Dela via

Övervakning och loggning av data

  • Artikel

Gäller för: AKS på Azure Stack HCI 22H2, AKS på Windows Server

Den här artikeln beskriver hur du övervakar distributionen av Azure Kubernetes Service (AKS) och samlar in loggningsdata i AKS som aktiveras av Azure Arc. Du lär dig hur du konfigurerar och får åtkomst till lokal övervakning med hjälp av Prometheus och Graphanasamt hur du samlar in och visar loggar med hjälp av Elasticsearch, Fluent Bitoch Kibana (EFK).

Det finns två typer av övervaknings- och loggningslösningar, enligt beskrivningen i följande tabell:

Lösning Azure-anslutning Support och tjänst Kostnad Distribution
Azure Monitor Kräver att Kubernetes-klustret ansluts till Azure med hjälp av Azure Arc för Kubernetes. Fullständig support och service från Microsoft. Kräver att du registrerar dig för Azure Monitor-tjänsten. Använd Azure Arc för att övervaka kluster.
Lokal övervakning och loggning Kräver inte Azure-anslutning. Stöds som programvara med öppen källkod av Microsoft (utan supportavtal eller serviceavtal), communityn och/eller externa leverantörer. Leverantörsberoende. Kunddriven. Se Övervaka kluster med lokal övervakning.

Information om hur du använder Azure Monitor med Kubernetes-kluster finns i Översikt över Azure Monitor.

Använda lokal övervakning

Det är viktigt att du övervakar hälsotillståndet, prestandan och resursanvändningen för kontrollplansnoderna och arbetsbelastningarna i klustret när du kör appar i produktion. Den rekommenderade övervakningslösningen innehåller följande två verktyg:

  • Prometheus är en verktygslåda för övervakning och avisering som du kan använda för att övervaka containerbaserade arbetsbelastningar. Prometheus arbetar med olika typer av insamlare och agenter för att samla in mått och lagra dem i en databas där du kan köra frågor mot data och visa rapporter. AKS Arc gör det enkelt att distribuera Prometheus, som beskrivs senare i den här artikeln.
  • Grafana är ett verktyg som används för att visa, fråga och visualisera mått på Grafana-instrumentpanelerna. Du kan också konfigurera Grafana att använda Prometheus som datakälla. Du måste ha en egen licensierad kopia av Grafana med AKS Arc.

Översikt över övervakningslösningen

Som en del av Prometheus-lösningen i AKS som aktiveras av Arc distribueras och konfigureras följande komponenter automatiskt:

Distributionen baseras på det offentligt tillgängliga Helm-diagrammet Kube-Prometheus-stack , som utökas för att stödja Windows-exportören och skyddar måttskrapa mellan Prometheus och agenter. När Prometheus-lösningen har distribuerats körs Nodexportören på varje Linux-nod och Windows-exporteraren körs på varje Windows-nod.

Anteckning

Eftersom prometheus-operatorn, Prometheus- och Kube-tillståndsmåttkomponenterna endast stöds i Linux måste du etablera minst en Linux-nod i AKS-klustret för att distribuera den här lösningen.

De objekt och slutpunkter som Prometheus-lösningen skrapar innehåller följande objekt:

  • Kube-tillståndsmått för att samla in olika mått som tillhandahålls av Kubernetes
  • Kubernetes API-server
  • Kubelet
  • Nodexportör för att samla in mått för Linux-noder
  • Windows-exportör för att samla in mått för Windows-noder

Information om hur du visar Grafana-instrumentpaneler som är tillgängliga i AKS Arc finns i Grafana-instrumentpaneler som är tillgängliga i AKS Arc.

Distribuera övervakningslösning med PowerShell

I det här avsnittet beskrivs de två alternativ som du kan använda för att distribuera övervakning i ett arbetsbelastningskluster.

Alternativ 1: Distribuera övervakningslösningen när du skapar arbetsbelastningsklustret

Om du vill aktivera övervakning anger du parametern -enableMonitoring när du använder New-AksHciCluster för att skapa arbetsbelastningsklustret, som du ser i följande exempel:

New-AksHciCluster -name mynewcluster -enableMonitoring

Övervakning installeras med följande standardkonfiguration:

  • Storleken på den beständiga volymen som etableras för att lagra mått (storageSizeGB) är 100 GB.
  • Kvarhållningstiden för insamlade mått (retentionTimeHours) är 240 timmar (eller 10 dagar).

Alternativ 2: Distribuera övervakningslösningen i ett befintligt arbetsbelastningskluster

Kör kommandot Install-AksHciMonitoring för att distribuera övervakningslösningen på ett befintligt arbetsbelastningskluster enligt följande:

Install-AksHciMonitoring -Name mycluster -storageSizeGB 100 -retentionTimeHours 240

Parametern -storageSizeGB anger storleken på den beständiga volym som etableras för att lagra mått, och parametern -retentionTimeHours anger hur lång tid de insamlade måtten ska behållas.

Övervakningslösningen installeras i ett separat namnområde med namnet monitoring och använder en StorageClass med namnet monitoring-sc. Prometheus exponeras på en intern slutpunkt som endast är tillgänglig i klustret på http://akshci-monitoring-prometheus-svc.monitoring:9090.

Avinstallera övervakningslösningen med PowerShell

Uninstall-AksHciMonitoring Kör PowerShell-kommandot för att avinstallera AKS Arc-övervakningslösningen på följande sätt:

Uninstall-AksHciMonitoring -Name <target cluster name>

Avinstallationsprocessen tar bort allt, inklusive namnområdet, StorageClass och faktiska data och mått för den beständiga volymen.

Distribuera Grafana och konfigurera det så att det använder Prometheus

Du kan följa alla riktlinjer för att distribuera Grafana som är offentligt tillgängligt. Du kan också visa Microsofts distributionsvägledning för att använda Grafana, som beskriver hur du distribuerar och konfigurerar Grafana för att ansluta den till en AKS Prometheus-instans. Den här GitHub-sidan beskriver också hur du lägger till Grafana-instrumentpaneler som Microsoft gör tillgängliga för AKS som aktiveras av Arc.

Lokal loggning

Loggning är avgörande för felsökning och diagnostik. Loggningslösningen i AKS Arc baseras på Elasticsearch, Fluent Bit och Kibana (EFK). Alla dessa komponenter distribueras som containrar:

  • Fluent Bit är loggprocessorn och vidarebefordraren som samlar in data och loggar från olika källor. Sedan formateras, förenas och lagras de i Elasticsearch.
  • Elasticsearch är en distribuerad sök- och analysmotor som kan lagra loggarna centralt för snabba sökningar och dataanalys. 
  • Kibana tillhandahåller interaktiva visualiseringar på en webbinstrumentpanel. Med det här verktyget kan du visa och fråga loggar som lagras i Elasticsearch och sedan visualisera dem via grafer och instrumentpaneler.

Information om hur du konfigurerar en lokal loggningslösning finns i stegen för att konfigurera loggning för åtkomst till Kibana. Den här artikeln innehåller alla komponenter som krävs för att samla in, aggregera och köra frågor mot containerloggar i klustret.

Avancerade konfigurationssteg finns i Windows-loggning.

Nästa steg