運用データの計測

手順

1. データポイントの数を計算します。

   ポイント数 = タイムスパン / 粒度

   たとえば、1 分間の解像度で 1 年分のデータを保持する場合は、以下の式を使用します。

   データポイント数 = (365 日 X 24 時間 X 60 分) / 1 分 = 525600

2. 時系列データベースのサイズを計算します。

   サイズ (バイト単位) = データポイント数 X 8 バイト

   この式を例に当てはめると、結果は 4.1 MB になります。

   サイズ (バイト単位) = 525600 ポイント X 8 バイト = 4204800 バイト = 4.1 MB

   この値は、単一の集約時系列データベースの推定ストレージ要件です。アーカイブポリシーで複数の集約メソッド (min、max、mean、sum、std、および count) が使用される場合は、使用する集約メソッドの数をこの値に掛けます。

1. アーカイブポリシーを作成する。詳細は、「アーカイブポリシーの作成」を参照してください。
2. アーカイブポリシーを管理する。詳細は、「アーカイブポリシーの管理」を参照してください。
3. アーカイブポリシールールを作成する。詳細は、「アーカイブポリシールールの作成」を参照してください。

手順

1. ファイル /usr/share/openstack-tripleo-heat-templates/environments/collectd-environment.yaml をローカルディレクトリーにコピーします。

2. collectd-environment.yaml を開き、CollectdExtraPlugins の下に必要なプラグインをリストします。ExtraConfig セクションにパラメーターを指定することもできます。

   parameter_defaults:
      CollectdExtraPlugins:
        - disk
        - df
        - virt
   
      ExtraConfig:
        collectd::plugin::virt::connection: "qemu:///system"
        collectd::plugin::virt::hostname_format: "hostname uuid"

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   デフォルトでは、collectd には disk、interface、load、memory、processes、tcpconns のプラグインが設定されています。追加のプラグインは、CollectdExtraPlugins パラメーターを使用して追加できます。示されているように、ExtraConfig オプションを使用して、CollectdExtraPlugins の追加の設定情報を提供することもできます。この例では、virt プラグインを追加し、接続文字列とホスト名の形式を設定します。

3. 変更した YAML ファイルを openstack overcloud deploy コマンドに含めて、collectd デーモンをすべてのオーバークラウドノードにインストールします。

   $ openstack overcloud deploy
   --templates \/home/templates/environments/collectd.yaml \
   -e /path-to-copied/collectd-environment.yaml

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手順

1. /usr/share/openstack-tripleo-heat-templates/environments/gnocchi-environment.yaml ファイルをホームディレクトリーにコピーします。

2. 実際の環境に合わせてパラメーターを変更します。YAML ファイルの以下のプライマリーパラメーターを変更することができます。

   • GnocchiIndexerBackend: mysql など、使用するデータベースインデクサーバックエンド。https://github.com/openstack/tripleo-heat-templates/blob/stable/queens/puppet/services/gnocchi-base.yaml#L33 を参照してください。
   • GnocchiBackend: 一時ストレージの種別。値は rbd、swift、または file (ceph) です。詳細は、https://github.com/openstack/tripleo-heat-templates/blob/stable/queens/environments/storage-environment.yaml#L29-L30 を参照してください。
   • NumberOfStorageSacks: ストレージサックの数。詳細は、「サックの数」 を参照してください。

3. gnocchi-environment.yaml を overcloud deploy コマンドに追加し、環境に関連するその他の環境ファイルをすべて追加してデプロイします。<existing_overcloud_environment_files> を既存のデプロイメントの一部である環境ファイルのリストに置き換えます。

   $ openstack overcloud deploy \
   <existing_overcloud_environment_files> \
   -e ~gnocchi-environment.yaml \
   ...

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手順

1. インデックスおよびストレージのバックアップを復元します。
2. 必要に応じて Gnocchi を再インストールします。
3. Gnocchi を再起動します。

手順

1. metric measures コマンドを使用します。

   # openstack metric measures show --resource-id UUID <METER_NAME>

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2. タイムスタンプの範囲内の特定リソースの計測値を一覧表示します。

   # openstack metric measures show --aggregation mean --start <START_TIME> --stop <STOP_TIME> --resource-id UUID <METER_NAME>

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   タイムスタンプの変数 <START_TIME> および <END_TIME> の形式は、iso-dateThh:mm:ss です。

手順

1. 新しいリソース種別を作成します。

   $ openstack metric resource-type create testResource01 -a bla:string:True:min_length=123
   ----------------------------------------------------------------------------+
   | Field          | Value                                                      |
   ----------------------------------------------------------------------------+
   | attributes/bla | max_length=255, min_length=123, required=True, type=string |
   | name           | testResource01                                             |
   | state          | active                                                     |
   ----------------------------------------------------------------------------+

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2. リソース種別の設定を確認します。

   $ openstack metric resource-typegnocchi resource-type show testResource01
   ----------------------------------------------------------------------------+
   | Field          | Value                                                      |
   ----------------------------------------------------------------------------+
   | attributes/bla | max_length=255, min_length=123, required=True, type=string |
   | name           | testResource01                                             |
   | state          | active                                                     |
   ----------------------------------------------------------------------------+

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3. リソース種別を削除します。

   $ openstack metric resource-type delete testResource01

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手順

1. 既存の Telemetry アラームを一覧表示します。

   # openstack alarm list
   +--------------------------------------+--------------------------------------------+----------------------------+-------------------+----------+---------+
   | alarm_id                             | type                                       | name                       | state             | severity | enabled |
   +--------------------------------------+--------------------------------------------+----------------------------+-------------------+----------+---------+
   | 922f899c-27c8-4c7d-a2cf-107be51ca90a | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold | iops-monitor-read-requests | insufficient data | low      | True    |
   +--------------------------------------+--------------------------------------------+----------------------------+-------------------+----------+---------+

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2. リソースに割り当てられたメーターを一覧表示するには、リソースの UUID を指定します。以下に例を示します。

   # openstack resource show 5e3fcbe2-7aab-475d-b42c-a440aa42e5ad

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手順

1. アラームを作成し、クエリーを使用してモニターリングするインスタンスの特定の ID (94619081-abf5-4f1f-81c7-9cedaa872403) を分離します。

   # openstack alarm create --type gnocchi_aggregation_by_resources_threshold --name cpu_usage_high --metric cpu_util --threshold 80 --aggregation-method sum --resource-type instance --query '{"=": {"id": "94619081-abf5-4f1f-81c7-9cedaa872403"}}' --alarm-action 'log://'
   +---------------------------+-------------------------------------------------------+
   | Field                     | Value                                                 |
   +---------------------------+-------------------------------------------------------+
   | aggregation_method        | sum                                                   |
   | alarm_actions             | [u'log://']                                           |
   | alarm_id                  | b794adc7-ed4f-4edb-ace4-88cbe4674a94                  |
   | comparison_operator       | eq                                                    |
   | description               | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold alarm rule |
   | enabled                   | True                                                  |
   | evaluation_periods        | 1                                                     |
   | granularity               | 60                                                    |
   | insufficient_data_actions | []                                                    |
   | metric                    | cpu_util                                              |
   | name                      | cpu_usage_high                                        |
   | ok_actions                | []                                                    |
   | project_id                | 13c52c41e0e543d9841a3e761f981c20                      |
   | query                     | {"=": {"id": "94619081-abf5-4f1f-81c7-9cedaa872403"}} |
   | repeat_actions            | False                                                 |
   | resource_type             | instance                                              |
   | severity                  | low                                                   |
   | state                     | insufficient data                                     |
   | state_timestamp           | 2016-12-09T05:18:53.326000                            |
   | threshold                 | 80.0                                                  |
   | time_constraints          | []                                                    |
   | timestamp                 | 2016-12-09T05:18:53.326000                            |
   | type                      | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold            |
   | user_id                   | 32d3f2c9a234423cb52fb69d3741dbbc                      |
   +---------------------------+-------------------------------------------------------+

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2. 既存のアラームのしきい値を編集するには、aodh の alarm update コマンドを使用します。たとえば、アラームのしきい値を 75% に増やすには、以下のコマンドを使用します。

   # openstack alarm update --name cpu_usage_high --threshold 75

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手順

1. 既存のプロジェクトを確認し、監視するプロジェクトの適切な UUID を選択します。以下の例では、admin テナントを使用します。

   $ openstack project list
   +----------------------------------+----------+
   | ID                               | Name     |
   +----------------------------------+----------+
   | 745d33000ac74d30a77539f8920555e7 | admin    |
   | 983739bb834a42ddb48124a38def8538 | services |
   | be9e767afd4c4b7ead1417c6dfedde2b | demo     |
   +----------------------------------+----------+

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2. プロジェクトの UUID を使用して、admin テナント内のインスタンスが生成するすべての読み取りリクエストの sum() を解析するアラームを作成します。--query パラメーターを使用して、クエリーをさらに絞り込むことができます。

   # openstack alarm create --type gnocchi_aggregation_by_resources_threshold --name iops-monitor-read-requests --metric disk.read.requests.rate --threshold 42000 --aggregation-method sum --resource-type instance --query '{"=": {"project_id": "745d33000ac74d30a77539f8920555e7"}}'
   +---------------------------+-----------------------------------------------------------+
   | Field                     | Value                                                     |
   +---------------------------+-----------------------------------------------------------+
   | aggregation_method        | sum                                                       |
   | alarm_actions             | []                                                        |
   | alarm_id                  | 192aba27-d823-4ede-a404-7f6b3cc12469                      |
   | comparison_operator       | eq                                                        |
   | description               | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold alarm rule     |
   | enabled                   | True                                                      |
   | evaluation_periods        | 1                                                         |
   | granularity               | 60                                                        |
   | insufficient_data_actions | []                                                        |
   | metric                    | disk.read.requests.rate                                   |
   | name                      | iops-monitor-read-requests                                |
   | ok_actions                | []                                                        |
   | project_id                | 745d33000ac74d30a77539f8920555e7                          |
   | query                     | {"=": {"project_id": "745d33000ac74d30a77539f8920555e7"}} |
   | repeat_actions            | False                                                     |
   | resource_type             | instance                                                  |
   | severity                  | low                                                       |
   | state                     | insufficient data                                         |
   | state_timestamp           | 2016-11-08T23:41:22.919000                                |
   | threshold                 | 42000.0                                                   |
   | time_constraints          | []                                                        |
   | timestamp                 | 2016-11-08T23:41:22.919000                                |
   | type                      | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold                |
   | user_id                   | 8c4aea738d774967b4ef388eb41fef5e                          |
   +---------------------------+-----------------------------------------------------------+

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手順

1. インスタンス UUID を指定して openstack metric resource show コマンドを入力し、監視できるメトリックを特定します。

   $ openstack metric resource show --type instance d71cdf9a-51dc-4bba-8170-9cd95edd3f66
   +-----------------------+---------------------------------------------------------------------+
   | Field                 | Value                                                               |
   +-----------------------+---------------------------------------------------------------------+
   | created_by_project_id | 44adccdc32614688ae765ed4e484f389                                    |
   | created_by_user_id    | c24fa60e46d14f8d847fca90531b43db                                    |
   | creator               | c24fa60e46d14f8d847fca90531b43db:44adccdc32614688ae765ed4e484f389   |
   | display_name          | test-instance                                                       |
   | ended_at              | None                                                                |
   | flavor_id             | 14c7c918-df24-481c-b498-0d3ec57d2e51                                |
   | flavor_name           | m1.tiny                                                             |
   | host                  | overcloud-compute-0                                                 |
   | id                    | d71cdf9a-51dc-4bba-8170-9cd95edd3f66                                |
   | image_ref             | e75dff7b-3408-45c2-9a02-61fbfbf054d7                                |
   | metrics               | compute.instance.booting.time: c739a70d-2d1e-45c1-8c1b-4d28ff2403ac |
   |                       | cpu.delta: 700ceb7c-4cff-4d92-be2f-6526321548d6                     |
   |                       | cpu: 716d6128-1ea6-430d-aa9c-ceaff2a6bf32                           |
   |                       | cpu_l3_cache: 3410955e-c724-48a5-ab77-c3050b8cbe6e                  |
   |                       | cpu_util: b148c392-37d6-4c8f-8609-e15fc15a4728                      |
   |                       | disk.allocation: 9dd464a3-acf8-40fe-bd7e-3cb5fb12d7cc               |
   |                       | disk.capacity: c183d0da-e5eb-4223-a42e-855675dd1ec6                 |
   |                       | disk.ephemeral.size: 15d1d828-fbb4-4448-b0f2-2392dcfed5b6           |
   |                       | disk.iops: b8009e70-daee-403f-94ed-73853359a087                     |
   |                       | disk.latency: 1c648176-18a6-4198-ac7f-33ee628b82a9                  |
   |                       | disk.read.bytes.rate: eb35828f-312f-41ce-b0bc-cb6505e14ab7          |
   |                       | disk.read.bytes: de463be7-769b-433d-9f22-f3265e146ec8               |
   |                       | disk.read.requests.rate: 588ca440-bd73-4fa9-a00c-8af67262f4fd       |
   |                       | disk.read.requests: 53e5d599-6cad-47de-b814-5cb23e8aaf24            |
   |                       | disk.root.size: cee9d8b1-181e-4974-9427-aa7adb3b96d9                |
   |                       | disk.usage: 4d724c99-7947-4c6d-9816-abbbc166f6f3                    |
   |                       | disk.write.bytes.rate: 45b8da6e-0c89-4a6c-9cce-c95d49d9cc8b         |
   |                       | disk.write.bytes: c7734f1b-b43a-48ee-8fe4-8a31b641b565              |
   |                       | disk.write.requests.rate: 96ba2f22-8dd6-4b89-b313-1e0882c4d0d6      |
   |                       | disk.write.requests: 553b7254-be2d-481b-9d31-b04c93dbb168           |
   |                       | memory.bandwidth.local: 187f29d4-7c70-4ae2-86d1-191d11490aad        |
   |                       | memory.bandwidth.total: eb09a4fc-c202-4bc3-8c94-aa2076df7e39        |
   |                       | memory.resident: 97cfb849-2316-45a6-9545-21b1d48b0052               |
   |                       | memory.swap.in: f0378d8f-6927-4b76-8d34-a5931799a301                |
   |                       | memory.swap.out: c5fba193-1a1b-44c8-82e3-9fdc9ef21f69               |
   |                       | memory.usage: 7958d06d-7894-4ca1-8c7e-72ba572c1260                  |
   |                       | memory: a35c7eab-f714-4582-aa6f-48c92d4b79cd                        |
   |                       | perf.cache.misses: da69636d-d210-4b7b-bea5-18d4959e95c1             |
   |                       | perf.cache.references: e1955a37-d7e4-4b12-8a2a-51de4ec59efd         |
   |                       | perf.cpu.cycles: 5d325d44-b297-407a-b7db-cc9105549193               |
   |                       | perf.instructions: 973d6c6b-bbeb-4a13-96c2-390a63596bfc             |
   |                       | vcpus: 646b53d0-0168-4851-b297-05d96cc03ab2                         |
   | original_resource_id  | d71cdf9a-51dc-4bba-8170-9cd95edd3f66                                |
   | project_id            | 3cee262b907b4040b26b678d7180566b                                    |
   | revision_end          | None                                                                |
   | revision_start        | 2017-11-16T04:00:27.081865+00:00                                    |
   | server_group          | None                                                                |
   | started_at            | 2017-11-16T01:09:20.668344+00:00                                    |
   | type                  | instance                                                            |
   | user_id               | 1dbf5787b2ee46cf9fa6a1dfea9c9996                                    |
   +-----------------------+---------------------------------------------------------------------+

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   この結果のメトリック値には、aodh アラームを使用して監視できるコンポーネント (cpu_util など) がリストされています。

2. CPU 使用率を監視するには、cpu_util メトリックを使用します。

   $ openstack metric show --resource-id d71cdf9a-51dc-4bba-8170-9cd95edd3f66 cpu_util
   +------------------------------------+-------------------------------------------------------------------+
   | Field                              | Value                                                             |
   +------------------------------------+-------------------------------------------------------------------+
   | archive_policy/aggregation_methods | std, count, min, max, sum, mean                                   |
   | archive_policy/back_window         | 0                                                                 |
   | archive_policy/definition          | - points: 8640, granularity: 0:05:00, timespan: 30 days, 0:00:00  |
   | archive_policy/name                | low                                                               |
   | created_by_project_id              | 44adccdc32614688ae765ed4e484f389                                  |
   | created_by_user_id                 | c24fa60e46d14f8d847fca90531b43db                                  |
   | creator                            | c24fa60e46d14f8d847fca90531b43db:44adccdc32614688ae765ed4e484f389 |
   | id                                 | b148c392-37d6-4c8f-8609-e15fc15a4728                              |
   | name                               | cpu_util                                                          |
   | resource/created_by_project_id     | 44adccdc32614688ae765ed4e484f389                                  |
   | resource/created_by_user_id        | c24fa60e46d14f8d847fca90531b43db                                  |
   | resource/creator                   | c24fa60e46d14f8d847fca90531b43db:44adccdc32614688ae765ed4e484f389 |
   | resource/ended_at                  | None                                                              |
   | resource/id                        | d71cdf9a-51dc-4bba-8170-9cd95edd3f66                              |
   | resource/original_resource_id      | d71cdf9a-51dc-4bba-8170-9cd95edd3f66                              |
   | resource/project_id                | 3cee262b907b4040b26b678d7180566b                                  |
   | resource/revision_end              | None                                                              |
   | resource/revision_start            | 2017-11-17T00:05:27.516421+00:00                                  |
   | resource/started_at                | 2017-11-16T01:09:20.668344+00:00                                  |
   | resource/type                      | instance                                                          |
   | resource/user_id                   | 1dbf5787b2ee46cf9fa6a1dfea9c9996                                  |
   | unit                               | None                                                              |
   +------------------------------------+-------------------------------------------------------------------+

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   • archive_policy: std、count、min、max、sum、average の値を計算する際の集約間隔を定義します。

3. aodh を使用して、cpu_util をクエリーする監視タスクを作成します。このタスクは、指定した設定に基づいてイベントをトリガーします。たとえば、インスタンスの CPU 使用率が上昇し一定期間 80% を超える場合にログエントリーを生成するには、以下のコマンドを使用します。

   $ openstack alarm create \
     --project-id 3cee262b907b4040b26b678d7180566b \
     --name high-cpu \
     --type gnocchi_resources_threshold \
     --description 'High CPU usage' \
     --metric cpu_util \
     --threshold 80.0 \
     --comparison-operator ge \
     --aggregation-method mean \
     --granularity 300 \
     --evaluation-periods 1 \
     --alarm-action 'log://' \
     --ok-action 'log://' \
     --resource-type instance \
     --resource-id d71cdf9a-51dc-4bba-8170-9cd95edd3f66
   +---------------------------+--------------------------------------+
   | Field                     | Value                                |
   +---------------------------+--------------------------------------+
   | aggregation_method        | mean                                 |
   | alarm_actions             | [u'log://']                          |
   | alarm_id                  | 1625015c-49b8-4e3f-9427-3c312a8615dd |
   | comparison_operator       | ge                                   |
   | description               | High CPU usage                       |
   | enabled                   | True                                 |
   | evaluation_periods        | 1                                    |
   | granularity               | 300                                  |
   | insufficient_data_actions | []                                   |
   | metric                    | cpu_util                             |
   | name                      | high-cpu                             |
   | ok_actions                | [u'log://']                          |
   | project_id                | 3cee262b907b4040b26b678d7180566b     |
   | repeat_actions            | False                                |
   | resource_id               | d71cdf9a-51dc-4bba-8170-9cd95edd3f66 |
   | resource_type             | instance                             |
   | severity                  | low                                  |
   | state                     | insufficient data                    |
   | state_reason              | Not evaluated yet                    |
   | state_timestamp           | 2017-11-16T05:20:48.891365           |
   | threshold                 | 80.0                                 |
   | time_constraints          | []                                   |
   | timestamp                 | 2017-11-16T05:20:48.891365           |
   | type                      | gnocchi_resources_threshold          |
   | user_id                   | 1dbf5787b2ee46cf9fa6a1dfea9c9996     |
   +---------------------------+--------------------------------------+

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   • comparison-operator: ge 演算子は、CPU 使用率が 80% またはそれを超えた場合にアラームがトリガーされることを定義します。
   • granularity: メトリックにはアーカイブポリシーが関連付けられます。ポリシーには、さまざまな粒度を設定することができます。たとえば、5 分間の粒度で 1 時間、および 1 時間の粒度で 1 カ月粒度の値は、アーカイブポリシーで指定された期間と一致する必要があります。
   • evaluation-periods: アラームがトリガーされる前に満たさなければならない粒度期間の数。たとえば、この値を 2 に設定すると、アラームがトリガーされる前に、2 つのポーリング期間において CPU の使用率が 80% を超える必要があります。

   • [u'log://']: alarm_actions または ok_actions を [u'log://'] に設定した場合、イベント (アラームのトリガーまたは通常状態への復帰) が aodh のログファイルに記録されます。

     注記

     アラームがトリガーされた時 (alarm_actions) や通常の状態に復帰した時 (ok_actions) に実行するアクションを、自由に定義することができます (例: Webhook URL)。

手順

1. tripleo-heat-templates/environments/logging-environment.yaml ファイルをホームディレクトリーにコピーします。

2. コピーしたファイルで、環境に合わせて LoggingServers パラメーターにエントリーを作成します。次のスニペットは、LoggingServers パラメーターの設定例です。

   parameter_defaults:
   
   Simple configuration
   
   LoggingServers:
    - host: log0.example.com
      port: 24224
    - host: log1.example.com
      port: 24224

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3. 変更した環境ファイルを openstack overcloud deploy コマンドに含め、環境およびデプロイに関連するその他の環境ファイルを含めます。<existing_overcloud_environment_files> を既存のデプロイメントの一部である環境ファイルのリストに置き換えます。

   $ openstack overcloud deploy \
   <existing_overcloud_environment_files> \
   -e /home/templates/environments/logging-environment.yaml \
   ...

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   関連資料

   • 詳細は、「設定可能なロギングパラメーター」を参照してください。

手順

1. nova-compute サービスのデフォルトパスをオーバーライドするには、設定ファイルの NovaComputeLoggingSource パラメーターにパスを追加します。

    NovaComputeLoggingSource:
         tag: openstack.nova.compute
         path: /some/other/path/nova-compute.log

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   tag および path 属性は、<service_name>LoggingSource パラメーターの必須要素です。それぞれのサービスで tag および path が定義され、残りの値はデフォルトで派生されます。

2. 特定のサービスの形式を変更することができます。これは Fluentd 設定に直接渡します。LoggingDefaultFormat パラメーターのデフォルト形式は、/(?<time>\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}.\d+) (?<pid>\d+) (?<priority>\S+) (?<message>.*)$/ です。以下の構文を使用します。

   <service_name>LoggingSource:
       tag: <service_name>.tag
       path: <service_name>.path
       format: <service_name>.format

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   より複雑な変換の例を以下のスニペットに示します。

    ServiceLoggingSource:
       tag: openstack.Service
       path: /var/log/containers/service/service.log
       format: multiline
       format_firstline: '/^\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}.\d{3} \d+ \S+ \S+ \[(req-\S+ \S+ \S+ \S+ \S+ \S+|-)\]/'
       format1: '/^(?<Timestamp>\S+ \S+) (?<Pid>\d+) (?<log_level>\S+) (?<python_module>\S+) (\[(req-(?<request_id>\S+) (?<user_id>\S+) (?<tenant_id>\S+) (?<domain_id>\S+) (?<user_domain>\S+) (?<project_domain>\S+)|-)\])? (?<Payload>.*)?$/'

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