3.5. Automation Controller を監視するためのメトリクス

アプリケーションレベルの監視のために、Automation Controller は、API エンドポイント /api/v2/metrics で Prometheus スタイルのメトリクスを提供します。これらのメトリクスを使用して、ジョブの出力処理やジョブのスケジューリングなどに関する、ジョブのステータスとサブシステムのパフォーマンスに関する集計データを監視します。

メトリクスエンドポイントには、各メトリクスの説明が含まれます。パフォーマンスに関する特に重要なメトリクスの例は以下のとおりです。

インスタンスの容量管理では、ホストの実際のリソース使用量がイントロスペクトされないため、クラスターホストの CPU とメモリーの使用状況を監視することが重要です。自動化ジョブのリソースへの影響は、Playbook が実行する内容によって異なります。たとえば、多くのクラウドモジュールやネットワークモジュールは、Ansible Playbook を実行する実行ノードでほとんどの処理を行います。Automation Controller への影響は、“yum” のようなネイティブモジュールを実行している場合とは大きく異なります。このようなネイティブモジュールの場合、作業はターゲットホストで実行され、タスクの実行中、実行ノードは多くの時間を結果の待機に費やします。

CPU またはメモリーの使用率が非常に高い場合は、Automation Controller で、関連するインスタンスの容量調整を下げることを検討してください (インスタンスの詳細ページで行うことができます)。これにより、当該インスタンスで実行または制御するジョブの数が制限されます。

ディスク I/O とシステムの使用状況を監視します。Automation Controller ノードが Ansible を実行し、出力をファイルシステムにキャッシュして、最終的にデータベースに保存する方法では、多くのディスク読み取りと書き込みが発生します。ディスクのパフォーマンス低下を早期に特定すると、ユーザーエクスペリエンスの低下やシステムのパフォーマンス低下を防ぐのに役立ちます。