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メモ帳

aws-workshop-for-kubernetes(201-cluster-monitoring)

前回の続きから 201-cluster-monitoring

Kubernetes Cluster Monitoring

Introduction

今回、以下を使用してKubernetesクラスタを監視していきます。

  1. Kubernetesダッシュボード
  2. Heapster、InfluxDB、Grafana
  3. Prometheus, Node exporter、Grafana

Prometheusは、オープンソースのシステム監視とアラートツールキットです。Prometheusは、これらのターゲット上のHTTPエンドポイントからメトリックを抽出することで、監視対象からのメトリックを収集します。

HeapsterはKuberenetesコンテナメトリクスに限定されていますが、一般的な使用ではありません。HeapsterはPrometheusスクレイプターゲットとして使用できます。

前提条件

ここで説明する3つのマスターノードと5つのワーカーノードを持つクラスタを使用します。 Multi-Master Clusterで作成しておきます。。 ここでの設定ファイルはすべてcluster-monitoringディレクトリにあります。 コマンドを実行する前に、そのディレクトリに移動してください。

Kubernetes Dashboard

Kubernetes DashboardはKubernetesクラスタ用の汎用WebベースのUIです。

ダッシュボードでは、Kubernetes v1.8でBetaではなくGAに昇格されたRBAC APIを使用しているため、 実行中のKubernetesのバージョンに応じて異なるバージョンのダッシュボードを使用します。 次のコマンドを使用してあなたのKubernetesのバージョンを確認してください。 - Server Versionの値を確認してください。

 $ kubectl version
Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"10", GitVersion:"v1.10.2", GitCommit:"81753b10df112992bf51bbc2c2f85208aad78335", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2018-04-27T09:22:21Z", GoVersion:"go1.9.3", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}
Server Version: version.Info{Major:"1", Minor:"9", GitVersion:"v1.9.3", GitCommit:"d2835416544f298c919e2ead3be3d0864b52323b", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2018-02-07T11:55:20Z", GoVersion:"go1.9.2", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}
ec2-user:~/environment $ 

v1.8以上を使用している場合は、次のコマンドを使用してDashboardをデプロイします。

$ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/master/src/deploy/recommended/kubernetes-dashboard.yaml
secret "kubernetes-dashboard-certs" created
serviceaccount "kubernetes-dashboard" created
role.rbac.authorization.k8s.io "kubernetes-dashboard-minimal" created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io "kubernetes-dashboard-minimal" created
deployment.apps "kubernetes-dashboard" created
service "kubernetes-dashboard" created

ダッシュボードは、次のコマンドを使用して表示できます。

kubectl proxy --address 0.0.0.0 --accept-hosts '.*' --port 8080

さて、ダッシュボードには、Preview , Preview Running Application を介してアクセス可能

https://ENVIRONMENT_ID.vfs.cloud9.REGION_ID.amazonaws.com/api/v1/namespaces/kube-system/services/https:kubernetes-dashboard:/proxy/

ENVIRONMENT_ID は Cloud9 IDE環境ID(内蔵ブラウザのアドレスバーを一度クリックすると表示されます)と REGION_IDAWS region(us-east-1など)

Kubernetes 1.7以降、Dashboardは認証をサポートしています。 詳細については、https://github.com/kubernetes/dashboard/wiki/Access-control#introduction を参照してください。認証にはbearerトークンを使用します。

kube-system ネームスペースの既存のsecretsをチェック

kubectl -n kube-system get secret

出力は次のように表示されます。

NAME                                     TYPE                                  DATA      AGE
attachdetach-controller-token-dhkcr      kubernetes.io/service-account-token   3         3h
certificate-controller-token-p131b       kubernetes.io/service-account-token   3         3h
daemon-set-controller-token-r4mmp        kubernetes.io/service-account-token   3         3h
default-token-7vh0x                      kubernetes.io/service-account-token   3         3h
deployment-controller-token-jlzkj        kubernetes.io/service-account-token   3         3h
disruption-controller-token-qrx2v        kubernetes.io/service-account-token   3         3h
dns-controller-token-v49b6               kubernetes.io/service-account-token   3         3h
endpoint-controller-token-hgkbm          kubernetes.io/service-account-token   3         3h
generic-garbage-collector-token-34fvc    kubernetes.io/service-account-token   3         3h
horizontal-pod-autoscaler-token-lhbkf    kubernetes.io/service-account-token   3         3h
job-controller-token-c2s8j               kubernetes.io/service-account-token   3         3h
kube-dns-autoscaler-token-s3svx          kubernetes.io/service-account-token   3         3h
kube-dns-token-92xzb                     kubernetes.io/service-account-token   3         3h
kube-proxy-token-0ww14                   kubernetes.io/service-account-token   3         3h
kubernetes-dashboard-certs               Opaque                                2         9m
kubernetes-dashboard-key-holder          Opaque                                2         9m
kubernetes-dashboard-token-vt0fd         kubernetes.io/service-account-token   3         10m
namespace-controller-token-423gh         kubernetes.io/service-account-token   3         3h
node-controller-token-r6lsr              kubernetes.io/service-account-token   3         3h
persistent-volume-binder-token-xv30g     kubernetes.io/service-account-token   3         3h
pod-garbage-collector-token-fwmv4        kubernetes.io/service-account-token   3         3h
replicaset-controller-token-0cg8r        kubernetes.io/service-account-token   3         3h
replication-controller-token-3fwxd       kubernetes.io/service-account-token   3         3h
resourcequota-controller-token-6rl9f     kubernetes.io/service-account-token   3         3h
route-controller-token-9brzb             kubernetes.io/service-account-token   3         3h
service-account-controller-token-bqlsk   kubernetes.io/service-account-token   3         3h
service-controller-token-1qlg6           kubernetes.io/service-account-token   3         3h
statefulset-controller-token-kmgzg       kubernetes.io/service-account-token   3         3h
ttl-controller-token-vbnhf               kubernetes.io/service-account-token   3         3h

「kubernetes.io/namespace-controller-token」タイプのシークレットを使用してログインできます。 ここでは、シークレットのトークnamespace-controller-token-423gh を使用してログインします。 このシークレットのトークンを取得するには、次のコマンドを使用します。

kubectl -n kube-system describe secret namespace-controller-token-423gh

出力リストから namespace-controller-token に置き換える必要があることに注意してください。

Name:         namespace-controller-token-423gh
Namespace:    kube-system
Labels:       <none>
Annotations:  kubernetes.io/service-account.name=default
              kubernetes.io/service-account.uid=3a3fea86-b3a1-11e7-9d90-06b1e747c654

Type:  kubernetes.io/service-account-token

Data
====
ca.crt:     1046 bytes
namespace:  11 bytes
token:      eyJhbGciOiJSUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJrdWJlcm5ldGVzL3NlcnZpY2VhY2NvdW50Iiwia3ViZXJuZXRlcy5pby9zZXJ2aWNlYWNjb3VudC9uYW1lc3BhY2UiOiJrdWJlLXN5c3RlbSIsImt1YmVybmV0ZXMuaW8vc2VydmljZWFjY291bnQvc2VjcmV0Lm5hbWUiOiJkZWZhdWx0LXRva2VuLTd2aDB4Iiwia3ViZXJuZXRlcy5pby9zZXJ2aWNlYWNjb3VudC9zZXJ2aWNlLWFjY291bnQubmFtZSI6ImRlZmF1bHQiLCJrdWJlcm5ldGVzLmlvL3NlcnZpY2VhY2NvdW50L3NlcnZpY2UtYWNjb3VudC51aWQiOiIzYTNmZWE4Ni1iM2ExLTExZTctOWQ5MC0wNmIxZTc0N2M2NTQiLCJzdWIiOiJzeXN0ZW06c2VydmljZWFjY291bnQ6a3ViZS1zeXN0ZW06ZGVmYXVsdCJ9.GHW-7rJcxmvujkClrN6heOi_RYlRivzwb4ScZZgGyaCR9tu2V0Z8PE5UR6E_3Vi9iBCjuO6L6MLP641bKoHB635T0BZymJpSeMPQ7t1F02BsnXAbyDFfal9NUSV7HoPAhlgURZWQrnWojNlVIFLqhAPO-5T493SYT56OwNPBhApWwSBBGdeF8EvAHGtDFBW1EMRWRt25dSffeyaBBes5PoJ4SPq4BprSCLXPdt-StPIB-FyMx1M-zarfqkKf7EJKetL478uWRGyGNNhSfRC-1p6qrRpbgCdf3geCLzDtbDT2SBmLv1KRjwMbW3EF4jlmkM4ZWyacKIUljEnG0oltjA

この出力からトークンの値をコピーし、ダッシュボードのログインウィンドウで Token を選択し、テキストを貼り付けます。 SIGN IN をクリックすると、デフォルトのダッシュボードビューが表示されます。

ダッシュボード上でを Nodes をクリックすると、クラスタ内で実行されているノードに関するテキスト表現が表示されます。 Deploying applications using Kubernetes Helm chartsの説明に従って、 Javaアプリケーションをインストールします。 Pods を再度クリックすると、クラスタ内で実行中のポッドについてのテキスト表現が表示されます。 これは、Heapster、InfluxDB、Grafanaがインストールされた後に変更されます。

Deploying applications using Kubernetes Helm charts

HelmKubernetesチャート を管理するためのツールです。 チャートは、関連するKubernetesリソースのセットを記述するファイルの集まりです。 チャートの紹介 で詳細を読む。

前提条件

この章では、ここで説明する3つのマスターノードと5つのワーカーノードを持つクラスタを使用します。 設定ファイルはすべて helm ディレクトリにあります。コマンドを実行する前に、そのディレクトリに移動してください。

Helmをインストールする

Helmには2つの部分があります。Helm client(helm)とHelm server(tiller)です。 TillerはあなたのKubernetesクラスタの内部で動作し、あなたのチャートのリリース(インストール)を管理します。 ヘルムは、ラップトップ、CI/CD、またはどこでも実行するために実行されます。 このセクションでは、クライアントとサーバーの両方をインストールする方法を示します。

Helm clientをインストールする

Mac OSXにインストール

brew install kubernetes-helm

Heapster、InfluxDB、Grafana

Heapsterはmetrics aggregatorとプロセッサーです。クラスタ全体のポッドとしてインストールされます。 Kubeletと対話することにより、各ノードのすべてのコンテナの監視データとイベントデータを収集します。 Kubelet自体がcAdvisor からこのデータを取得します。 このデータは、ストレージ用の時系列データベースInfluxDBに保存されます。 Grafanaダッシュボードを使用してデータを可視化するか、Kubernetes Dashboardで表示することができます。

Heapsterは、コンピューティングリソースの使用状況、ライフサイクルイベントなどのさまざまな信号を収集して解釈し、RESTエンドポイントを介してクラスタメトリックをエクスポートします。

Heapster、InfluxDB、Grafanaは Kubernetesアドオン です。

インストール

Heapster、InfluxDB、Grafanaをインストールするには、次のコマンドを実行します。

$ kubectl apply -f templates/heapster/
deployment "monitoring-grafana" created
service "monitoring-grafana" created
clusterrolebinding "heapster" created
serviceaccount "heapster" created
deployment "heapster" created
service "heapster" created
deployment "monitoring-influxdb" created
service "monitoring-influxdb" created

Heapsterは、各ノードで実行されているcAdvisorインスタンスからメトリックを集計しています。 このデータは、クラスタ内で実行されているInfluxDBインスタンスに格納されます。 Grafanaダッシュボードは、https://ENVIRONMENT_ID.vfs.cloud9.REGION_ID.amazonaws.com/api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy/?orgId=1 でアクセスし、クラスタについて今の情報を表示します。

注意 Kubernetesプロキシが動作していない場合、Grafanaダッシュボードは利用できません。 プロキシが実行されていない場合は、コマンドを使用してプロキシを開始できます kubectl proxy --address 0.0.0.0 --accept-hosts '.*' --port 8080

Graphanaダッシュボード

クラスタとワークロードを監視するためのダッシュボードが組み込まれています。それらは、画面の左上隅をクリックすることで利用できます。

クラスタダッシュボードには、すべてのワーカーノードとそのCPUおよびメモリメトリックが表示されます。選択した期間中に収集したメトリックを表示するには、ノード名を入力します。

クラスタダッシュボードは次のようになります。

Podsダッシュボードでは、クラスタ内のすべてのポッドのリソース使用率を確認できます。ノードと同様に、上部のフィルタボックスに名前を入力してポッドを選択できます。

Heapsterの展開後、Kubernetes Dashboardは、ポッドやノード、その他のワークロードのCPUやメモリ使用率などの追加グラフを表示するようになりました。 Kubernetes Dashboardクラスタの更新ビューは次のようになります。 ポッドの更新されたビューは次のようになります。

Clean

インストールされているすべてのコンポーネントを削除します。

kubectl delete -f templates/heapster/

プロメテウス、ノードエクスポータ、グラファナ

プロメテウスは、オープンソースのシステム監視とアラートツールキットです。 Prometheusは、これらのターゲット上のHTTPエンドポイントからメトリックをスクレイプすることにより、監視対象からのメトリックを収集します。

プロメテウスはKubernetesOperator によって管理されます。 この演算子カスタムリソースを使用しています。 KubernetesのAPIを拡張し、Prometheus、ServiceMonitorとAlertmanagerのようなカスタムリソースを追加する。

プロメテウスは、ServiceMonitorを追加することによって、動的に新しいターゲットをスクレイプすることができます。 kube-controller-manager、kube-scheduler、kube-state-metrics、kubeletとnode-exporterをスクレイプするためにそれらのいくつかを含まれている。

Node exporter は、* NIXカーネルによって公開されるハードウェアおよびOSメトリクスのPrometheus exporterです。 kube-state-metrics は、Kubernetes APIサーバーをリッスンし、オブジェクトの状態に関するメトリックを生成する単純なサービスです。

インストール

まず、新しいカスタムリソースを聞くPrometheus Operatorを導入する必要があります。

$ kubectl apply -f templates/prometheus/prometheus-bundle.yaml
namespace "monitoring" created
clusterrolebinding "prometheus-operator" created
clusterrole "prometheus-operator" created
serviceaccount "prometheus-operator" created
deployment "prometheus-operator" created

次にPrometheus Operatorが起動するまで待つ必要があります。

$ kubectl rollout status deployment/prometheus-operator -n monitoring
...
deployment "prometheus-operator" successfully rolled out

最後のステップとして、プロメテウスのカスタムリソース、サービスモニタ、クラスタロールとバインディング(RBAC)を導入する必要があります。

$ kubectl apply -f templates/prometheus/prometheus.yaml
serviceaccount "kube-state-metrics" created
clusterrole "kube-state-metrics" created
clusterrolebinding "kube-state-metrics" created
service "kube-scheduler-prometheus-discovery" created
service "kube-controller-manager-prometheus-discovery" created
daemonset "node-exporter" created
service "node-exporter" created
deployment "kube-state-metrics" created
service "kube-state-metrics" created
prometheus "prometheus" created
servicemonitor "prometheus-operator" created
servicemonitor "kube-apiserver" created
servicemonitor "kubelet" created
servicemonitor "kube-controller-manager" created
servicemonitor "kube-scheduler" created
servicemonitor "kube-state-metrics" created
servicemonitor "node-exporter" created
alertmanager "main" created
secret "alertmanager-main" created

プロメテウスが現れるのを待つ

$ kubectl get po -l prometheus=prometheus -n monitoring
NAME                      READY     STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-prometheus-0   2/2       Running   0          1m
prometheus-prometheus-1   2/2       Running   0          1m

Prometheus Dashboard

プロメテウスはさまざまなスクレイピングターゲットからメトリックを削り取り、ダッシュボードを次の方法で転送します。

$ kubectl port-forward $(kubectl get po -l prometheus=prometheus -n monitoring -o jsonpath={.items[0].metadata.name}) 9090 -n monitoring
Forwarding from 127.0.0.1:9090 -> 9090

ブラウザで http://localhost:9090/targets を開き、すべてのターゲットを次のように表示する必要がありますUP(データコレクタが初めて起動して実行されるまで数分かかる場合があります)。ブラウザは次のように出力を表示します。

Grafana Installation

次のコマンドでインストールできます

$ kubectl apply -f templates/prometheus/grafana-bundle.yaml
secret "grafana-credentials" created
service "grafana" created
configmap "grafana-dashboards-0" created
deployment "grafana" created

起動をまちます

$ kubectl rollout status deployment/grafana -n monitoring
...
deployment "grafana" successfully rolled out

Grafana Dashboard

grafanaダッシュボードをローカルポートに転送します。

$ kubectl port-forward $(kubectl get pod -l app=grafana -o jsonpath={.items[0].metadata.name} -n monitoring) 3000 -n monitoring
Forwarding from 127.0.0.1:3000 -> 3000

Grafanaダッシュボードは、http://localhost:3000/ にアクセスできるようになりました。トップにある検索ボタンを使用して、ダッシュボードの完全なリストを利用できます。

これらのダッシュボードを使用して、さまざまな指標にアクセスできます。

  1. Kubernetes Cluster Control Plane
  2. Kubernetesクラスタのステータス
  3. Kubernetesクラスタ容量計画
  4. Kubernetesクラスタ内のノード

 その他の便利なリンク

http://localhost:3000/dashboard/db/deployment&orgId=1 http://localhost:3000/dashboard/db/kubernetes-cluster-health?refresh=10s&orgId=1 http://localhost:3000/dashboard/db/kubernetes-resource-requests?orgId=1 http://localhost:3000/dashboard/db/pods?orgId=1

掃除

インストールされているすべてのコンポーネントを削除します。

kubectl delete -f templates/prometheus/prometheus-bundle.yaml