Couchbase Autonomous Operator 2.0 with Prometheus - Part 2

전제 조건

에서 언급했듯이 1부 블로그의 경우, Amazon EKS의 Kubernetes 환경에서 Prometheus와 Grafana를 실행해야 합니다. 권장되는 방법은 큐브-프로메테우스오픈 소스 프로젝트입니다. 이렇게 하면 배포가 간소화될 뿐만 아니라 다음과 같은 훨씬 더 많은 구성 요소가 추가됩니다. Prometheus 노드 익스포터 는 Linux 호스트 메트릭을 모니터링하며 일반적으로 Kubernetes 환경에서 사용됩니다.

복제 https://github.com/coreos/kube-prometheus 리포지토리에 저장하되 아직 매니페스트는 만들지 마세요.

이 패키지에 포함된 구성 요소:

➜  kube-prometheus git:(master) ✗ ls
DCO    README.md examples jsonnet scripts
LICENSE build.sh experimental jsonnetfile.json sync-to-internal-registry.jsonnet
Makefile code-of-conduct.md go.mod jsonnetfile.lock.json test.sh
NOTICE docs go.sum kustomization.yaml tests
OWNERS example.jsonnet hack manifests

➜ kube-프로메테우스 git:(마스터) ✗ ls

DCO README.md 예제 jsonnet 스크립트

라이선스 빌드.sh 실험적 제이슨넷파일.json 동기화-에-내부-레지스트리.jsonnet

메이크파일 코드-의-행동.md go.mod 제이슨넷파일.잠금.json 테스트.sh

알림 문서 go.합계 사용자 지정.yaml 테스트

소유자 예제.jsonnet 해킹 매니페스트

참고:

이 튜토리얼은 Prometheus Operator에 대한 관련 리소스를 불러오는 매니페스트가 여전히 폴더에 있다는 것을 전제로 작동합니다. 매니페스트.

리포지토리는 실험 중이며 변경될 수 있으므로 변경 사항이 있는 경우 그에 따라 조정하세요.

카우치베이스 서비스모니터 만들기

ServiceMonitor는 카우치베이스 내보내기가 제공하는 들어오는 메트릭에 대해 Prometheus가 스크랩하는 엔드포인트를 정의하는 서비스 리소스를 모니터링하도록 Prometheus에 지시합니다. 이 파일입니다,couchbase-serviceMonitor.yaml는 다음과 같아야 합니다. 큐브-프로메테우스/매니페스트 디렉터리로 이동합니다.

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: couchbase
  namespace: default # <1>
  labels:
    app: couchbase
spec:
  endpoints:
  - port: metrics       # <2>
    interval: 5s        # <3>
  namespaceSelector:
    matchNames:
    - default # <4>
  selector:
    matchLabels:
      app: couchbase # <5>

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1

종류: 서비스 모니터

메타데이터:

이름: 카우치베이스

네임스페이스기본 # <1>

레이블:

앱: 카우치베이스

사양:

엔드포인트:

- 포트: 메트릭 # <2>

간격: 5초 # <3>

네임스페이스 선택자:

matchNames:

- 기본값 #

선택기:

matchLabels:

앱: 카우치베이스 # <5>

범례:

카우치베이스를 포함할 수 있습니다. 서비스 모니터 에서 모니터링 네임스페이스와 함께 다른 서비스 모니터. 이 튜토리얼의 예제를 위해 방금 만든 기본값 네임스페이스를 사용하여 쉽게 사용할 수 있습니다.
그리고 포트 는 문자열 값일 수 있으며 이름이 일치하는 한 서비스의 다른 포트 번호에서도 작동합니다.
간격 는 프로메테우스에게 엔드포인트를 얼마나 자주 스크래핑할지 알려줍니다. 여기서는 네임스페이스와 일치시키려고 합니다. 서비스 다음 단계에서 만들게 될 것입니다,
네임스페이스는 서비스 가 실행될 네임스페이스는 메트릭을 스크랩하려는 Couchbase 클러스터의 네임스페이스와 동일해야 합니다.
유사하게 네임스페이스 선택자이 간단한 레이블 선택기 를 클릭하면 생성할 서비스를 선택할 수 있습니다.

Couchbase 메트릭 서비스 만들기

그리고 서비스 에서 서비스 모니터에 설명한 포트를 정의합니다. spec.endpoint[0].port 아까 그 파일요couchbase-service.yaml는 다음과 같아야 합니다. 큐브-프로메테우스/매니페스트 디렉터리로 이동합니다.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: couchbase-metrics
  namespace: default # <1>
  labels:
    app: couchbase
spec:
  ports:
  - name: metrics
    port: 9091 # <2>
    protocol: TCP
  selector:
    app: couchbase
    couchbase_cluster: cb-example # <3>

apiVersion: v1

종류: 서비스

메타데이터:

이름: 카우치베이스-메트릭스

네임스페이스기본 # <1>

레이블:

앱: 카우치베이스

사양:

포트:

- 이름: 메트릭

포트: 9091 # <2>

프로토콜: TCP

선택기:

앱: 카우치베이스

카우치베이스_클러스터: cb-예시 # <3>

범례:

앞서 언급했듯이 서비스 가 메트릭을 스크랩하려는 Couchbase 클러스터와 동일한 네임스페이스에 있는지 확인해야 하며, 그렇지 않으면 파드가 선택되지 않고 Prometheus Targets에 엔드포인트가 표시되지 않습니다. 또한 이 값이 다음 값과 일치하는지 확인하세요. spec.namespaceSelector 에서 서비스 모니터.
이 포트는 카우치베이스 익스포터가 내보낼 포트이므로 기본값인 9091로 유지하세요.
동일한 네임스페이스에서 둘 이상의 Couchbase 클러스터가 실행되는 시나리오에서는 선택기에 더 세분화된 수준을 추가할 수 있습니다.

프로메테우스 동적 서비스 검색

Prometheus는 ServiceMonitor의 레이블을 클러스터와 엔드포인트(이 경우 포트 9091)를 지정하는 서비스와 일치시켜 모니터링 엔드포인트를 동적으로 검색합니다.

적하목록 생성

에 주어진 특정 명령을 따르십시오. Github README 를 클릭하면 생성된 리소스와 함께 제공된 다른 기본 매니페스트를 불러올 수 있습니다.

그러면 Prometheus, AlertManager, NodeExporter 및 Grafana와 같은 구성 요소가 시작되어야 하며 네임스페이스에서 파드를 검사하여 이를 확인할 수 있습니다. 모니터링.

시작하겠습니다.

쿠버네티스 네임스페이스 및 CRD 생성하기

kube-prometheus git:(master) $ kubectl create -f manifests/setup

namespace/monitoring created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/alertmanagers.monitoring.coreos.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/podmonitors.monitoring.coreos.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/prometheuses.monitoring.coreos.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/prometheusrules.monitoring.coreos.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/servicemonitors.monitoring.coreos.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/thanosrulers.monitoring.coreos.com created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-operator created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-operator created
deployment.apps/prometheus-operator created
service/prometheus-operator created
serviceaccount/prometheus-operator created

kube-프로메테우스 git:(마스터) $ kubectl create -f 매니페스트/설정

네임스페이스/모니터링 생성

사용자 정의리소스 정의.apiextensions.k8s.io/알림 관리자.monitoring.coreos.com 생성

사용자 정의리소스 정의.apiextensions.k8s.io/podmonitors.monitoring.coreos.com 생성

사용자 정의리소스 정의.apiextensions.k8s.io/프로메테우스.monitoring.coreos.com 생성

사용자 정의리소스 정의.apiextensions.k8s.io/프로메테우스 규칙.monitoring.coreos.com 생성

사용자 정의리소스 정의.apiextensions.k8s.io/서비스 모니터.monitoring.coreos.com 생성

사용자 정의리소스 정의.apiextensions.k8s.io/thanosrulers.monitoring.coreos.com 생성

클러스터 역할.rbac.authorization.k8s.io/프로메테우스-연산자 생성

클러스터 역할 바인딩.rbac.authorization.k8s.io/프로메테우스-연산자 생성

배포.apps/프로메테우스-연산자 생성

서비스/프로메테우스-연산자 생성

서비스 계정/프로메테우스-연산자 생성

다음 단계로 넘어가기 전에 몇 분 정도 기다리되, 모든 구성 요소가 성공적으로 생성되려면 명령을 여러 번 실행해야 할 수도 있습니다.

나머지 리소스 만들기

kube-prometheus git:(master) $ kubectl create -f manifests/

alertmanager.monitoring.coreos.com/main created
secret/alertmanager-main created
service/alertmanager-main created
serviceaccount/alertmanager-main created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/alertmanager created
service/couchbase-metrics created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/couchbase created
...
servicemonitor.monitoring.coreos.com/kubelet created

kube-프로메테우스 git:(마스터) $ kubectl create -f 매니페스트/

알림 관리자.monitoring.coreos.com/메인 생성

비밀/알림 관리자-메인 생성

서비스/알림 관리자-메인 생성

서비스 계정/알림 관리자-메인 생성

서비스 모니터.monitoring.coreos.com/알림 관리자 생성

서비스/카우치베이스-메트릭 생성

서비스 모니터.monitoring.coreos.com/카우치베이스 생성

...

서비스 모니터.monitoring.coreos.com/kubelet 생성

네임스페이스 모니터링 확인

그러면 Prometheus, AlertManager, NodeExporter 및 Grafana와 같은 구성 요소가 시작되어야 하며 네임스페이스에서 파드를 검사하여 이를 확인할 수 있습니다. 모니터링.

$ kubectl get pods -n monitoring

NAME                                   READY STATUS RESTARTS AGE
alertmanager-main-0                    2/2 Running 0 69m
alertmanager-main-1                    2/2 Running 0 69m
alertmanager-main-2                    2/2 Running 0 69m
grafana-75d8c76bdd-4l284               1/1 Running 0 69m
kube-state-metrics-54dc88ccd8-nntts    3/3 Running 0 69m
node-exporter-pk65z                    2/2 Running 0 69m
node-exporter-s9k9n                    2/2 Running 0 69m
node-exporter-vhjpw                    2/2 Running 0 69m
prometheus-adapter-8667948d79-vfcbv    1/1 Running 0 69m
prometheus-k8s-0                       3/3 Running 1 69m
prometheus-k8s-1                       3/3 Running 0 69m
prometheus-operator-696554666f-9cnnv   2/2 Running 0 89m

$ kubectl get 포드 -n 모니터링

이름 READY 상태 다시 시작 AGE

알림 관리자-메인-0 2/2 실행 중 0 69m

알림 관리자-메인-1 2/2 실행 중 0 69m

알림 관리자-메인-2 2/2 실행 중 0 69m

그라파나-75d8c76bdd-4l284 1/1 실행 중 0 69m

kube-상태-메트릭-54dc88ccd8-nntts 3/3 실행 중 0 69m

노드-수출자-pk65z 2/2 실행 중 0 69m

노드-수출자-s9k9n 2/2 실행 중 0 69m

노드-수출자-vhjpw 2/2 실행 중 0 69m

프로메테우스-어댑터-8667948d79-vfcbv 1/1 실행 중 0 69m

프로메테우스-k8s-0 3/3 실행 중 1 69m

프로메테우스-k8s-1 3/3 실행 중 0 69m

프로메테우스-연산자-696554666f-9cnnv 2/2 실행 중 0 89m

ServiceMonitor가 생성되었는지 확인합니다.

$ kubectl get servicemonitors --all-namespaces

NAMESPACE    NAME             AGE
default      couchbase             2m33s
monitoring   alertmanager             2m33s
monitoring   coredns             2m22s
monitoring   grafana             2m26s
monitoring   kube-apiserver            2m22s
monitoring   kube-controller-manager   2m22s
monitoring   kube-scheduler            2m21s
monitoring   kube-state-metrics        2m25s
monitoring   kubelet             2m21s
monitoring   node-exporter             2m25s
monitoring   prometheus             2m22s
monitoring   prometheus-operator       2m23s

$ kubectl get 서비스 모니터 --모두-네임스페이스

네임스페이스 이름 AGE

기본값 카우치베이스 2m33초

모니터링 알림 관리자 2m33초

모니터링 coredns 2m22초

모니터링 그라파나 2m26초

모니터링 kube-apiserver 2m22초

모니터링 kube-컨트롤러-관리자 2m22초

모니터링 kube-스케줄러 2m21초

모니터링 kube-상태-메트릭 2m25초

모니터링 kubelet 2m21초

모니터링 노드-수출자 2m25초

모니터링 프로메테우스 2m22초

모니터링 프로메테우스-연산자 2m23초

서비스가 생성되었는지 확인합니다.

$ kubectl get svc --all-namespaces

NAMESPACE     NAME                 PORT(S)
default       cb-example                 8091/TCP,8092/TCP,8093/TCP,
default       cb-example-srv                 11210/TCP,11207/TCP
default       couchbase-metrics              9091/TCP
default       couchbase-operator             8080/TCP,8383/TCP
default       couchbase-operator-admission   443/TCP
default       kubernetes                 443/TCP
kube-system   kube-dns                 53/UDP,53/TCP
kube-system   kubelet                 10250/TCP,10255/TCP,4194/TCP,...
monitoring    alertmanager-main              9093/TCP
monitoring    alertmanager-operated          9093/TCP,9094/TCP,9094/UDP
monitoring    grafana                 3000/TCP
monitoring    kube-state-metrics             8443/TCP,9443/TCP 
monitoring    node-exporter                 9100/TCP
monitoring    prometheus-adapter             443/TCP
monitoring    prometheus-k8s                 9090/TCP
monitoring    prometheus-operated            9090/TCP
monitoring    prometheus-operator            8443/TCP

$ kubectl get svc --모두-네임스페이스

네임스페이스 이름 PORT(S)

기본값 cb-예제 8091/TCP,8092/TCP,8093/TCP,

기본값 cb-예제-srv 11210/TCP,11207/TCP

기본값 카우치베이스-메트릭 9091/TCP

기본값 카우치베이스-연산자 8080/TCP,8383/TCP

기본값 카우치베이스-연산자-입학 443/TCP

기본값 쿠버네티스 443/TCP

kube-시스템 kube-dns 53/UDP,53/TCP

kube-시스템 kubelet 10250/TCP,10255/TCP,4194/TCP,...

모니터링 알림 관리자-메인 9093/TCP

모니터링 알림 관리자-운영 9093/TCP,9094/TCP,9094/UDP

모니터링 그라파나 3000/TCP

모니터링 kube-상태-메트릭 8443/TCP,9443/TCP

모니터링 노드-수출자 9100/TCP

모니터링 프로메테우스-어댑터 443/TCP

모니터링 프로메테우스-k8s 9090/TCP

모니터링 프로메테우스-운영 9090/TCP

모니터링 프로메테우스-연산자 8443/TCP

위의 출력에서는 서비스뿐만 아니라 포트도 볼 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 Couchbase 관리 UI에서 했던 것처럼 이러한 서비스에 액세스하기 위해 이러한 포트를 전달할 것입니다.

Prometheus 운영자 배포에서 모든 것이 올바르게 작동하는지 확인하려면 다음 명령을 실행하여 로그를 확인합니다:

$ kubectl logs -f deployments/prometheus-operator -n monitoring prometheus-operator

1	$ kubectl 로그 -f 배포/프로메테우스-연산자 -n 모니터링 프로메테우스-연산자

포트 포워딩

이전에 이미 한 CouchBase 노드에서 CouchBase 관리자 UI 포트 8091을 전달한 적이 있지만 이번에는 서비스 관점에서 다시 전달해드리겠습니다.

이 포트 외에도 실제로는 Grafana 서비스 액세스 포트 3000만 필요합니다. 하지만 Prometheus 서비스 포트 9090에도 액세스해 보겠습니다. 그러면 여러 내보내기의 모든 메트릭을 살펴보고 Prometheus 쿼리 언어인 PromQL도 사용해 볼 수 있습니다.

이제 위의 3가지로 충분할 것입니다. 그러나 각 개별 서비스의 메트릭도 살펴보면 몇 가지 추가적인 이점이 있습니다. Couchbase 내보내기는 포트 9091에 Couchbase 메트릭을 노출합니다. 따라서 해당 포트도 전달할 수 있습니다. 실제로는 Grafana에 대한 액세스 권한만 있으면 됩니다.

kubectl --namespace default port-forward svc/cb-example 8091 &
kubectl --namespace monitoring port-forward svc/prometheus-k8s 9090 &
kubectl --namespace monitoring port-forward svc/grafana 3000 &
kubectl --namespace monitoring port-forward svc/alertmanager-main 9093 &
kubectl --namespace monitoring port-forward svc/node-exporter 9100 &
kubectl --namespace default port-forward svc/couchbase-metrics 9091 &

kubectl --네임스페이스 기본값 포트-앞으로 svc/cb-예제 8091 &

kubectl --네임스페이스 모니터링 포트-앞으로 svc/프로메테우스-k8s 9090 &

kubectl --네임스페이스 모니터링 포트-앞으로 svc/그라파나 3000 &

kubectl --네임스페이스 모니터링 포트-앞으로 svc/알림 관리자-메인 9093 &

kubectl --네임스페이스 모니터링 포트-앞으로 svc/노드-수출자 9100 &

kubectl --네임스페이스 기본값 포트-앞으로 svc/카우치베이스-메트릭 9091 &

프로메테우스 타깃 확인

액세스: https://localhost:9090/targets

모든 Prometheus 타깃이 UP되어야 합니다. Kube-Prometheus가 많은 내보내기를 배포했기 때문에 이러한 타깃이 꽤 많이 있습니다.

Couchbase 원시 메트릭을 확인하세요.

액세스: https://localhost:9091/metrics

# HELP cbbucketinfo_basic_dataused_bytes basic_dataused
# TYPE cbbucketinfo_basic_dataused_bytes gauge
cbbucketinfo_basic_dataused_bytes{bucket="pillow"} 1.84784896e+08
cbbucketinfo_basic_dataused_bytes{bucket="travel-sample"} 1.51648256e+08
# HELP cbbucketinfo_basic_diskfetches basic_diskfetches
# TYPE cbbucketinfo_basic_diskfetches gauge
cbbucketinfo_basic_diskfetches{bucket="pillow"} 0
cbbucketinfo_basic_diskfetches{bucket="travel-sample"} 0
# HELP cbbucketinfo_basic_diskused_bytes basic_diskused
# TYPE cbbucketinfo_basic_diskused_bytes gauge
cbbucketinfo_basic_diskused_bytes{bucket="pillow"} 1.98967788e+08
cbbucketinfo_basic_diskused_bytes{bucket="travel-sample"} 1.91734038e+08

# 도움말 cbbucketinfo_basic_dataused_bytes 기본_데이터사용량

# 유형 씨버킷인포_기본_데이터사용량_바이트 게이지

CBUCKET_INFO_BASIC_DATA_USED_BYTE{버킷="pillow"} 1.84784896e+08

CBUCKET_INFO_BASIC_DATA_USED_BYTE{버킷="travel-sample"} 1.51648256e+08

# 도움말 cbbucketinfo_basic_diskfetches basic_diskfetches

# 유형 씨버킷인포_기본_디스크페치 게이지

cbbucketinfo_basic_diskfetches{버킷="pillow"} 0

cbbucketinfo_basic_diskfetches{버킷="travel-sample"} 0

# 도움말 cbbucketinfo_basic_diskused_bytes 기본_사용되지 않음

# 유형 씨버킷인포_기본_디스크사용_바이트 게이지

CBUCKET_INFO_BASIC_DISCUSED_BYTE{버킷="pillow"} 1.98967788e+08

CBUCKET_INFO_BASIC_DISCUSED_BYTE{버킷="travel-sample"} 1.91734038e+08

이 출력은 목록을 빠르게 검색할 수 있어 유용합니다.

기본적인 PromQL 쿼리를 사용해 보세요.

위의 UI에서 그래프 먼저.

드롭박스에서 스크랩한 메트릭 목록을 확인할 수 있습니다. 다음은 전체 목록입니다. 모두 에 의해 스크랩된 메트릭 모두 내보내려면 꽤 많은 목록이 필요합니다. 물론 앞서 설명한 대로 9091 엔드포인트에 액세스하여 Couchbase 메트릭으로만 목록을 좁힐 수 있는 한 가지 방법이 있습니다.

Grafana 확인

액세스: https://localhost:3000

사용자 아이디와 비밀번호: admin/admin

Grafana의 큐브-프로메테우스 배포 이미 에는 Prometheus 데이터 소스가 정의되어 있으며 기본 대시보드. 를 확인해 보겠습니다. 기본 노드 대시보드

카우치베이스 메트릭을 모니터링하는 샘플 Grafana 대시보드 만들기

완전한 대시보드는 만들지 않고 몇 개의 패널로 구성된 작은 샘플을 만들어서 그 작동 방식을 보여드리겠습니다. 이 대시보드는 버킷에 있는 항목 수와 GET 및 SET 작업의 수를 모니터링합니다.

참고: 1부에서 설명한 대로 베개 싸움 애플리케이션을 실행하세요. 이렇게 하면 모니터링하고자 하는 작업이 생성됩니다.

프로메테우스 메트릭

액세스: https://localhost:9091/그래프

우리는 버킷의 현재 항목에 관심이 있습니다. 이를 제공하는 몇 가지 메트릭이 있는데, 클러스터 전체와 노드별로 제공됩니다. 노드별 메트릭을 사용하겠습니다. 그러면 모범 사례에 따라 Prometheus가 모든 집계를 처리하도록 할 수 있습니다. 또 다른 장점은 데이터 세트가 왜곡되어 있는지 확인하기 위해 버킷의 현재 항목을 노드별로 표시할 수도 있다는 것입니다.

한 가지 요소를 살펴보겠습니다:

cbpernodebucket_curr_items{bucket="pillow",endpoint="metrics",instance="192.168.2.93:9091",job="couchbase-metrics",namespace="default",node="cb-example-0000.cb-example.default.svc:8091",pod="cb-example-0000",service="couchbase-metrics"}

1	CBPERNODEBUCKET_CURR_ITEMS{버킷="pillow",엔드포인트="metrics",인스턴스="192.168.2.93:9091",job="couchbase-metrics",네임스페이스="default",노드="cb-example-0000.cb-example.default.svc:8091",pod="cb-example-0000",서비스="couchbase-metrics"}

위의 예에서는 이러한 레이블에 관심이 있습니다: 버킷의 일부 노드 (가운데 부분) cb-예시 클러스터 이름인 pod. 또한 다음에도 관심이 있습니다. 서비스 를 사용하여 필터링할 수 있습니다. 이렇게 하면 버킷, 노드 또는 클러스터별로 메트릭을 볼 수 있는 대시보드를 디자인하는 데 도움이 됩니다.

샘플 대시보드

새 빈 샘플 대시보드를 만들어 보겠습니다.

변수 추가

버킷, 노드 및 클러스터별 메트릭이 필요하므로 이러한 변수를 추가하여 드롭박스에서 선택할 수 있도록 하겠습니다.

위의 예는 변수 버킷을 생성합니다. 쿼리 및 정규식 표현식에 주목하세요.

변수를 2개 더 생성하여 3개의 변수를 만들어 보겠습니다:

이 세 가지 쿼리는 변경되지 않지만 정규식 표현식은 다음과 같습니다:

Query: {service="couchbase-metrics"}

$node: Regex= .*pod="(.*?)".*
$bucket: Regex= .*bucket="(.*?)".*
$cluster: Regex=.*node=\".*\.(.*)\..*\..*:8091\".*

쿼리: {서비스="couchbase-metrics"}

$노드: 정규식= .*pod="(.*?)".*

$버킷: 정규식= .*버킷="(.*?)".*

$클러스터: 정규식=.*노드=\".*\.(.*)\..*\..*:8091\".*

패널 만들기

현재 항목, GET 및 SET에 대한 3개의 패널 만들기

각 패널을 복제하여 편집할 수 있습니다. 다음은 쿼리입니다:

항목 패널: 합계(cbpernodebucket_curr_items{버킷=~"$버킷",포드=~"$노드"}) by (버킷)

GETs 패널: sum(cbpernodebucket_cmd_get{버킷=~"$버킷",포드=~"$노드"}) by (버킷)

SETs 패널: 합계(cbpernodebucket_cmd_set{버킷=~"$버킷",포드=~"$노드"}) by (버킷)

완성된 샘플 Grafana 대시보드

최종 샘플 대시보드의 모습은 다음과 같습니다.

정리

마지막으로 배포를 정리합니다:

kube-prometheus git:(master) $ kubectl delete --ignore-not-found=true -f manifests/ -f manifests/setup

cao-2 $ kubectl delete -f pillowfight-data-loader.yaml
cao-2 $ kubectl delete -f my-cluster.yaml
cao-2 $ bin/cbopcfg | kubectl delete -f -
cao-2 $ kubectl delete -f crd.yaml
cao-2 $ eksctl delete cluster --region=us-east-1 --name=prasadCAO2

kube-프로메테우스 git:(마스터) $ kubectl 삭제 --무시-not-발견=true -f 매니페스트/ -f 매니페스트/설정

cao-2 $ kubectl 삭제 -f 베개 싸움-데이터-로더.yaml

cao-2 $ kubectl 삭제 -f my-클러스터.yaml

cao-2 $ bin/cbopcfg | kubectl 삭제 -f -

cao-2 $ kubectl 삭제 -f crd.yaml

cao-2 $ eksctl 삭제 클러스터 --지역=우리-east-1 --이름=prasadCAO2

리소스:

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Ready to register a deal with Couchbase?

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Prometheus가 포함된 Couchbase Autonomous Operator 2.0 - 2부

전제 조건

카우치베이스 서비스모니터 만들기

Couchbase 메트릭 서비스 만들기

프로메테우스 동적 서비스 검색

쿠버네티스 네임스페이스 및 CRD 생성하기

나머지 리소스 만들기

네임스페이스 모니터링 확인

ServiceMonitor가 생성되었는지 확인합니다.

서비스가 생성되었는지 확인합니다.

포트 포워딩

프로메테우스 타깃 확인

Couchbase 원시 메트릭을 확인하세요.

기본적인 PromQL 쿼리를 사용해 보세요.

Grafana 확인

카우치베이스 메트릭을 모니터링하는 샘플 Grafana 대시보드 만들기

프로메테우스 메트릭

한 가지 요소를 살펴보겠습니다:

샘플 대시보드

변수 추가

패널 만들기

현재 항목, GET 및 SET에 대한 3개의 패널 만들기

완성된 샘플 Grafana 대시보드

정리

리소스:

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