Kubernetes-fürtökre vonatkozó ajánlott riasztási szabályok

Az Azure Monitor riasztásai proaktívan azonosítják az Azure-erőforrások állapotával és teljesítményével kapcsolatos problémákat. Ez a cikk bemutatja, hogyan engedélyezheti és szerkesztheti a Kubernetes-fürtökhöz előre definiált ajánlott metrikariasztási szabályokat.

Riasztási szabályok típusai

A Kubernetes-fürtökhöz kétféle metrikariasztási szabály használható.

Riasztási szabály típusa	Leírás
Prometheus-metrikariasztási szabályok (előzetes verzió)	A Kubernetes-fürtből gyűjtött metrikaadatok használata a Prometheushoz készült Azure Monitor által felügyelt szolgáltatásban. Ezek a szabályok megkövetelik , hogy a Prometheus engedélyezve legyen a fürtön , és egy Prometheus-szabálycsoportban legyenek tárolva.
Platformmetrika riasztási szabályai	Olyan metrikákat használjon, amelyeket a rendszer automatikusan gyűjt az AKS-fürtből, és Azure Monitor-riasztási szabályokként vannak tárolva.

Ajánlott riasztási szabályok engedélyezése

A fürthöz ajánlott riasztási szabályok engedélyezéséhez használja az alábbi módszerek egyikét. Engedélyezheti ugyanahhoz a fürthöz a Prometheus és a platformmetrika riasztási szabályait is.

Azure Portalra

Az Azure Portal használatával a Prometheus szabálycsoport ugyanabban a régióban jön létre, mint a fürt.

1. A fürt Riasztások menüjében válassza a Javaslatok beállítása lehetőséget.

   

2. Az elérhető Prometheus- és platformriasztási szabályok pod-, fürt- és csomópontszint szerint rendezett Prometheus-szabályokkal jelennek meg. Állítsa be a Prometheus-szabályok egy csoportját az adott szabálykészlet engedélyezéséhez. Bontsa ki a csoportot az egyes szabályok megtekintéséhez. Meghagyhatja az alapértelmezett beállításokat, vagy letilthatja az egyes szabályokat, és szerkesztheti a nevüket és súlyosságukat.

   

3. Platformmetrikaszabály váltása a szabály engedélyezéséhez. A szabályt kibontva módosíthatja annak részleteit, például a nevet, a súlyosságot és a küszöbértéket.

   

4. Válasszon ki egy vagy több értesítési módszert egy új műveletcsoport létrehozásához, vagy válasszon ki egy meglévő műveletcsoportot a riasztási szabályok értesítési adataival.

5. Kattintson a Mentés gombra a szabálycsoport mentéséhez.

Azure Resource Manager

ARM-sablon használatával megadhatja a Prometheus-szabálycsoport régióját, de a régiót a fürttel megegyező régióban kell létrehoznia.

Töltse le a sablonhoz szükséges fájlokat, és helyezze üzembe az alábbi táblázatok paramétereit használva. Példák a különböző módszerekre: A mintasablonok üzembe helyezése.

ARM

• Sablonfájl: https://aka.ms/azureprometheus-recommendedmetricalerts

• Paraméterek:

  Paraméter	Leírás
  clusterResourceId	A fürt erőforrás-azonosítója.
  actionGroupResourceId	A riasztásokra adott válaszokat meghatározó műveletcsoport erőforrás-azonosítója.
  azureMonitorWorkspaceResourceId	A fürt Prometheus-metrikáit fogadó Azure Monitor-munkaterület erőforrás-azonosítója.
  hely	A riasztási szabálycsoport tárolására használt régió.

Bicep

További részletekért tekintse meg a README-et .

• Sablonfájl: https://aka.ms/azureprometheus-recommendedmetricalertsbicep

• Paraméterek:

  Paraméter	Leírás
  aksResourceId	A fürt erőforrás-azonosítója.
  actionGroupResourceId	A riasztásokra adott válaszokat meghatározó műveletcsoport erőforrás-azonosítója.
  monitorWorkspaceName	A fürt Prometheus-metrikáit fogadó Azure Monitor-munkaterület neve.
  hely	A riasztási szabálycsoport tárolására használt régió.

Ajánlott riasztási szabályok szerkesztése

A szabálycsoport létrehozása után nem szerkesztheti a szabályokat a portál ugyanazon lapján. A Prometheus-metrikák esetében a szabálycsoportot szerkesztenie kell a benne lévő szabályok módosításához, beleértve a még nem engedélyezett szabályok engedélyezését is. Platformmetrikák esetén szerkesztheti az egyes riasztási szabályokat.

Azure Portalra

1. A fürt Riasztások menüjében válassza a Javaslatok beállítása lehetőséget. A már létrehozott szabályok és szabálycsoportok már létrehozottként lesznek megjelölve.

2. Bontsa ki a szabályt vagy szabálycsoportot. Kattintson a Prometheus szabálycsoportjának megtekintésére és a platformmetrikák riasztási szabályának megtekintésére.

   

3. Prometheus-szabálycsoportok esetén:

   1. válassza a Szabályok lehetőséget a csoport riasztási szabályainak megtekintéséhez.

   2. Kattintson a módosítani kívánt szabály melletti Szerkesztés ikonra. A szabály módosításához használja a riasztási szabály létrehozása című útmutatót.

      

   3. Ha befejezte a szabályok szerkesztését a csoportban, kattintson a Mentés gombra a szabálycsoport mentéséhez.

4. Platformmetrikák esetén:

   1. Kattintson a Szerkesztés gombra a riasztási szabály részleteinek megnyitásához. A szabály módosításához használja a riasztási szabály létrehozása című útmutatót.

      

Azure Resource Manager

Szerkessze a lekérdezést és a küszöbértéket, vagy konfiguráljon egy műveletcsoportot a riasztási szabályokhoz az ajánlott riasztási szabályok engedélyezése című ARM-sablonban, és helyezze üzembe újra bármely üzembe helyezési módszer használatával.

Riasztási szabálycsoport letiltása

Tiltsa le a szabálycsoportot, hogy ne kapjon riasztásokat a benne lévő szabályoktól.

Azure Portalra

1. Tekintse meg a Prometheus riasztási szabálycsoportját vagy platformmetrikai riasztási szabályát az ajánlott riasztási szabályok szerkesztésében leírtak szerint.

2. Az Áttekintés menüben válassza a Letiltás lehetőséget.

   

ARM-sablon

Állítsa az engedélyezett jelzőt hamis értékre az AJÁNLOTT riasztási szabályok engedélyezése című ARM-sablon szabálycsoportjához, és helyezze újra üzembe bármely üzembe helyezési módszerrel.

Ajánlott riasztási szabály részletei

Az alábbi táblázatok az egyes ajánlott riasztási szabályok részleteit sorolják fel. Mindegyik forráskód elérhető a GitHubon a Prometheus-közösség hibaelhárítási útmutatóival együtt.

A Prometheus közösségi riasztási szabályai

Fürtszintű riasztások

Riasztás neve	Leírás	Alapértelmezett küszöbérték	Időkeret (perc)
KubeCPUQuotaOvercommit	A névterekhez lefoglalt CPU-erőforráskvóta az elmúlt 5 percben több mint 50%-kal meghaladja a fürt csomópontjaikon elérhető CPU-erőforrásokat.	>1.5	5
KubeMemoryQuotaOvercommit	A névterekhez lefoglalt memóriaerőforrás-kvóta az elmúlt 5 percben több mint 50%-kal meghaladja a fürt csomópontjaiban rendelkezésre álló memóriaerőforrásokat.	>1.5	5
Az OOM által törölt tárolók száma 0-nál nagyobb	A podokon belüli egy vagy több tárolót az elmúlt 5 perc memóriahiányos (OOM) eseményei ölték meg.	>0	5
KubeClientErrors	A Kubernetes API-kérelmekben az ügyfélhibák (5xx-től kezdődő HTTP-állapotkódok) aránya meghaladja az elmúlt 15 percben az API-kérések teljes arányának 1%-át.	>0.01	15
KubePersistentVolumeFillingUp	Az állandó kötet megtelik, és várhatóan elfogy a rendelkezésre álló terület aránya, a felhasznált terület és a rendelkezésre álló terület lineáris trendje az elmúlt 6 órában. Ezeket a feltételeket a rendszer az elmúlt 60 percben értékeli ki.	n/a	60
KubePersistentVolumeInodesFillingUp	Az állandó köteten belüli inódok kevesebb mint 3%-a érhető el az elmúlt 15 percben.	<0.03	15
KubePersistentVolumeErrors	Egy vagy több állandó kötet az elmúlt 5 percben sikertelen vagy függőben lévő fázisban van.	>0	5
KubeContainerWaiting	A Kubernetes-podokon belüli egy vagy több tároló várakozási állapotban van az elmúlt 60 percben.	>0	60
KubeDaemonSetNotScheduled	Egy vagy több pod nincs ütemezve egyetlen csomóponton sem az elmúlt 15 percben.	>0	15
KubeDaemonSetMisScheduled	Egy vagy több pod helytelenül van ütemezve a fürtben az elmúlt 15 percben.	>0	15
KubeQuotaAlmostFull	A Kubernetes-erőforráskvóták kihasználtsága az elmúlt 15 perc kemény korlátainak 90%-a és 100%-a között van.	>0,9 <1	15

Csomópontszintű riasztások

Riasztás neve	Leírás	Alapértelmezett küszöbérték	Időkeret (perc)
KubeNodeUnreachable	Egy csomópont az elmúlt 15 percben nem érhető el.	0	15
KubeNodeReadinessFlapping	A csomópontok készültségi állapota az elmúlt 15 percben több mint 2 alkalommal módosult.	2	15

Podszintű riasztások

Riasztás neve	Leírás	Alapértelmezett küszöbérték	Időkeret (perc)
Az átlagos PV-használat nagyobb, mint 80%	Az állandó kötetek (PV-k) átlagos kihasználtsága a podon meghaladja a 80%-ot az elmúlt 15 percben.	>0.8	15
KubeDeploymentReplicasMismatch	A replikák kívánt száma és az elmúlt 10 percben elérhető replikák száma között eltérés van.	n/a	10
KubeStatefulSetReplicasMismatch	A StatefulSet kész replikáinak száma nem egyezik meg a StatefulSetben az elmúlt 15 perc replikáinak teljes számával.	n/a	15
KubeHpaReplicasMismatch	A fürt vízszintes podméretezője nem egyezett meg az elmúlt 15 perc replikáinak kívánt számával.	n/a	15
KubeHpaMaxedOut	A fürt vízszintes podméretezője (HPA) az elmúlt 15 percben a maximális replikákon futott.	n/a	15
KubePodCrashLooping	Egy vagy több pod CrashLoopBackOff állapotban van, ahol a pod az indítás után folyamatosan összeomlik, és az elmúlt 15 percben sikertelenül helyreáll.	>=1	15
KubeJobStale	Az elmúlt 6 órában legalább egy feladatpéldány nem fejeződött be sikeresen.	>0	360
Podtároló az elmúlt 1 órában újraindult	A Kubernetes-fürt podjain belül legalább egyszer újraindult egy vagy több tároló az elmúlt egy órában.	>0	15
A podok kész állapota kevesebb, mint 80%	A kész állapotú podok százalékos aránya 80% alá csökken a Kubernetes-fürtben az elmúlt 5 percben végzett üzembe helyezés vagy démonkészlet esetében.	<0.8	5
A sikertelen állapotú podok száma 0-nál nagyobb.	Egy vagy több pod meghibásodott állapotban van az elmúlt 5 percben.	>0	5
KubePodNotReadyByController	Egy vagy több pod nem áll készen állapotban (azaz a "Függőben" vagy az "Ismeretlen" fázisban) az elmúlt 15 percben.	>0	15
KubeStatefulSetGenerationMismatch	A Kubernetes StatefulSet megfigyelt generációja nem egyezik meg a metaadat-generációjával az elmúlt 15 percben.	n/a	15
KubeJobFailed	Egy vagy több Kubernetes-feladat meghiúsult az elmúlt 15 percben.	>0	15
Tárolónkénti átlagos processzorhasználat nagyobb, mint 95%	Az átlagos processzorhasználat tárolónként meghaladja a 95%-ot az elmúlt 5 percben.	>0.95	5
Tárolónkénti átlagos memóriahasználat nagyobb, mint 95%	A tárolónkénti átlagos memóriahasználat az elmúlt 5 percben meghaladja a 95%-ot.	>0.95	10
KubeletPodStartUpLatencyHigh	A pod indítási késésének 99. percentilise az elmúlt 10 percben meghaladja a 60 másodpercet.	>60	10

Platformmetrika riasztási szabályai

Riasztás neve	Leírás	Alapértelmezett küszöbérték	Időkeret (perc)
A csomópont processzorhasználati aránya nagyobb, mint 95%	A csomópont processzorhasználati aránya nagyobb, mint 95% az elmúlt 5 percben.	95	5
A csomópont memória-munkakészletének százalékos aránya nagyobb, mint 100%	A csomópont memória-munkakészletének százalékos aránya nagyobb, mint 95% az elmúlt 5 percben.	100	5

Örökölt Container Insights-metrikariasztások (előzetes verzió)

A Container Insights metrikaszabályai 2024. május 31-én megszűnnek (ezt korábban 2026. március 14-én jelentették be). Ezek a szabályok 2023. augusztus 15. óta nem érhetők el a portál használatával történő létrehozáshoz. Ezek a szabályok nyilvános előzetes verzióban voltak, de az általános rendelkezésre állás elérése nélkül lesznek kivonva, mivel a cikkben ismertetett új ajánlott metrikariasztások már elérhetők.

Ha már engedélyezte ezeket az örökölt riasztási szabályokat, tiltsa le őket, és engedélyezze az új felületet.

Metrikariasztási szabályok letiltása

1. A fürt Elemzések menüjében válassza az Ajánlott riasztások (előzetes verzió) lehetőséget.
2. Módosítsa az egyes riasztási szabályok állapotát letiltottra.

Következő lépések

• Az Azure Monitor különböző riasztási szabálytípusairól olvashat.
• További információ a Szabálycsoportok riasztásáról a Prometheushoz készült Azure Monitor felügyelt szolgáltatásban.