GSP1026

Visão geral

Neste laboratório, você vai usar o Managed Service para Prometheus com objetivo de coletar métricas de outras fontes de infraestrutura usando exportadores.

Objetivos

Neste laboratório, você vai aprender a:

1. Implantar uma instância do GKE
2. Configurar o recurso personalizado PodMonitoring e a ferramenta node-exporter
3. Criar o binário do GMP localmente e implantar na instância do GKE
4. Aplicar uma configuração do Prometheus para começar a coletar métricas

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do Laboratório, à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer Login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.

4. Clique em Próxima.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.

6. Clique em Próxima.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.

Ativar o Cloud Shell

O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.

1. Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.

2. Clique nas seguintes janelas:

   • Continue na janela de informações do Cloud Shell.
   • Autorize o Cloud Shell a usar suas credenciais para fazer chamadas de APIs do Google Cloud.

Depois de se conectar, você verá que sua conta já está autenticada e que o projeto está configurado com seu Project_ID, . A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

A gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

3. (Opcional) É possível listar o nome da conta ativa usando este comando:

gcloud auth list

4. Clique em Autorizar.

Saída:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opcional) É possível listar o ID do projeto usando este comando:

gcloud config list project

Saída:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Observação: consulte a documentação completa da gcloud no Google Cloud no guia de visão geral da gcloud CLI.

Tarefa 1: implante um cluster do GKE

• Siga estas etapas para implantar um cluster básico do GKE:

gcloud beta container clusters create gmp-cluster --num-nodes=1 --zone {{{project_0.default_zone | Zone}}} --enable-managed-prometheus gcloud container clusters get-credentials gmp-cluster --zone={{{project_0.default_zone | Zone}}}

Tarefa 2: configure um namespace

• Crie o namespace do Kubernetes gmp-test para os recursos que você criar como parte do aplicativo de exemplo:

kubectl create ns gmp-test Verificar se o Prometheus foi implantado

Tarefa 3: implante o aplicativo de exemplo

O serviço gerenciado disponibiliza um manifesto para um aplicativo de exemplo que emite métricas do Prometheus na porta da métrica correspondente. O aplicativo usa três réplicas.

• Para implantar o aplicativo de exemplo, execute o seguinte comando:

kubectl -n gmp-test apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/prometheus-engine/v0.2.3/examples/example-app.yaml

Tarefa 4: configure um recurso do PodMonitoring

Para ingerir os dados de métrica emitidos pelo aplicativo de exemplo, use a raspagem de dados de destino. A raspagem dos dados de destino e a ingestão de métricas são configuradas usando os recursos personalizados do Kubernetes. O serviço gerenciado usa os recursos personalizados (CRs) do PodMonitoring.

Uma raspagem de dados do CR do PodMonitoring só segmenta no namespace em que o CR está implantado. Para coletar destinos em vários namespaces, implante o mesmo CR do PodMonitoring em cada namespace. Para verificar se o recurso do PodMonitoring está instalado no namespace, execute kubectl get podmonitoring -A.

Para a documentação de referência sobre os CRs do Managed Service para Prometheus, consulte prometheus-engine/doc/api reference.

O manifesto a seguir define um recurso do PodMonitoring, prom-example, no namespace gmp-test. O recurso usa um seletor de rótulos do Kubernetes para encontrar todos os pods no namespace que têm o rótulo app com valor prom-example. Os pods correspondentes são raspados em uma porta chamada metrics a cada 30 segundos, no caminho HTTP /metrics.

apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1alpha1 kind: PodMonitoring metadata: name: prom-example spec: selector: matchLabels: app: prom-example endpoints: - port: metrics interval: 30s

• Para aplicar esse recurso, execute o seguinte comando:

kubectl -n gmp-test apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/prometheus-engine/v0.2.3/examples/pod-monitoring.yaml

Seu coletor gerenciado agora está fazendo raspagem de dados dos pods correspondentes.

Para configurar uma coleta horizontal que se aplique a um intervalo de pods em todos os namespaces, use o recurso ClusterPodMonitoring. Esse recurso disponibiliza a mesma interface que o PodMonitoring, mas não limita os pods descobertos a um determinado namespace.

Observação: um novo campo targetLabels disponibiliza uma configuração de novo rótulo simplificada no estilo do Prometheus. É possível usar a remarcação para adicionar rótulos de pod como rótulos na série temporal ingerida. Não é possível substituir os rótulos de destino obrigatórios. Para ver uma lista desses rótulos, consulte o recurso prometheus_target.

Se você estiver executando no GKE, faça o seguinte:

• Para consultar as métricas ingeridas pelo aplicativo de exemplo, acesse "Consultar dados do serviço do Prometheus".
• Para saber como filtrar métricas exportadas e adaptar seus recursos de operador Prometheus, consulte "Outros tópicos para coleta gerenciada".

Tarefa 5: faça o download do binário do Prometheus

• Faça o download do binário do Prometheus no seguinte bucket:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/prometheus && cd prometheus git checkout v2.28.1-gmp.4 wget https://storage.googleapis.com/kochasoft/gsp1026/prometheus chmod a+x prometheus

Tarefa 6: execute o binário do Prometheus

1. Salve o ID do projeto em uma variável:

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)

2. Salve a zona em uma variável. Esses valores serão usados ao executar o binário do Prometheus.

export ZONE={{{project_0.default_zone | Zone}}}

3. Execute o binário do Prometheus no Cloud Shell usando este comando:

./prometheus \ --config.file=documentation/examples/prometheus.yml --export.label.project-id=$PROJECT_ID --export.label.location=$ZONE

Depois que o binário do Prometheus começar, você poderá acessar o Prometheus gerenciado na interface do console e executar uma consulta "up" no PromQL para verificar se o binário do Prometheus está disponível. Nesse caso, o nome da instância será exibido como localhost.

Tarefa 7: faça o download e execute o exportador de nós

1. Abra uma nova guia no Cloud Shell para executar os comandos do node_exporter.

2. Faça o download e execute o exportador na caixa do Cloud Shell:

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.3.1/node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz tar xvfz node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz cd node_exporter-1.3.1.linux-amd64 ./node_exporter Observação: a porta em que a ferramenta node_exporter está sendo executada será usada para modificar a configuração do Prometheus nas próximas etapas.

A saída será parecida com a seguinte, mostrando que o exportador de nós está ativo e disponibilizando métricas na porta 9100:

ts=2023-03-01T10:27:17.262Z caller=node_exporter.go:199 level=info msg="Listening on" address=:9100 ts=2023-03-01T10:27:17.263Z caller=tls_config.go:195 level=info msg="TLS is disabled." http2=false

Crie um arquivo config.yaml

1. Interrompa a execução do binário Prometheus na primeira guia do Cloud Shell e crie um novo arquivo de configuração que vai receber as métricas do exportador de nós:

vi config.yaml

2. Crie um arquivo config.yaml com a seguinte especificação:

global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: node static_configs: - targets: ['localhost:9100']

3. Faça upload do arquivo config.yaml que você criou para verificar:

export PROJECT=$(gcloud config get-value project) gsutil mb -p $PROJECT gs://$PROJECT gsutil cp config.yaml gs://$PROJECT gsutil -m acl set -R -a public-read gs://$PROJECT Verifique se o arquivo config.yaml está configurado corretamente

4. Execute o Prometheus novamente apontando para o novo arquivo de configuração com o comando abaixo:

./prometheus --config.file=config.yaml --export.label.project-id=$PROJECT --export.label.location=$ZONE

Use a seguinte estatística do exportador para ver a contagem dele em uma consulta do PromQL.

5. No Cloud Shell, clique no ícone de visualização da Web.

6. Defina a porta como 9090 selecionando Alterar porta de visualização. Para visualizar, clique em Alterar e visualizar.

Escreva a consulta no editor de consultas do PromQL usando o prefixo “node_”. Isso vai gerar uma lista de entrada de métricas que você pode selecionar para visualizar no editor gráfico.

• O comando "node_cpu_seconds_total" vai retornar dados gráficos.

Tente selecionar outras métricas que aparecerem para visualizar os dados exportados.

Parabéns!

Neste laboratório, você implantou uma instância do GKE e configurou o node-exporter. Depois, configurou o binário do GMP para ingerir métricas do node-exporter e visualizou as métricas.

Próximas etapas / Saiba mais

Saiba mais sobre o Google Cloud Managed Service para Prometheus.

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Manual atualizado em 16 de abril de 2024

Laboratório testado em 27 de outubro de 2023

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