3.9. Affichage des métriques de l’opérateur


Le Custom Metrics Autoscaler Operator expose les mesures prêtes à l’emploi qu’il tire du composant de surveillance on-cluster. Il est possible d’interroger les métriques en utilisant le Prometheus Query Language (PromQL) pour analyser et diagnostiquer les problèmes. L’ensemble des métriques sont réinitialisés lorsque le pod de contrôleur redémarre.

3.9.1. Accès aux métriques de performance

Accédez aux métriques et exécutez des requêtes à l’aide du service Red Hat OpenShift sur la console web AWS.

Procédure

  1. Choisissez la perspective administrateur dans Red Hat OpenShift Service sur la console web AWS.
  2. Choisissez Observer Metrics.
  3. Afin de créer une requête personnalisée, ajoutez votre requête PromQL au champ Expression.
  4. Afin d’ajouter plusieurs requêtes, sélectionnez Ajouter une requête.

3.9.1.1. Fourni métriques de l’opérateur

Le Custom Metrics Autoscaler Operator expose les mesures suivantes, que vous pouvez afficher en utilisant le service Red Hat OpenShift sur la console web AWS.

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Tableau 3.1. Métriques personnalisées de l’opérateur d’autoscaler métriques
Le nom métriqueDescription

keda_scaler_activité

La question de savoir si l’échelleur est actif ou inactif. La valeur de 1 indique que la mise à l’échelle est active; une valeur de 0 indique que l’échelle est inactive.

keda_scaler_metrics_value

La valeur actuelle de la métrique de chaque échelleur, qui est utilisée par le Horizontal Pod Autoscaler (HPA) dans le calcul de la moyenne cible.

keda_scaler_metrics_latency

La latence de récupérer la métrique actuelle de chaque échelle.

keda_scaler_erreurs

Le nombre d’erreurs qui se sont produites pour chaque échelleur.

keda_scaler_errors_total

Le nombre total d’erreurs rencontrées pour tous les écailles.

keda_scaled_object_erreurs

Le nombre d’erreurs survenues pour chaque obejct échelonné.

keda_resource_totals

Le nombre total de ressources personnalisées de Custom Metrics Autoscaler dans chaque espace de noms pour chaque type de ressource personnalisée.

keda_trigger_totals

Le nombre total de déclencheurs par type de déclencheur.

Custom Metrics Autoscaler Admission webhook métriques

Le Custom Metrics Autoscaler Admission webhook expose également les métriques Prometheus suivantes.

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Le nom métriqueDescription

keda_scaled_object_validation_total

Le nombre de validations d’objets mis à l’échelle.

keda_scaled_object_validation_erreurs

Le nombre d’erreurs de validation.

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