opts;
  opts.url = "0.0.0.0:9464";
  auto prometheus_exporter =
      opentelemetry::exporter::metrics::PrometheusExporterFactory::Create(opts);
  auto meter_provider =
      std::make_shared<opentelemetry::sdk::metrics::MeterProvider>();
  meter_provider->AddMetricReader(std::move(prometheus_exporter));
  auto observability = grpc:::CsmObservabilityBuilder()
                          .SetMeterProvider(std::move(meter_provider))
                          .BuildAndRegister();

L'API SetMeterProvider() su CsmObservabilityBuilder() consente agli utenti di impostare un oggetto MeterProvider che può essere configurato con gli esportatori.

Java

Per abilitare Cloud Service Mesh Observability per le applicazioni Java gRPC, segui questi passaggi:

Assicurati che il progetto includa l'artefatto grpc-gcp-csm-observability. Utilizza gRPC versione 1.65.0 o successive.
All'interno del metodo main(), inizializza Cloud Service Mesh Observability fornendo un'istanza dell'SDK OpenTelemetry configurata con un MeterProvider per raccogliere ed esportare le metriche.

Prima di eseguire qualsiasi operazione gRPC, come la configurazione di un canale o di un server, assicurati di utilizzare l'API CsmObservability.Builder() per registrare l'SDK OpenTelemetry.

Una volta creata l'istanza CsmObservability, la chiamata di registerGlobal() sull'istanza abilita Cloud Service Mesh Observability per tutti i canali e i server Cloud Service Mesh.

L'esempio seguente mostra come configurare Cloud Service Mesh Observability utilizzando un esportatore Prometheus.

import io.grpc.gcp.csm.observability.CsmObservability;
...

public static void main(String[] args) {
    ...

    int prometheusPort = 9464;

    SdkMeterProvider sdkMeterProvider = SdkMeterProvider.builder()
        .registerMetricReader(
            PrometheusHttpServer.builder().setPort(prometheusPort).build())
        .build();

    OpenTelemetrySdk openTelemetrySdk = OpenTelemetrySdk.builder()
        .setMeterProvider(sdkMeterProvider)
        .build();

    CsmObservability observability = new CsmObservability.Builder()
        .sdk(openTelemetrySdk)
        .build();
    observability.registerGlobal();

    // ... (continue with channel and server configuration)
}

Go

Prima di qualsiasi operazione gRPC, inclusa la creazione di un ClientConn o di un server oppure di credenziali, configura Cloud Service Mesh Observability a livello globale con un MeterProvider. Il seguente esempio mostra come configurare Cloud Service Mesh Observability. Dopo aver configurato Cloud Service Mesh Observability, tutti i canali Cloud Service Mesh e tutti i server selezioneranno un plug-in di statistiche OpenTelemetry configurato con le opzioni fornite e con etichette Cloud Service Mesh aggiuntive. I canali non Cloud Service Mesh riceveranno un plug-in delle statistiche OpenTelemetry senza le etichette Cloud Service Mesh.

  import (
  "context"

  "google.golang.org/grpc/stats/opentelemetry"
  "google.golang.org/grpc/stats/opentelemetry/csm"

  "go.opentelemetry.io/otel/sdk/metric"
)

func main() {
  reader := metric.NewManualReader()
  provider := metric.NewMeterProvider(metric.WithReader(reader))
  opts := opentelemetry.Options{
    MetricsOptions: opentelemetry.MetricsOptions{
        MeterProvider: provider,
    },
  }
  cleanup := csm.EnableObservability(context.Background(), opts)
  defer cleanup()
  // Any created ClientConns and servers will be configured with an
  // OpenTelemetry stats plugin configured with provided options.

}

Python

Per Cloud Service Mesh Observability sono richieste le seguenti dipendenze gRPC:

grpcio>=1.65.0
grpcio-observability>=1.65.0
grpcio-csm-observability>=1.65.0

Prima di qualsiasi operazione gRPC, inclusa la creazione di un canale, un server o credenziali, utilizza l'API CsmOpenTelemetryPlugin per creare e registrare un plug-in:

import grpc_csm_observability

# ...
csm_plugin = grpc_csm_observability.CsmOpenTelemetryPlugin(
    meter_provider=[your_meter_provider],
)
csm_plugin.register_global()

# Create server or client

Dopo tutte le operazioni gRPC, utilizza il seguente codice per annullare la registrazione e pulire le risorse:

csm_plugin.deregister_global()

Il seguente esempio mostra come configurare Cloud Service Mesh Observability con un esportatore Prometheus:

import grpc_csm_observability
from opentelemetry.exporter.prometheus import PrometheusMetricReader
from prometheus_client import start_http_server

start_http_server(port=9464, addr="0.0.0.0")
reader = PrometheusMetricReader()
meter_provider = MeterProvider(metric_readers=[reader])
csm_plugin = CsmOpenTelemetryPlugin(
    meter_provider=meter_provider,
)
csm_plugin.register_global()

# Clean up after use

csm_plugin.deregister_global()

Nell'esempio precedente, puoi eseguire lo scraping di localhost:9464/metrics per ottenere le metriche riportate da Cloud Service Mesh Observability.

Tieni presente che, affinché gli attributi mesh aggiunti alle metriche gRPC funzionino, è necessario configurare i file binari del client e del server con CsmObservability.

Se utilizzi un'infrastruttura non Google per l'esportazione e l'archiviazione delle metriche, la pipeline di raccolta deve aggiungere attributi alle metriche che descrivono l'ambiente in cui viene eseguita l'applicazione. Questi attributi, insieme a quelli del mesh descritti in precedenza, possono essere utilizzati per ottenere una visualizzazione del traffico in esecuzione sul mesh.

Modifiche alle specifiche

Cloud Service Mesh Observability determina le informazioni topologiche del mesh tramite le variabili di ambiente che devono essere aggiunte all'ambiente del container, sia per i client che per i server. Queste informazioni vengono rese disponibili ai peer per la generazione di report sulle metriche tramite Cloud Service Mesh Observability.

spec:
  containers:
  - image: IMAGE_NAME
    name: CONTAINER_NAME
    env:
    - name: GRPC_XDS_BOOTSTRAP
      value: "/tmp/grpc-xds/td-grpc-bootstrap.json" #created by td-grpc-bootstrap
    - name: POD_NAME
      valueFrom:
        fieldRef:
          fieldPath: metadata.name
    - name: NAMESPACE_NAME
      valueFrom:
        fieldRef:
          fieldPath: metadata.namespace
     - name: CSM_WORKLOAD_NAME
       value: CSM_WORKLOAD_NAME
     - name: CONTAINER_NAME
       value: CONTAINER_NAME
     - name: OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES
       value: k8s.pod.name=$(POD_NAME),k8s.namespace.name=$(NAMESPACE_NAME),k8s.container.name=CONTAINER_NAME

Sostituisci quanto segue:

IMAGE_NAME con il nome dell'immagine.
CONTAINER_NAME con il nome del container.
CSM_WORKLOAD_NAME con il nome del workload, ad esempio il nome del deployment.