Amazon Elastic Kubernetes Service AWS クラスター OpenTelemetry で Distro for を使用してメトリクスの取り込みを設定する

「」の手順に従って、サービスアカウントのIAMロールを作成しますAmazon EKS クラスターからメトリクスを取り込むためのサービスロールの設定。

ADOT コレクターは、メトリクスをスクレイピングしてエクスポートするときにこのロールを使用します。

次に、信頼ポリシーを編集します。でIAMコンソールを開きますhttps://console.aws.amazon.com/iam/。

左側のナビゲーションペインでロールを選択し、ステップ 1 でamp-iamproxy-ingest-role作成した を見つけます。

[信頼関係] タブを選択し、[信頼関係の編集] を選択します。

信頼関係ポリシー でJSON、 を aws-ampに置き換えadot-col、信頼ポリシー の更新を選択します。最終的なポリシーは次のようになります。

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Federated": "arn:aws:iam::account-id:oidc-provider/oidc.eks.region.amazonaws.com/id/openid"
      },
      "Action": "sts:AssumeRoleWithWebIdentity",
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "oidc.eks.region.amazonaws.com/id/openid:sub": "system:serviceaccount:adot-col:amp-iamproxy-ingest-service-account"
        }
      }
    }
  ]
}

[アクセス許可] タブを選択し、次のアクセス許可ポリシーがロールにアタッチされていることを確認します。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "aps:RemoteWrite",
                "aps:GetSeries",
                "aps:GetLabels",
                "aps:GetMetricMetadata"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

のリポジトリからサンプルアプリケーションをフォークしてクローンしますaws-otel-community。

次に、以下のコマンドを実行します。

cd ./sample-apps/prometheus-sample-app
docker build . -t prometheus-sample-app:latest

このイメージを Amazon ECRや などのレジストリにプッシュします DockerHub。

次のように Kubernetes 設定をコピーして適用し、サンプルアプリをクラスターにデプロイします。prometheus-sample-app.yaml ファイル内の {{PUBLIC_SAMPLE_APP_IMAGE}} は、先ほどプッシュしたイメージに置き換えます。

curl https://raw.githubusercontent.com/aws-observability/aws-otel-collector/main/examples/eks/aws-prometheus/prometheus-sample-app.yaml -o prometheus-sample-app.yaml
kubectl apply -f prometheus-sample-app.yaml

次のコマンドを入力して、サンプルアプリが起動したことを確認します。コマンドの出力で、NAME 列に prometheus-sample-app が表示されます。

kubectl get all -n aoc-prometheus-pipeline-demo

Collector ADOT のデフォルトインスタンスを起動します。これを行うには、まず次のコマンドを入力して、ADOTコレクターの Kubernetes 設定をプルします。

curl https://raw.githubusercontent.com/aws-observability/aws-otel-collector/main/examples/eks/aws-prometheus/prometheus-daemonset.yaml -o prometheus-daemonset.yaml

次に、テンプレートファイルを編集して、YOUR_ENDPOINT を Amazon Managed Service for Prometheus ワークスペースの remote_write エンドポイントに、YOUR_REGION を使用中のリージョンに置き換えます。ワークスペースの詳細を確認したときに Amazon Managed Service for Prometheus コンソールに表示される remote_write エンドポイントを使用してください。

また、Kubernetes 設定のサービスアカウントセクションYOUR_ACCOUNT_IDの を AWS アカウント ID に変更する必要があります。

この例では、ADOTコレクター設定は注釈 (scrape=true) を使用して、スクレイピングするターゲットエンドポイントを指定します。これにより、ADOTコレクターはサンプルアプリケーションエンドポイントをクラスター内の kube-system エンドポイントと区別できます。別のサンプルアプリをスクレイピングする場合は、これを再ラベル付けの設定から削除できます。

ADOT コレクターをデプロイするには、次のコマンドを入力します。

kubectl apply -f prometheus-daemonset.yaml

次のコマンドを入力して、ADOTコレクターが起動したことを確認します。NAMESPACE 列で adot-col を探してください。

kubectl get pods -n adot-col

ログエクスポーターを使用して、パイプラインが機能することを確認します。サンプルテンプレートは既にログエクスポーターと統合されています。次のコマンドを入力します。

kubectl get pods -A
kubectl logs -n adot-col name_of_your_adot_collector_pod

サンプルアプリからスクレイピングされたメトリクスの一部は、次の例のようになります。

Resource labels:
     -> service.name: STRING(kubernetes-service-endpoints)
     -> host.name: STRING(192.168.16.238)
     -> port: STRING(8080)
     -> scheme: STRING(http)
InstrumentationLibraryMetrics #0
Metric #0
Descriptor:
     -> Name: test_gauge0
     -> Description: This is my gauge
     -> Unit: 
     -> DataType: DoubleGauge
DoubleDataPoints #0
StartTime: 0
Timestamp: 1606511460471000000
Value: 0.000000

Amazon Managed Service for Prometheus がメトリクスを受け取ったかどうかをテストするには、awscurl を使用します。このツールを使用すると、 AWS Sigv4 認証を使用してコマンドラインからHTTPリクエストを送信できるため、Amazon Managed Service for Prometheus からクエリを実行するための正しいアクセス許可で AWS 認証情報をローカルに設定する必要があります。 のインストール手順についてはawscurl、「awscurl」を参照してください。

次のコマンドの AMP_REGION と AMP_ENDPOINT は、Amazon Managed Service for Prometheus ワークスペースの情報に置き換えます。

awscurl --service="aps" --region="AMP_REGION" "https://AMP_ENDPOINT/api/v1/query?query=adot_test_gauge0"
{"status":"success","data":{"resultType":"vector","result":[{"metric":{"__name__":"adot_test_gauge0"},"value":[1606512592.493,"16.87214000011479"]}]}}

レスポンスとしてメトリクスを受け取れば、パイプラインの設定が成功し、サンプルアプリから Amazon Managed Service for Prometheus にメトリクスが正常に伝搬されたことを意味します。