3.6. 可観測性の設定


OpenShift Dev Spaces 可観測性機能を設定するには、以下を参照してください。

3.6.1. Woopra telemetry プラグイン

Woopra Telemetry プラグイン は、Telemetry を Red Hat OpenShift Dev Spaces インストールから Segment および Woopra に送信するためにビルドされたプラグインです。このプラグインは、Red Hat がホストする Eclipse Che で使用されますが、Red Hat OpenShift Dev Spaces デプロイメントではこのプラグインを利用できます。有効な Woopra ドメインおよびセグメント書き込みキー以外の依存関係はありません。プラグインである plugin.yaml の devfile v2 には、プラグインに渡すことのできる 4 つの環境変数があります。

  • WOOPRA_DOMAIN - イベントの送信先となる Woopra ドメイン。
  • SEGMENT_WRITE_KEY - セグメントおよび Woopra にイベントを送信するための書き込みキー。
  • WOOPRA_DOMAIN_ENDPOINT - Woopra ドメインを直接渡さない場合、プラグインは Woopra ドメインを返す指定の HTTP エンドポイントからこれを取得します。
  • SEGMENT_WRITE_KEY_ENDPOINT - セグメント書き込みキーを直接渡さない場合、プラグインはセグメント書き込みキーを返す指定された HTTP エンドポイントからこれを取得します。

Red Hat OpenShift Dev Spaces インストールで Woopra プラグインを有効にするには、以下を実行します。

手順

  • plugin.yaml devfile v2 ファイルを、環境変数が正しく設定された HTTP サーバーにデプロイします。

    1. CheCluster カスタムリソースを設定します。「CLI を使用して CheCluster カスタムリソースの設定」 を参照してください。

      spec:
        devEnvironments:
          defaultPlugins:
          - editor: eclipse/che-theia/next     1
            plugins:                           2
            - 'https://your-web-server/plugin.yaml'
      1
      テレメトリープラグインを設定するための editorId
      2
      Telemetry プラグインの devfile v2 定義への URL。

3.6.2. Telemetry プラグインの作成

本セクションでは、AbstractAnalyticsManager を拡張し、以下のメソッドを実装する AnalyticsManager クラスを作成する方法を説明します。

  • isEnabled(): Telemetry バックエンドが正しく機能しているかどうかを判断します。これは、常に true を返すか、接続プロパティーがない場合に false を返すなど、より複雑なチェックがあることを意味します。
  • destroy(): Telemetry バックエンドをシャットダウンする前に実行されるクリーンアップ方法。このメソッドは、WORKSPACE_STOPPED イベントを送信します。
  • onActivity() - 特定のユーザーについて一部のアクティビティーが依然として実行されていることを通知します。これは主に WORKSPACE_INACTIVE イベントを送信するために使用されます。
  • onEvent() - Telemetry イベントを WORKSPACE_USED または WORKSPACE_STARTED などの Telemetry サーバーに送信します。
  • increaseDuration() - 短時間に多くのイベントを送信するのではなく、現在のイベントの期間を長くします。

次のセクションでは、以下について説明します。

  • Telemetry サーバーを作成してイベントを標準出力にエコーします。
  • OpenShift Dev Spaces Telemetry クライアントを拡張して、ユーザーのカスタムバックエンドを実装します。
  • カスタムバックエンドの Dev Workspace プラグインを表す plugin.yaml ファイルを作成します。
  • CheCluster カスタムリソースから workspacesDefaultPlugins 属性を設定して、カスタムプラグインの場所を OpenShift Dev Spaces に指定します。

3.6.2.1. スタートガイド

以下では、OpenShift Dev Spaces Telemetry システムを拡張してカスタムバックエンドと通信するために必要な手順を説明します。

  1. イベントを受信するサーバープロセスの作成
  2. イベントをサーバーに送信するバックエンドを作成する OpenShift Dev Spaces ライブラリーの拡張
  3. コンテナーでの Telemetry バックエンドのパッケージ化およびイメージレジストリーへのデプロイ
  4. バックエンドのプラグインを追加し、OpenShift Dev Space に Dev Workspaces にプラグインを読み込むよう指示

Telemetry バックエンドの最終的な例については、here を参照してください。

イベントを受信するサーバーの作成

この例は、Telemetry プラグインからイベントを受信し、標準出力に書き込むサーバーを作成する方法を示しています。

実稼働環境のユースケースでは、独自の Telemetry サーバーを作成するのではなく、サードパーティーの Telemetry システム (Segment、Woopra など) との統合を検討してください。この場合、プロバイダーの API を使用してイベントをカスタムバックエンドからシステムに送信します。

以下の Go コードは、ポート 8080 でサーバーを起動し、イベントを標準出力に書き込みます。

例3.20 main.go

package main

import (
	"io/ioutil"
	"net/http"

	"go.uber.org/zap"
)

var logger *zap.SugaredLogger

func event(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {
	switch req.Method {
	case "GET":
		logger.Info("GET /event")
	case "POST":
		logger.Info("POST /event")
	}
	body, err := req.GetBody()
	if err != nil {
		logger.With("err", err).Info("error getting body")
		return
	}
	responseBody, err := ioutil.ReadAll(body)
	if err != nil {
		logger.With("error", err).Info("error reading response body")
		return
	}
	logger.With("body", string(responseBody)).Info("got event")
}

func activity(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {
	switch req.Method {
	case "GET":
		logger.Info("GET /activity, doing nothing")
	case "POST":
		logger.Info("POST /activity")
		body, err := req.GetBody()
		if err != nil {
			logger.With("error", err).Info("error getting body")
			return
		}
		responseBody, err := ioutil.ReadAll(body)
		if err != nil {
			logger.With("error", err).Info("error reading response body")
			return
		}
		logger.With("body", string(responseBody)).Info("got activity")
	}
}

func main() {

	log, _ := zap.NewProduction()
	logger = log.Sugar()

	http.HandleFunc("/event", event)
	http.HandleFunc("/activity", activity)
	logger.Info("Added Handlers")

	logger.Info("Starting to serve")
	http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

このコードに基づいてコンテナーイメージを作成し、これを OpenShift の openshift-devspaces プロジェクトでデプロイメントとして公開します。サンプル Telemetry サーバーのコードは Telemetry-server-example で利用できます。Telemetry サーバーをデプロイするには、リポジトリーのクローンを作成し、コンテナーをビルドします。

$ git clone https://github.com/che-incubator/telemetry-server-example
$ cd telemetry-server-example
$ podman build -t registry/organization/telemetry-server-example:latest .
$ podman push registry/organization/telemetry-server-example:latest

manifest_with_ingress.yaml および manifest_with_route の両方には、Deployment およびサービスの定義が含まれます。また、前者は Kubernetes Ingress も定義しますが、後者は OpenShift Route を定義します。

マニフェストファイルで、プッシュした image に一致する image および host フィールドと、OpenShift クラスターのパブリックホスト名を置き換えます。次に、以下を実行します。

$ kubectl apply -f manifest_with_[ingress|route].yaml -n openshift-devspaces

3.6.2.2. バックエンドプロジェクトの作成

注記

開発時に迅速なフィードバックを得るには、Dev Workspace 内で開発を行うことが推奨されます。これにより、クラスターでアプリケーションを実行し、フロントエンドの Telemetry プラグインからイベントを受信できます。

  1. Maven Quarkus プロジェクトのスキャフォールディング:

    mvn io.quarkus:quarkus-maven-plugin:2.7.1.Final:create \
        -DprojectGroupId=mygroup -DprojectArtifactId=devworkspace-telemetry-example-plugin \
    -DprojectVersion=1.0.0-SNAPSHOT
  2. src/main/java/mygroupsrc/test/java/mygroup の下にあるファイルを削除します。
  3. backend-base の最新バージョンおよび Maven コーディネートについては、GitHub パッケージ を参照してください。
  4. 以下の依存関係を pom.xml に追加します。

    例3.21 pom.xml

    <!-- Required -->
    <dependency>
        <groupId>org.eclipse.che.incubator.workspace-telemetry</groupId>
        <artifactId>backend-base</artifactId>
        <version>LATEST VERSION FROM PREVIOUS STEP</version>
    </dependency>
    
    
    <!-- Used to make http requests to the telemetry server -->
    <dependency>
        <groupId>io.quarkus</groupId>
        <artifactId>quarkus-rest-client</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.quarkus</groupId>
        <artifactId>quarkus-rest-client-jackson</artifactId>
    </dependency>
  5. read:packages パーミッションでパーソナルアクセストークンを作成し、GitHub パッケージ から org.eclipse.che.incubator.workspace-telemetry:backend-base 依存関係をダウンロードします。
  6. GitHub ユーザー名、パーソナルアクセストークン、che-incubator リポジトリーの詳細を ~/.m2/settings.xml ファイルに追加します。

    例3.22 settings.xml

    <settings xmlns="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0"
      xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
      xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0
    http://maven.apache.org/xsd/settings-1.0.0.xsd">
       <servers>
          <server>
             <id>che-incubator</id>
             <username>YOUR GITHUB USERNAME</username>
             <password>YOUR GITHUB TOKEN</password>
          </server>
       </servers>
    
       <profiles>
          <profile>
             <id>github</id>
             <activation>
                <activeByDefault>true</activeByDefault>
             </activation>
             <repositories>
                <repository>
                   <id>central</id>
                   <url>https://repo1.maven.org/maven2</url>
                   <releases><enabled>true</enabled></releases>
                   <snapshots><enabled>false</enabled></snapshots>
                   </repository>
                   <repository>
                   <id>che-incubator</id>
                   <url>https://maven.pkg.github.com/che-incubator/che-workspace-telemetry-client</url>
                </repository>
             </repositories>
          </profile>
       </profiles>
    </settings>

3.6.2.3. AnalyticsManager の具体的な実装の作成および特殊なロジックの追加

src/main/java/mygroup の下に、プロジェクトに 2 つのファイルを作成します。

  • MainConfiguration.java - AnalyticsManager に提供される設定が含まれます。
  • AnalyticsManager.java: Telemetry システム固有のロジックが含まれます。

例3.23 MainConfiguration.java

package org.my.group;

import java.util.Optional;

import javax.enterprise.context.Dependent;
import javax.enterprise.inject.Alternative;

import org.eclipse.che.incubator.workspace.telemetry.base.BaseConfiguration;
import org.eclipse.microprofile.config.inject.ConfigProperty;

@Dependent
@Alternative
public class MainConfiguration extends BaseConfiguration {
    @ConfigProperty(name = "welcome.message")      1
    Optional<String> welcomeMessage;               2
}
1
MicroProfile 設定アノテーションは、welcome.message 設定を注入するために使用されます。

バックエンドに固有の設定プロパティーを設定する方法の詳細は、Quarkus 設定リファレンスガイド を参照してください。

例3.24 AnalyticsManager.java

package org.my.group;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import javax.enterprise.context.Dependent;
import javax.enterprise.inject.Alternative;
import javax.inject.Inject;

import org.eclipse.che.incubator.workspace.telemetry.base.AbstractAnalyticsManager;
import org.eclipse.che.incubator.workspace.telemetry.base.AnalyticsEvent;
import org.eclipse.che.incubator.workspace.telemetry.finder.DevWorkspaceFinder;
import org.eclipse.che.incubator.workspace.telemetry.finder.UsernameFinder;
import org.eclipse.microprofile.rest.client.inject.RestClient;
import org.slf4j.Logger;

import static org.slf4j.LoggerFactory.getLogger;

@Dependent
@Alternative
public class AnalyticsManager extends AbstractAnalyticsManager {

    private static final Logger LOG = getLogger(AbstractAnalyticsManager.class);

    public AnalyticsManager(MainConfiguration mainConfiguration, DevWorkspaceFinder devworkspaceFinder, UsernameFinder usernameFinder) {
        super(mainConfiguration, devworkspaceFinder, usernameFinder);

        mainConfiguration.welcomeMessage.ifPresentOrElse(     1
            (str) -> LOG.info("The welcome message is: {}", str),
            () -> LOG.info("No welcome message provided")
        );
    }

    @Override
    public boolean isEnabled() {
        return true;
    }

    @Override
    public void destroy() {}

    @Override
    public void onEvent(AnalyticsEvent event, String ownerId, String ip, String userAgent, String resolution, Map<String, Object> properties) {
        LOG.info("The received event is: {}", event);         2
    }

    @Override
    public void increaseDuration(AnalyticsEvent event, Map<String, Object> properties) { }

    @Override
    public void onActivity() {}
}
1
提供された場合は Welcome メッセージをログに記録します。
2
フロントエンドプラグインから受け取ったイベントをログに記録します。

org.my.group.AnalyticsManagerorg.my.group.MainConfiguration は代替の Bean であるため、src/main/resources/application.propertiesquarkus.arc.selected-alternatives プロパティーを使用して指定します。

例3.25 application.properties

quarkus.arc.selected-alternatives=MainConfiguration,AnalyticsManager

3.6.2.4. Dev Workspace 内でのアプリケーションの実行

  1. Dev Workspace に DEVWORKSPACE_TELEMETRY_BACKEND_PORT 環境変数を設定します。ここで、値は 4167 に設定されます。

    spec:
      template:
        attributes:
          workspaceEnv:
            - name: DEVWORKSPACE_TELEMETRY_BACKEND_PORT
              value: '4167'
  2. Red Hat OpenShift Dev Spaces ダッシュボードから Dev Workspace を再起動します。
  3. Dev Workspace のターミナルウィンドウ内で以下のコマンドを実行し、アプリケーションを起動します。--settings フラグを使用して、GitHub アクセストークンが含まれる settings.xml ファイルの場所へのパスを指定します。

    $ mvn --settings=settings.xml quarkus:dev -Dquarkus.http.port=${DEVWORKSPACE_TELEMETRY_BACKEND_PORT}

    アプリケーションは、フロントエンドプラグインからポート 4167 を使用して Telemetry イベントを受け取るようになりました。

検証手順

  1. 以下の出力がログに記録されていることを確認します。

    INFO  [org.ecl.che.inc.AnalyticsManager] (Quarkus Main Thread) No welcome message provided
    INFO  [io.quarkus] (Quarkus Main Thread) devworkspace-telemetry-example-plugin 1.0.0-SNAPSHOT on JVM (powered by Quarkus 2.7.2.Final) started in 0.323s. Listening on: http://localhost:4167
    INFO  [io.quarkus] (Quarkus Main Thread) Profile dev activated. Live Coding activated.
    INFO  [io.quarkus] (Quarkus Main Thread) Installed features: [cdi, kubernetes-client, rest-client, rest-client-jackson, resteasy, resteasy-jsonb, smallrye-context-propagation, smallrye-openapi, swagger-ui, vertx]
  2. AnalyticsManageronEvent() メソッドがフロントエンドプラグインからイベントを受信することを確認するには、l キーを押して Quarkus ライブコーディングを無効にし、IDE 内のファイルを編集します。以下の出力がログに記録されるはずです。

    INFO  [io.qua.dep.dev.RuntimeUpdatesProcessor] (Aesh InputStream Reader) Live reload disabled
    INFO  [org.ecl.che.inc.AnalyticsManager] (executor-thread-2) The received event is: Edit Workspace File in Che

3.6.2.5. isEnabled() の実装

この例では、このメソッドは呼び出されるたびに true を返します。

例3.26 AnalyticsManager.java

@Override
public boolean isEnabled() {
    return true;
}

より複雑なロジックを isEnabled() に設定することができます。たとえば、ホストされている OpenShift Dev Spaces Woopra バックエンド は、バックエンドが有効になっているかどうかを判断する前に、設定プロパティーが存在することを確認します。

3.6.2.6. onEvent() の実装

onEvent() は、バックエンドが受信したイベントを Telemetry システムに送信します。サンプルアプリケーションでは、HTTP POST ペイロードを Telemetry サーバーから /event エンドポイントに送信します。

3.6.2.6.1. サンプル Telemetry サーバーへの POST 要求の送信

以下の例では、Telemetry サーバーアプリケーションは http://little-telemetry-server-che.apps-crc.testing の URL で OpenShift にデプロイされます。ここで、apps-crc.testing は OpenShift クラスターの Ingress ドメイン名です。

  1. TelemetryService.java を作成して RESTEasy REST Client を設定します。

    例3.27 TelemetryService.java

    package org.my.group;
    
    import java.util.Map;
    
    import javax.ws.rs.Consumes;
    import javax.ws.rs.POST;
    import javax.ws.rs.Path;
    import javax.ws.rs.core.MediaType;
    import javax.ws.rs.core.Response;
    
    import org.eclipse.microprofile.rest.client.inject.RegisterRestClient;
    
    @RegisterRestClient
    public interface TelemetryService {
        @POST
        @Path("/event") 1
        @Consumes(MediaType.APPLICATION_JSON)
        Response sendEvent(Map<String, Object> payload);
    }
    1
    POST リクエストを行うエンドポイント。
  2. src/main/resources/application.properties ファイルで TelemetryService のベース URL を指定します。

    例3.28 application.properties

    org.my.group.TelemetryService/mp-rest/url=http://little-telemetry-server-che.apps-crc.testing
  3. TelemetryServiceAnalyticsManager に挿入し、onEvent()POST リクエストを送信します

    例3.29 AnalyticsManager.java

    @Dependent
    @Alternative
    public class AnalyticsManager extends AbstractAnalyticsManager {
        @Inject
        @RestClient
        TelemetryService telemetryService;
    
    ...
    
    @Override
    public void onEvent(AnalyticsEvent event, String ownerId, String ip, String userAgent, String resolution, Map<String, Object> properties) {
        Map<String, Object> payload = new HashMap<String, Object>(properties);
        payload.put("event", event);
        telemetryService.sendEvent(payload);
    }

    これにより、HTTP 要求が Telemetry サーバーに送信され、短期間同じイベントが自動的に遅延します。デフォルトの期間は 1500 ミリ秒です。

3.6.2.7. increaseDuration() の実装

多くの Telemetry システムはイベント期間を認識します。AbstractAnalyticsManager は、同じ期間内で発生する同様のイベントを 1 つのイベントにマージします。increaseDuration() のこの実装は no-op です。この方法では、ユーザーの Telemetry プロバイダーの API を使用してイベントまたはイベントプロパティーを変更し、イベントの延長期間を反映します。

例3.30 AnalyticsManager.java

@Override
public void increaseDuration(AnalyticsEvent event, Map<String, Object> properties) {}

3.6.2.8. onActivity() の実装

非アクティブなタイムアウトの制限を設定し、最後のイベント時間がタイムアウトよりも長くなる場合は、onActivity() を使用して WORKSPACE_INACTIVE イベントを送信します。

例3.31 AnalyticsManager.java

public class AnalyticsManager extends AbstractAnalyticsManager {

    ...

    private long inactiveTimeLimit = 60000 * 3;

    ...

    @Override
    public void onActivity() {
        if (System.currentTimeMillis() - lastEventTime >= inactiveTimeLimit) {
            onEvent(WORKSPACE_INACTIVE, lastOwnerId, lastIp, lastUserAgent, lastResolution, commonProperties);
        }
    }

3.6.2.9. destroy() の実装

destroy() が呼び出される際に、WORKSPACE_STOPPED イベントを送信し、接続プールなどのリソースをシャットダウンします。

例3.32 AnalyticsManager.java

@Override
public void destroy() {
    onEvent(WORKSPACE_STOPPED, lastOwnerId, lastIp, lastUserAgent, lastResolution, commonProperties);
}

「Dev Workspace 内でのアプリケーションの実行」 で説明されているように mvn quarkus:dev を実行し、Ctrl+C でアプリケーションを終了すると、WORKSPACE_STOPPED イベントがサーバーに送信されます。

3.6.2.10. Quarkus アプリケーションのパッケージ化

アプリケーションをコンテナーにパッケージ化する最適な方法については、Quarkus ドキュメント を参照してください。コンテナーをビルドし、選択したコンテナーレジストリーにプッシュします。

3.6.2.10.1. JVM で実行する Quarkus イメージをビルドするための Dockerfile の例

例3.33 Dockerfile.jvm

FROM registry.access.redhat.com/ubi8/openjdk-11:1.11

ENV LANG='en_US.UTF-8' LANGUAGE='en_US:en'

COPY --chown=185 target/quarkus-app/lib/ /deployments/lib/
COPY --chown=185 target/quarkus-app/*.jar /deployments/
COPY --chown=185 target/quarkus-app/app/ /deployments/app/
COPY --chown=185 target/quarkus-app/quarkus/ /deployments/quarkus/

EXPOSE 8080
USER 185

ENTRYPOINT ["java", "-Dquarkus.http.host=0.0.0.0", "-Djava.util.logging.manager=org.jboss.logmanager.LogManager", "-Dquarkus.http.port=${DEVWORKSPACE_TELEMETRY_BACKEND_PORT}", "-jar", "/deployments/quarkus-run.jar"]

イメージをビルドするには、以下を実行します。

mvn package && \
podman build -f src/main/docker/Dockerfile.jvm -t image:tag .
3.6.2.10.2. Quarkus ネイティブイメージをビルドするための Dockerfile の例

例3.34 Dockerfile.native

FROM registry.access.redhat.com/ubi8/ubi-minimal:8.5
WORKDIR /work/
RUN chown 1001 /work \
    && chmod "g+rwX" /work \
    && chown 1001:root /work
COPY --chown=1001:root target/*-runner /work/application

EXPOSE 8080
USER 1001

CMD ["./application", "-Dquarkus.http.host=0.0.0.0", "-Dquarkus.http.port=$DEVWORKSPACE_TELEMETRY_BACKEND_PORT}"]

イメージをビルドするには、以下を実行します。

mvn package -Pnative -Dquarkus.native.container-build=true && \
podman build -f src/main/docker/Dockerfile.native -t image:tag .

3.6.2.11. プラグインの plugin.yaml の作成

DevWorkspacePod でカスタムバックエンドを実行する DevWorkspace プラグインを表す plugin.yamldevfilev2 ファイルを作成します。devfile v2 の詳細については、Devfile v2 documentation を参照してください。

例3.35 plugin.yaml

schemaVersion: 2.1.0
metadata:
  name: devworkspace-telemetry-backend-plugin
  version: 0.0.1
  description: A Demo telemetry backend
  displayName: Devworkspace Telemetry Backend
components:
  - name: devworkspace-telemetry-backend-plugin
    attributes:
      workspaceEnv:
        - name: DEVWORKSPACE_TELEMETRY_BACKEND_PORT
          value: '4167'
    container:
      image: YOUR IMAGE            1
      env:
        - name: WELCOME_MESSAGE    2
          value: 'hello world!'
1
「Quarkus アプリケーションのパッケージ化」 からビルドされたコンテナーイメージを指定します。
2
Example 4 から welcome.message オプションの設定プロパティーの値を設定します。

通常、ユーザーはこのファイルを企業 Web サーバーにデプロイします。本書では、OpenShift で Apache Web サーバーを作成し、そこでプラグインをホストする方法を説明します。

新規 plugin.yaml ファイルを参照する ConfigMap オブジェクトを作成します。

$ oc create configmap --from-file=plugin.yaml -n openshift-devspaces telemetry-plugin-yaml

Web サーバーを公開するためにデプロイメント、サービス、およびルートを作成します。デプロイメントはこの ConfigMap オブジェクトを参照し、これを /var/www/html ディレクトリーに配置します。

例3.36 manifest.yaml

kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:
  name: apache
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: apache
  template:
    metadata:
      labels:
        app: apache
    spec:
      volumes:
        - name: plugin-yaml
          configMap:
            name: telemetry-plugin-yaml
            defaultMode: 420
      containers:
        - name: apache
          image: 'registry.redhat.io/rhscl/httpd-24-rhel7:latest'
          ports:
            - containerPort: 8080
              protocol: TCP
          resources: {}
          volumeMounts:
            - name: plugin-yaml
              mountPath: /var/www/html
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 25%
      maxSurge: 25%
  revisionHistoryLimit: 10
  progressDeadlineSeconds: 600
---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: apache
spec:
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8080
      targetPort: 8080
  selector:
    app: apache
  type: ClusterIP
---
kind: Route
apiVersion: route.openshift.io/v1
metadata:
  name: apache
spec:
  host: apache-che.apps-crc.testing
  to:
    kind: Service
    name: apache
    weight: 100
  port:
    targetPort: 8080
  wildcardPolicy: None
$ oc apply -f manifest.yaml

検証手順

  • デプロイメントが開始されたら、Web サーバーで plugin.yaml が利用できることを確認します。

    $ curl apache-che.apps-crc.testing/plugin.yaml

3.6.2.12. Dev Workspace での Telemetry プラグインの指定

  1. 以下を既存の Dev Workspace の components フィールドに追加します。

    components:
      ...
      - name: telemetry-plugin
        plugin:
          uri: http://apache-che.apps-crc.testing/plugin.yaml
  2. OpenShift Dev Spaces ダッシュボードから Dev Workspace を起動します。

検証手順

  1. Telemetry-plug-in コンテナーが Dev Workspace Pod で稼働していることを確認します。ここでは、これはエディターで Workspace ビューをチェックして検証されます。

    Dev Workspace Telemetry プラグイン
  2. エディター内のファイルを編集し、Telemetry サーバーのログのサンプルでイベントを確認します。

3.6.2.13. すべての Dev Workspaces の Telemetry プラグインの適用

Telemetry プラグインをデフォルトのプラグインとして設定します。デフォルトのプラグインは、新規および既存の Dev Workspaces の Dev Workspace の起動に適用されます。

  • CheCluster カスタムリソースを設定します。「CLI を使用して CheCluster カスタムリソースの設定」 を参照してください。

    spec:
      devEnvironments:
        defaultPlugins:
        - editor: eclipse/che-theia/next     1
          plugins:                           2
          - 'http://apache-che.apps-crc.testing/plugin.yaml'
    1
    デフォルトのプラグインを設定するエディターの ID。
    2
    devfile v2 プラグインへの URL の一覧。

検証手順

  1. Red Hat OpenShift Dev Spaces ダッシュボードから新規または既存の Dev Workspace を起動します。
  2. 「Dev Workspace での Telemetry プラグインの指定」 の検証手順に従って、Telemetry プラグインが機能していることを確認します。

3.6.2.14. サーバーロギングの設定

OpenShift Dev Spaces サーバーで利用可能な個別のロガーのログレベルを微調整できます。

OpenShift Dev Spaces サーバー全体のログレベルは、Operator の cheLogLevel 設定プロパティーを使用してグローバルに設定されます。CheCluster カスタムリソースフィールドの参照」 を参照してください。Operator によって管理されないインストールでグローバルログレベルを設定するには、che ConfigMap で CHE_LOG_LEVEL 環境変数を指定します。

CHE_LOGGER_CONFIG 環境変数を使用して、OpenShift Dev Spaces サーバーの個々のロガーのログレベルを設定することができます。

3.6.2.14.1. ログレベルの設定

手順

  • CheCluster カスタムリソースを設定します。「CLI を使用して CheCluster カスタムリソースの設定」 を参照してください。

    spec:
      components:
        cheServer:
          extraProperties:
            CHE_LOGGER_CONFIG: "<key1=value1,key2=value2>" 1
    1
    キーと値のペアのコンマ区切りリスト。キーは OpenShift Dev Spaces サーバーログ出力に表示されるロガーの名前で、値は必要なログレベルになります。

    例3.37 WorkspaceManager のデバッグモードの設定

    spec:
      components:
        cheServer:
          extraProperties:
            CHE_LOGGER_CONFIG: "org.eclipse.che.api.workspace.server.WorkspaceManager=DEBUG"
3.6.2.14.2. ロガーの命名

ロガーの名前は、それらのロガーを使用する内部サーバークラスのクラス名に従います。

3.6.2.14.3. HTTP トラフィックのロギング

手順

  • OpenShift Dev Spaces サーバーと Kubernetes または OpenShift クラスターの API サーバー間の HTTP トラフィックをログに記録するには、CheCluster カスタムリソースを設定します。「CLI を使用して CheCluster カスタムリソースの設定」 を参照してください。

    spec:
      components:
        cheServer:
          extraProperties:
            CHE_LOGGER_CONFIG: "che.infra.request-logging=TRACE"

3.6.2.15. dsc を使用したログの収集

Red Hat OpenShift Dev Spaces のインストールは、OpenShift クラスターで実行されている複数のコンテナーで設定されます。実行中の各コンテナーからログを手動で収集できますが、dsc はプロセスを自動化するコマンドを提供します。

以下のコマンドを使用すると、dsc ツールを使用して OpenShift クラスターから Red Hat OpenShift Dev Spaces ログを収集します。

dsc server:logs

既存の Red Hat OpenShift Dev Spaces サーバーログを収集し、ローカルマシンのディレクトリーに保存します。デフォルトでは、ログはマシンの一時ディレクトリーにダウンロードされます。ただし、-d パラメーターを指定すると上書きできます。たとえば、OpenShift Dev Spaces ログを /home/user/che-logs/ ディレクトリーにダウンロードするには、次のコマンドを使用します。

dsc server:logs -d /home/user/che-logs/

実行すると、dsc server:logs はログファイルを保存するディレクトリーを指定するコンソールにメッセージを出力します。

Red Hat OpenShift Dev Spaces logs will be available in '/tmp/chectl-logs/1648575098344'

Red Hat OpenShift Dev Spaces がデフォルト以外のプロジェクトにインストールされている場合、dsc server:logs には -n <NAMESPACE> パラメーターが必要です。ここで、<NAMESPACE> は Red Hat OpenShift Dev Spaces がインストールされた OpenShift プロジェクトです。たとえば、my-namespace プロジェクトの OpenShift Dev Spaces からログを取得するには、以下のコマンドを使用します。

dsc server:logs -n my-namespace
dsc server:deploy
ログは、dsc を使用してインストール時に OpenShift Dev Spaces のインストール時に自動的に収集されます。dsc server:logs と同様に、ディレクトリーのログは -d パラメーターを使用して指定できます。

3.6.3. Dev Workspace Operator のモニタリング

OpenShift クラスター内監視スタックを設定して、Dev Workspace Operator によって公開されるメトリックを取得できます。

3.6.3.1. Dev Workspace Operator メトリクスの収集

クラスター内 Prometheus インスタンスを使用して、Dev Workspace Operator に関するメトリックを収集、保存、クエリーするには:

前提条件

  • OpenShift Dev Spaces の組織インスタンスが Red Hat OpenShift にインストールされ、実行されています。
  • 宛先 OpenShift クラスターへの管理権限を持つアクティブな oc セッション。CLI の使用方法 を参照してください。
  • devworkspace-controller-metrics サービスは、ポート 8443 でメトリックを公開している。これはデフォルトで事前設定されています。

手順

  1. Dev Workspace Operator メトリックサービスを検出するための ServiceMonitor を作成します。

    例3.38 ServiceMonitor

    apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
    kind: ServiceMonitor
    metadata:
      name: devworkspace-controller
      namespace: openshift-devspaces 1
    spec:
      endpoints:
        - bearerTokenFile: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
          interval: 10s 2
          port: metrics
          scheme: https
          tlsConfig:
            insecureSkipVerify: true
      namespaceSelector:
        matchNames:
          - openshift-operators
      selector:
        matchLabels:
          app.kubernetes.io/name: devworkspace-controller
    1
    OpenShift Dev Spaces namespace。デフォルトは openshift-devspaces です。
    2
    ターゲットが収集されるレート。
  2. クラスター内の Prometheus インスタンスが OpenShift Dev Spaces namespace 内の ServiceMonitor を検出できるようにします。デフォルトの OpenShift Dev Spaces namespace はopenshift-devspaces です。

    $ oc label namespace openshift-devspaces openshift.io/cluster-monitoring=true

検証

  1. OpenShift Dev Spaces を新規インストールする場合は、ダッシュボードから OpenShift Dev Spaces ワークスペースを作成してメトリックを生成します。
  2. OpenShift Web コンソールの Administrator ビューで、Observe Metrics に移動します。
  3. PromQL クエリーを実行して、メトリックが利用可能であることを確認します。たとえば、devworkspace_started_total を入力し、Run queries をクリックします。

    その他のメトリクスは、「Dev Workspace 固有のメトリック」 を参照してください。

ヒント

不足しているメトリクスのトラブルシューティングを行うには、Prometheus コンテナーログで RBAC 関連のエラーを確認します。

  1. Prometheus Pod の名前を取得します。

    $ oc get pods -l app.kubernetes.io/name=prometheus -n openshift-monitoring -o=jsonpath='{.items[*].metadata.name}'
  2. 前のステップの Prometheus Pod から Prometheus コンテナーログの最後の 20 行を出力します。

    $ oc logs --tail=20 <prometheus_pod_name> -c prometheus -n openshift-monitoring

3.6.3.2. Dev Workspace 固有のメトリック

次の表は、devworkspace-controller-metrics サービスによって公開される Dev Workspace 固有のメトリックについて説明しています。

表3.40 メトリクス
名前説明Labels

devworkspace_started_total

カウンター

Dev Workspace の開始イベントの数。

sourceroutingclass

devworkspace_started_success_total

カウンター

Running 段階に移行した Dev Workspaces の数。

sourceroutingclass

devworkspace_fail_total

カウンター

失敗した Dev Workspaces の数。

sourcereason

devworkspace_startup_time

ヒストグラム

Dev Workspace の起動にかかった総時間 (秒)。

sourceroutingclass

表3.41 Labels
名前説明

source

Dev Workspace の controller.devfile.io/devworkspace-source ラベルです。

string

routingclass

Dev Workspace の spec.routingclass です。

"basic|cluster|cluster-tls|web-terminal"

reason

ワークスペースの起動失敗の理由です。

"BadRequest|InfrastructureFailure|Unknown"

表3.42 スタートアップ失敗の理由
名前説明

BadRequest

Dev Workspace の作成に使用された devfile が無効であるため、起動に失敗しました。

InfrastructureFailure

CreateContainerErrorRunContainerErrorFailedSchedulingFailedMount のエラーによる起動の失敗。

Unknown

不明な失敗理由。

3.6.3.3. OpenShift Web コンソールダッシュボードからの Dev Workspace Operator メトリックの表示

Dev Workspace Operator メトリックを収集するようにクラスター内 Prometheus インスタンスを設定した後、OpenShift Web コンソールの Administrator パースペクティブのカスタムダッシュボードにメトリックを表示できます。

前提条件

  • OpenShift Dev Spaces の組織インスタンスが Red Hat OpenShift にインストールされ、実行されています。
  • 宛先 OpenShift クラスターへの管理権限を持つアクティブな oc セッション。CLI の使用方法 を参照してください。
  • クラスター内の Prometheus インスタンスはメトリックを収集しています。「Dev Workspace Operator メトリクスの収集」 を参照してください。

手順

  • openshift-config-managed プロジェクトでダッシュボード定義の ConfigMap を作成し、必要なラベルを適用します。

    1. $ oc create configmap grafana-dashboard-dwo \
        --from-literal=dwo-dashboard.json="$(curl https://raw.githubusercontent.com/devfile/devworkspace-operator/main/docs/grafana/openshift-console-dashboard.json)" \
        -n openshift-config-managed
      注記

      前のコマンドには、アップストリームコミュニティーからの資料へのリンクが含まれています。この資料は、利用可能な最新のコンテンツと最新のベストプラクティスを表しています。これらのヒントは Red Hat の QE 部門によってまだ精査されておらず、広範なユーザーグループによってまだ証明されていません。この情報は慎重に使用してください。

    2. $ oc label configmap grafana-dashboard-dwo console.openshift.io/dashboard=true -n openshift-config-managed
      注記

      ダッシュボード定義は、Grafana 6.x ダッシュボードに基づいています。すべての Grafana 6.x ダッシュボード機能が OpenShift Web コンソールでサポートされているわけではありません。

検証手順

  1. OpenShift Web コンソールの Administrator ビューで、Observe Dashboards に移動します。
  2. Danshboard Che Server JVM に移動し、ダッシュボードパネルにデータが含まれていることを確認します。

3.6.3.4. 開発ワークスペースオペレーター用のダッシュボード

OpenShift Web コンソールのカスタムダッシュボードは Grafana 6.x に基づいており、Dev Workspace Operator からの次のメトリックを表示します。

注記

Grafana 6.x ダッシュボードのすべての機能が OpenShift Web コンソールダッシュボードとしてサポートされているわけではありません。

3.6.3.4.1. Dev Workspace メトリック

開発ワークスペース固有のメトリックは、Dev Workspace Metrics パネルに表示されます。

図3.1 Dev Workspace Metrics パネル

`DevWorkspace の起動に関連するメトリックを含む Grafana ダッシュボードパネル
ワークスペースの平均起動時間
ワークスペースの平均起動時間。
ワークスペースの起動
ワークスペースの起動の成功と失敗の回数。
開発ワークスペースの成功と失敗
DevWorkspace の起動の成功と失敗の比較。
Dev Workspace の失敗率
ワークスペースの起動失敗回数と総起動回数の比率。
Dev Workspace 起動失敗の理由

ワークスペース起動失敗の分布を表示する円グラフ:

  • BadRequest
  • InfrastructureFailure
  • Unknown
3.6.3.4.2. Operator メトリクス

Operator 固有のメトリクスは Operator Metrics パネルに表示されます。

図3.2 Operator Metrics パネル

Operator メトリクスを含む Grafana ダッシュボードパネル
進行中の Webhook
さまざまな Webhook リクエストの数の比較。
作業キューの深さ
作業キューにある調整リクエストの数。
メモリー
Dev Workspace コントローラーと Dev Workspace Webhook サーバーのメモリー使用状況。
1 秒あたりの平均調整数 (DWO)
Dev Workspace コントローラーの 1 秒あたりの平均調整回数。

3.6.4. Dev Spaces サーバーの監視

OpenShift Dev Spaces サーバーの JVM メモリーやクラスローディングなどの JVM メトリックを公開するように OpenShift Dev Spaces を設定できます。

3.6.4.1. OpenShift Dev Spaces サーバーメトリックの有効化と公開

OpenShift Dev Spaces は、che-host サービスのポート 8087 で JVM メトリックを公開します。この動作を設定できます。

手順

3.6.4.2. Prometheus を使用した OpenShift Dev Spaces メトリックの収集

クラスター内 Prometheus インスタンスを使用して OpenShift Dev Spaces Server の JVM メトリックを収集、保存、およびクエリーするには:

前提条件

手順

  1. OpenShift Dev Spaces JVM メトリックサービスを検出するための ServiceMonitor を作成します。

    例3.39 ServiceMonitor

    apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
    kind: ServiceMonitor
    metadata:
      name: che-host
      namespace: openshift-devspaces 1
    spec:
      endpoints:
        - interval: 10s 2
          port: metrics
          scheme: http
      namespaceSelector:
        matchNames:
          - openshift-devspaces 3
      selector:
        matchLabels:
          app.kubernetes.io/name: devspaces
    1 3
    OpenShift Dev Spaces namespace。デフォルトは openshift-devspaces です。
    2
    ターゲットが収集されるレート。
  2. Prometheus がメトリックを表示できるようにするには、Role と RoleBinding を作成します。

    例3.40 Role

    kind: Role
    apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
    metadata:
      name: prometheus-k8s
      namespace: openshift-devspaces 1
    rules:
      - verbs:
          - get
          - list
          - watch
        apiGroups:
          - ''
        resources:
          - services
          - endpoints
          - pods
    1
    OpenShift Dev Spaces namespace。デフォルトは openshift-devspaces です。

    例3.41 RoleBinding

    kind: RoleBinding
    apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
    metadata:
      name: view-devspaces-openshift-monitoring-prometheus-k8s
      namespace: openshift-devspaces 1
    subjects:
      - kind: ServiceAccount
        name: prometheus-k8s
        namespace: openshift-monitoring
    roleRef:
      apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
      kind: Role
      name: prometheus-k8s
    1
    OpenShift Dev Spaces namespace。デフォルトは openshift-devspaces です。
  3. クラスター内の Prometheus インスタンスが OpenShift Dev Spaces namespace 内の ServiceMonitor を検出できるようにします。デフォルトの OpenShift Dev Spaces namespace はopenshift-devspaces です。

    $ oc label namespace openshift-devspaces openshift.io/cluster-monitoring=true

検証

  1. OpenShift Web コンソールの Administrator ビューで、Observe Metrics に移動します。
  2. PromQL クエリーを実行して、メトリックが利用可能であることを確認します。たとえば、process_uptime_seconds{job="che-host"} と入力し、Run queries をクリックします。
ヒント

不足しているメトリクスのトラブルシューティングを行うには、Prometheus コンテナーログで RBAC 関連のエラーを確認します。

  1. Prometheus Pod の名前を取得します。

    $ oc get pods -l app.kubernetes.io/name=prometheus -n openshift-monitoring -o=jsonpath='{.items[*].metadata.name}'
  2. 前のステップの Prometheus Pod から Prometheus コンテナーログの最後の 20 行を出力します。

    $ oc logs --tail=20 <prometheus_pod_name> -c prometheus -n openshift-monitoring

3.6.4.3. OpenShift Web コンソールダッシュボードからの OpenShift Dev Spaces Server の表示

OpenShift Dev Spaces Server JVM メトリックを収集するようにクラスター内 Prometheus インスタンスを設定した後、OpenShift Web コンソールの Administrator パースペクティブのカスタムダッシュボードにメトリックを表示できます。

前提条件

手順

  • openshift-config-managed プロジェクトでダッシュボード定義の ConfigMap を作成し、必要なラベルを適用します。

    1. $ oc create configmap grafana-dashboard-devspaces-server \
        --from-literal=devspaces-server-dashboard.json="$(curl https://raw.githubusercontent.com/eclipse-che/che-server/main/docs/grafana/openshift-console-dashboard.json)" \
        -n openshift-config-managed
      注記

      前のコマンドには、アップストリームコミュニティーからの資料へのリンクが含まれています。この資料は、利用可能な最新のコンテンツと最新のベストプラクティスを表しています。これらのヒントは Red Hat の QE 部門によってまだ精査されておらず、広範なユーザーグループによってまだ証明されていません。この情報は慎重に使用してください。

    2. $ oc label configmap grafana-dashboard-devspaces-server console.openshift.io/dashboard=true -n openshift-config-managed
      注記

      ダッシュボード定義は、Grafana 6.x ダッシュボードに基づいています。すべての Grafana 6.x ダッシュボード機能が OpenShift Web コンソールでサポートされているわけではありません。

検証手順

  1. OpenShift Web コンソールの Administrator ビューで、Observe Dashboards に移動します。
  2. Dashboard Dev Workspace Operator に移動し、ダッシュボードパネルにデータが含まれていることを確認します。

    図3.3 クイックファクト

    *JVM クイックファクト* パネル

    図3.4 JVM メモリー

    *JVM メモリー* パネル

    図3.5 JVM Misc

    *JVM その他* パネル

    図3.6 JVM メモリープール (ヒープ)

    *JVM メモリープール (ヒープ)* パネル

    図3.7 JVM メモリープール (非ヒープ)

    *JVM メモリープール (非ヒープ)* パネル

    図3.8 ガベージコレクション

    *JVM ガベージコレクション* パネル

    図3.9 クラスローディング

    *JVM クラスのローディング* パネル

    図3.10 バッファープール

    *JVM バッファープール* パネル
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