Aktivieren der Überwachung für Kubernetes-Cluster

In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie die vollständige Überwachung Ihrer Kubernetes-Cluster mithilfe der folgenden Azure Monitor-Features aktivieren:

• Verwaltetes Prometheus für die Metriksammlung
• Containererkenntnisse für die Protokollsammlung
• Managed Grafana zur Visualisierung.

Mittels dem Azure-Portal, Sie können alle Features gleichzeitig aktivieren. Sie können sie auch einzeln aktivieren, indem Sie Azure CLI, Azure Resource Manager-Vorlage, Terraform oder Azure Policy verwenden. Alle diese Schritte werden in diesem Artikel beschrieben.

Wichtig

Kubernetes-Cluster generieren viele Protokolldaten, was zu erheblichen Kosten führen kann, wenn Sie nicht selektiv über die von Ihnen gesammelten Protokolle sind. Bevor Sie die Überwachung für Ihren Cluster aktivieren, lesen Sie die folgenden Artikel, um sicherzustellen, dass Ihre Umgebung für Kosten optimiert ist und dass Sie Ihre Protokollsammlung auf die Daten beschränken, die Sie benötigen:

• Konfigurieren Sie die Datenerfassung und Kostenoptimierung in Container Insights mithilfe von Datenerfassungsregeln
  Details zum Anpassen der Protokollsammlung, nachdem Sie die Überwachung aktiviert haben, einschließlich voreingestellter Kostenoptimierungskonfigurationen.
• Bewährte Methoden für die Überwachung von Kubernetes mit Azure Monitor
  Bewährte Methoden für die Überwachung von Kubernetes-Clustern, die von den fünf Säulen des Azure Well-Architected Frameworks organisiert sind, einschließlich Kostenoptimierung.
• Kostenoptimierung in Azure Monitor
  Bewährte Methoden zum Konfigurieren aller Features von Azure Monitor, um die Kosten zu optimieren und die Menge der von Ihnen gesammelten Daten zu begrenzen.

Unterstützte Cluster

Dieser Artikel enthält Anleitungen zum Onboarding für die folgenden Arten von Clustern. Alle Unterschiede im Prozess für jeden Typ werden in den relevanten Abschnitten aufgeführt.

• Azure Kubernetes-Cluster (AKS)
• Arc-fähige Kubernetes-Cluster

Voraussetzungen

Berechtigungen

• Für das Onboarding müssen Sie mindestens Zugriff als Mitwirkender auf den Cluster haben.
• Sie benötigen Überwachungsleser oder Überwachungsmitwirkender, um Daten anzuzeigen, nachdem die Überwachung aktiviert wurde.

Voraussetzungen für verwaltetes Prometheus

• Der Cluster muss die Authentifizierung der verwalteten Identität verwenden.
• Die folgenden Ressourcenanbieter müssen im Abonnement des AKS-Clusters und des Azure Monitor-Arbeitsbereichs registriert sein:
  • Microsoft.ContainerService
  • Microsoft.Insights
  • Microsoft.AlertsManagement
  • Microsoft.Monitor
• Die folgenden Ressourcenanbieter müssen im Abonnement des Grafana-Arbeitsbereichsabonnements registriert werden:
  • Microsoft.Dashboard

Voraussetzungen für Arc-fähige Kubernetes-Cluster

• Voraussetzungen für Erweiterungen für Azure Arc-fähige Kubernetes-Cluster.
  • Überprüfen Sie die Firewallanforderungen zusätzlich zu den Netzwerkanforderungen für Azure Arc-fähiges Kubernetes.
  • Wenn Sie zuvor die Überwachung für AKS installiert haben, stellen Sie sicher, dass Sie die Überwachung deaktiviert haben, bevor Sie fortfahren, um Probleme während der Erweiterungsinstallation zu vermeiden.
  • Wenn Sie zuvor die Überwachung auf einem Cluster mithilfe eines Skripts ohne Clustererweiterungen installiert haben, befolgen Sie die Anweisungen unter Deaktivieren der Überwachung Ihrer Kubernetes-Cluster, um dieses Helm-Diagramm zu löschen.

Hinweis

Die Arc-aktivierte Kubernetes-Erweiterung für Managed Prometheus unterstützt die folgenden Konfigurationen nicht:

• Red Hat Openshift-Distributionen, einschließlich Azure Red Hat OpenShift (ARO)
• Windows-Knoten

Arbeitsbereiche

Die folgende Tabelle beschreibt die Arbeitsbereiche, die erforderlich sind, um verwaltetes Prometheus und Containererkenntnisse zu unterstützen. Sie können jeden Arbeitsbereich als Teil des Onboardingprozesses erstellen oder einen vorhandenen Arbeitsbereich verwenden. Unter Entwerfen einer Log Analytics-Arbeitsbereichsarchitektur finden Sie Anleitungen dazu, wie viele Arbeitsbereiche erstellt und wo sie platziert werden sollen.

Funktion	Arbeitsbereich	Hinweise
Verwalteter Prometheus	Azure Monitor-Arbeitsbereich	Die Contributor-Berechtigung reicht aus, um das Add-On zum Senden von Daten an den Azure Monitor-Arbeitsbereich zu aktivieren. Sie werden Berechtigung auf Owner-Ebene benötigen, um Ihren Azure Monitor-Arbeitsbereich zum Anzeigen von Metriken in Azure Managed Grafana zu verknüpfen. Dies ist erforderlich, da der Benutzer, der den Onboardingschritt ausführt, die Azure Managed Grafana-Systemidentitätsrolle Monitoring Reader für den Azure Monitor-Arbeitsbereich vergeben können muss, die Metriken abzufragen.
Container Insights	Log Analytics-Arbeitsbereich	Sie können einen AKS-Cluster an einen Log Analytics-Arbeitsbereich in einem anderen Azure-Abonnement im selben Microsoft Entra-Mandanten anfügen, aber Sie müssen die Azure CLI oder eine Azure Resource Manager-Vorlage verwenden. Sie können diese Konfiguration derzeit nicht mit dem Azure-Portal ausführen. Wenn Sie einen vorhandenen AKS-Cluster mit einem Log Analytics-Arbeitsbereich in einem anderen Abonnement verbinden, muss der Ressourcenanbieter Microsoft.ContainerService im Abonnement mit dem Log Analytics-Arbeitsbereich registriert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Registrieren des Ressourcenanbieters. Eine Liste der unterstützten Zuordnungspaare für den Standardarbeitsbereich finden Sie unter Von Container Insights unterstützte Regionszuordnungen.
Grafana (verwaltet)	Azure Managed Grafana-Arbeitsbereich	Verknüpfen Sie Ihren Grafana-Arbeitsbereich mit Ihrem Azure Monitor-Arbeitsbereich, um die aus Ihrem Cluster gesammelten Prometheus-Metriken für Grafana-Dashboards verfügbar zu machen.

Prometheus und Grafana aktivieren

Verwenden Sie eine der folgenden Methoden, um das Scraping von Prometheus-Metriken aus Ihrem Cluster zu ermöglichen und Managed Grafana zu aktivieren, um Metriken zu visualisieren. Unter Verknüpfen eines Grafana-Arbeitsbereichs finden Sie Optionen zum Verbinden Ihres Azure Monitor-Arbeitsbereichs und des Azure Managed Grafana-Arbeitsbereichs.

Hinweis

Wenn Sie über eine einzelne Azure Monitor-Ressource verfügen, die privat verknüpft ist, funktioniert die Aktivierung von Prometheus nicht, wenn sich der AKS-Cluster und der Azure Monitor-Arbeitsbereich in verschiedenen Regionen befinden. Die für das Prometheus-Add-On erforderliche Konfiguration ist aufgrund der Einschränkung für private Verbindungen nicht regionsübergreifend verfügbar. Um dies zu beheben, erstellen Sie einen neuen DCE im AKS-Clusterspeicherort und eine neue DCRA (Zuordnung) in derselben AKS-Clusterregion. Ordnen Sie den neuen DCE dem AKS-Cluster zu, und nennen Sie die neue Zuordnung (DCRA) „configurationAccessEndpoint“. Vollständige Anweisungen zum Konfigurieren der DCEs, die Ihrem Azure Monitor-Arbeitsbereich zugeordnet sind, um eine private Verbindung für die Datenaufnahme zu verwenden, finden Sie unter Aktivieren von Private Link für die Kubernetes-Überwachung in Azure Monitor.

BEFEHLSZEILENSCHNITTSTELLE (CLI)

Aktivieren mit der CLI

Wenn Sie in den folgenden Befehlen keinen vorhandenen Azure Monitor-Arbeitsbereich angeben, wird der Standardarbeitsbereich für die Ressourcengruppe verwendet. Wenn in der Region des Clusters noch kein Standardarbeitsbereich vorhanden ist, wird ein Arbeitsbereich mit einem Namen im Format DefaultAzureMonitorWorkspace-<mapped_region> in einer Ressourcengruppe mit dem Namen DefaultRG-<cluster_region>erstellt.

Voraussetzungen

• Az CLI-Version von 2.49.0 oder höher ist erforderlich.
• Die Erweiterung „aks-preview“ muss mithilfe des az extension remove --name aks-preview-Befehls von AKS-Clustern deinstalliert werden.
• Die Erweiterung „k8s-extension“ muss mit dem Befehl az extension add --name k8s-extension installiert werden.
• Die k8s-Erweiterung, Version 1.4.1 oder höher, ist erforderlich.

AKS-Cluster

Verwenden Sie die -enable-azure-monitor-metrics-Option az aks create oder az aks update (je nachdem, ob Sie einen neuen Cluster erstellen oder einen vorhandenen Cluster aktualisieren), um das Metrik-Add-On zu installieren, das Prometheus-Metriken ausliest.

Beispielbefehle

### Use default Azure Monitor workspace
az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group>

### Use existing Azure Monitor workspace
az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group> --azure-monitor-workspace-resource-id <workspace-name-resource-id>

### Use an existing Azure Monitor workspace and link with an existing Grafana workspace
az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group> --azure-monitor-workspace-resource-id <azure-monitor-workspace-name-resource-id> --grafana-resource-id  <grafana-workspace-name-resource-id>

### Use optional parameters
az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group> --ksm-metric-labels-allow-list "namespaces=[k8s-label-1,k8s-label-n]" --ksm-metric-annotations-allow-list "pods=[k8s-annotation-1,k8s-annotation-n]"

Arc-fähiger Cluster

### Use default Azure Monitor workspace
az k8s-extension create --name azuremonitor-metrics --cluster-name <cluster-name> --resource-group <resource-group> --cluster-type connectedClusters --extension-type Microsoft.AzureMonitor.Containers.Metrics

## Use existing Azure Monitor workspace
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=<workspace-name-resource-id>

### Use an existing Azure Monitor workspace and link with an existing Grafana workspace
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=<workspace-name-resource-id> grafana-resource-id=<grafana-workspace-name-resource-id>

### Use optional parameters
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=<workspace-name-resource-id> grafana-resource-id=<grafana-workspace-name-resource-id> AzureMonitorMetrics.KubeStateMetrics.MetricAnnotationsAllowList="pods=[k8s-annotation-1,k8s-annotation-n]" AzureMonitorMetrics.KubeStateMetrics.MetricLabelsAllowlist "namespaces=[k8s-label-1,k8s-label-n]"

Jeder der Befehle kann die folgenden optionalen Parameter verwenden:

• AKS: --ksm-metric-annotations-allow-list
  Arc: --AzureMonitorMetrics.KubeStateMetrics.MetricAnnotationsAllowList
  Eine durch Komma getrennte Liste von Kubernetes-Anmerkungsschlüsseln, die in der Metrik für Bezeichnungen der Ressource verwendet werden. Beispielsweise ist kube_pod_annotations die Anmerkungsmetrik für die Pods-Ressource. Standardmäßig enthält diese Metrik nur Namens- und Namespacebezeichnungen. Um weitere Anmerkungen einzuschließen, geben Sie eine Liste von Ressourcennamen in der jeweiligen Pluralform sowie Kubernetes-Anmerkungsschlüssel an, die Sie dafür zulassen möchten. Es kann ein einzelnes * für jede Ressource bereitgestellt werden, um Anmerkungen zu ermöglichen, dies hat jedoch schwerwiegende Auswirkungen auf die Leistung. Beispielsweise pods=[kubernetes.io/team,...],namespaces=[kubernetes.io/team],....
  
• AKS: --ksm-metric-labels-allow-list
  Arc: --AzureMonitorMetrics.KubeStateMetrics.MetricLabelsAllowlist
  Eine durch Komma getrennte Liste weiterer Kubernetes-Bezeichnungsschlüssel, die in der kube_resource_labels Metrik der Ressource verwendet werden. Beispielsweise ist kube_pod_labels die Bezeichnungsmetrik für die Pods-Ressource. Standardmäßig enthält die Metrik nur Namens- und Namespace-Bezeichnungen. Um weitere Bezeichnungen einzuschließen, stellen Sie eine Liste von Ressourcennamen in ihrer Pluralform und Kubernetes-Bezeichnungsschlüssel, die Sie für sie zulassen möchten, bereit. Ein einzelnes * kann für jede Ressource bereitgestellt werden, jegliche Bezeichnungen zuzulassen, aber dies hat schwerwiegende Auswirkungen auf die Leistung. Beispielsweise pods=[app],namespaces=[k8s-label-1,k8s-label-n,...],....
  
• AKS: --enable-windows-recording-rules Ermöglicht es Ihnen, die Aufzeichnungsregelgruppen zu aktivieren, die für das ordnungsgemäße Funktionieren der Windows-Dashboards erforderlich sind.

Azure Resource Manager

Aktivieren mit ARM-Vorlagen

Voraussetzungen

• Der Azure Monitor-Arbeitsbereich und die Azure Managed Grafana-Instanz müssen bereits erstellt sein.
• Die Vorlage muss in der gleichen Ressourcengruppe wie die Azure Managed Grafana-Instanz bereitgestellt werden.
• Wenn sich die Azure Managed Grafana-Instanz in einem anderen Abonnement als dem Azure Monitor-Arbeitsbereichsabonnement befindet, registrieren Sie das Azure Monitor-Arbeitsbereichsabonnement mit dem Microsoft.Dashboard-Ressourcenanbieter mithilfe der Anleitung unter Ressourcenanbieter registrieren.
• Benutzer mit der Rolle User Access Administrator im Abonnement des AKS-Clusters können die Rolle Monitoring Reader direkt aktivieren, indem sie die Vorlage bereitstellen.

Hinweis

Derzeit gibt es in Bicep keine Möglichkeit, den Bereich für die Rollenzuweisung Monitoring Reader explizit für einen Zeichenfolgenparameter „Ressourcen-ID“ für den Azure Monitor-Arbeitsbereich wie in einer ARM-Vorlage festzulegen. Bicep erwartet einen Wert vom Typ resource | tenant. Es gibt auch keine REST-API-Spezifikation für einen Azure Monitor-Arbeitsbereich.

Daher liegt der Standardbereich für die Rolle Monitoring Reader in der Ressourcengruppe. Die Rolle wird durch Vererbung auf denselben Azure Monitor-Arbeitsbereich angewendet, was dem erwarteten Verhalten entspricht. Nachdem Sie diese Bicep-Vorlage bereitgestellt haben, erhält die Grafana-Instanz die Monitoring Reader-Berechtigungen für alle Azure Monitor-Arbeitsbereiche in dieser Ressourcengruppe.

Abrufen der erforderlichen Werte für die Grafana-Ressource

Wenn die Azure Managed Grafana-Instanz bereits mit einem Azure Monitor-Arbeitsbereich verknüpft ist, müssen Sie diese Liste in die Vorlage einschließen. Wählen Sie auf der Seite Übersicht für die Azure Managed Grafana-Instanz im Azure-Portal die Option JSON-Ansicht aus, und kopieren Sie den Wert von azureMonitorWorkspaceIntegrations, der ähnlich wie im folgenden Beispiel aussehen wird. Wenn er nicht vorhanden ist, wurde die Instanz nicht mit einem Azure Monitor-Arbeitsbereich verknüpft.

"properties": {
    "grafanaIntegrations": {
        "azureMonitorWorkspaceIntegrations": [
            {
                "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_1"
            },
            {
                "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_2"
            }
        ]
    }
}

Herunterladen und Bearbeiten der Vorlage und Parameterdatei

1. Laden Sie die erforderlichen Dateien für den Typ des Kubernetes-Clusters herunter, mit dem Sie arbeiten.

   AKS-Cluster ARM

   • Vorlagendatei: https://aka.ms/azureprometheus-enable-arm-template
   • Parameterdatei: https://aka.ms/azureprometheus-enable-arm-template-parameters

   AKS-Cluster Bicep

   • Vorlagendatei: https://aka.ms/azureprometheus-enable-bicep-template
   • Parameterdatei: https://aka.ms/azureprometheus-enable-bicep-template-parameters
   • DCRA-Modul: https://aka.ms/nested_azuremonitormetrics_dcra_clusterResourceId
   • Profilmodul: https://aka.ms/nested_azuremonitormetrics_profile_clusterResourceId
   • Azure Managed Grafana-Rollenzuweisungsmodul: https://aka.ms/nested_grafana_amw_role_assignment

   Arc-fähiger Cluster ARM

   • Vorlagendatei: https://aka.ms/azureprometheus-arc-arm-template
   • Parameterdatei: https://aka.ms/azureprometheus-arc-arm-template-parameters

2. Bearbeiten Sie die folgenden Werte in der Parameterdatei. Derselbe Satz von Werten wird sowohl für die ARM- als auch für die Bicep-Vorlagen verwendet. Rufen Sie die Ressourcen-ID der Ressourcen aus der JSON-Ansicht ihrer Übersicht ab.

   Parameter	Wert
   azureMonitorWorkspaceResourceId	Ressourcen-ID für den Azure Monitor-Arbeitsbereich. Rufen Sie diesen Wert in der JSON-Ansicht auf der Seite Übersicht für den Azure Monitor-Arbeitsbereich ab.
   azureMonitorWorkspaceLocation	Standort des Azure Monitor-Arbeitsbereichs. Rufen Sie diesen Wert in der JSON-Ansicht auf der Seite Übersicht für den Azure Monitor-Arbeitsbereich ab.
   clusterResourceId	Ressourcen-ID für den AKS-Cluster. Rufen Sie diesen Wert in der JSON-Ansicht auf der Seite Übersicht für den Cluster ab.
   clusterLocation	Standort des AKS-Clusters. Rufen Sie diesen Wert in der JSON-Ansicht auf der Seite Übersicht für den Cluster ab.
   metricLabelsAllowlist	Eine durch Trennzeichen getrennte Liste von Kubernetes-Bezeichnungsschlüsseln, die in der Metrik für Bezeichnungen der Ressource verwendet werden.
   metricAnnotationsAllowList	Eine kommagetrennte Liste weiterer Kubernetes-Bezeichnungsschlüssel, die in der Metrik für Anmerkungen der Ressource verwendet werden.
   grafanaResourceId	Ressourcen-ID für die Managed Grafana-Instanz. Rufen Sie diesen Wert in der JSON-Ansicht auf der Seite Übersicht für die Grafana-Instanz ab.
   grafanaLocation	Standort für die Managed Grafana-Instanz. Rufen Sie diesen Wert in der JSON-Ansicht auf der Seite Übersicht für die Grafana-Instanz ab.
   grafanaSku	SKU für die Managed Grafana-Instanz. Rufen Sie diesen Wert in der JSON-Ansicht auf der Seite Übersicht für die Grafana-Instanz ab. Verwenden Sie sku.name.

3. Öffnen Sie die Vorlagendatei, und aktualisieren Sie die Eigenschaft grafanaIntegrations am Ende der Datei mit den Werten, die Sie aus der Grafana-Instanz abgerufen haben. Dies wird ähnlich wie die folgenden Beispiele aussehen. In diesen Beispielen waren full_resource_id_1 und full_resource_id_2 bereits im JSON der Azure Managed Grafana-Ressource enthalten. Der endgültige azureMonitorWorkspaceResourceId-Eintrag befindet sich bereits in der Vorlage und wird verwendet, um eine Verknüpfung mit der Ressourcen-ID des Azure Monitor-Arbeitsbereichs in der Parameterdatei zu erstellen.

   ARM

   {
       "type": "Microsoft.Dashboard/grafana",
       "apiVersion": "2022-08-01",
       "name": "[split(parameters('grafanaResourceId'),'/')[8]]",
       "sku": {
           "name": "[parameters('grafanaSku')]"
       },
       "location": "[parameters('grafanaLocation')]",
       "properties": {
           "grafanaIntegrations": {
           "azureMonitorWorkspaceIntegrations": [
               {
                   "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_1"
               },
               {
                   "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_2"
               },
               {
                   "azureMonitorWorkspaceResourceId": "[parameters('azureMonitorWorkspaceResourceId')]"
               }
           ]
           }
       }
   }
   

   Bicep

       resource grafanaResourceId_8 'Microsoft.Dashboard/grafana@2022-08-01' = {
           name: split(grafanaResourceId, '/')[8]
           sku: {
               name: grafanaSku
           }
           identity: {
               type: 'SystemAssigned'
           }
           location: grafanaLocation
           properties: {
               grafanaIntegrations: {
                   azureMonitorWorkspaceIntegrations: [
                       {
                           azureMonitorWorkspaceResourceId: 'full_resource_id_1'
                       }
                       {
                           azureMonitorWorkspaceResourceId: 'full_resource_id_2'
                       }
                       {
                           azureMonitorWorkspaceResourceId: azureMonitorWorkspaceResourceId
                       }
                   ]
               }
           }
       }
   

4. Stellen Sie die Vorlage mit der Parameterdatei mithilfe einer beliebigen zulässigen Methode für die Bereitstellung von Resource Manager-Vorlagen bereit. Beispiele für verschiedene Methoden finden Sie unter Bereitstellen der Beispielvorlagen.

Terraform

Aktivieren mit Terraform

Voraussetzungen

• Der Azure Monitor-Arbeitsbereich und der Azure Managed Grafana-Arbeitsbereich müssen bereits erstellt sein.
• Die Vorlage muss in der gleichen Ressourcengruppe wie der Arbeitsbereich von Azure Managed Grafana bereitgestellt werden.
• Benutzer mit der Rolle „Benutzerzugriffsadministrator“ im Abonnement des AKS-Clusters können die Rolle „Monitoring Reader“ direkt aktivieren, indem sie die Vorlage bereitstellen.
• Wenn sich die Azure Managed Grafana-Instanz in einem anderen Abonnement als dem Azure Monitor-Arbeitsbereiche-Abonnement befindet, registrieren Sie das Azure Monitor-Arbeitsbereiche-Abonnement gemäß dieser Dokumentation beim Microsoft.Dashboard-Ressourcenanbieter.

Abrufen der erforderlichen Werte für eine Grafana-Ressource

Wählen Sie auf der Seite Übersicht für die Azure Managed Grafana-Instanz im Azure-Portal die JSON-Ansicht aus.

Wenn Sie eine bereits vorhandene Azure Managed Grafana-Instanz verwenden, die bereits mit einem Azure Monitor-Arbeitsbereich verknüpft ist, benötigen Sie die Liste der Grafana-Integrationen. Kopieren Sie den Wert im Feld azureMonitorWorkspaceIntegrations. Wenn sie nicht vorhanden ist, wurde die Instanz nicht mit einem Azure Monitor-Arbeitsbereich verknüpft. Aktualisieren Sie den azure_monitor_workspace_integrations-Block in main.tf mit der Liste der Grafana-Integrationen.

  azure_monitor_workspace_integrations {
    resource_id  = var.monitor_workspace_id[var.monitor_workspace_id1, var.monitor_workspace_id2]
  }

Herunterladen und Bearbeiten von Vorlagen

Wenn Sie einen neuen AKS-Cluster mit Terraform und aktiviertem verwaltetem Prometheus-Add-on bereitstellen, führen Sie diese Schritte aus:

1. Laden Sie alle Dateien unter AddonTerraformTemplate herunter.
2. Bearbeiten Sie die Variablen in der Datei variables.tf mit den richtigen Parameterwerten.
3. Führen Sie zum Initialisieren der Terraform-Bereitstellung terraform init -upgrade aus.
4. Führen Sie zum Initialisieren der Terraform-Bereitstellung terraform plan -out main.tfplan aus.
5. Führen Sie terraform apply main.tfplan aus, um den Ausführungsplan auf Ihre Cloudinfrastruktur anzuwenden.

Hinweis: Übergeben Sie die Variablen für die Schlüssel annotations_allowed und labels_allowed in der Datei main.tf nur, wenn diese Werte vorhanden sind. Diese Blöcke sind optional.

Hinweis

Bearbeiten Sie die Datei „main.tf“ entsprechend, bevor Sie die Terraform-Vorlage ausführen. Fügen Sie der grafana-Ressource alle vorhandenen azure_monitor_workspace_integrations-Werte hinzu, bevor Sie die Vorlage ausführen. Andernfalls werden ältere Werte gelöscht und bei der Bereitstellung durch die in der Vorlage enthaltenen Werte ersetzt. Benutzer mit der Rolle „Benutzerzugriffsadministrator“ im Abonnement des AKS-Clusters können die Rolle „Monitoring Reader“ direkt aktivieren, indem sie die Vorlage bereitstellen. Bearbeiten Sie den grafanaSku-Parameter, wenn Sie eine nicht standardmäßige SKU verwenden, und führen Sie diese Vorlage schließlich in der Ressourcengruppe der Grafana-Ressource aus.

Azure Policy

Aktivieren mit Azure Policy

1. Laden Sie Azure Policy-Vorlagen und -Parameterdateien herunter.

   • Vorlagendatei: https://aka.ms/AddonPolicyMetricsProfile
   • Parameterdatei: https://aka.ms/AddonPolicyMetricsProfile.parameters

2. Erstellen Sie die Richtliniendefinition mithilfe des folgenden CLI-Befehls:

   az policy definition create --name "Prometheus Metrics addon" --display-name "Prometheus Metrics addon" --mode Indexed --metadata version=1.0.0 category=Kubernetes --rules AddonPolicyMetricsProfile.rules.json --params AddonPolicyMetricsProfile.parameters.json

3. Nachdem Sie die Richtliniendefinition erstellt haben, wählen Sie im Azure-Portal Richtlinie und dann Definitionen aus. Wählen Sie die Richtliniendefinition aus, die Sie erstellt haben.

4. Wählen Sie Zuweisen aus, und geben Sie die Details auf der Registerkarte Parameter ein. Klicken Sie auf Überprüfen + erstellen.

5. Wenn Sie die Richtlinie auf einen vorhandenen Cluster anwenden möchten, erstellen Sie einen Wartungsvorgang für diese Clusterressource aus der Richtlinienzuweisung.

Nachdem die Richtlinie dem Abonnement zugewiesen wurde, wird die Richtlinie jedes Mal, wenn Sie einen neuen Cluster ohne aktiviertes Prometheus erstellen, ausgeführt und bereitgestellt, um die Prometheus-Überwachung zu aktivieren.

Aktivieren von Container Insights

Verwenden Sie eine der folgenden Methoden, um Containererkenntnisse in Ihrem Cluster zu aktivieren. Sobald dies abgeschlossen ist, lesen Sie Konfigurieren der Agent-Datensammlung für Containerkenntnisse zum Anpassen Ihrer Konfiguration, um sicherzustellen, dass Sie nicht mehr Daten sammeln, als Sie benötigen.

BEFEHLSZEILENSCHNITTSTELLE (CLI)

Verwenden Sie einen der folgenden Befehle, um die Überwachung Ihrer AKS- und Arc-fähigen Cluster zu aktivieren. Wenn Sie keinen vorhandenen Log Analytics-Arbeitsbereich angeben, wird der Standardarbeitsbereich für die Ressourcengruppe verwendet. Wenn in der Region des Clusters noch kein Standardarbeitsbereich vorhanden ist, wird einer mit einem Namen im Format DefaultWorkspace-<GUID>-<Region> erstellt.

Voraussetzungen

• Azure CLI-Version 2.43.0 oder höher
• Die Authentifizierung mit verwalteter Identität ist der Standard in der CLI-Version 2.49.0 oder höher.
• Azure k8s-Erweiterung, Version 1.3.7 oder höher
• Die Authentifizierung verwalteter Identitäten ist in der k8s-Erweiterungsversion 1.43.0 oder höher standardmäßig aktiviert.
• Die Authentifizierung mit verwalteter Identität wird für Arc-fähige Kubernetes-Cluster mit ARO (Azure Red Hat Openshift) oder Windows-Knoten nicht unterstützt. Verwenden der Legacy-Authentifizierung.
• Für CLI-Version 2.54.0 oder höher wird das Protokollierungsschema mittels ConfigMap auf ContainerLogV2 konfiguriert.

Hinweis

Sie können das ContainerLogV2-Schema für einen Cluster entweder über die Datensammlungsregel (Data Collection Rule, DCR) des Clusters oder ConfigMap aktivieren. Wenn beide Einstellungen aktiviert sind, hat ConfigMap Vorrang. Stdout- und stderr-Protokolle werden nur dann in der ContainerLog-Tabelle erfasst, wenn sowohl DCR als auch ConfigMap explizit auf deaktiviert festgelegt sind.

AKS-Cluster

### Use default Log Analytics workspace
az aks enable-addons --addon monitoring --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group-name>

### Use existing Log Analytics workspace
az aks enable-addons --addon monitoring --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group-name> --workspace-resource-id <workspace-resource-id>

### Use legacy authentication
az aks enable-addons --addon monitoring --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group-name> --workspace-resource-id <workspace-resource-id> --enable-msi-auth-for-monitoring false

Beispiel

az aks enable-addons --addon monitoring --name "my-cluster" --resource-group "my-resource-group" --workspace-resource-id "/subscriptions/my-subscription/resourceGroups/my-resource-group/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/my-workspace"

Arc-fähiger Cluster

### Use default Log Analytics workspace
az k8s-extension create --name azuremonitor-containers --cluster-name <cluster-name> --resource-group <resource-group> --cluster-type connectedClusters --extension-type Microsoft.AzureMonitor.Containers

### Use existing Log Analytics workspace
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=<workspace-resource-id>

### Use managed identity authentication (default as k8s-extension version 1.43.0)
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 amalogs.useAADAuth=true

### Use advanced configuration settings
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  amalogs.resources.daemonset.limits.cpu=150m amalogs.resources.daemonset.limits.memory=600Mi amalogs.resources.deployment.limits.cpu=1 amalogs.resources.deployment.limits.memory=750Mi

### With custom mount path for container stdout & stderr logs
### Custom mount path not required for Azure Stack Edge version > 2318. Custom mount path must be /home/data/docker for Azure Stack Edge cluster with version <= 2318
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 amalogs.logsettings.custommountpath=<customMountPath>

Informationen zu den verfügbaren Konfigurationseinstellungen finden Sie im Abschnitt „Ressourcenanforderungen und Grenzwerte“ des Helm-Charts.

Beispiel

az k8s-extension create --name azuremonitor-containers --cluster-name "my-cluster" --resource-group "my-resource-group" --cluster-type connectedClusters --extension-type Microsoft.AzureMonitor.Containers --configuration-settings logAnalyticsWorkspaceResourceID="/subscriptions/my-subscription/resourceGroups/my-resource-group/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/my-workspace"

Arc-fähige Cluster mit Weiterleitungsproxy

Wenn der Cluster mit einem Forwardproxy konfiguriert wurde, werden Proxyeinstellungen automatisch auf die Erweiterung angewendet. Bei einem Cluster mit AMPLS + Proxy sollte die Proxykonfiguration ignoriert werden. Führens Sie das Onboarding der Erweiterung mit der Konfigurationseinstellung amalogs.ignoreExtensionProxySettings=true durch.

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 amalogs.ignoreExtensionProxySettings=true

Arc-fähige Cluster mit ARO-, OpenShift- oder Windows-Knoten

Die Authentifizierung mit verwalteter Identität wird für Arc-fähige Kubernetes-Cluster mit ARO- (Azure Red Hat Openshift), OpenShift- oder Windows-Knoten nicht unterstützt. Sie können die Legacyauthentifizierung verwenden, indem Sie amalogs.useAADAuth=false wie im folgenden Beispiel angeben.

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 amalogs.useAADAuth=false

Löschen der Erweiterungsinstanz

Mit dem folgenden Befehl wird nur die Erweiterungsinstanz gelöscht, nicht aber der Log Analytics-Arbeitsbereich. Die Daten in der Log Analytics-Ressource bleiben intakt.

az k8s-extension delete --name azuremonitor-containers --cluster-type connectedClusters --cluster-name <cluster-name> --resource-group <resource-group>

Azure Resource Manager

Sowohl ARM- als auch Bicep-Vorlagen werden in diesem Abschnitt bereitgestellt.

Voraussetzungen

• Die Vorlage muss in derselben Ressourcengruppe wie der Cluster bereitgestellt werden.

Herunterladen und Installieren der Vorlage

1. Herunterladen und Bearbeiten der Vorlage und Parameterdatei

   AKS-Cluster ARM

   • Vorlagendatei: https://aka.ms/aks-enable-monitoring-msi-onboarding-template-file
   • Parameterdatei: https://aka.ms/aks-enable-monitoring-msi-onboarding-template-parameter-file

   AKS-Cluster Bicep

   • Vorlagendatei (Syslog): https://aka.ms/enable-monitoring-msi-syslog-bicep-template
   • Parameterdatei (Kein Syslog): https://aka.ms/enable-monitoring-msi-syslog-bicep-parameters
   • Vorlagendatei (kein Syslog): https://aka.ms/enable-monitoring-msi-bicep-template
   • Parameterdatei (Kein Syslog): https://aka.ms/enable-monitoring-msi-bicep-parameters

   Arc-fähiger Cluster ARM

   • Vorlagendatei: https://aka.ms/arc-k8s-azmon-extension-msi-arm-template
   • Parameterdatei: https://aka.ms/arc-k8s-azmon-extension-msi-arm-template-params
   • Vorlagendatei (Legacy-Authentifizierung): https://aka.ms/arc-k8s-azmon-extension-arm-template
   • Parameterdatei (Legacy-Authentifizierung): https://aka.ms/arc-k8s-azmon-extension-arm-template-params

2. Bearbeiten Sie die folgenden Werte in der Parameterdatei. Derselbe Satz von Werten wird sowohl für die ARM- als auch für die Bicep-Vorlagen verwendet. Rufen Sie die Ressourcen-ID der Ressourcen aus der JSON-Ansicht ihrer Übersicht ab.

   Parameter	Beschreibung
   AKS: aksResourceId Arc: clusterResourceId	Ressourcen-ID des Clusters.
   AKS: aksResourceLocation Arc: clusterRegion	Standort des Clusters
   AKS: workspaceResourceId Arc: workspaceResourceId	Ressourcen-ID des Log Analytics-Arbeitsbereichs.
   Arc: workspaceRegion	Region des Azure Log Analytics-Arbeitsbereichs
   Arc: workspaceDomain	Domäne des Log Analytics-Arbeitsbereichs. opinsights.azure.com für die öffentliche Azure-Cloud opinsights.azure.us für AzureUSGovernment.
   AKS: resourceTagValues	Tagwerte, die für die bestehende Datensammlungsregel (Data Collection Rule, DCR) der Containererkenntniserweiterung des Clusters angegebenen wurden, und der Name der DCR. Der Name wird MSCI-<clusterName>-<clusterRegion> sein, und diese Ressource wird in einer AKS-Clusterressourcengruppe erstellt. Wenn Sie das Onboarding zum ersten Mal durchführen, können Sie beliebige Tagwerte festlegen.

3. Stellen Sie die Vorlage mit der Parameterdatei mithilfe einer beliebigen zulässigen Methode für die Bereitstellung von Resource Manager-Vorlagen bereit. Beispiele für verschiedene Methoden finden Sie unter Bereitstellen der Beispielvorlagen.

Terraform

Neuer AKS-Cluster

1. Laden Sie die Terraform-Vorlagendatei herunter, je nachdem, ob Sie die Syslog-Sammlung aktivieren möchten.

   Syslog

   • https://aka.ms/enable-monitoring-msi-syslog-terraform

   Kein Syslog

   • https://aka.ms/enable-monitoring-msi-terraform

2. Passen Sie die azurerm_kubernetes_cluster-Ressource in main.tf basierend auf ihren Clustereinstellungen an.

3. Aktualisieren von Parametern in variables.tf zum Ersetzen der Werte in „<>“

   Parameter	Beschreibung
   aks_resource_group_name	Verwenden Sie die Werte auf der AKS-Übersichtsseite für die Ressourcengruppe.
   resource_group_location	Verwenden Sie die Werte auf der AKS-Übersichtsseite für die Ressourcengruppe.
   cluster_name	Definieren Sie den Namen des Clusters, den Sie erstellen möchten.
   workspace_resource_id	Verwenden Sie die Ressourcen-ID Ihres Log Analytics-Arbeitsbereichs.
   workspace_region	Verwenden Sie den Ort Ihres Log Analytics-Arbeitsbereichs.
   resource_tag_values	Gleichen Sie die für die bestehende Regel für die Datensammlung (DCR) der Container Insights-Erweiterung des Clusters angegebenen vorhandenen Tagwerte mit dem Namen der DCR ab. Der Name stimmt mit „MSCI-<clusterName>-<clusterRegion>“ überein, und diese Ressource wird in derselben Ressourcengruppe wie die AKS-Cluster erstellt. Wenn Sie das Onboarding zum ersten Mal durchführen, können Sie beliebige Tagwerte festlegen.
   enabledContainerLogV2	Legen Sie diesen Parameterwert auf „true“ fest, um das standardmäßig empfohlene ContainerLogV2 zu verwenden.
   Parameter der Kostenoptimierung	Informationen zu Parameter für die Datensammlung

4. Führen Sie zum Initialisieren der Terraform-Bereitstellung terraform init -upgrade aus.

5. Führen Sie zum Initialisieren der Terraform-Bereitstellung terraform plan -out main.tfplan aus.

6. Führen Sie terraform apply main.tfplan aus, um den Ausführungsplan auf Ihre Cloudinfrastruktur anzuwenden.

Vorhandener AKS-Cluster

1. Definieren Sie den Namen des Clusters, den Sie erstellen möchten: terraform import azurerm_kubernetes_cluster.k8s <aksResourceId>
2. Fügen Sie das Add-On-Profil „oms_agent“ zur vorhandenen Clusterressource „azurerm_kubernetes_cluster resource“ hinzu.

   oms_agent {
       log_analytics_workspace_id = var.workspace_resource_id
       msi_auth_for_monitoring_enabled = true
     }
   

3. Kopieren der dcr- und dcra-Ressourcen aus den Terraform-Vorlagen
4. Führen Sie „terraform plan -out main.tfplan“ aus, und stellen Sie sicher, dass durch die Änderung die Eigenschaft „oms_agent“ hinzugefügt wird. Hinweis: Wenn sich die Ressource azurerm_kubernetes_cluster, die während des Terraform-Plans definiert wird, unterscheidet, wird der vorhandene Cluster zerstört und neu erstellt.
5. Führen Sie terraform apply main.tfplan aus, um den Ausführungsplan auf Ihre Cloudinfrastruktur anzuwenden.

Tipp

• Bearbeiten Sie die Datei „main.tf“ entsprechend, bevor Sie die Terraform-Vorlage ausführen.
• Der Datenfluss beginnt nach 10 Minuten, da der Cluster zuerst bereit sein muss.
• Die WorkspaceID muss dem Format „/subscriptions/12345678-1234-9876-4563-123456789012/resourceGroups/example-resource-group/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/workspaceValue“ entsprechen.
• Wenn die Ressourcengruppe bereits vorhanden ist, führen Sie vor dem Terraform-Plan „terraform import azurerm_resource_group.rg /subscriptions/<Subscription_ID>/resourceGroups/<Resource_Group_Name>“aus.

Azure Policy

Azure-Portal

1. Erstellen Sie auf der Registerkarte Definitionen des Menüs Richtlinie im Azure-Portal eine Richtliniendefinition mit den folgenden Details.

   • Definitionsspeicherort: Das Azure-Abonnement, in dem die Richtliniendefinition gespeichert werden soll.
   • Name: AKS-Überwachungs-Add-On
   • Beschreibung: Benutzerdefinierte Azure-Richtlinie zum Aktivieren des Überwachungs-Add-Ons für Azure Kubernetes-Cluster.
   • Kategorie: Wählen Sie Vorhandene verwenden und dann Kubernetes aus der Dropdownliste aus.
   • Richtlinienregel: Ersetzen Sie den vorhandenen Beispiel-JSON durch die Inhalte von https://aka.ms/aks-enable-monitoring-custom-policy.

2. Wählen Sie die neue Richtliniendefinition AKS-Überwachungs-Add-On aus.

3. Wählen Sie Zuweisen aus, und geben Sie einen Bereich an, dem die Richtlinie zugewiesen werden soll.

4. Wählen Sie Weiter aus, und geben Sie die Ressourcen-ID des Log Analytics-Arbeitsbereichs an.

5. Erstellen Sie einen Wartungstask für den Fall, dass Sie die Richtlinie auf vorhandene AKS-Cluster im ausgewählten Bereich anwenden möchten.

6. Wählen Sie Überprüfen und erstellen aus, um die Richtlinienzuweisung zu erstellen.

Azure CLI

1. Laden Sie Azure Policy-Vorlagen und -Parameterdateien herunter.

   • Vorlagendatei: https://aka.ms/enable-monitoring-msi-azure-policy-template
   • Parameterdatei: https://aka.ms/enable-monitoring-msi-azure-policy-parameters

2. Erstellen Sie die Richtliniendefinition mithilfe des folgenden CLI-Befehls:

   az policy definition create --name "AKS-Monitoring-Addon-MSI" --display-name "AKS-Monitoring-Addon-MSI" --mode Indexed --metadata version=1.0.0 category=Kubernetes --rules azure-policy.rules.json --params azure-policy.parameters.json
   

3. Erstellen Sie die Richtliniendefinition mithilfe des folgenden CLI-Befehls:

   az policy assignment create --name aks-monitoring-addon --policy "AKS-Monitoring-Addon-MSI" --assign-identity --identity-scope /subscriptions/<subscriptionId> --role Contributor --scope /subscriptions/<subscriptionId> --location <location> --role Contributor --scope /subscriptions/<subscriptionId> -p "{ \"workspaceResourceId\": { \"value\":  \"/subscriptions/<subscriptionId>/resourcegroups/<resourceGroupName>/providers/microsoft.operationalinsights/workspaces/<workspaceName>\" } }"
   

Nachdem die Richtlinie dem Abonnement zugewiesen wurde, wird die Richtlinie jedes Mal, wenn Sie einen neuen Cluster ohne aktiviertes Prometheus erstellen, ausgeführt und bereitgestellt, um die Prometheus-Überwachung zu aktivieren.

Aktivieren der vollständigen Überwachung mit dem Azure-Portal

Neuer AKS-Cluster (Prometheus, Container Insights und Grafana)

Wenn Sie einen neuen AKS-Cluster im Azure-Portal erstellen, können Sie Prometheus, Container Insights und Grafana auf der Registerkarte Überwachung aktivieren. Aktivieren Sie dazu die Kontrollkästchen Containerprotokolle aktivieren, Prometheus-Metriken aktivieren und Grafana aktivieren.

Vorhandener Cluster (Prometheus, Container Insights und Grafana)

1. Navigieren Sie im Azure-Portal zu Ihrem AKS-Cluster.
2. Wählen Sie im Dienstmenü unter Überwachung die Option Insights>Überwachung konfigurieren aus.
3. Container Insights ist bereits aktiviert. Aktivieren Sie die Kontrollkästchen Prometheus-Metriken aktivieren und Grafana aktivieren. Wenn Sie über einen vorhandenen Azure Monitor-Arbeitsbereich und einen Garafana-Arbeitsbereich verfügen, werden diese für Sie ausgewählt.
4. Wählen Sie die Option Erweiterte Einstellungen aus, um alternative Arbeitsbereiche auszuwählen oder neue zu erstellen. Mit der Einstellung Kostenvoreinstellungen können Sie die Standardauflistungsdetails ändern, um Ihre Überwachungskosten zu reduzieren. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren von Kostenoptimierungseinstellungen.
5. Wählen Sie Konfigurierenaus.

Vorhandener Cluster (nur Prometheus)

1. Navigieren Sie im Azure-Portal zu Ihrem AKS-Cluster.
2. Wählen Sie im Dienstmenü unter Überwachung die Option Insights>Überwachung konfigurieren aus.
3. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Prometheus-Metriken aktivieren.
4. Wählen Sie die Option Erweiterte Einstellungen aus, um alternative Arbeitsbereiche auszuwählen oder neue zu erstellen. Mit der Einstellung Kostenvoreinstellungen können Sie die Standardauflistungsdetails ändern, um Ihre Überwachungskosten zu reduzieren.
5. Wählen Sie Konfigurierenaus.

Aktivieren der Windows-Metrikensammlung (Vorschau)

Hinweis

In „windows-exporter-daemonset.yaml“ gibt es keinen CPU-/Arbeitsspeichergrenzwert, sodass die Windows-Knoten möglicherweise überdimensioniert werden.
Weitere Informationen finden Sie unter Ressourcenreservierung.

Legen Sie beim Bereitstellen von Workloads Ressourcenarbeitsspeicher- und CPU-Grenzwerte für Container fest. Diese werden auch von NodeAllocatable subtrahiert, was dem clusterweiten Scheduler bei der Bestimmung hilft, welche Pods auf welchen Knoten platziert werden sollen. Das Planen von Pods ohne Grenzwerte kann die Windows-Knoten überdimensionieren und in extremen Fällen dazu führen, dass die Knoten fehlerhaft werden.

Ab Version 6.4.0-main-02-22-2023-3ee44b9e des Verwalteten Prometheus-Add-On-Containers (prometheus_collector) wurde die Windows-Metriksammlung für die AKS-Cluster aktiviert. Durch das Onboarding mit dem Azure Monitor-Metrik-Add-On können die Windows-DaemonSet-Pods für Ihre Knotenpools ausgeführt werden. Sowohl Windows Server 2019 als auch Windows Server 2022 werden unterstützt. Führen Sie diese Schritte aus, um die Pods zum Sammeln von Metriken aus Ihren Windows-Knotenpools zu ermöglichen.

1. Installieren Sie Windows-Exporter manuell auf AKS-Knoten, um auf Windows-Metriken zuzugreifen, indem Sie die Windows-Exporter-Daemonset-YAML-Datei bereitstellen. Aktivieren Sie die folgenden Kollektoren:

   • [defaults]
   • container
   • memory
   • process
   • cpu_info

   Weitere Collectors finden Sie unter Prometheus-Exporter für Windows-Metriken.

   Stellen Sie die YAML-Datei „windows-exporter-daemonset“ bereit. Beachten Sie, dass Sie die entsprechenden Toleranzen anwenden müssen, wenn in dem Knoten irgendwelche Taints angewendet werden.

       kubectl apply -f windows-exporter-daemonset.yaml
   

2. Wenden Sie die ama-metrics-settings-configmap auf Ihren Cluster an. Legen Sie die booleschen Werte windowsexporter und windowskubeproxy auf true fest. Weitere Informationen finden Sie unter ConfigMap-Einstellungen des Metrik-Add-Ons.

3. Aktivieren Sie die Aufzeichnungsregeln, die für die vorgefertigten Dashboards erforderlich sind:

   • Wenn Sie das Onboarding mithilfe der CLI durchführen, beziehen Sie die Option --enable-windows-recording-rules ein.
   • Wenn Sie beim Onboarding eine ARM-Vorlage, Bicep oder Azure Policy verwenden, legen Sie in der Parameterdatei enableWindowsRecordingRules auf true fest.
   • Wenn für den Cluster bereits ein Onboarding durchgeführt wurde, verwenden Sie diese ARM-Vorlage und diese Parameterdatei, um die Regelgruppen zu erstellen. Dadurch werden die erforderlichen Aufzeichnungsregeln hinzugefügt, und es handelt sich nicht um einen ARM-Vorgang auf dem Cluster und wirkt sich nicht auf den aktuellen Überwachungszustand des Clusters aus.

Überprüfen der Bereitstellung

Verwenden Sie das kubectl-Befehlszeilentool, um zu überprüfen, ob der Agent ordnungsgemäß bereitgestellt ist.

Verwalteter Prometheus

Überprüfen, ob das DaemonSet in den Linux-Knotenpools ordnungsgemäß bereitgestellt wurde

kubectl get ds ama-metrics-node --namespace=kube-system

Die Anzahl der Pods sollte gleich der Anzahl der Linux-Knoten im Cluster sein. Die Ausgabe sollte in etwa wie das folgende Beispiel aussehen:

User@aksuser:~$ kubectl get ds ama-metrics-node --namespace=kube-system
NAME               DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR   AGE
ama-metrics-node   1         1         1       1            1           <none>          10h

Überprüfen, ob Windows-Knoten ordnungsgemäß bereitgestellt wurden

kubectl get ds ama-metrics-win-node --namespace=kube-system

Die Anzahl der Pods sollte gleich der Anzahl der Windows-Knoten im Cluster sein. Die Ausgabe sollte in etwa wie das folgende Beispiel aussehen:

User@aksuser:~$ kubectl get ds ama-metrics-node --namespace=kube-system
NAME                   DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR   AGE
ama-metrics-win-node   3         3         3       3            3           <none>          10h

Überprüfen, ob die beiden ReplicaSets für Prometheus bereitgestellt wurden

kubectl get rs --namespace=kube-system

Die Ausgabe sollte in etwa wie das folgende Beispiel aussehen:

User@aksuser:~$kubectl get rs --namespace=kube-system
NAME                            DESIRED   CURRENT   READY   AGE
ama-metrics-5c974985b8          1         1         1       11h
ama-metrics-ksm-5fcf8dffcd      1         1         1       11h

Container Insights

Überprüfen, ob die DaemonSets in den Linux-Knotenpools ordnungsgemäß bereitgestellt wurden

kubectl get ds ama-logs --namespace=kube-system

Die Anzahl der Pods sollte gleich der Anzahl der Linux-Knoten im Cluster sein. Die Ausgabe sollte in etwa wie das folgende Beispiel aussehen:

User@aksuser:~$ kubectl get ds ama-logs --namespace=kube-system
NAME       DESIRED   CURRENT   READY     UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR   AGE
ama-logs   2         2         2         2            2           <none>          1d

Überprüfen, ob Windows-Knoten ordnungsgemäß bereitgestellt wurden

kubectl get ds ama-logs-windows --namespace=kube-system

Die Anzahl der Pods sollte gleich der Anzahl der Windows-Knoten im Cluster sein. Die Ausgabe sollte in etwa wie das folgende Beispiel aussehen:

User@aksuser:~$ kubectl get ds ama-logs-windows --namespace=kube-system
NAME                   DESIRED   CURRENT   READY     UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR     AGE
ama-logs-windows           2         2         2         2            2       <none>            1d

Überprüfen der Bereitstellung der Lösung für Containererkenntnisse

kubectl get deployment ama-logs-rs --namespace=kube-system

Die Ausgabe sollte in etwa wie das folgende Beispiel aussehen:

User@aksuser:~$ kubectl get deployment ama-logs-rs --namespace=kube-system
NAME          READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
ama-logs-rs   1/1     1            1           24d

Anzeigen der Konfiguration mit der Befehlszeilenschnittstelle

Verwenden Sie den aks show-Befehl, um herauszufinden, ob die Lösung aktiviert ist, und um die Ressourcen-ID des Log Analytics-Arbeitsbereichs sowie Zusammenfassungsinformationen zum Cluster anzuzeigen.

az aks show --resource-group <resourceGroupofAKSCluster> --name <nameofAksCluster>

Der Befehl gibt JSON-formatierte Informationen zur Lösung zurück. Der Abschnitt addonProfiles sollte Informationen zu dem omsagent wie im folgenden Beispiel enthalten:

"addonProfiles": {
    "omsagent": {
        "config": {
            "logAnalyticsWorkspaceResourceID": "/subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourcegroups/my-resource-group/providers/microsoft.operationalinsights/workspaces/my-workspace",
            "useAADAuth": "true"
        },
        "enabled": true,
        "identity": null
    },
}

Bereitgestellte Ressourcen

Wenn Sie die Überwachung aktivieren, werden die folgenden Ressourcen in Ihrem Abonnement erstellt:

Ressourcenname	Ressourcentyp	Ressourcengruppe	Region/Speicherort	Beschreibung
MSCI-<aksclusterregion>-<clustername>	Datensammlungsregel	Identisch mit dem Cluster	Identisch mit dem Log Analytics-Arbeitsbereich	Diese Datensammlungsregel dient der Protokollsammlung durch den Azure Monitor-Agent, der den Log Analytics-Arbeitsbereich als Ziel verwendet und der AKS-Clusterressource zugeordnet ist.
MSPROM-<aksclusterregion>-<clustername>	Datensammlungsregel	Identisch mit dem Cluster	Identisch mit dem Azure Monitor-Arbeitsbereich	Diese Datensammlungsregel gilt für die Sammlung von Prometheus-Metriken nach Metrik-Add-On, das den ausgewählten Azure Monitor-Arbeitsbereich als Ziel aufweist und zudem der AKS-Clusterressource zugeordnet ist
MSPROM-<aksclusterregion>-<clustername>	Datensammlungsendpunkt	Identisch mit dem Cluster	Identisch mit dem Azure Monitor-Arbeitsbereich	Dieser Datensammlungsendpunkt wird von der obigen Datensammlungsregel zum Erfassen von Prometheus-Metriken aus dem Metrik-Add-On verwendet

Wenn Sie einen neuen Azure Monitor-Arbeitsbereich erstellen, werden die folgenden zusätzlichen Ressourcen als Teil des Arbeitsbereichs erstellt

Ressourcenname	Ressourcentyp	Ressourcengruppe	Region/Speicherort	Beschreibung
<azuremonitor-workspace-name>	Datensammlungsregel	MA_<azuremonitor-workspace-name>_<azuremonitor-workspace-region>_managed	Identisch mit dem Azure Monitor-Arbeitsbereich	DCR, die erstellt wird, wenn Sie den OSS Prometheus-Server zum Remote-Schreiben in den Azure Monitor-Arbeitsbereich verwenden.
<azuremonitor-workspace-name>	Datensammlungsendpunkt	MA_<azuremonitor-workspace-name>_<azuremonitor-workspace-region>_managed	Identisch mit dem Azure Monitor-Arbeitsbereich	DCE, die erstellt wird, wenn Sie den OSS Prometheus-Server zum Remote-Schreiben in den Azure Monitor-Arbeitsbereich verwenden.

Unterschiede zwischen Windows- und Linux-Clustern

Die wichtigsten Unterschiede bei der Überwachung eines Windows Server-Clusters im Vergleich zu einem Linux-Cluster beinhalten:

• Windows bietet keine RSS-Metrik für den Arbeitsspeicher. Folglich ist für Windows-Knoten und -Container keine entsprechende Metrik verfügbar. Die Metrik Arbeitssatz ist verfügbar.
• Für Windows-Knoten sind keine Informationen zur Speicherkapazität des Datenträgers verfügbar.
• Nur Pod-Umgebungen werden überwacht, nicht aber Docker-Umgebungen.
• Mit der Vorschauversion werden maximal 30 Windows Server-Container unterstützt. Diese Einschränkung gilt nicht für Linux-Container.

Hinweis

Die Container Insights-Unterstützung für das Betriebssystem Windows Server 2022 befindet sich in der Vorschau.

Der containerisierte Linux-Agent (ReplicaSet-Pod) führt API-Aufrufe an alle Windows-Knoten am sicheren Kubelet-Port (10250) im Cluster aus, um Metriken zur Knoten- und Containerleistung zu erfassen. Der sichere Kubelet-Port (10250) sollte im virtuellen Netzwerk des Clusters ein- und ausgehend geöffnet sein, damit Metriken zur Leistung der Windows-Knoten und -Container erfasst werden können.

Wenn Sie über einen Kubernetes-Cluster mit Windows-Knoten verfügen, überprüfen und konfigurieren Sie die Netzwerksicherheitsgruppe und Netzwerkrichtlinien, um sicherzustellen, dass der sichere Kubelet-Port (10250) für ein- und ausgehenden Datenverkehr im virtuellen Netzwerk des Clusters geöffnet ist.

Nächste Schritte

• Wenn beim Onboarding der Lösung Probleme auftreten, lesen Sie den Leitfaden zur Problembehandlung.
• Wenn die Überwachung aktiviert ist, um Integrität und Ressourcennutzung Ihres AKS-Clusters und der darauf ausgeführten Workloads zu erfassen, informieren Sie sich über die Verwendung von Container Insights.