관찰성 리소스 배포 및 로그 설정

Azure IoT Operations 관찰성은 구성의 모든 계층에 대한 가시성을 제공하고 문제의 실제 동작에 대한 인사이트를 제공하여 사이트 안정성 엔지니어링의 효율성을 높입니다. Azure IoT Operations는 Prometheus 및 Container Insights용 Azure Monitor 관리 서비스에서 제공하는 Azure에서 호스팅되는 사용자 지정 큐레이팅된 Grafana 대시보드를 통해 관찰 가능성을 제공합니다.

이 문서에서는 Azure IoT Operations 관찰성 리소스를 배포하고, Azure Managed Prometheus 및 Grafana를 설정하고, Azure Arc 클러스터에 대해 포괄적인 모니터링을 사용하도록 설정하는 방법을 보여 줍니다.

필수 조건

Arc 지원 Kubernetes 클러스터.
클러스터 머신에 설치된 Azure CLI입니다. 지침은 Azure CLI를 설치하는 방법을 참조하세요.
클러스터 머신에 설치된 Helm입니다. 지침은 Helm 설치를 참조 하세요.
클러스터 머신에 설치된 Kubectl입니다. 자세한 내용은 Kubernetes 도구 설치를 참조 하세요.

Azure에서 리소스 만들기

클러스터가 있는 구독에 공급자를 등록합니다.

참고 항목

구독당 한 번만 이 단계를 실행합니다. 리소스 공급자를 등록하려면 구독 /register/action 및 소유자 역할에 포함된 작업을 수행할 수 있는 권한이 필요합니다. 자세한 내용은 Azure 리소스 공급자 및 형식을 참조하세요.
```
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 지원 클러스터 및 Azure Managed Grafana에 대한 메트릭 컬렉션용 Azure CLI 확장을 설치합니다.
```
az extension add --upgrade --name k8s-extension
az extension add --upgrade --name amg
```
Azure Arc 지원 Kubernetes 클러스터에 대한 메트릭 수집을 사용하도록 설정하는 Azure Monitor 작업 영역을 만듭니다.
```
az monitor account create --name <WORKSPACE_NAME> --resource-group <RESOURCE_GROUP> --location <LOCATION> --query id -o tsv
```
이 명령의 출력에서 Azure Monitor 작업 영역 ID를 저장합니다. 다음 섹션에서 메트릭 컬렉션을 사용하도록 설정할 때 ID를 사용합니다.
Prometheus 메트릭을 시각화하는 Azure Managed Grafana 인스턴스를 만듭니다.
```
az grafana create --name <GRAFANA_NAME> --resource-group <RESOURCE_GROUP> --query id -o tsv
```
이 명령의 출력에서 Grafana ID를 저장합니다. 다음 섹션에서 메트릭 컬렉션을 사용하도록 설정할 때 ID를 사용합니다.
Container Insights에 대한 Log Analytics 작업 영역을 만듭니다.
```
az monitor log-analytics workspace create -g <RESOURCE_GROUP> -n <LOGS_WORKSPACE_NAME> --query id -o tsv
```
이 명령의 출력에서 Log Analytics 작업 영역 ID를 저장합니다. 다음 섹션에서 메트릭 컬렉션을 사용하도록 설정할 때 ID를 사용합니다.

클러스터에 대한 메트릭 컬렉션 사용

메트릭을 수집하고 만든 Azure Monitor 작업 영역으로 보내도록 Azure Arc 클러스터를 업데이트합니다. 또한 이 작업 영역을 Grafana 인스턴스에 연결합니다.

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>

로그 컬렉션에 대해 Container Insights 로그를 사용하도록 설정합니다.

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>

이러한 단계를 완료한 후에는 Azure Monitor와 Grafana를 모두 설정하고 클러스터에 연결하여 관찰 가능성 및 메트릭 수집을 수행합니다.

OpenTelemetry 수집기 배포

Arc 지원 Kubernetes 클러스터에 OTel(OpenTelemetry) 수집 기를 정의하고 배포합니다.

호출 otel-collector-values.yaml 된 파일을 만들고 다음 코드를 붙여넣어 OpenTelemetry 수집기를 정의합니다.

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 파일에서 클러스터에 Azure IoT Operations를 az iot ops create 배포할 때 명령에서 사용하는 다음 값을 기록해 둡니다.
- fullnameOverride
- grpc.endpoint
- check_interval
파일을 저장 후 닫습니다.

다음 명령을 실행하여 수집기를 배포합니다.

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 메트릭 컬렉션 구성

클러스터에서 Prometheus 메트릭 컬렉션을 구성합니다.

명명된 ama-metrics-prometheus-config.yaml 파일을 만들고 다음 구성을 붙여넣습니다.

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

다음 명령을 실행하여 구성 파일을 적용합니다.
```
kubectl apply -f ama-metrics-prometheus-config.yaml
```

관찰성 구성 설정

언제든지 Azure IoT Operations 배포의 가시성 구성을 설정할 수 있습니다. 관측성 리소스가 구성되면 명령을 az iot ops upgrade 및 --ops-config 매개 변수를 사용하여 실행하여 새로운 구성 값을 지정해 관측성 구성을 업그레이드할 수 있습니다.

az iot ops upgrade --resource-group <rg name> -n <instance name> --ops-config observability.metrics.openTelemetryCollectorAddress=<>

매개 변수	가치	설명
`--ops-config`	`observability.metrics.openTelemetryCollectorAddress=<FULLNAMEOVERRIDE>.azure-iot-operations.svc.cluster.local:<GRPC_ENDPOINT>`	otel-collector-values.yaml 파일에서 구성한 OTel(OpenTelemetry) 수집기 주소를 제공합니다. 이 문서의 지침에서는 샘플 값 `fullnameOverride=aio-otel-collector` 및 `grpc.endpoint=4317`를 사용합니다.
`--ops-config`	`observability.metrics.exportInternalSeconds=<CHECK_INTERVAL>`	`check_interval` otel-collector-values.yaml 파일에 구성한 값을 제공합니다. 이 문서의 지침에서는 샘플 값을 `check_interval=60`사용합니다.

참고 항목

미리 보기 릴리스에서는 이 명령이 az iot ops upgrade 미리 보기 버전으로 업그레이드하는 데 작동하지 않지만, 준수를 위해 Azure IoT 작업을 구성하는 데 작동합니다.

Grafana에 대시보드 배포

Azure IoT Operations는 Azure IoT Operations 배포의 상태 및 성능을 이해하는 데 필요한 많은 시각화를 제공하도록 설계된 샘플 대시보드를 제공합니다.

다음 단계를 완료하여 Azure IoT Operations 큐레이팅된 Grafana 대시보드를 설치합니다.

azure-iot-operations 리포지토리를 복제하거나 다운로드하여 샘플 Grafana 대시보드 json 파일을 로컬로 https://github.com/Azure/azure-iot-operations가져옵니다.
Grafana 콘솔에 로그인합니다. Azure Portal을 통해 콘솔에 액세스하거나 명령을 사용하여 URL을 az grafana show 검색할 수 있습니다.
```
az grafana show --name <GRAFANA_NAME> --resource-group <RESOURCE_GROUP> --query url -o tsv
```
Grafana 방문 페이지에서 첫 번째 대시보드 타일 만들기를 선택합니다.
대시보드 가져오기를 선택합니다.
Azure IoT Operations 리포지토리의 로컬 복사본에서 샘플 대시보드 디렉터리 > grafana-dashboard로 이동한 다음 aio.sample.json 대시보드 파일을 선택합니다.
애플리케이션이 프롬프트를 표시하면 관리되는 Prometheus 데이터 원본을 선택합니다.
가져오기를 선택합니다.

다음 단계

관찰성 리소스를 정리하는 방법

피드백

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Last updated on 2025-11-21