Практическое руководство по реализации наблюдаемости в DevOps

В ходе этой статьи мы развернём следующий стек инструментов наблюдаемости Grafana:

Loki (логи);
Promtail (агент логов);
Tempo (трассирровка);
Prometheus (метрики);
Cortex и Grafana Mimir (долгосрочное хранилище для данных Prometheus);
Alertmanager (обработка оповещений Prometheus);
Grafana (визуализация).

Приступим!

Что потребуется

Кластер Kubernetes (я использую Kind). Я уже писал (англ.) о том, как настраивать Kind с помощью Terraform.
Kubectl и Helm.

Что такое наблюдаемость?

Наблюдаемость (observability) позволяет нам понять систему снаружи, не вникая в её внутренние механизмы.

Иными словами, она даёт ответ на вопрос: «Как себя ведёт наша система?»

Loki

Loki: подобен Prometheus, только для логов.

Отличие Loki от Prometheus в том, что он ориентирован не на метрики, а на логи, и доставка осуществляется по модели push, а не pull.

Стек логирования на основе Loki состоит из трёх компонентов:

promtail выступает агентом, отвечающим за сбор логов и их отправку Loki.
loki является основным сервером, отвечающим за хранение логов и обработку запросов.
Grafana отвечает за запросы и отображение логов.

После развёртывания Loki будет выглядеть так:

Для запроса логов нужно быть знакомым с LogQL. Сам формат запроса выглядит так:

{job="mysql"} |= "error" != "timeout"

Наглядные примеры использования можно найти в документации.

В нём также есть визуальный инструмент, который можно использовать, если вы не хотите писать запросы сами. Если выбрать Log browser, то он предоставит несколько специализированных лейблов, из которых в моём случае я выбираю namespace.

В результате он показывает мне список пространств имён, существующих в моём кластере Kubernetes.

После выбора своего пространства имён я кликаю по Show logs, выводя все логи этого пространства.

▍ Live tailing

Loki поддерживает функцию Live tailing, отображающую логи системы в режиме реального времени. Включить её можно в верхнем правом углу интерфейса.

▍ Promtail

Promtail – это агент, передающий содержимое локальных логов в закрытый инстанс Grafana Loki или Grafana Cloud. Обычно он развёртывается на каждой машине, где есть приложения, требующие мониторинга.

Его основные задачи:

обнаружение целей;
назначение лейблов потокам логов;
их передача в инстанс Loki.

На данный момент Promtail может собирать логи из двух источников:

локальных лог-файлов;
журнала systemd.

▍ Развёртывание Loki

Прежде чем начать, давайте создадим отдельное пространство имён Kubernetes для нашей конфигурации:

kubectl create ns observability

Лучшей практикой считается организация кластера K8s с помощью пространства имён. Подробнее почитать об этом можно здесь (англ.).

Клонируйте Helm-чарты сообщества Grafana на свою рабочую станцию:

git clone https://github.com/grafana/helm-charts

Перейдите в каталог loki-stack:

cd helm-charts/charts/loki-stack

В файле readme мы видим, что можно развернуть Loki с предустановленной конфигурацией:

helm upgrade --install loki . -n observability

Вывод должен выглядеть так:

NAME: loki LAST DEPLOYED: Fri Sep 23 17:20:34 2022 NAMESPACE: observability STATUS: deployed REVISION: 1 NOTES: The Loki stack has been deployed to your cluster. Loki can now be added as a datasource in Grafana.

Если у вас возникает следующая ошибка:

Error: INSTALLATION FAILED: An error occurred while checking for chart dependencies. You may need to run `helm dependency build` to fetch missing dependencies: found in Chart.yaml, but missing in charts/ directory: loki, promtail, fluent-bit, grafana, prometheus, filebeat, logstash

Выполните:

helm dependency build

Теперь проверьте, запущены ли поды:

kubectl get pods -n observability

Вывод:

NAME                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE loki-0                1/1     Running   0          7s loki-promtail-xvhn5   1/1     Running   0          7s

Loki развёрнут 🙂

Перейдём к Tempo.

Tempo

Grafana Tempo – это открытый и удобный в использовании инструмент трассировки. Он отличается высокой эффективностью, требуя для работы лишь объектное хранилище, и при этом глубоко интегрирован с Grafana, Prometheus и Loki.

Интеграция с остальным стеком Grafana очень важна, поскольку позволяет переходить напрямую из Logs (извлекая ID трейса из Loki) в Traces (хранящиеся в Tempo). Помимо этого, вы сможете использовать тот же язык запросов, что упростит получение трейсов.

Если вы уже используете Grafana, Prometheus и Loki, то есть смысл дополнительно подключить к ним Tempo для трассировки данных.

Tempo можно использовать с любым из открытых протоколов трассировки, включая Jaeger, Zipkin и OpenTelemetry.

Это означает, что он может получать пакеты трейсов в любом из упомянутых форматов, буферизовать их и затем записывать в Azure, GCS, S3 либо на локальный диск, делая доступными для запроса через Grafana.

▍ Развёртывание Grafana Tempo

Мы будем использовать тот же репозиторий, что и для развёртывания Loki. Потребуется лишь перейти в каталог tempo:

cd helm-charts/tempo

Развёртывание Tempo с помощью Helm:

helm upgrade --install tempo . -n observability

Вывод должен выглядеть так:

NAME: tempo LAST DEPLOYED: Fri Sep 23 17:26:22 2022 NAMESPACE: observability STATUS: deployed REVISION: 1 TEST SUITE: None

Проверим, запущены ли поды:

kubectl get pods -n observability

Вывод:

NAME                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE loki-0                1/1     Running   0          7s loki-promtail-xvhn5   1/1     Running   0          7s tempo-0               2/2     Running   0          74s

Tempo развёрнут 🙂

Переходим к Prometheus и Grafana.

Prometheus

Prometheus – это продукт Cloud Native Computing Foundation, который представляет собой инструмент для мониторинга систем и сервисов. Он собирает метрики с установленных целей через заданные интервалы времени, оценивает правила, выводит результаты и может активировать оповещения при выполнении указанных условий.

По умолчанию время хранения данных в Prometheus составляет всего 15 дней, что приводит нас к Cortex и Grafana Mimir, которые обеспечивают для него возможность долгосрочного хранения.

Cortex и Grafana Mimir

▍ Cortex

Cortex — это горизонтально масштабируемое, высокодоступное, мультиарендное, долгосрочное хранилище для удалённой записи данных Prometheus.

Для его использования в конфигурацию Prometheus нужно добавить:

remote_write: - url: http://localhost:9009/api/v1/push

Также будет нелишним ознакомиться с документацией этого инструмента.

▍ Grafana Mimir

В марте 2022 года разработчики Grafana объявили о выходе Grafana Mimir, построенном на базе Cortex.

Mimir совмещает в себе всё лучшее, что мы создали в Cortex, с возможностями, которые мы разработали для выполнения GEM и Grafana Cloud в широчайших масштабах. Всё это под лицензией AGPLv3.

Mimir позволяет отслеживать более миллиарда метрик, обеспечивая простоту развёртывания, высокую доступность, мультиарендность, длительное хранение и высокую скорость обработки запросов, в 40 раз превосходящую скорость Cortex. Mimir размещён на https://github.com/grafana/mimir и выпущен под лицензией AGPLv3.

Как и в случае с Cortex, для его использования потребуется добавить в настройки Prometheus следующее:

remote_write: - url: http://localhost:9009/api/v1/push

Конфигурация сервера Prometheus, который считывает сам себя и записывает эти метрики в Grafana Mimir, выглядит так:

remote_write:   - url: http://localhost:9009/api/v1/push">http://localhost:9009/api/v1/push  scrape_configs:   - job_name: prometheus     honor_labels: true     static_configs:       - targets: ["localhost:9090"]

Подробнее читайте на этой странице.

При желании можете поэкспериментировать с Grafana Mirmir здесь.

Также рекомендую почитать документацию.

Alertmanager

Alertmanager обрабатывает оповещения, отправляемые клиентскими приложениями, такими как сервер Prometheus. При этом он обеспечивает отсутствие повторов, а также группировку и перенаправление сообщений нужному получателю вроде ящика электронной почты, Slack, PagerDuty или OpsGenie. Кроме того, он отвечает за подавление оповещений.

Типичный пример использования Alertmanager – это его подключение к Slack, через который он уведомляет пользователя о возникших в кластере проблемах.

Grafana

Grafana позволяет запрашивать, визуализировать, получать оповещения и трактовать метрики вне зависимости от места их хранения.

Визуализация: быстрые и гибкие графы на клиентской стороне с множеством опций. Плагины панели предлагают различные способы визуализации метрик и логов.
Динамические контрольные панели: создавайте динамические и переиспользуемые информационные панели с переменными шаблонов, выводимыми в виде выпадающих окон в верхней части панели.
Анализ метрик: изучайте данные метрик с помощью специализированных запросов и динамического просмотра. Разделяйте представления для наглядного сравнения различных временных диапазонов, запросов и источников данных.
Анализ логов: испытайте магию переключения с метрик на логи с сохранёнными фильтрами лейблов, а также выполняйте быстрый поиск по всем логам или выводите их в реальном времени.
Оповещения: визуально определяйте условия оповещений для наиболее важных метрик. Grafana будет непрерывно оценивать и отправлять уведомления в системы вроде Slack, PagerDuty, VictorOps или OpsGenie.
Смешанные источники данных: совмещайте разные источники данных в одном графе. При этом источники, в том числе кастомные, можно указывать для отдельных запросов.

Kube-Prometheus

Репозиторий Kube-Prometheus объединяет в себе манифесты Kubernetes, контрольные панели Grafana и правила Prometheus, а также документацию и скрипты, обеспечивая удобство сквозного мониторинга кластеров Kubernetes с помощью Prometheus Operator.

Стек Kube-Prometheus предназначен для мониторинга кластеров.

Достаточно развернуть его в своём кластере K8s, и он автоматически начнёт собирать метрики по всем компонентам. В нём изначально настроен базовый набор правил оповещения и контрольные таблицы Grafana. Превосходное решение!

▍ Развёртывание Kube-Prometheus

Для развёртывания Prometheus и Grafana можно использовать Helm-чарт Kube-Prometheus.

Клонируйте Helm-чарты сообщества Prometheus на свою локальную рабочую станцию:

git clone https://github.com/prometheus-community/helm-charts/

Перейдите в каталог kube-prometheus-stack:

cd helm-charts/charts/kube-prometheus-stack

Прежде чем развёртывать его с помощью Helm, мы настроим файл values.yaml.

Файл values.yaml содержит предустановленную конфигурацию для конкретного чарта. Если вам потребуется переопределить некоторые из значений, его можно изменить.

В нашем случае нужно добавить два источника данных Grafana, а именно ранее развёрнутые Loki и Tempo.

Обратите внимание на derivedFields.

Конфигурация Derived Fields позволяет:

добавлять поля, спарсенные из лог-сообщения;
добавлять ссылку, использующую значение поля.

Эту функциональность можно использовать, к примеру, чтобы указывать в логе ссылку на ваш инструмент трассировки или на страницу профиля пользователя, если в строке лога присутствует userId. Эти ссылки появляются в подробностях логов.

Время развернуть kube-prometheus с помощью Helm (заметьте, что мы передаём здесь файл values.yaml):

helm install my-grafana-stack prometheus-community/kube-prometheus-stack -n observability --values values.yaml

Установка kube-prometheus в ваш кластер Kubernetes займёт некоторое время.

NAME: my-grafana-stack LAST DEPLOYED: Fri Sep 23 19:22:13 2022 NAMESPACE: observability STATUS: deployed REVISION: 1 NOTES: kube-prometheus-stack has been installed. Check its status by running:   kubectl --namespace observability get pods -l "release=my-grafana-stack"

Выполните helm list -A для вывода всех релизов без применения фильтров.

NAME              NAMESPACE     STATUS   CHART loki              observability deployed loki-stack-2.8.2        my-grafana-stack  observability deployed kube-prometheus-stack-40.1.2 tempo             observability deployed tempo-0.16.2

Теперь проверьте, запущены ли поды:

kubectl get pods -n observability

Grafana и Prometheus развёрнуты 🙂

Авторизация в Prometheus

Для доступа к Prometheus можно использовать проброс портов.

kubectl get svc -n observability kubectl port-forward svc/my-grafana-stack-kube-prom-prometheus 9090:9090 -n observability

Чтобы увидеть интерфейс Prometheus, откройте браузер и перейдите на страницу http://localhost:9090/.

Если вы кликните по кнопке Metrics Explorer, то получите длинный список всех метрик, которые Prometheus собирает по кластеру.

Авторизация в Alertmanager

Команда для доступа к Alertmanager:

kubectl port-forward svc/my-grafana-stack-kube-prom-alertmanager 9093:9093 -n observability

Интерфейс Alertmanager находится в браузере по адресу http://localhost:9093/.

Нажав значок +, вы увидите, что у нас уже есть ряд оповещений.

▍ Создание нового оповещения

Давайте создадим новое оповещение, чтобы понять принцип. Для этого потребуется изменить файл values.yaml.

Ранее мы добавили из Grafana два дополнительных источника данных — для Tempo и Loki. Тогда мы внесли их в раздел grafana.additionalDataSources.

Оповещение же добавляется в раздел additionalPrometheusRulesMap:.

Наше оповещение будет проверять, содержит ли пространство имён observability менее 11 подов. Если вы выполните kubectl get pods -n observability, то увидите, что текущее их число равно 10.

После изменения values.yaml нужно выполнить helm upgrade для применения изменений.

helm upgrade my-grafana-stack prometheus-community/kube-prometheus-stack -n observability --values values.yaml

Чтобы убедиться в создании оповещения, откройте ещё раз Prometheus UI и перейдите во вкладку Alerts: https://127.0.0.1:9090/alerts

Найдите в ней созданное нами оповещение -> observabilityPodsDown

Сейчас состояние этого оповещения Pending. Это означает, что продолжительность его активности ещё не превысила установленный порог.

Когда период активности оповещения этот порог превысит, состояние оповещения изменится на Firing.

Совет: вы можете кликнуть по ссылке выражения, которая перенаправит вас в UI для дополнительной визуализации.

Авторизация в Grafana

Для доступа к Grafana можно использовать проброс портов:

Команда kubectl port-forward пригождается для тестирования/отладки, так что вы можете обращаться к своему сервису, не раскрывая его.

kubectl port-forward svc/my-grafana-stack 3000:80 -n observability

Интерфейс Alertmanager доступен через браузер по адресу http://localhost:3000/.

Логин по умолчанию: admin : prom-operator

Если вы кликните по Dashboard, то увидите, что чарт Helm установил уже настроенные контрольные панели.

Теперь, когда мы поняли, как обращаться к Grafana, Prometheus и Alertmanager, посмотрим, как использовать Loki и Tempo.

Источники данных

Grafana поддерживает множество разных хранилищ для ваших данных временных рядов. Список поддерживаемых источников данных находится здесь.

Если вы сейчас перейдёте в Data Sources, то найдёте источники данных для Loki и Tempo, которые мы добавили в файл values.yaml.

Источник данных Prometheus был добавлен при развёртывании Kube-Prometheus.

Отправка трейсов

Для просмотра трейсов в Grafana у нас должно быть приложение. Обычно для тестирования используют специально созданное демо HotRod (Rides on Demand).

HotROD (Rides on Demand)

HotRod разработала команда Jaeger, и он вполне годится для тестирования трейсов. Разработчик Jaeger, Юрий Шкуро, написал об этом прекрасную статью Take Jaeger for a HotROD ride.

Если коротко, то это демо-приложение для бронирования поездок, которое состоит из нескольких микросервисов (и сопутствующего хранилища вроде MySQL и Redis). При запуске оно генерирует веб-страницу с кнопками, представляющими клиентов.

Мы писали о HotRod в предыдущей статье -> A beginner’s guide to Jaeger, где вы найдёте все необходимые инструкции о том, как связать его с Jaeger:)

Теперь, когда мы поняли, что из себя представляет HotRod, давайте создадим два файла Kubernetes (deployment и service).

▍ HotROD Deployment

vim hotrod-deployment.yaml

Прежде чем применить файл развёртывания, обратите внимание на переменные среды. Демо HotROD направлено через них на сборщик трейсов.

JAEGER_AGENT_HOST: имя хоста для связи с агентом.
JAEGER_AGENT_PORT: порт для сообщения с агентом.
JAEGER_SAMPLE_TYPE и JAEGER_SAMPLE_PARAM: используются для ручной активации сэмплинга. Подробности здесь.

Применяется он командой kubectl apply -f hotrod-deployment.yaml

▍ HotROD Service

vim hotrod-service.yaml

kubectl apply -f hotrod-service.yaml

После развёртывания демо-приложения получить к нему доступ можно через проброс портов:

kubectl port-forward service/hotrod -n observability 3001:8080

Откройте в браузере http://127.0.0.1:3001/

Сгенерируйте несколько запросов/трейсов, кликнув по имени клиента. Эти запросы появятся в Grafana, что мы вскоре увидим.

Просмотр трейсов в Tempo

Время запросить логи приложения HotROD.

Вернитесь в Grafana и кликните по кнопке Explore.
Из выпадающего списка выберите в качестве источника данных Loki.
В разделе Labels выберите app, а затем hotrod.

Кликните по кнопке Run Query в верхнем правом углу.

Теперь в нижней части экрана вы увидите все логи (loki).

Кликните по одной из записей логов, чтобы её открыть. Обратите внимание на поле TraceID, которое представляет извлечённый из логов trace_id.

Теперь рядом с TraceID должна быть видна синяя кнопка Tempo. Кликнув по ней, вы откроете Tempo UI, где можно просмотреть информацию о трейсах.

Отсюда можно использовать весь трейс, на который ведёт ссылка из логов Loki. Это очень круто, поскольку вы можете переходить напрямую из логов (Loki) в трейсы (Tempo).

Заключение

Поздравляю, вы только что развернули стек наблюдаемости Grafana, включающий Grafana, Prometheus, Loki и Tempo.

Telegram-канал с полезностями и уютный чат

ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/701034/