Surveiller des machines virtuelles et des conteneurs à l’aide d’insights

Effectué

Votre organisation a migré plusieurs applications de son environnement local vers des machines virtuelles Azure et Azure Kubernetes Service (AKS). Plusieurs centaines de ressources Azure sont désormais déployées sur plusieurs abonnements Azure.

Vous devez suivre l’utilisation des ressources pour vous assurer que les ressources cloud sont correctement approvisionnées et que leurs performances répondent aux exigences métier. Vous avez besoin d’une approche de surveillance qui offre une visibilité étendue et la possibilité de trier et d’isoler rapidement les problèmes.

Cette unité explique comment utiliser les insights Azure Monitor et d’autres outils pour une vue de surveillance à grande échelle sur toutes vos ressources de machine virtuelle et de conteneur. Vous découvrez également comment explorer des nœuds et des conteneurs spécifiques pour la résolution des problèmes.

Insights Azure Monitor

Vous pouvez utiliser les insights Azure Monitor pour surveiller les performances et l’utilisation des ressources à grande échelle, en vous aidant de guides de dépannage pour trier et isoler les problèmes. Cette unité se concentre sur les insights sur les machines virtuelles et sur les conteneurs, mais des insights existent pour d’autres ressources Azure, notamment les réseaux, les comptes de stockage et les bases de données Azure Cosmos DB. Pour obtenir la liste complète des insights disponibles, sélectionnez Hub d’insights dans le volet de navigation de gauche d’Azure Monitor.

Capture d’écran du hub Insights dans Azure Monitor.

Insights sur les machines virtuelles d’Azure Monitor

Les insights sur les machines virtuelles sont une fonctionnalité Azure Monitor qui vous permet de commencer à surveiller vos clients de machines virtuelles en collectant un ensemble de métriques couramment utilisées et en les envoyant à un espace de travail Log Analytics. Vous pouvez utiliser Azure Monitor VM Insights pour :

  • Voir l’intégrité et les performances de vos machines virtuelles.
  • Supervisez les machines virtuelles à grande échelle sur de multiples abonnements et groupes de ressources.
  • Obtenez une vue topologique montrant les processus et les détails des connexions réseau de vos machines virtuelles et groupes de machines virtuelles identiques.

Capture d’écran de Bien démarrer avec les aperçus de machine virtuelle Azure Monitor dans le portail Azure.

Pour activer les insights sur les machines virtuelles Azure Monitor, sélectionnez Machines virtuelles dans le volet de navigation de gauche d’Azure Monitor, puis sélectionnez Configurer les insights sous l’onglet Démarrage. Dans la section Non surveillée de l’onglet Vue d’ensemble, sélectionnez les machines virtuelles et les groupes de machines virtuelles identiques à surveiller, puis sélectionnez Activer.

L’activation des insights sur les machines virtuelles ajoute des extensions et une configuration à vos machines virtuelles et vos groupes de machines virtuelles identiques qui collectent, stockent et affichent un ensemble prédéterminé de mesures d’utilisation et de performances.

Surveiller vos machines virtuelles à grande échelle

Une fois activés, les insights sur les machines virtuelles surveillent l’utilisation et les performances des groupes de machines virtuelles identiques et des machines virtuelles. Sélectionnez l’onglet Performances des insights sur les machines virtuelles pour afficher les Graphiques des N premiers et la Liste des N premiers qui affichent l’utilisation des ressources de machine virtuelle.

Ces graphiques vous permettent d’identifier rapidement les valeurs hors norme et les points chauds où les ressources allouées risquent d’être insuffisantes pour prendre en charge la charge existante. Dans la Liste des N premiers, vous pouvez sélectionner une machine virtuelle pour accéder à plus de détails, tels que ses propriétés, des liens vers d’autres classeurs, des journaux collectés et des alertes.

Capture d’écran de la liste Top N des machines virtuelles dans le portail Azure Monitor.

Vous pouvez explorer les journaux Azure Monitor en sélectionnant un type d’événement dans la liste des Journaux d’événements. L’espace de travail Log Analytics approprié s’ouvre avec la table et le filtre appropriés appliqués.

Capture d’écran de l’exploration des journaux Azure Monitor à partir des aperçus de machine virtuelle.

L’onglet Carte des insights sur les machines virtuelles Azure Monitor affiche les connexions réseau d’un groupe de ressources complet, d’un groupe de machines virtuelles identiques ou d’une machine virtuelle individuelle. À l’aide des filtres en haut de la vue, sélectionnez les ressources qui vous intéressent.

Vous pouvez étendre le nombre de processus pour avoir une liste complète et afficher les connexions réseau par processus. Sélectionnez la flèche représentant la connexion pour voir des détails sur l’utilisation et les performances du réseau.

Capture d’écran de la vue Mappage des aperçus de machine virtuelle.

Insights de conteneur Azure Monitor

Les insights sur les conteneurs sont une fonctionnalité d’Azure Monitor qui surveille les performances et l’intégrité des charges de travail de conteneur déployées sur Azure, y compris AKS. Les insights sur les conteneurs collectent les métriques de mémoire et de processeur à partir de contrôleurs, de nœuds et de conteneurs, et collecte les journaux de conteneur. Vous pouvez utiliser les insights sur les conteneurs Azure Monitor pour :

  • Afficher l’intégrité et les performances de vos charges de travail Kubernetes à grande échelle sur plusieurs abonnements et groupes de ressources.
  • Obtenir une visibilité des métriques de performance de la mémoire et du processeur sur les contrôleurs, nœuds et conteneurs.
  • Voir et stocker les journaux de conteneur pour une analyse historique et en temps réel.

Vous pouvez activer les insights sur les conteneurs Azure Monitor lorsque vous créez un cluster AKS ou en sélectionnant Conteneurs dans le volet de navigation de gauche d’Azure Monitor, puis en sélectionnant l’onglet Clusters non surveillés.

Superviser les clusters Kubernetes à grande échelle

Une fois que vous avez activé les insights sur les conteneurs, vous pouvez afficher les performances et l’utilisation des ressources de vos charges de travail Kubernetes sur la page des insights sur les conteneurs par cluster, nœud, contrôleur ou conteneur. Par exemple, vous pouvez :

  • Examinez un nœud surutilisé.
  • Affichez l’état des pods par contrôleur.
  • Examinez le nombre de redémarrages et d’utilisation du processeur ou de la mémoire d’un conteneur spécifique.

Capture d’écran de la liste des insights Azure Monitor sur les conteneurs par utilisation.

L’onglet Clusters surveillés affiche une vue à l’échelle de l’intégrité et de l’état de tous vos clusters, nœuds, pods système et pods utilisateur. Vous pouvez filtrer cette vue par espace de noms et l’utiliser comme point de départ pour explorer les problèmes. Vous pouvez également utiliser les insights sur les conteneurs pour accéder aux journaux d’activité et activer les alertes recommandées.

Capture d’écran de la vue multicluster des aperçus de conteneur Azure Monitor.

Service Azure Monitor géré pour Prometheus

Prometheus est un système de surveillance open source spécifiquement conçu pour les conteneurs et les microservices. Prometheus se concentre sur les applications distribuées, ce qui en fait un outil populaire pour surveiller Kubernetes, les services distribués et les microservices conteneurisés.

Le service géré Azure Monitor pour Prometheus est un composant des métriques Azure Monitor qui prend en charge les outils d’interrogation et de visualisation open source comme PromQL et Grafana. Le service géré Azure Monitor pour Prometheus peut collecter des données à partir d’AKS ou de n’importe quel cluster Kubernetes qui exécute Prometheus auto-géré à l’aide de l’écriture à distance. Pour activer le service géré Azure Monitor pour Prometheus, vous créez un espace de travail Azure Monitor pour stocker les métriques Prometheus.

Intégrer à Azure Managed Grafana

Grafana est une plateforme de visualisation et de tableau de bord open source qui est la méthode principale pour visualiser les métriques Prometheus. Vous pouvez connecter votre espace de travail Azure Monitor à un espace de travail Grafana pour utiliser vos données de métriques Prometheus comme source de données dans un tableau de bord Grafana.

Azure Managed Grafana est une implémentation entièrement managée de Grafana qui offre plusieurs tableaux de bord Grafana prédéfinis pour la surveillance de Kubernetes et la résolution des problèmes de pile complète. Vous pouvez importer des tableaux de bord Grafana prédéfinis qui utilisent des métriques Prometheus, ou vous pouvez créer des tableaux de bord personnalisés. La capture d’écran suivante montre un tableau de bord Azure Managed Grafana qui utilise les données de surveillance AKS.

Capture d’écran d’un tableau de bord Grafana montrant les données de supervision AKS.

Alertes Azure Monitor

Certains types d’insights Azure Monitor incluent des modèles d’alerte recommandés, mais vous pouvez également spécifier des conditions pour déclencher une alerte dans votre environnement particulier. Vous pouvez configurer des règles d’alerte pour surveiller les performances et la disponibilité de votre infrastructure, et utiliser des règles d’alerte et des règles d’action pour déterminer comment gérer les alertes.

Vous pouvez baser les alertes Azure Monitor sur les mêmes métriques ou données de journal que celles utilisées pour renseigner les insights. Par exemple, Azure Monitor peut envoyer une alerte quand une machine virtuelle dépasse un seuil d’utilisation ou après un certain nombre de redémarrages d’un conteneur.

Vous pouvez également spécifier qui doit être notifié. Les insights peuvent envoyer des notifications par e-mail ou SMS, ou utiliser des runbooks et des webhooks pour répondre automatiquement aux alertes.

Capture d’écran de la création d’une alerte.

Contrôle des connaissances

1.

Où pouvez-vous voir une vue topologique avec les détails de connexion réseau de vos machines virtuelles et groupes de machines virtuelles identiques ?

2.

Quel système de supervision open source est spécifiquement conçu pour les conteneurs et les microservices ?