2.17.4. 分散トレース

手順

1. メッシュ namespace に OpenTelemetry Collector インスタンスを作成します。この例では、bookinfo 名前空間を使用しています。

   OpenTelemetry Collector の設定例

   apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
   kind: OpenTelemetryCollector
   metadata:
     name: otel
     namespace: bookinfo  

   1

   
   spec:
     mode: deployment
     config: |
       receivers:
         otlp:
           protocols:
             grpc:
               endpoint: 0.0.0.0:4317
       exporters:
         otlp:
           endpoint: "tempo-sample-distributor.tracing-system.svc.cluster.local:4317" 

   2

   
           tls:
             insecure: true
       service:
         pipelines:
           traces:
             receivers: [otlp]
             processors: []
             exporters: [otlp]

   1

   ServiceMeshMemberRoll メンバーリストに namespace を含めます。

   2

   この例では、TempoStack インスタンスが tracing-system namespace で実行しています。ServiceMeshMemberRoll メンバーリストに、`tracing-system` などの TempoStack namespace を含める必要はありません。

   注記

   • ServiceMeshMemberRoll メンバー namespace の 1 つに OpenTelemetry Collector のインスタンスを 1 つ作成してください。
   • OpenTelemetryCollector リソースに sidecar.istio.io/inject: 'true' を追加することで、メッシュの一部として otel-collector を追加できます。

2. otel-collector Pod ログを確認し、Pod が実行中であることを確認します。

   otel-collector Pod ログチェックの例

   $ oc logs -n bookinfo  -l app.kubernetes.io/name=otel-collector

3. istio-system namespace で ServiceMeshControlPlane カスタムリソース (CR) を作成するか、既存のカスタムリソースを更新します。

   SMCP カスタムリソースの例

   kind: ServiceMeshControlPlane
   apiVersion: maistra.io/v2
   metadata:
     name: basic
     namespace: istio-system
   spec:
     addons:
       grafana:
         enabled: false
       kiali:
         enabled: true
       prometheus:
         enabled: true
     meshConfig:
       extensionProviders:
         - name: otel
           opentelemetry:
             port: 4317
             service: otel-collector.bookinfo.svc.cluster.local
     policy:
       type: Istiod
     telemetry:
       type: Istiod
     version: v2.6

   注記

   SMCP 2.5 から 2.6 にアップグレードする場合は、spec.tracing.type パラメーターを None に設定します。

   SMCP spec.tracing.type パラメーターの例

   spec:
     tracing:
       type: None

4. istio-system namespace に Telemetry リソースを作成します。

   Telemetry リソースの例

   apiVersion: telemetry.istio.io/v1alpha1
   kind: Telemetry
   metadata:
     name: mesh-default
     namespace: istio-system
   spec:
     tracing:
     - providers:
       - name: otel
       randomSamplingPercentage: 100

5. istiod ログを確認します。

6. Kiali リソース仕様を設定して、Kiali ワークロードトレースダッシュボードを有効にします。ダッシュボードを使用して、トレースクエリーの結果を表示できます。

   Kiali リソースの例

   apiVersion: kiali.io/v1alpha1
   kind: Kiali
   # ...
   spec:
     external_services:
       tracing:
         query_timeout: 30 

   1

   
         enabled: true
         in_cluster_url: 'http://tempo-sample-query-frontend.tracing-system.svc.cluster.local:16685'
         url: '[Tempo query frontend Route url]'
         use_grpc: true 

   2

   1

   デフォルトの query_timeout 整数値は 30 秒です。値を 30 秒より大きく設定する場合は、Kiali CR の .spec.server.write_timeout を更新し、Kiali ルートに haproxy.router.openshift.io/timeout=50s アノテーションを追加する必要があります。.spec.server.write_timeout と haproxy.router.openshift.io/timeout= は両方とも query_timeout より大きくする必要があります。

   2

   デフォルトの HTTP または gRPC ポートを使用していない場合は、in_cluster_url: ポートをカスタムポートに置き換えます。

   注記

   Kiali 1.73 は、Jaeger Query API を使用するため、Tempo リソースの制限に応じて応答時間が長くなります。Kiali UI に Could not fetch spans のエラーメッセージが表示された場合は、Tempo 設定を確認するか、Kiali のクエリーごとの制限を減らしてください。

7. アプリケーションにリクエストを送信します。
8. istiod Pod ログと otel-collector Pod ログを確認します。