Freigeben über

Überwachen der Metriken des NGINX-Eingangsdatencontrollers im Anwendungsrouting-Add-On mit Prometheus in Grafana (Vorschau)

  • Artikel

Der NGINX-Eingangsdatencontroller im Anwendungsrouting-Add-On macht viele Metriken für Anforderungen, den NGINX-Prozess und den Controller verfügbar, die bei der Analyse der Leistung und Nutzung Ihrer Anwendung hilfreich sein können.

Das Anwendungsrouting-Add-On macht den Prometheus-Metrikendpunkt unter /metrics an Port 10254 verfügbar.

Wichtig

AKS-Previewfunktionen stehen gemäß dem Self-Service- und Aktivierungsprinzip zur Verfügung. Vorschauversionen werden „wie besehen“ und „wie verfügbar“ bereitgestellt und sind von Service Level Agreements und der Herstellergarantie ausgeschlossen. AKS-Vorschauversionen werden teilweise vom Kundensupport auf Grundlage der bestmöglichen Leistung abgedeckt. Daher sind diese Funktionen nicht für die Verwendung in der Produktion vorgesehen. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Supportartikeln:

Voraussetzungen

Überprüfen des Metrikendpunkts

Um zu überprüfen, ob die Metriken erfasst werden, können Sie eine Portweiterleitung für einen der Pods des NGINX-Eingangsdatencontrollers einrichten.

kubectl get pods -n app-routing-system

NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
external-dns-667d54c44b-jmsxm   1/1     Running   0          4d6h
nginx-657bb8cdcf-qllmx          1/1     Running   0          4d6h
nginx-657bb8cdcf-wgcr7          1/1     Running   0          4d6h

Leiten Sie nun einen lokalen Port an Port 10254 auf einem der NGINX-Pods weiter.

kubectl port-forward nginx-657bb8cdcf-qllmx -n app-routing-system :10254

Forwarding from 127.0.0.1:43307 -> 10254
Forwarding from [::1]:43307 -> 10254

Notieren Sie sich den lokalen Port (in diesem Fall 43307), und öffnen Sie http://localhost:43307/metrics in Ihrem Browser. Die Metriken des NGINX-Eingangsdatencontrollers sollten jetzt geladen werden.

Screenshot: Prometheus-Metriken im Browser

Sie können nun den port-forward-Prozess beenden, um die Weiterleitung zu schließen.

Konfigurieren des verwalteten Azure Monitor-Diensts für Prometheus und von Azure Managed Grafana mithilfe von Container Insights

Der verwaltete Azure Monitor-Dienst für Prometheus ist ein vollständig verwalteter Prometheus-kompatibler Dienst, der branchenübliche Features wie PromQL, Grafana-Dashboards und Prometheus-Warnungen unterstützt. Dieser Dienst erfordert, dass das Metrik-Add-On für den Azure Monitor-Agent, der Daten an Prometheus sendet, konfiguriert wird. Wenn Ihr Cluster nicht mit dem Add-On konfiguriert ist, können Sie diesen Artikel befolgen, um Ihren AKS-Cluster (Azure Kubernetes Service) so zu konfigurieren, dass Daten an den verwalteten Azure Monitor-Dienst für Prometheus gesendet und die gesammelten Metriken an eine Azure Managed Grafana-Instanz gesendet werden.

Aktivieren von auf Podanmerkungen basierendem Scraping

Nachdem Ihr Cluster mit dem Azure Monitor-Agent aktualisiert wurde, müssen Sie den Agent so konfigurieren, dass Scraping basierend auf Podanmerkungen aktiviert wird, die den NGINX-Eingangspods hinzugefügt werden. Eine Möglichkeit, diese Einstellung festzulegen, ist die ConfigMap ama-metrics-settings-configmap im Namespace kube-system.

Achtung

Dadurch wird Ihre vorhandene ConfigMap ama-metrics-settings-configmap in kube-system ersetzt. Wenn Sie bereits über eine Konfiguration verfügen, können Sie eine Sicherung erstellen oder sie mit dieser Konfiguration zusammenführen.

Sie können die vorhandene ConfigMap ama-metrics-settings-config sichern, indem Sie kubectl get configmap ama-metrics-settings-configmap -n kube-system -o yaml > ama-metrics-settings-configmap-backup.yaml ausführen.

Die folgende Konfiguration legt den Parameter podannotationnamespaceregex auf .* fest, um alle Namespaces auszulesen:

kubectl apply -f - <<EOF
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
  name: ama-metrics-settings-configmap
  namespace: kube-system
data:
  schema-version:
    #string.used by agent to parse config. supported versions are {v1}. Configs with other schema versions will be rejected by the agent.
    v1
  config-version:
    #string.used by customer to keep track of this config file's version in their source control/repository (max allowed 10 chars, other chars will be truncated)
    ver1
  prometheus-collector-settings: |-
    cluster_alias = ""
  default-scrape-settings-enabled: |-
    kubelet = true
    coredns = false
    cadvisor = true
    kubeproxy = false
    apiserver = false
    kubestate = true
    nodeexporter = true
    windowsexporter = false
    windowskubeproxy = false
    kappiebasic = true
    prometheuscollectorhealth = false
  # Regex for which namespaces to scrape through pod annotation based scraping.
  # This is none by default. Use '.*' to scrape all namespaces of annotated pods.
  pod-annotation-based-scraping: |-
    podannotationnamespaceregex = ".*"
  default-targets-metrics-keep-list: |-
    kubelet = ""
    coredns = ""
    cadvisor = ""
    kubeproxy = ""
    apiserver = ""
    kubestate = ""
    nodeexporter = ""
    windowsexporter = ""
    windowskubeproxy = ""
    podannotations = ""
    kappiebasic = ""
    minimalingestionprofile = true
  default-targets-scrape-interval-settings: |-
    kubelet = "30s"
    coredns = "30s"
    cadvisor = "30s"
    kubeproxy = "30s"
    apiserver = "30s"
    kubestate = "30s"
    nodeexporter = "30s"
    windowsexporter = "30s"
    windowskubeproxy = "30s"
    kappiebasic = "30s"
    prometheuscollectorhealth = "30s"
    podannotations = "30s"
  debug-mode: |-
    enabled = false
EOF

Die ama-metrics-Pods im kube-system-Namespace sollten in wenigen Minuten neu gestartet werden und die neue Konfiguration übernehmen.

Überprüfen der Visualisierung von Metriken in Azure Managed Grafana

Sie haben den verwalteten Azure Monitor-Dienst für Prometheus und Azure Managed Grafana konfiguriert und sollten nun auf Ihre Managed Grafana-Instanz zugreifen.

Es gibt zwei offizielle ingress-nginx-Dashboards, die Sie herunterladen und in Ihre Grafana-Instanz importieren können:

  • Dashboard für den NGINX-Eingangsdatencontroller
  • Dashboard für die Anforderungsverarbeitungsleistung

Dashboard für den NGINX-Eingangsdatencontroller

Mit diesem Dashboard erhalten Sie Einblick in Anforderungsvolumen, Verbindungen, Erfolgsraten, neu geladene Konfigurationen und nicht synchronisierte Konfigurationen. Sie können darüber auch die Netzwerk-E/A-Auslastung sowie die Arbeitsspeicher- und CPU-Auslastung des Eingangsdatencontrollers anzeigen. Schließlich werden auch die Antwortzeiten der Perzentile P50, P95 und P99 Ihrer Eingangsdaten und der Durchsatz angezeigt.

Sie können dieses Dashboard von GitHub herunterladen.

Screenshot: Browser mit dem Dashboard für den NGINX-Eingangsdatencontroller in Grafana

Dashboard für die Anforderungsverarbeitungsleistung

Mit diesem Dashboard erhalten Sie Einblick in die Leistung der Anforderungsverarbeitung der verschiedenen Eingangsupstreamziele, bei denen es sich um die Anwendungsendpunkte handelt, an die der Eingangscontroller Datenverkehr weiterleitet. Es zeigt das Perzentil P50, P95 und P99 der gesamten Anforderungs- und Upstreamantwortzeiten an. Sie können auch Aggregate von Anforderungsfehlern und Wartezeiten anzeigen. Verwenden Sie diese Dashboard, um die Leistung und Skalierbarkeit Ihrer Anwendungen zu überprüfen und zu verbessern.

Sie können dieses Dashboard von GitHub herunterladen.

Screenshot: Browser mit dem ingress-nginx-Dashboard für die Anforderungsverarbeitungsleistung in Grafana

Importieren eines Dashboards

Erweitern Sie zum Importieren eines Grafana-Dashboards das Menü auf der linken Seite, und klicken Sie unter „Dashboards“ auf Importieren.

Screenshot: Browser mit hervorgehobener Option zum Importieren von Dashboards in der Grafana-Instanz

Laden Sie dann die gewünschte Dashboarddatei hoch, und klicken Sie auf Laden.

Screenshot: Browser mit dem Dialogfeld zum Importieren von Dashboards in der Grafana-Instanz

Nächste Schritte