監視リソースをデプロイとログの設定

[アーティクル]
11/21/2024

監視により、Azure IoT Operations Preview 構成のすべてのレイヤーが可視化されます。これは、問題の実際の動作に関する分析情報を提供し、サイト信頼性エンジニアリングの有効性を高めます。 Azure IoT Operations を使用すると、Azure でホストされているカスタムキュレーションされた Grafana ダッシュボードを通じて、可観測性が提供されます。これらのダッシュボードは、Prometheus 用の Azure Monitor マネージドサービスと Container Insights を利用しています。このガイドでは、Azure Managed Prometheus と Grafana を設定し、Azure Arc クラスターに対して監視を有効にする方法について説明します。

Azure IoT Operations をクラスターにデプロイする "前" に、この記事の手順を完了してください。

前提条件

Arc 対応 Kubernetes クラスター。
クラスターコンピューターにインストールされている Azure CLI。手順については、「Azure CLI をインストールする方法」を参照してください。
クラスターコンピューターにインストールされている Helm。手順については、Helm のインストールに関するページを参照してください。
クラスターコンピューターにインストールされている Kubectl。手順については、Kubernetes ツールのインストールに関するページを参照してください。

Azure でリソースを作成する

クラスターが配置されているサブスクリプションにプロバイダーを登録します。

Note

この手順は、サブスクリプションごとに 1 回だけ実行する必要があります。リソースプロバイダーを登録するには、サブスクリプションの共同作成者および所有者のロール内に含まれる、/register/action 操作を行うためのアクセス許可が必要です。詳細については、「Azure リソースプロバイダーと種類」を参照してください。
```
az account set -s <SUBSCRIPTION_ID>
az provider register --namespace Microsoft.AlertsManagement
az provider register --namespace Microsoft.Monitor
az provider register --namespace Microsoft.Dashboard
az provider register --namespace Microsoft.Insights
az provider register --namespace Microsoft.OperationalInsights
```
Azure Arc 対応クラスターおよび Azure Managed Grafana のメトリック収集用の Azure CLI 拡張機能をインストールします。
```
az extension add --name k8s-extension
az extension add --name amg
```
Azure Monitor ワークスペースを作成して、Azure Arc 対応 Kubernetes クラスターに対してメトリック収集を有効にします。
```
az monitor account create --name <WORKSPACE_NAME> --resource-group <RESOURCE_GROUP> --location <LOCATION> --query id -o tsv
```
このコマンドの出力にある Azure Monitor ワークスペース ID を保存します。この ID は、次のセクションでメトリック収集を有効にする際に使用します。
Prometheus メトリックを視覚化する Azure Managed Grafana インスタンスを作成します。
```
az grafana create --name <GRAFANA_NAME> --resource-group <RESOURCE_GROUP> --query id -o tsv
```
このコマンドの出力にある Grafana ID を保存します。この ID は、次のセクションでメトリック収集を有効にする際に使用します。
Container Insights 用の Log Analytics ワークスペースを作成します。
```
az monitor log-analytics workspace create -g <RESOURCE_GROUP> -n <LOGS_WORKSPACE_NAME> --query id -o tsv
```
このコマンドの出力にある Log Analytics ワークスペース ID を保存します。この ID は、次のセクションでメトリック収集を有効にする際に使用します。

クラスターに対してメトリック収集を有効にする

メトリックを収集し、先ほど作成した Azure Monitor ワークスペースに送信するように Azure Arc クラスターを更新します。また、このワークスペースを Grafana インスタンスにリンクします。

az k8s-extension create --name azuremonitor-metrics --cluster-name <CLUSTER_NAME> --resource-group <RESOURCE_GROUP> --cluster-type connectedClusters --extension-type Microsoft.AzureMonitor.Containers.Metrics --configuration-settings azure-monitor-workspace-resource-id=<AZURE_MONITOR_WORKSPACE_ID> grafana-resource-id=<GRAFANA_ID>

ログ収集に対して Container Insights ログを有効にします。

az k8s-extension create --name azuremonitor-containers --cluster-name <CLUSTER_NAME> --resource-group <RESOURCE_GROUP> --cluster-type connectedClusters --extension-type Microsoft.AzureMonitor.Containers --configuration-settings logAnalyticsWorkspaceResourceID=<LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_ID>

これらの手順を完了すると、Azure Monitor と Grafana の両方が設定され、監視とメトリック収集のためにクラスターにリンクされます。

OpenTelemetry (OTel) コレクターをデプロイする

OpenTelemetry (OTel) コレクターを定義し、Arc 対応 Kubernetes クラスターにデプロイします。

otel-collector-values.yaml という名前のファイルを作成し、それに次のコードを貼り付けて、OpenTelemetry (OTel) コレクターを定義します。

mode: deployment
fullnameOverride: aio-otel-collector
image:
  repository: otel/opentelemetry-collector
  tag: 0.107.0
config:
  processors:
    memory_limiter:
      limit_percentage: 80
      spike_limit_percentage: 10
      check_interval: '60s'
  receivers:
    jaeger: null
    prometheus: null
    zipkin: null
    otlp:
      protocols:
        grpc:
          endpoint: ':4317'
        http:
          endpoint: ':4318'
  exporters:
    prometheus:
      endpoint: ':8889'
      resource_to_telemetry_conversion:
        enabled: true
      add_metric_suffixes: false
  service:
    extensions:
      - health_check
    pipelines:
      metrics:
        receivers:
          - otlp
        exporters:
          - prometheus
      logs: null
      traces: null
    telemetry: null
  extensions:
    memory_ballast:
      size_mib: 0
resources:
  limits:
    cpu: '100m'
    memory: '512Mi'
ports:
  metrics:
    enabled: true
    containerPort: 8889
    servicePort: 8889
    protocol: 'TCP'
  jaeger-compact:
    enabled: false
  jaeger-grpc:
    enabled: false
  jaeger-thrift:
    enabled: false
  zipkin:
    enabled: false

otel-collector-values.yaml ファイルの次の値を書き留めておきます。これらの値は、Azure IoT Operations をクラスターにデプロイするときに az iot ops create コマンドで使用します。
- fullnameOverride
- grpc.endpoint
- check_interval
ファイルを保存して閉じます。

次のコマンドを実行してコレクターをデプロイします。

kubectl get namespace azure-iot-operations || kubectl create namespace azure-iot-operations
helm repo add open-telemetry https://open-telemetry.github.io/opentelemetry-helm-charts

helm repo update
helm upgrade --install aio-observability open-telemetry/opentelemetry-collector -f otel-collector-values.yaml --namespace azure-iot-operations

Prometheus メトリックコレクションを構成する

クラスターで Prometheus メトリックコレクションを構成します。

ama-metrics-prometheus-config.yaml というファイルを作成し、次の構成を貼り付けます。

apiVersion: v1
data:
  prometheus-config: |2-
    scrape_configs:
      - job_name: otel
        scrape_interval: 1m
        static_configs:
          - targets:
            - aio-otel-collector.azure-iot-operations.svc.cluster.local:8889
      - job_name: aio-annotated-pod-metrics
        kubernetes_sd_configs:
          - role: pod
        relabel_configs:
          - action: drop
            regex: true
            source_labels:
              - __meta_kubernetes_pod_container_init
          - action: keep
            regex: true
            source_labels:
              - __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape
          - action: replace
            regex: ([^:]+)(?::\\d+)?;(\\d+)
            replacement: $1:$2
            source_labels:
              - __address__
              - __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port
            target_label: __address__
          - action: replace
            source_labels:
              - __meta_kubernetes_namespace
            target_label: kubernetes_namespace
          - action: keep
            regex: 'azure-iot-operations'
            source_labels:
              - kubernetes_namespace
        scrape_interval: 1m
kind: ConfigMap
metadata:
  name: ama-metrics-prometheus-config
  namespace: kube-system

次のコマンドを実行して、構成を適用します。
```
kubectl apply -f ama-metrics-prometheus-config.yaml
```

ダッシュボードを Grafana にデプロイする

Azure IoT Operations には、サンプルダッシュボードが用意されており、これらは、Azure IoT Operations デプロイの正常性とパフォーマンスを把握するために必要な多くの視覚化を提供するように設計されています。

Azure IoT Operations でキュレーションされた Grafana ダッシュボードをインストールするには、次の手順を実行します。

ローカルで azure-iot-operations リポジトリ (https://github.com/Azure/azure-iot-operations) を複製またはダウンロードして、サンプルの Grafana ダッシュボードの json ファイルを取得します。
Grafana コンソールにサインインします。コンソールにアクセスするには、Azure portal を経由するか、az grafana show コマンドを使用して URL を取得します。
```
az grafana show --name <GRAFANA_NAME> --resource-group <RESOURCE_GROUP> --query url -o tsv
```
Grafana アプリケーションで、+ アイコンを選択します。
[ダッシュボードのインポート] を選びます。
Azure IoT Operations リポジトリのローカルコピー内にあるサンプルダッシュボードディレクトリを参照し、azure-iot-operations>samples>grafana-dashboard の順に選択し、aio.sample.json ダッシュボードファイルを選択します。
アプリケーションのプロンプトが表示されたら、マネージド Prometheus データソースを選択します。
[インポート] を選択します。

次の方法で共有

監視リソースをデプロイとログの設定

前提条件

Azure でリソースを作成する

クラスターに対してメトリック収集を有効にする

OpenTelemetry (OTel) コレクターをデプロイする

Prometheus メトリックコレクションを構成する

ダッシュボードを Grafana にデプロイする

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その他のリソース

次の方法で共有

監視リソースをデプロイとログの設定

前提条件

Azure でリソースを作成する

クラスターに対してメトリック収集を有効にする

OpenTelemetry (OTel) コレクターをデプロイする

Prometheus メトリック コレクションを構成する

ダッシュボードを Grafana にデプロイする

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