3.9. Operator メトリクスの表示


Custom Metrics Autoscaler Operator は、クラスター上のモニタリングコンポーネントからプルした、すぐに使用可能なメトリクスを公開します。Prometheus Query Language (PromQL) を使用してメトリクスをクエリーし、問題を分析および診断できます。コントローラー Pod の再起動時にすべてのメトリクスがリセットされます。

3.9.1. パフォーマンスメトリックへのアクセス

OpenShift Dedicated Web コンソールを使用し、メトリクスにアクセスしてクエリーを実行できます。

手順

  1. OpenShift Dedicated Web コンソールで Administrator パースペクティブを選択します。
  2. Observe Metrics の順に選択します。
  3. カスタムクエリーを作成するには、PromQL クエリーを Expression フィールドに追加します。
  4. 複数のクエリーを追加するには、Add Query を選択します。

3.9.1.1. 提供される Operator メトリクス

Custom Metrics Autoscaler Operator は、以下のメトリクスを公開します。メトリクスは、OpenShift Dedicated Web コンソールを使用して表示できます。

表3.1 Custom Metric Autoscaler Operator メトリクス
メトリクス名説明

keda_scaler_activity

特定のスケーラーがアクティブか非アクティブかを示します。値が 1 の場合はスケーラーがアクティブであることを示し、値が 0 の場合はスケーラーが非アクティブであることを示します。

keda_scaler_metrics_value

各スケーラーのメトリクスの現在の値。ターゲットの平均を計算する際に Horizontal Pod Autoscaler (HPA) によって使用されます。

keda_scaler_metrics_latency

各スケーラーから現在のメトリクスを取得する際のレイテンシー。

keda_scaler_errors

各スケーラーで発生したエラーの数。

keda_scaler_errors_total

すべてのスケーラーで発生したエラーの合計数。

keda_scaled_object_errors

スケーリングされた各オブジェクトで発生したエラーの数。

keda_resource_totals

各カスタムリソースタイプの各 namespace における Custom Metrics Autoscaler カスタムリソースの合計数。

keda_trigger_totals

トリガータイプごとのトリガー合計数。

Custom Metrics Autoscaler Admission Webhook メトリクス

Custom Metrics Autoscaler Admission Webhook は、以下の Prometheus メトリクスも公開します。

メトリクス名説明

keda_scaled_object_validation_total

スケーリングされたオブジェクトの検証数。

keda_scaled_object_validation_errors

検証エラーの数。

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