8.2. Red Hat OpenShift distributed tracing을 사용하여 분산 추적 활성화

절차

1. OpenTelemetryHeaderor CR(사용자 정의 리소스)을 만듭니다.

   OpenTelemetry#189or CR의 예

   apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
   kind: OpenTelemetryCollector
   metadata:
     name: cluster-collector
     namespace: <namespace>
   spec:
     mode: deployment
     config: |
       receivers:
         zipkin:
       processors:
       exporters:
         jaeger:
           endpoint: jaeger-all-in-one-inmemory-collector-headless.tracing-system.svc:14250
           tls:
             ca_file: "/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/service-ca.crt"
         logging:
       service:
         pipelines:
           traces:
             receivers: [zipkin]
             processors: []
             exporters: [jaeger, logging]

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2. Red Hat OpenShift distributed tracing이 설치된 네임스페이스에서 두 개의 포드가 실행되고 있는지 확인합니다.

   $ oc get pods -n <namespace>

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   출력 예

   NAME                                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   cluster-collector-collector-85c766b5c-b5g99   1/1     Running   0          5m56s
   jaeger-all-in-one-inmemory-ccbc9df4b-ndkl5    2/2     Running   0          15m

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3. 다음과 같은 헤드리스 서비스가 생성되었는지 확인합니다.

   $ oc get svc -n <namespace> | grep headless

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   출력 예

   cluster-collector-collector-headless            ClusterIP   None             <none>        9411/TCP                                 7m28s
   jaeger-all-in-one-inmemory-collector-headless   ClusterIP   None             <none>        9411/TCP,14250/TCP,14267/TCP,14268/TCP   16m

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   이러한 서비스는 Jaeger, Knative Serving 및 Knative Eventing을 구성하는 데 사용됩니다. Jaeger 서비스의 이름은 다를 수 있습니다.

4. "OpenShift Serverless Operator 설치" 문서에 따라 OpenShift Serverless Operator를 설치합니다.

5. 다음 KnativeServing CR을 생성하여 Knative Serving 을 설치합니다.

   KnativeServing CR의 예

   apiVersion: operator.knative.dev/v1beta1
   kind: KnativeServing
   metadata:
       name: knative-serving
       namespace: knative-serving
   spec:
     config:
       tracing:
         backend: "zipkin"
         zipkin-endpoint: "http://cluster-collector-collector-headless.tracing-system.svc:9411/api/v2/spans"
         debug: "false"
         sample-rate: "0.1" 

   1

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   1

   sample-rate는 샘플링 가능성을 정의합니다. sample-rate 사용: "0.1" 는 10개의 추적 중 1개가 샘플링됨을 의미합니다.

6. 다음 KnativeEventing CR을 생성하여 Knative Eventing을 설치합니다.

   KnativeEventing CR의 예

   apiVersion: operator.knative.dev/v1beta1
   kind: KnativeEventing
   metadata:
       name: knative-eventing
       namespace: knative-eventing
   spec:
     config:
       tracing:
         backend: "zipkin"
         zipkin-endpoint: "http://cluster-collector-collector-headless.tracing-system.svc:9411/api/v2/spans"
         debug: "false"
         sample-rate: "0.1" 

   1

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   1

   sample-rate는 샘플링 가능성을 정의합니다. sample-rate 사용: "0.1" 는 10개의 추적 중 1개가 샘플링됨을 의미합니다.

7. Knative 서비스를 생성합니다.

   서비스의 예

   apiVersion: serving.knative.dev/v1
   kind: Service
   metadata:
     name: helloworld-go
   spec:
     template:
       metadata:
         labels:
           app: helloworld-go
         annotations:
           autoscaling.knative.dev/minScale: "1"
           autoscaling.knative.dev/target: "1"
       spec:
         containers:
         - image: quay.io/openshift-knative/helloworld:v1.2
           imagePullPolicy: Always
           resources:
             requests:
               cpu: "200m"
           env:
           - name: TARGET
             value: "Go Sample v1"

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8. 서비스에 대한 일부 요청을 수행합니다.

   HTTPS 요청의 예

   $ curl https://helloworld-go.example.com

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9. Jaeger 웹 콘솔의 URL을 가져옵니다.

   명령 예

   $ oc get route jaeger-all-in-one-inmemory  -o jsonpath='{.spec.host}' -n <namespace>

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   이제 Jaeger 콘솔을 사용하여 추적을 검사할 수 있습니다.