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8.2. Mesures pour les développeurs

8.2.1. Vue d'ensemble des métriques pour les développeurs Serverless

Les métriques permettent aux développeurs de surveiller les performances des services Knative. Vous pouvez utiliser la pile de surveillance OpenShift Container Platform pour enregistrer et visualiser les contrôles de santé et les métriques de vos services Knative.

Vous pouvez visualiser différentes métriques pour OpenShift Serverless en naviguant vers Dashboards dans la console web de OpenShift Container Platform Developer perspective.

Avertissement

Si Service Mesh est activé avec mTLS, les métriques pour Knative Serving sont désactivées par défaut car Service Mesh empêche Prometheus de récupérer les métriques.

Pour plus d'informations sur la résolution de ce problème, voir Activation des métriques Knative Serving lors de l'utilisation de Service Mesh avec mTLS.

Le scraping des métriques n'affecte pas l'autoscaling d'un service Knative, car les requêtes de scraping ne passent pas par l'activateur. Par conséquent, aucun scraping n'a lieu si aucun pod n'est en cours d'exécution.

8.2.1.1. Ressources supplémentaires

8.2.2. Métriques de service Knative exposées par défaut

Tableau 8.1. Métriques exposées par défaut pour chaque service Knative sur le port 9090
Nom, unité et type de métriqueDescriptionÉtiquettes métriques

queue_requests_per_second

Unité métrique : sans dimension

Type métrique : jauge

Nombre de requêtes par seconde qui atteignent le proxy de file d'attente.

Formule : stats.RequestCount / r.reportingPeriodSeconds

stats.RequestCount est calculé directement à partir des statistiques du réseau pkg pour la durée du rapport.

destination_configuration="event-display", destination_namespace="pingsource1", destination_pod="event-display-00001-deployment-6b455479cb-75p6w", destination_revision="event-display-00001"

queue_proxied_operations_per_second

Unité métrique : sans dimension

Type métrique : jauge

Nombre de requêtes proxy par seconde.

Formule : stats.ProxiedRequestCount / r.reportingPeriodSeconds

stats.ProxiedRequestCount est calculé directement à partir des statistiques du réseau pkg pour la durée du rapport.

 

queue_average_concurrent_requests

Unité métrique : sans dimension

Type métrique : jauge

Nombre de demandes actuellement traitées par ce module.

La concurrence moyenne est calculée comme suit du côté de la mise en réseau pkg:

  • Lorsqu'un changement se produit sur req, le delta de temps entre les changements est calculé. Sur la base du résultat, le nombre actuel de concurrents sur le delta est calculé et ajouté au nombre actuel de concurrents calculé. En outre, la somme des deltas est conservée.

    La concurrence actuelle sur le delta est calculée comme suit :

    global_concurrency × delta

  • Chaque fois qu'un rapport est effectué, la somme et la concurrence calculée actuelle sont réinitialisées.
  • Lors de l'établissement du rapport sur la concurrence moyenne, la concurrence calculée actuelle est divisée par la somme des deltas.
  • Lorsqu'une nouvelle demande arrive, le compteur de simultanéité global est augmenté. Lorsqu'une demande est terminée, le compteur est diminué.

destination_configuration="event-display", destination_namespace="pingsource1", destination_pod="event-display-00001-deployment-6b455479cb-75p6w", destination_revision="event-display-00001"

queue_average_proxied_concurrent_requests

Unité métrique : sans dimension

Type métrique : jauge

Nombre de requêtes par procuration actuellement traitées par ce module :

stats.AverageProxiedConcurrency

destination_configuration="event-display", destination_namespace="pingsource1", destination_pod="event-display-00001-deployment-6b455479cb-75p6w", destination_revision="event-display-00001"

process_uptime

Unité métrique : secondes

Type métrique : jauge

Le nombre de secondes depuis lesquelles le processus est en cours.

destination_configuration="event-display", destination_namespace="pingsource1", destination_pod="event-display-00001-deployment-6b455479cb-75p6w", destination_revision="event-display-00001"

Tableau 8.2. Métriques exposées par défaut pour chaque service Knative sur le port 9091
Nom, unité et type de métriqueDescriptionÉtiquettes métriques

request_count

Unité métrique : sans dimension

Type métrique : compteur

Le nombre de demandes qui sont acheminées vers queue-proxy.

configuration_name="event-display", container_name="queue-proxy", namespace_name="apiserversource1", pod_name="event-display-00001-deployment-658fd4f9cf-qcnr5", response_code="200", response_code_class="2xx", revision_name="event-display-00001", service_name="event-display"

request_latencies

Unité métrique : millisecondes

Type de mesure : histogramme

Le temps de réponse en millisecondes.

configuration_name="event-display", container_name="queue-proxy", namespace_name="apiserversource1", pod_name="event-display-00001-deployment-658fd4f9cf-qcnr5", response_code="200", response_code_class="2xx", revision_name="event-display-00001", service_name="event-display"

app_request_count

Unité métrique : sans dimension

Type métrique : compteur

Le nombre de demandes qui sont acheminées vers user-container.

configuration_name="event-display", container_name="queue-proxy", namespace_name="apiserversource1", pod_name="event-display-00001-deployment-658fd4f9cf-qcnr5", response_code="200", response_code_class="2xx", revision_name="event-display-00001", service_name="event-display"

app_request_latencies

Unité métrique : millisecondes

Type de mesure : histogramme

Le temps de réponse en millisecondes.

configuration_name="event-display", container_name="queue-proxy", namespace_name="apiserversource1", pod_name="event-display-00001-deployment-658fd4f9cf-qcnr5", response_code="200", response_code_class="2xx", revision_name="event-display-00001", service_name="event-display"

queue_depth

Unité métrique : sans dimension

Type métrique : jauge

Le nombre actuel d'éléments dans la file d'attente de service et d'attente, ou non signalé si la concurrence est illimitée. breaker.inFlight est utilisé.

configuration_name="event-display", container_name="queue-proxy", namespace_name="apiserversource1", pod_name="event-display-00001-deployment-658fd4f9cf-qcnr5", response_code="200", response_code_class="2xx", revision_name="event-display-00001", service_name="event-display"

8.2.3. Service Knative avec métriques d'application personnalisées

Vous pouvez étendre l'ensemble des métriques exportées par un service Knative. L'implémentation exacte dépend de votre application et du langage utilisé.

La liste suivante met en œuvre un exemple d'application Go qui exporte la métrique personnalisée du nombre d'événements traités. 

package main

import (
  "fmt"
  "log"
  "net/http"
  "os"

  "github.com/prometheus/client_golang/prometheus" 1
  "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promauto"
  "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

var (
  opsProcessed = promauto.NewCounter(prometheus.CounterOpts{ 2
     Name: "myapp_processed_ops_total",
     Help: "The total number of processed events",
  })
)


func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
  log.Print("helloworld: received a request")
  target := os.Getenv("TARGET")
  if target == "" {
     target = "World"
  }
  fmt.Fprintf(w, "Hello %s!\n", target)
  opsProcessed.Inc() 3
}

func main() {
  log.Print("helloworld: starting server...")

  port := os.Getenv("PORT")
  if port == "" {
     port = "8080"
  }

  http.HandleFunc("/", handler)

  // Separate server for metrics requests
  go func() { 4
     mux := http.NewServeMux()
     server := &http.Server{
        Addr: fmt.Sprintf(":%s", "9095"),
        Handler: mux,
     }
     mux.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
     log.Printf("prometheus: listening on port %s", 9095)
     log.Fatal(server.ListenAndServe())
  }()

   // Use same port as normal requests for metrics
  //http.Handle("/metrics", promhttp.Handler()) 5
  log.Printf("helloworld: listening on port %s", port)
  log.Fatal(http.ListenAndServe(fmt.Sprintf(":%s", port), nil))
}
1
Y compris les paquets Prometheus.
2
Définition de la métrique opsProcessed.
3
Incrémentation de la métrique opsProcessed.
4
Configurer l'utilisation d'un serveur séparé pour les demandes de métriques.
5
Configuration pour utiliser le même port que les demandes normales de métriques et le sous-chemin metrics.

8.2.4. Configuration pour l'extraction de métriques personnalisées

La collecte de métriques personnalisées est effectuée par une instance de Prometheus destinée à la surveillance de la charge de travail de l'utilisateur. Une fois que vous avez activé la surveillance de la charge de travail de l'utilisateur et créé l'application, vous avez besoin d'une configuration qui définit comment la pile de surveillance récupérera les métriques.

L'exemple de configuration suivant définit le site ksvc pour votre application et configure le moniteur de service. La configuration exacte dépend de votre application et de la manière dont elle exporte les métriques. 

apiVersion: serving.knative.dev/v1 1
kind: Service
metadata:
  name: helloworld-go
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: helloworld-go
      annotations:
    spec:
      containers:
      - image: docker.io/skonto/helloworld-go:metrics
        resources:
          requests:
            cpu: "200m"
        env:
        - name: TARGET
          value: "Go Sample v1"
---
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 2
kind: ServiceMonitor
metadata:
  labels:
  name: helloworld-go-sm
spec:
  endpoints:
  - port: queue-proxy-metrics
    scheme: http
  - port: app-metrics
    scheme: http
  namespaceSelector: {}
  selector:
    matchLabels:
       name:  helloworld-go-sm
---
apiVersion: v1 3
kind: Service
metadata:
  labels:
    name:  helloworld-go-sm
  name:  helloworld-go-sm
spec:
  ports:
  - name: queue-proxy-metrics
    port: 9091
    protocol: TCP
    targetPort: 9091
  - name: app-metrics
    port: 9095
    protocol: TCP
    targetPort: 9095
  selector:
    serving.knative.dev/service: helloworld-go
  type: ClusterIP
1
Spécification de l'application.
2
Configuration des métriques de l'application qui sont récupérées.
3
Configuration de la manière dont les métriques sont récupérées.

8.2.5. Examiner les paramètres d'un service

Après avoir configuré l'application pour qu'elle exporte les métriques et la pile de surveillance pour qu'elle les récupère, vous pouvez examiner les métriques dans la console web.

Conditions préalables

  • Vous vous êtes connecté à la console web de OpenShift Container Platform.
  • Vous avez installé OpenShift Serverless Operator et Knative Serving.

Procédure

  1. Facultatif : Exécutez des requêtes sur votre application que vous pourrez voir dans les métriques : 

    $ hello_route=$(oc get ksvc helloworld-go -n ns1 -o jsonpath='{.status.url}') && \
    curl $hello_route

    Exemple de sortie

    Hello Go Sample v1!

  2. Dans la console web, naviguez jusqu'à l'interface Observe Metrics.

  3. Dans le champ de saisie, entrez la requête pour la mesure que vous voulez observer, par exemple : 

    revision_app_request_count{namespace="ns1", job="helloworld-go-sm"}

    Autre exemple : 

    myapp_processed_ops_total{namespace="ns1", job="helloworld-go-sm"}

  4. Observez les mesures visualisées :

    Observing metrics of a service
    Observing metrics of a service

8.2.5.1. Métriques de proxy de file d'attente

Chaque service Knative dispose d'un conteneur proxy qui transmet les connexions au conteneur d'application. Un certain nombre de mesures sont rapportées pour la performance du proxy de file d'attente.

Vous pouvez utiliser les mesures suivantes pour déterminer si les demandes sont mises en file d'attente du côté du proxy et le délai réel de traitement des demandes du côté de l'application.

Nom de la métriqueDescriptionTypeTagsUnité

revision_request_count

Le nombre de demandes qui sont acheminées vers le pod queue-proxy.

Compteur

configuration_name, container_name, namespace_name, pod_name, response_code, response_code_class, revision_name, service_name

Entier (pas d'unité)

revision_request_latencies

Le temps de réponse des demandes de révision.

Histogramme

configuration_name, container_name, namespace_name, pod_name, response_code, response_code_class, revision_name, service_name

Millisecondes

revision_app_request_count

Nombre de requêtes acheminées vers le pod user-container.

Compteur

configuration_name, container_name, namespace_name, pod_name, response_code, response_code_class, revision_name, service_name

Entier (pas d'unité)

revision_app_request_latencies

Le temps de réponse des demandes d'application de révision.

Histogramme

configuration_name, namespace_name, pod_name, response_code, response_code_class, revision_name, service_name

Millisecondes

revision_queue_depth

Nombre actuel d'éléments dans les files d'attente serving et waiting. Cette mesure n'est pas rapportée si une concurrence illimitée est configurée.

Jauge

configuration_name, event-display, container_name, namespace_name, pod_name, response_code_class, revision_name, service_name

Entier (pas d'unité)

8.2.6. Tableau de bord pour les indicateurs de service

Vous pouvez examiner les mesures à l'aide d'un tableau de bord dédié qui regroupe les mesures de proxy de file d'attente par espace de noms.

8.2.6.1. Examiner les mesures d'un service dans le tableau de bord

Conditions préalables

  • Vous vous êtes connecté à la console web de OpenShift Container Platform.
  • Vous avez installé OpenShift Serverless Operator et Knative Serving.

Procédure

  1. Dans la console web, naviguez jusqu'à l'interface Observe Metrics.
  2. Sélectionnez le tableau de bord Knative User Services (Queue Proxy metrics).
  3. Sélectionnez les Namespace, Configuration, et Revision qui correspondent à votre application.

  4. Observez les mesures visualisées :

    Observing metrics of a service using a dashboard
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