Mengoptimalkan biaya pemantauan untuk analisis kontainer

Kluster Kubernetes menghasilkan sejumlah besar data yang dikumpulkan oleh Container Insights. Karena Anda dikenakan biaya untuk penyerapan dan retensi data ini, Anda ingin mengonfigurasi lingkungan Anda untuk mengoptimalkan biaya Anda. Anda dapat secara signifikan mengurangi biaya pemantauan dengan memfilter data yang tidak Anda butuhkan dan juga dengan mengoptimalkan konfigurasi ruang kerja Analitik Log tempat Anda menyimpan data.

Setelah menganalisis data yang dikumpulkan dan menentukan apakah ada data yang Anda kumpulkan yang tidak diperlukan, ada beberapa opsi untuk memfilter data apa pun yang tidak ingin Anda kumpulkan. Ini berkisar dari memilih dari serangkaian konfigurasi biaya yang telah ditentukan sebelumnya hingga memanfaatkan fitur yang berbeda untuk memfilter data berdasarkan kriteria tertentu. Artikel ini menyediakan panduan tentang cara menganalisis dan mengoptimalkan pengumpulan data Anda untuk wawasan Kontainer.

Aktifkan pengumpulan metrik melalui layanan terkelola Azure Monitor untuk Prometheus.

Container Insights sebelumnya menggunakan data dari Analitik Log untuk mendukung visualisasi di portal Microsoft Azure. Dengan peluncuran Managed Prometheus, format pengumpulan metrik menjadi lebih murah dan lebih efisien. Container Insights sekarang menawarkan kemampuan untuk memvisualisasikan menggunakan metrik Prometheus Terkelola. Untuk mulai menggunakan Prometheus Terkelola, lihat Beralih menggunakan visualisasi Prometheus Terkelola di Azure Monitor.

Menganalisis penyerapan data Anda

Untuk mengidentifikasi peluang terbaik Anda untuk penghematan biaya, analisis jumlah data yang dikumpulkan dalam tabel yang berbeda. Informasi ini akan membantu Anda mengidentifikasi tabel mana yang paling banyak menggunakan data dan membantu Anda membuat keputusan berdasarkan informasi tentang cara mengurangi biaya.

Anda dapat memvisualisasikan berapa banyak data yang diolah di setiap ruang kerja dengan menggunakan runbook Penggunaan Wawasan Kontainer yang tersedia di halaman Buku Kerja dari kluster yang dipantau.

Laporan ini akan memungkinkan Anda melihat penggunaan data berdasarkan kategori yang berbeda seperti tabel, namespace, dan sumber log. Gunakan tampilan yang berbeda ini untuk menentukan data apa pun yang tidak Anda gunakan dan dapat difilter untuk mengurangi biaya.

Pilih opsi untuk membuka kueri di Analitik Log tempat Anda dapat melakukan analisis yang lebih rinci termasuk menampilkan masing-masing rekaman yang dikumpulkan. Lihat log kueri dari Container insights untuk kueri tambahan yang dapat Anda gunakan untuk menganalisis data yang telah dikumpulkan.

Misalnya, cuplikan layar berikut menunjukkan modifikasi pada kueri log yang digunakan untuk Berdasarkan Tabel yang memperlihatkan data menurut namespace dan tabel.

Memfilter data yang dikumpulkan

Setelah mengidentifikasi data yang dapat Anda filter, gunakan opsi konfigurasi yang berbeda dalam Wawasan kontainer untuk memfilter data yang tidak Anda perlukan. Opsi tersedia untuk memilih konfigurasi yang telah ditentukan sebelumnya, mengatur parameter individual, dan menggunakan kueri log kustom untuk pemfilteran terperinci.

Preset log untuk log

Cara paling sederhana untuk memfilter data adalah dengan menggunakan preset log di portal Azure dari Pengaturan Monitor>. Setiap prasetel mencakup serangkaian tabel yang berbeda untuk dikumpulkan berdasarkan profil operasi dan biaya yang berbeda. Preset log dirancang untuk membantu Anda mengonfigurasi pengumpulan data dengan cepat berdasarkan skenario umum.

Opsi pemfilteran

Setelah memilih preset log yang sesuai, Anda dapat memfilter data tambahan menggunakan metode yang berbeda dalam tabel berikut. Setiap opsi akan memungkinkan Anda memfilter data berdasarkan kriteria yang berbeda. Setelah selesai dengan konfigurasi, Anda seharusnya hanya mengumpulkan data yang Diperlukan untuk analisis dan pemberitahuan.

Filter berdasarkan	Deskripsi
Tabel	Ubah DCR secara manual jika Anda ingin memilih tabel individual untuk diisi selain grup prasetel log. Misalnya, Anda mungkin ingin mengumpulkan ContainerLogV2 tetapi tidak mengumpulkan KubeEvents yang disertakan dalam preset log yang sama. Lihat Nilai streaming untuk daftar aliran yang akan digunakan di DCR.
Log kontainer	ContainerLogV2 menyimpan rekaman stdout/stderr yang dihasilkan oleh kontainer dalam kluster. Meskipun Anda dapat menonaktifkan pengumpulan seluruh tabel menggunakan DCR, Anda dapat mengonfigurasi kumpulan log stderr dan stdout secara terpisah menggunakan ConfigMap untuk kluster. Karena stdout dan pengaturan stderr dapat dikonfigurasi secara terpisah, Anda dapat memilih untuk mengaktifkan salah satunya tanpa mengaktifkan yang satunya. Lihat Memfilter kumpulan log kontainer dengan ConfigMap untuk detail tentang pemfilteran log kontainer.
Ruang nama	Namespace di Kubernetes digunakan untuk mengelompokkan sumber daya dalam kluster. Anda dapat memfilter data dari sumber daya di namespace tertentu yang tidak Anda perlukan. Dengan menggunakan DCR, Anda hanya dapat memfilter data performa menurut namespace, jika Anda telah mengaktifkan pengumpulan untuk tabel Perf. Gunakan ConfigMap untuk memfilter data untuk namespace tertentu dalam log stdout dan stderr. Lihat Memfilter log kontainer untuk detail tentang pemfilteran log berdasarkan namespace dan pemfilteran log Platform (Namespace Sistem Kubernetes) untuk detail tentang namespace sistem.
Pod dan kontainer	Pemfilteran anotasi memungkinkan Anda memfilter log kontainer berdasarkan anotasi yang Anda buat pada pod. Dengan menggunakan ConfigMap, Anda dapat menentukan apakah log stdout dan stderr harus dikumpulkan untuk masing-masing pod dan kontainer. Lihat Pemfilteran berbasis anotasi untuk beban kerja untuk detail tentang memperbarui ConfigMap dan mengatur anotasi pada pod Anda.

Transformasi

Transformasi waktu pengambilan memungkinkan Anda menerapkan kueri KQL untuk memfilter dan mengubah data di pipeline Azure Monitor sebelum disimpan di ruang kerja Log Analytics. Ini memungkinkan Anda memfilter data berdasarkan kriteria yang tidak dapat Anda lakukan dengan opsi lain.

Misalnya, Anda dapat memilih untuk memfilter log kontainer berdasarkan tingkat log di ContainerLogV2. Anda dapat menambahkan transformasi ke DCR Wawasan Kontainer Anda yang akan melaksanakan fungsi sebagaimana ditunjukkan dalam diagram berikut. Dalam contoh ini, hanya kejadian tingkat error dan critical yang dikumpulkan, sementara kejadian lainnya diabaikan.

Strategi alternatif adalah menyimpan peristiwa yang kurang penting ke tabel terpisah yang dikonfigurasi untuk log dasar. Peristiwa masih akan tersedia untuk pemecahan masalah, tetapi dengan penghematan biaya yang signifikan untuk pengolahan data.

Lihat Transformasi Data dalam Container insights untuk detail tentang menambahkan transformasi ke Container insights DCR Anda, termasuk DCR sampel yang menggunakan transformasi.

Mengonfigurasi tingkat harga

Log Dasar di Azure Monitor menawarkan diskon biaya yang signifikan untuk penyerapan data di ruang kerja Log Analytics Anda untuk data yang kadang-kadang Anda gunakan untuk penelusuran kesalahan dan pemecahan masalah. Tabel log dasar yang sudah dikonfigurasi menawarkan diskon biaya yang signifikan untuk pemrosesan data, dengan konsekuensi adanya biaya untuk kueri log. Ini berarti bahwa tabel ini ideal untuk data yang Anda butuhkan tetapi jarang Anda akses.

Konfigurasikan ContainerLogV2 untuk log dasar guna mengurangi biaya penyerapan data secara signifikan untuk log kontainer Anda. Lihat Strategi pemberitahuan hemat biaya untuk AKS untuk berbagai metode melanjutkan pemberitahuan pada catatan kontainer dengan tabel ini dikonfigurasi untuk catatan dasar.

Strategi pemberitahuan hemat biaya

Peringatan adalah bagian penting dari pemantauan beban kerja pada Azure Kubernetes Service (AKS). Pemberitahuan tingkat lanjut memerlukan log tingkat Analitik di ruang kerja Analitik Log Anda, tetapi ini dapat membebani biaya untuk lingkungan volume tinggi atau jenis log tertentu seperti log audit.

Anda dapat secara signifikan mengurangi biaya penyerapan data dengan mengonversi tabel yang menyimpan log kontainer ke log Dasar dan memanfaatkan strategi hemat biaya lainnya dari platform Analitik Log. Azure Monitor menyediakan opsi untuk peringatan berbasis peristiwa dan ringkasan pada tabel ini, memberi Anda kontrol lebih besar atas biaya tanpa mengorbankan visibilitas ke dalam kesehatan dan perilaku beban kerja AKS Anda. Lihat Strategi pemberitahuan hemat biaya bagi AKS untuk mempelajari lebih lanjut.

Langkah berikutnya

Untuk membantu Anda memahami biaya yang kemungkinan besar akan terjadi berdasarkan pola penggunaan terbaru dari data yang dikumpulkan dengan Container insights, lihat Menganalisis penggunaan di ruang kerja Analitik Log.