可観測性

手順

1. servicemonitor.yml という名前の YAML ファイルを作成して、Istio コントロールプレーンを監視します。

   ServiceMonitor オブジェクトの例

   apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
   kind: ServiceMonitor
   metadata:
     name: istiod-monitor
     namespace: istio-system
   spec:
     targetLabels:
     - app
     selector:
       matchLabels:
         istio: pilot
     endpoints:
     - port: http-monitoring
       interval: 30s

2. 以下のコマンドを実行して、YAML ファイルを適用します。

   $ oc apply -f servicemonitor.yml

3. podmonitor.yml という名前の YAML ファイルを作成し、Istio プロキシーからメトリクスを収集します。

   PodMonitor オブジェクトの例

   apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
   kind: PodMonitor
   metadata:
     name: istio-proxies-monitor
     namespace: istio-system 1
   spec:
     selector:
       matchExpressions:
       - key: istio-prometheus-ignore
         operator: DoesNotExist
     podMetricsEndpoints:
     - path: /stats/prometheus
       interval: 30s
       relabelings:
       - action: keep
         sourceLabels: ["__meta_kubernetes_pod_container_name"]
         regex: "istio-proxy"
       - action: keep
         sourceLabels: ["__meta_kubernetes_pod_annotationpresent_prometheus_io_scrape"]
       - action: replace
         regex: (\d+);(([A-Fa-f0-9]{1,4}::?){1,7}[A-Fa-f0-9]{1,4})
         replacement: '[$2]:$1'
         sourceLabels: ["__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port","__meta_kubernetes_pod_ip"]
         targetLabel: "__address__"
       - action: replace
         regex: (\d+);((([0-9]+?)(\.|$)){4})
         replacement: '$2:$1'
         sourceLabels: ["__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port","__meta_kubernetes_pod_ip"]
         targetLabel: "__address__"
       - action: labeldrop
         regex: "__meta_kubernetes_pod_label_(.+)"
       - sourceLabels: ["__meta_kubernetes_namespace"]
         action: replace
         targetLabel: namespace
       - sourceLabels: ["__meta_kubernetes_pod_name"]
         action: replace
         targetLabel: pod_name

   1

   OpenShift Container Platform モニタリングは ServiceMonitor オブジェクトと PodMonitor オブジェクトの namespaceSelector 仕様を無視するため、コントロールプレーンの namespace を含むすべてのメッシュ namespace に PodMonitor オブジェクトを適用する必要があります。

4. 以下のコマンドを実行して、YAML ファイルを適用します。

   $ oc apply -f podmonitor.yml

5. OpenShift コンソールで Observe → Metrics に移動し、クエリー istio_requests_total を実行します。

   注記

   Metrics の実装では、クエリーが結果を返すまでに数分かかる場合があります。

手順

1. Red Hat OpenShift distributed tracing data collection Operator に移動し、istio-system namespace に OpenTelemetryCollector リソースをインストールします。

   istio-system namespace の OpenTelemetry Collector の例

   kind: OpenTelemetryCollector
   apiVersion: opentelemetry.io/v1beta1
   metadata:
     name: otel
     namespace: istio-system
   spec:
     observability:
       metrics: {}
     deploymentUpdateStrategy: {}
     config:
       exporters:
         otlp:
           endpoint: 'tempo-sample-distributor.tempo.svc.cluster.local:4317'
           tls:
             insecure: true
       receivers:
         otlp:
           protocols:
             grpc:
               endpoint: '0.0.0.0:4317'
             http: {}
       service:
         pipelines:
           traces:
             exporters:
               - otlp
             receivers:
               - otlp

2. トレースを有効にするように Red Hat OpenShift Service Mesh を設定し、meshConfig で分散トレースデータ収集プロバイダーを定義します。

   トレースプロバイダーの有効化および定義の例

   apiVersion: sailoperator.io/v1alpha1
   kind: Istio
   metadata:
   #  ...
     name: default
   spec:
     namespace: istio-system
   #  ...
     values:
       meshConfig:
         enableTracing: true
         extensionProviders:
         - name: otel
           opentelemetry:
             port: 4317
             service: otel-collector.istio-system.svc.cluster.local 1

   1

   service フィールドは、istio-system namespace の OpenTelemetry コレクターサービスです。

3. Istio Telemetry リソースを作成し、spec.values.meshConfig.ExtensionProviders で定義されたトレーサーを有効にします。

   Istio Telemetry リソースの例

   apiVersion: telemetry.istio.io/v1
   kind: Telemetry
   metadata:
     name: otel-demo
     namespace: istio-system
   spec:
     tracing:
       - providers:
           - name: otel
         randomSamplingPercentage: 100

   注記

   トレースが表示されることを確認したら、randomSamplingPercentage 値を減らすか、default に設定してリクエストの数を減らします。

4. 次のコマンドを実行して、info namespace を作成します。

   $ oc create ns info

5. 使用している更新ストラテジーに応じて、適切なコマンドを実行して namespace でサイドカーインジェクションを有効にします。

   1. InPlace 更新ストラテジーを使用している場合は、次のコマンドを実行します。

      $ oc label namespace curl istio-injection=enabled

   2. RevisionBased 更新ストラテジーを使用している場合は、次のコマンドを実行します。

      1. 次のコマンドを実行してリビジョン名を表示します。

         $ oc get istiorevisions.sailoperator.io

         出力例

         NAME              TYPE    READY   STATUS    IN USE   VERSION   AGE
         default-v1-23-0   Local   True    Healthy   True     v1.23.0   3m33s

      2. 次のコマンドを実行して、namespace にリビジョン名のラベルを付け、サイドカーインジェクションを有効にします。

         $ oc label namespace curl istio.io/rev=default-v1-23-0

6. 次のコマンドを実行して、bookinfo namespace に info アプリケーションをデプロイします。

   $ oc apply -f https://raw.githubusercontent.com/istio/istio/release-1.23/samples/info/platform/kube/bookinfo.yaml -n bookinfo

7. トレースを生成するために、productpage Pod へのトラフィックを生成します。

   $ oc exec -it -n info deployments/productpage-v1 -c istio-proxy -- curl localhost:9080/productpage

8. 次のコマンドを実行してインテグレーションを検証し、UI でトレースを確認します。

   $ oc get routes -n tempo tempo-sample-query-frontend

   注記

   Jaeger UI の OpenShift ルートは、Tempo namespace に作成する必要があります。tempo-sample-query-frontend サービス用に手動で作成するか、.spec.template.queryFrontend.jaegerQuery.ingress.type: route を使用して Tempo カスタムリソースを更新できます。

手順

1. Red Hat OpenShift Service Mesh Web コンソールにログインします。
2. Operators → OperatorHub に移動します。
3. フィルターボックスに Kiali と入力して、Red Hat が提供する Kiali Operator を検索します。
4. Red Hat が提供する Kiali Operator をクリックし、Operator に関する情報を表示します。
5. Install をクリックします。
6. Operator Installation ページで、stable 更新チャネルを選択します。
7. All namespaces on the cluster(default) を選択します。これにより、Operator がデフォルトの openshift-operators プロジェクトにインストールされ、Operator はクラスター内のすべてのプロジェクトで利用可能になります。

8. Automatic Approval Strategy を選択します。

   注記

   手動の承認ストラテジーには、Operator のインストールおよびサブスクリプションプロセスを承認するための適切な認証情報を持つユーザーが必要です。

9. Install をクリックします。
10. Installed Operators ページには、Kiali Operator のインストールの進捗状況が表示されます。

手順

1. Kiali の ClusterRoleBinding リソースを作成します。

   ClusterRoleBinding の設定例

   apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
   kind: ClusterRoleBinding
   metadata:
     name: kiali-monitoring-rbac
   roleRef:
     apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
     kind: ClusterRole
     name: cluster-monitoring-view
   subjects:
   - kind: ServiceAccount
     name: kiali-service-account
     namespace: istio-system

2. Kiali リソースを作成し、それを Istio インスタンスにポイントします。

   Kiali リソース設定の例

   apiVersion: kiali.io/v1alpha1
   kind: Kiali
   metadata:
     name: kiali-user-workload-monitoring
     namespace: istio-system
   spec:
     external_services:
       prometheus:
         auth:
           type: bearer
           use_kiali_token: true
         thanos_proxy:
           enabled: true
         url: https://thanos-querier.openshift-monitoring.svc.cluster.local:9091

3. Kiali リソースの準備ができたら、以下のコマンドを実行してルートから Kiali URL を取得します。

   $ echo "https://$(oc get routes -n istio-system kiali -o jsonpath='{.spec.host}')"

4. URL に従い、Web ブラウザーで Kiali を開きます。