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. 既存の Telemetry アラームをリスト表示します。

   # 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リスト表示するには、リソースの UUID を指定します。以下に例を示します。

   # openstack metric resource show 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753
   
   | Field                 | Value                                                             |
   +-----------------------+-------------------------------------------------------------------+
   | created_by_project_id | 1adaed3aaa7f454c83307688c0825978                                  |
   | created_by_user_id    | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a                                  |
   | creator               | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a:1adaed3aaa7f454c83307688c0825978 |
   | ended_at              | None                                                              |
   | id                    | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753                              |
   | metrics               | cpu: a0375b0e-f799-47ea-b4ba-f494cf562ad8                         |
   |                       | disk.ephemeral.size: cd082824-dfd6-49c3-afdf-6bfc8c12bd2a         |
   |                       | disk.root.size: cd88dc61-ba85-45eb-a7b9-4686a6a0787b              |
   |                       | memory.usage: 7a1e787c-5fa7-4ac3-a2c6-4c3821eaf80a                |
   |                       | memory: ebd38ef7-cdc1-49f1-87c1-0b627d7c189e                      |
   |                       | vcpus: cc9353f1-bb24-4d37-ab8f-d3e887ca8856                       |
   | original_resource_id  | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753                              |
   | project_id            | cdda46e0b5be4782bc0480dac280832a                                  |
   | revision_end          | None                                                              |
   | revision_start        | 2021-09-16T17:00:41.227453+00:00                                  |
   | started_at            | 2021-09-16T16:17:08.444032+00:00                                  |
   | type                  | instance                                                          |
   | user_id               | f00de1d74408428cadf483ea7dbb2a83                                  |
   +-----------------------+-------------------------------------------------------------------+

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手順

1. アーカイブポリシーはデプロイメントプロセス時に事前に設定されるため、新しいアーカイブポリシーを作成する必要はほとんどありません。ただし、設定したアーカイブポリシーがない場合は、アーカイブポリシーを作成する必要があります。5s * 86400 ポイント (5 日) のメトリックを作成するアーカイブポリシーを作成するには、以下のコマンドを使用します。

   # openstack archive-policy create <name> \
          -d granularity:5s,points:86400 \
          -b 3 -m mean -m rate:mean

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   + <name> をアーカイブポリシーの名前に置き換えます。

   注記

   Telemetry Alarming サービスの評価期間の値を 60 より大きい整数に設定するようにしてください。Ceilometer のポーリング間隔は、評価期間にリンクされます。Ceilometer のポーリング間隔の値を 60 から 600 までの数字に設定し、値が Telemetry Alarming サービスの評価期間の値よりも大きくされていることを確認します。Ceilometer のポーリング間隔が低すぎる場合には、システム負荷が大幅に影響を受ける可能性があります。

2. アラームを作成し、クエリーを使用してモニタリングするインスタンスの特定の ID を分離します。以下の例のインスタンスの ID は 94619081-abf5-4f1f-81c7-9cedaa872403 です。

   注記

   しきい値を計算するには、数式 1,000,000,000 x {granularity} x {percentage_in_decimal} を使用します。

   # openstack alarm create \
   --type gnocchi_aggregation_by_resources_threshold \
   --name cpu_usage_high \
   --granularity 5
   --metric cpu \
   --threshold 48000000000 \
   --aggregation-method rate:mean \
   --resource-type instance \
   --query '{"=": {"id": "94619081-abf5-4f1f-81c7-9cedaa872403"}}' --alarm-action 'log://'
   +---------------------------+-------------------------------------------------------+
   | Field                     | Value                                                 |
   +---------------------------+-------------------------------------------------------+
   | aggregation_method        | rate:mean                                                   |
   | 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               | 5                                                    |
   | insufficient_data_actions | []                                                    |
   | metric                    | cpu                                              |
   | 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                 | 48000000000.0                                                  |
   | time_constraints          | []                                                    |
   | timestamp                 | 2016-12-09T05:18:53.326000                            |
   | type                      | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold            |
   | user_id                   | 32d3f2c9a234423cb52fb69d3741dbbc                      |
   +---------------------------+-------------------------------------------------------+

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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. 監視可能なメトリックを特定するには、インスタンスの UUID を指定して openstack metric resource show コマンドを入力します。

   $ openstack metric resource show --type instance 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753
   
   +-----------------------+-------------------------------------------------------------------+
   | Field                 | Value                                                             |
   +-----------------------+-------------------------------------------------------------------+
   | availability_zone     | nova                                                              |
   | created_at            | 2021-09-16T16:16:24+00:00                                         |
   | created_by_project_id | 1adaed3aaa7f454c83307688c0825978                                  |
   | created_by_user_id    | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a                                  |
   | creator               | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a:1adaed3aaa7f454c83307688c0825978 |
   | deleted_at            | None                                                              |
   | display_name          | foo-2                                                             |
   | ended_at              | None                                                              |
   | flavor_id             | 0e5bae38-a949-4509-9868-82b353ef7ffb                              |
   | flavor_name           | workload_flavor_0                                                 |
   | host                  | compute-0.redhat.local                                            |
   | id                    | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753                              |
   | image_ref             | 3cde20b4-7620-49f3-8622-eeacbdc43d49                              |
   | launched_at           | 2021-09-16T16:17:03+00:00                                         |
   | metrics               | cpu: a0375b0e-f799-47ea-b4ba-f494cf562ad8                         |
   |                       | disk.ephemeral.size: cd082824-dfd6-49c3-afdf-6bfc8c12bd2a         |
   |                       | disk.root.size: cd88dc61-ba85-45eb-a7b9-4686a6a0787b              |
   |                       | memory.usage: 7a1e787c-5fa7-4ac3-a2c6-4c3821eaf80a                |
   |                       | memory: ebd38ef7-cdc1-49f1-87c1-0b627d7c189e                      |
   |                       | vcpus: cc9353f1-bb24-4d37-ab8f-d3e887ca8856                       |
   | original_resource_id  | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753                              |
   | project_id            | cdda46e0b5be4782bc0480dac280832a                                  |
   | revision_end          | None                                                              |
   | revision_start        | 2021-09-16T17:00:41.227453+00:00                                  |
   | server_group          | None                                                              |
   | started_at            | 2021-09-16T16:17:08.444032+00:00                                  |
   | type                  | instance                                                          |
   | user_id               | f00de1d74408428cadf483ea7dbb2a83                                  |
   +-----------------------+-------------------------------------------------------------------+

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   この出力結果の metrics の値に、Alarming サービスを使用して監視可能なコンポーネントがリスト表示されます (例: cpu)。

2. CPU の使用状況を監視するには、cpu メトリックを使用します。

   $ openstack metric show --resource-id 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753 cpu
   +--------------------------------+-------------------------------------------------------------------+
   | Field                          | Value                                                             |
   +--------------------------------+-------------------------------------------------------------------+
   | archive_policy/name            | ceilometer-high-rate                                              |
   | creator                        | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a:1adaed3aaa7f454c83307688c0825978 |
   | id                             | a0375b0e-f799-47ea-b4ba-f494cf562ad8                              |
   | name                           | cpu                                                               |
   | resource/created_by_project_id | 1adaed3aaa7f454c83307688c0825978                                  |
   | resource/created_by_user_id    | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a                                  |
   | resource/creator               | d8429405a2764c3bb5184d29bd32c46a:1adaed3aaa7f454c83307688c0825978 |
   | resource/ended_at              | None                                                              |
   | resource/id                    | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753                              |
   | resource/original_resource_id  | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753                              |
   | resource/project_id            | cdda46e0b5be4782bc0480dac280832a                                  |
   | resource/revision_end          | None                                                              |
   | resource/revision_start        | 2021-09-16T17:00:41.227453+00:00                                  |
   | resource/started_at            | 2021-09-16T16:17:08.444032+00:00                                  |
   | resource/type                  | instance                                                          |
   | resource/user_id               | f00de1d74408428cadf483ea7dbb2a83                                  |
   | unit                           | ns                                                                |
   +--------------------------------+-------------------------------------------------------------------+

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

3. 現在選択されている cpu メトリックのアーカイブポリシーを検査します。

   $ openstack metric archive-policy show ceilometer-high-rate
   
   +---------------------+-------------------------------------------------------------------+
   | Field               | Value                                                             |
   +---------------------+-------------------------------------------------------------------+
   | aggregation_methods | rate:mean, mean                                                   |
   | back_window         | 0                                                                 |
   | definition          | - timespan: 1:00:00, granularity: 0:00:01, points: 3600           |
   |                     | - timespan: 1 day, 0:00:00, granularity: 0:01:00, points: 1440    |
   |                     | - timespan: 365 days, 0:00:00, granularity: 1:00:00, points: 8760 |
   | name                | ceilometer-high-rate                                              |
   +---------------------+-------------------------------------------------------------------+

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4. アラームサービスを使用して、cpu にクエリーを行うモニタリング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 \
     --threshold 800,000,000.0 \
     --comparison-operator ge \
     --aggregation-method mean \
     --granularity 300 \
     --evaluation-periods 1 \
     --alarm-action 'log://' \
     --ok-action 'log://' \
     --resource-type instance \
     --resource-id 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753
   
     +---------------------------+--------------------------------------+
     | Field                     | Value                                |
     +---------------------------+--------------------------------------+
     | aggregation_method        | rate:mean                            |
     | alarm_actions             | ['log:']                             |
     | alarm_id                  | c7b326bd-a68c-4247-9d2b-56d9fb18bf38 |
     | comparison_operator       | ge                                   |
     | description               | High CPU usage                       |
     | enabled                   | True                                 |
     | evaluation_periods        | 1                                    |
     | granularity               | 300                                  |
     | insufficient_data_actions | []                                   |
     | metric                    | cpu                                  |
     | name                      | high-cpu                             |
     | ok_actions                | ['log:']                             |
     | project_id                | cdda46e0b5be4782bc0480dac280832a     |
     | repeat_actions            | False                                |
     | resource_id               | 22592ae1-922a-4f51-b935-20c938f48753 |
     | resource_type             | instance                             |
     | severity                  | low                                  |
     | state                     | insufficient data                    |
     | state_reason              | Not evaluated yet                    |
     | state_timestamp           | 2021-09-21T08:02:57.090592           |
     | threshold                 | 800000000.0                          |
     | time_constraints          | []                                   |
     | timestamp                 | 2021-09-21T08:02:57.090592           |
     | type                      | gnocchi_resources_threshold          |
     | user_id                   | f00de1d74408428cadf483ea7dbb2a83     |
     +---------------------------+--------------------------------------+

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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-rsyslog.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 RsyslogElasticsearchSetting パラメーターのエントリーを作成します。RsyslogElasticsearchSetting パラメーターの設定例を以下のスニペットに示します。

   parameter_defaults:
       RsyslogElasticsearchSetting:
           uid: "elastic"
           pwd: "yourownpassword"
           skipverifyhost: "on"
           allowunsignedcerts: "on"
           server: "https://log-store-service-telemetry.apps.stfcloudops1.lab.upshift.rdu2.redhat.com"
           serverport: 443

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