4.4. 在 Jaeger UI 中配置 Monitor 选项卡

流程

1. 在 OpenTelemetry Collector 的 OpenTelemetryCollector 自定义资源中，启用 Spanmetrics Connector (spanmetrics)，它将从 trace 派生指标，并以 Prometheus 格式导出指标。

   span RED 的 OpenTelemetryCollector 自定义资源示例

   apiVersion: opentelemetry.io/v1beta1
   kind: OpenTelemetryCollector
   metadata:
     name: otel
   spec:
     mode: deployment
     observability:
       metrics:
         enableMetrics: true 

   1

   
     config: |
       connectors:
         spanmetrics: 

   2

   
           metrics_flush_interval: 15s
   
       receivers:
         otlp: 

   3

   
           protocols:
             grpc:
             http:
   
       exporters:
         prometheus: 

   4

   
           endpoint: 0.0.0.0:8889
           add_metric_suffixes: false
           resource_to_telemetry_conversion:
             enabled: true 

   5

   
   
         otlp:
           auth:
             authenticator: bearertokenauth
           endpoint: tempo-redmetrics-gateway.mynamespace.svc.cluster.local:8090
           headers:
             X-Scope-OrgID: dev
           tls:
             ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/service-ca.crt
             insecure: false
   
       extensions:
         bearertokenauth:
           filename: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
   
       service:
         extensions:
         - bearertokenauth
         pipelines:
           traces:
             receivers: [otlp]
             exporters: [otlp, spanmetrics] 

   6

   
           metrics:
             receivers: [spanmetrics] 

   7

   
             exporters: [prometheus]
   
   # ...

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   1

   创建 ServiceMonitor 自定义资源，以启用 Prometheus exporter 的提取。

   2

   Spanmetrics 连接器接收 trace 和 exports 指标。

   3

   OTLP 接收器在 OpenTelemetry 协议中接收 span。

   4

   Prometheus exporter 用于导出 Prometheus 格式的指标。

   5

   默认丢弃资源属性。

   6

   Spanmetrics 连接器在 trace 管道中被配置为 exporter。

   7

   Spanmetrics 连接器在 metrics 管道中配置为接收器。

2. 在 TempoStack 自定义资源中，启用 Monitor 选项卡，并将 Prometheus 端点设置为 Thanos querier 服务，以从用户定义的监控堆栈查询数据。

   带有启用 Monitor 选项卡的 TempoStack 自定义资源示例

   apiVersion: tempo.grafana.com/v1alpha1
   kind: TempoStack
   metadata:
     name: redmetrics
   spec:
     storage:
       secret:
         name: minio-test
         type: s3
     storageSize: 1Gi
     tenants:
       mode: openshift
       authentication:
         - tenantName: dev
           tenantId: "1610b0c3-c509-4592-a256-a1871353dbfa"
     template:
       gateway:
         enabled: true
       queryFrontend:
         jaegerQuery:
           monitorTab:
             enabled: true 

   1

   
             prometheusEndpoint: https://thanos-querier.openshift-monitoring.svc.cluster.local:9092 

   2

   
             redMetricsNamespace: "" 

   3

   
   
   # ...

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   1

   在 Jaeger 控制台中启用 Monitoring 选项卡。

   2

   来自 user-workload 监控的 Thanos Querier 的服务名称。

   3

   可选： Jaeger 查询检索 Prometheus 指标的指标命名空间。只有在您使用比 0.109.0 更早的 OpenTelemetry Collector 版本时，才包含这一行。如果您使用 OpenTelemetry Collector 版本 0.109.0 或更高版本，请省略这一行。

3. 可选：使用带有警报规则的 spanmetrics 连接器生成的 span RED 指标。例如，对于有关较慢的服务或定义服务级别目标(SLO)的警报，连接器会创建一个 duration_bucket 直方图和 调用 计数器指标。这些指标具有标识服务、API 名称、操作类型和其他属性的标签。

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   表 4.4. 在 spanmetrics 连接器中创建的指标标签

   标签	描述	值
   service_name	由 otel_service_name 环境变量设置的服务名称。	frontend
   span_name	操作的名称。	/ /customer
   span_kind	标识服务器、客户端、消息传递或内部操作。	SPAN_KIND_SERVER SPAN_KIND_CLIENT SPAN_KIND_PRODUCER SPAN_KIND_CONSUMER SPAN_KIND_INTERNAL

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   PrometheusRule 自定义资源示例，当前端服务于 2000ms 内没有提供 95% 时 SLO 定义警报规则

   apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
   kind: PrometheusRule
   metadata:
     name: span-red
   spec:
     groups:
     - name: server-side-latency
       rules:
       - alert: SpanREDFrontendAPIRequestLatency
         expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(duration_bucket{service_name="frontend", span_kind="SPAN_KIND_SERVER"}[5m])) by (le, service_name, span_name)) > 2000 

   1

   
         labels:
           severity: Warning
         annotations:
           summary: "High request latency on {{$labels.service_name}} and {{$labels.span_name}}"
           description: "{{$labels.instance}} has 95th request latency above 2s (current value: {{$value}}s)"

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   1

   这个表达式检查，是否 95% 的前端服务器响应时间值低于 2000 ms。时间范围 ([5m]) 必须至少是提取间隔的四倍，并且足以适应指标的变化。