Um gráfico para governar todos eles
Com o lançamento do Couchbase Autonomous Operator 2.0, os gráficos do Couchbase Operator e do Cluster foram consolidados em um único gráfico. Essa abordagem simplificada significa que agora é possível instalar o Autonomous Operator, o Admission Controller, o Couchbase Cluster e o Sync Gateway com um único comando.
Instalação aprimorada do CustomResource
O novo Couchbase Chart agora instala todos os CustomResourceDefinitions (CRDs) que são gerenciados pelo operador autônomo. Essa é uma melhoria em relação à versão anterior, que exigia que os usuários instalassem os CRDs como uma etapa separada antes de instalar o Couchbase Chart.
Primeiros passos
Para implementar rapidamente o controlador de admissão e o Operator, bem como um cluster do Couchbase Server:
Adicione o repositório do gráfico do couchbase ao helm:
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$ helm repo add couchbase https://couchbase-partners.github.io/helm-charts/ $ helm repo update |
Instale o gráfico:
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$ helm install default couchbase/couchbase-operator |
Veja Documentação do Couchbase Helm para obter mais informações sobre como personalizar e gerenciar seus gráficos.
Pré-requisitos
Ao longo deste blog, usaremos exemplos de gráficos do repositório do github do Couchbase Partners. Antes de continuar, vamos clonar o repositório:
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$ git clone https://github.com/couchbase-partners/helm-charts |
Também, Helm 3.1+ é necessário ao instalar o Couchbase Helm Chart oficial.
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# linux wget https://get.helm.sh/helm-v3.2.1-linux-amd64.tar.gz tar -zxvf helm-v3.2.1-linux-amd64.tar.gz mv linux-amd64/helm /usr/local/bin/helm |
Siga a Helm's etapas oficiais para instalação em seu sistema operacional específico.
Monitoramento com o Prometheus
As métricas do servidor Couchbase podem ser exportadas para o Prometheus e organizadas em vários painéis no Grafana. O Helm facilita muito os primeiros passos com uma pilha Couchbase-Prometheus, pois é possível agrupar vários componentes em um único gráfico.
O gráfico de monitoramento tem dependências para o Prometheus e o Grafana e, como estamos instalando diretamente de um repositório do github, a primeira etapa é criar o gráfico:
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$ helm dependency build couchbase-prometheus/ |
Agora o gráfico está pronto para ser instalado. O comando a seguir cria um cluster do Couchbase com cada nó exportando métricas para o Prometheus:
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$ helm install monitor couchbase-prometheus/ |
A instalação retorna algumas informações sobre o gerenciamento do gráfico, juntamente com os comandos a serem executados para visualizar o painel do Grafana. Você deve ver:
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NAME: monitor NAMESPACE: default STATUS: deployed ... == Monitoring # Prometheus kubectl port-forward --namespace default prometheus-monitor-prom-prometheus-0 9090:9090 # open localhost:9090 # Grafana kubectl port-forward --namespace default deployment/monitor-grafana 3000:3000 # open localhost:3000 # login admin:admin |
Execute o comando port-forward para o Grafana para visualizar as métricas do Couchbase:
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$ kubectl port-forward --namespace default deployment/monitor-grafana 3000:3000 |
Agora, abra o site https://localhost:3000 e faça login como admin:admin. Clique no botão Couchbase nas seções de painéis:
couchbase no grafana
Altere o intervalo de tempo de 6 horas para 5 minutos. Isso ajuda a visualizar as atualizações que ocorrem nos primeiros minutos de monitoramento:
Agora, preencha o cluster com os dados de viagem de amostra:
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kubectl create -f couchbase-prometheus/travel-sample.yaml |
Você deverá ver as operações definidas junto com o aumento do número de itens no Dashboard. Consulte a seção Exportador do Couchbase para descobrir estatísticas adicionais que podem ser adicionadas para personalizar ainda mais o painel.
O que vem a seguir
Existem tutoriais e blogs adicionais escritos por Daniel Ma.
Além disso, verifique a documentação do Gráfico do Couchbase Helm para ver outras maneiras pelas quais o Couchbase pode ser personalizado para sua implantação.
Agradecimentos
Agradecemos a Daniel Ma e Matt Ingenthron por contribuírem para esta postagem.
Oi Tommie, obrigado por compartilhar isso
Na sua opinião, quais seriam as principais métricas a serem monitoradas para o dimensionamento automático/manual do cluster do Couchbase, especialmente em um ambiente de nuvem.
Saudações
Obrigado, Purav,
A resposta realmente varia de acordo com os objetivos do seu aplicativo, mas, em geral, é sempre bom verificar a cota de bucket % usada. Quando esse valor se aproxima de 80% ou das marcas de água alta, o cluster começa a ejetar itens para o disco, o que leva a buscas que podem causar latência.
Para cargas de trabalho de consulta, você pode coletar estatísticas e calcular o valor do percentil 99 de consultas de longa duração como uma indicação de problemas de desempenho.