4.4. Jaeger UI の Monitor タブの設定

手順

1. OpenTelemetry Collector の OpenTelemetryCollector カスタムリソースで、Spanmetrics コネクター (spanmetrics) を有効にします。このコネクターは、トレースからメトリクスを導出し、そのメトリクスを Prometheus 形式でエクスポートします。

   スパン RED 用の OpenTelemetryCollector カスタムリソースの例

   apiVersion: opentelemetry.io/v1beta1
   kind: OpenTelemetryCollector
   metadata:
     name: otel
   spec:
     mode: deployment
     observability:
       metrics:
         enableMetrics: true 

   1

   
     config: |
       connectors:
         spanmetrics: 

   2

   
           metrics_flush_interval: 15s
   
       receivers:
         otlp: 

   3

   
           protocols:
             grpc:
             http:
   
       exporters:
         prometheus: 

   4

   
           endpoint: 0.0.0.0:8889
           add_metric_suffixes: false
           resource_to_telemetry_conversion:
             enabled: true 

   5

   
   
         otlp:
           auth:
             authenticator: bearertokenauth
           endpoint: tempo-redmetrics-gateway.mynamespace.svc.cluster.local:8090
           headers:
             X-Scope-OrgID: dev
           tls:
             ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/service-ca.crt
             insecure: false
   
       extensions:
         bearertokenauth:
           filename: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
   
       service:
         extensions:
         - bearertokenauth
         pipelines:
           traces:
             receivers: [otlp]
             exporters: [otlp, spanmetrics] 

   6

   
           metrics:
             receivers: [spanmetrics] 

   7

   
             exporters: [prometheus]
   
   # ...

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   1

   ServiceMonitor カスタムリソースを作成して、Prometheus エクスポーターの収集を有効にします。

   2

   Spanmetrics コネクターはトレースを受信し、メトリクスをエクスポートします。

   3

   OpenTelemetry プロトコルのスパンを受信する OTLP レシーバー。

   4

   Prometheus エクスポーターは、Prometheus 形式でメトリクスをエクスポートするために使用されます。

   5

   リソース属性はデフォルトでドロップされます。

   6

   Spanmetrics コネクターは、トレースパイプラインのエクスポーターとして設定されています。

   7

   Spanmetrics コネクターは、メトリクスパイプラインのレシーバーとして設定されています。

2. TempoStack カスタムリソースで、Monitor タブを有効にし、ユーザー定義のモニタリングスタックからデータを照会するように、Prometheus エンドポイントを Thanos Querier サービスに設定します。

   Monitor タブが有効な TempoStack カスタムリソースの例

   apiVersion: tempo.grafana.com/v1alpha1
   kind: TempoStack
   metadata:
     name: redmetrics
   spec:
     storage:
       secret:
         name: minio-test
         type: s3
     storageSize: 1Gi
     tenants:
       mode: openshift
       authentication:
         - tenantName: dev
           tenantId: "1610b0c3-c509-4592-a256-a1871353dbfa"
     template:
       gateway:
         enabled: true
       queryFrontend:
         jaegerQuery:
           monitorTab:
             enabled: true 

   1

   
             prometheusEndpoint: https://thanos-querier.openshift-monitoring.svc.cluster.local:9092 

   2

   
             redMetricsNamespace: "" 

   3

   
   
   # ...

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   1

   Jaeger コンソールの監視タブを有効にします。

   2

   ユーザーワークロードモニタリングからの Thanos Querier のサービス名。

   3

   オプション: Jaeger クエリーが Prometheus メトリクスを取得するメトリクス namespace。この行は、0.109.0 より前のバージョンの OpenTelemetry Collector を使用している場合にのみ含めてください。OpenTelemetry Collector バージョン 0.109.0 以降を使用している場合は、この行を省略します。

3. オプション: spanmetrics コネクターによって生成されるスパン RED メトリクスを、アラートルールで使用します。たとえば、このコネクターは、サービスの速度低下に関するアラートの場合や、サービスレベル目標 (SLO) を定義する場合のために、duration_bucket ヒストグラムと calls カウンターメトリクスを作成します。これらのメトリクスには、サービス、API 名、操作タイプ、その他の属性を識別するラベルが付いています。

   表4.4 spanmetrics コネクターで作成されるメトリクスのラベル

   ラベル	説明	値
   service_name	otel_service_name 環境変数によって設定されるサービス名。	frontend
   span_name	操作の名前。	/ /customer
   span_kind	サーバー、クライアント、メッセージング、または内部操作を識別します。	SPAN_KIND_SERVER SPAN_KIND_CLIENT SPAN_KIND_PRODUCER SPAN_KIND_CONSUMER SPAN_KIND_INTERNAL

   フロントエンドサービスで 2000 ミリ秒以内に 95% の要求が処理されない場合の SLO のアラートルールを定義する PrometheusRule カスタムリソースの例

   apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
   kind: PrometheusRule
   metadata:
     name: span-red
   spec:
     groups:
     - name: server-side-latency
       rules:
       - alert: SpanREDFrontendAPIRequestLatency
         expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(duration_bucket{service_name="frontend", span_kind="SPAN_KIND_SERVER"}[5m])) by (le, service_name, span_name)) > 2000 

   1

   
         labels:
           severity: Warning
         annotations:
           summary: "High request latency on {{$labels.service_name}} and {{$labels.span_name}}"
           description: "{{$labels.instance}} has 95th request latency above 2s (current value: {{$value}}s)"

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   1

   95% のフロントエンドサーバーの応答時間値が 2000 ミリ秒未満であるかどうかを確認する式。時間範囲 ([5m]) が収集間隔の 4 倍以上で、メトリクスの変化に対応できる十分な長さである必要があります。