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第 4 章 配置 Collector

4.1. 配置 Collector
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红帽构建的 OpenTelemetry Operator 使用自定义资源定义(CRD)文件来定义创建和部署分布式追踪平台 (Tempo) 资源时要使用的架构和配置设置。您可以安装默认配置或修改该文件。

4.1.1. 部署模式
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OpenTelemetryCollector 自定义资源允许您为 OpenTelemetry Collector 指定以下部署模式之一：

Deployment
默认值。
StatefulSet
如果您需要运行有状态工作负载，例如使用 Collector 的 File Storage Extension 或 Tail Sampling Processor 时，请使用 StatefulSet 部署模式。
DaemonSet
如果您需要从每个节点中提取遥测数据，例如使用 Collector 的 Filelog Receiver 来读取容器日志，请使用 DaemonSet 部署模式。
Sidecar

如果您需要访问容器内的日志文件，请将 Collector 注入 sidecar，并使用 Collector 的 Filelog Receiver 和共享卷，如 emptyDir。

如果您需要将应用程序配置为通过 localhost 发送遥测数据，请将 Collector 注入 sidecar，并设置 Collector 通过加密和经过身份验证的连接将遥测数据转发到外部服务。当作为 sidecar 注入时，Collector 会与应用程序在同一 pod 中运行。

注意

如果选择 sidecar 部署模式，那么除了在 OpenTelemetryCollector 自定义资源 CR 中设置 spec.mode: sidecar 字段外，还必须将 sidecar.opentelemetry.io/inject 注解设置为 pod 注解或命名空间注解。如果在 pod 和命名空间上设置了此注解，如果 pod 注解被设置为 false 或 OpenTelemetryCollector CR 名称，则 pod 注解会优先使用。

作为 pod 注解，sidecar.opentelemetry.io/inject 注解支持几个值： 

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  ...
  annotations:
    sidecar.opentelemetry.io/inject: "<supported_value>"
1 

...
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1
支持的值：
false
不要注入 Collector。如果缺少注解，则这是默认设置。
true
使用同一命名空间中的 OpenTelemetryCollector CR 配置注入 Collector。
<collector_name>
使用同一命名空间中的 < collector_name > OpenTelemetryCollector CR 配置注入 Collector。
<namespace>/<collector_name>
使用 < namespace > 命名空间中的 <collector_name > OpenTelemetryCollector CR 配置注入 Collector。

4.1.2. OpenTelemetry Collector 配置选项
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OpenTelemetry Collector 由访问遥测数据的一组组件组成：

  • Receivers
  • Processors
  • Exporters
  • 连接器
  • 扩展

您可以在自定义资源 YAML 文件中定义多个组件实例。配置后，必须通过 YAML 文件的 spec.config.service 部分中定义的管道启用这些组件。作为最佳实践，仅启用您需要的组件。

OpenTelemetry Collector 自定义资源文件示例

apiVersion: opentelemetry.io/v1beta1
kind: OpenTelemetryCollector
metadata:
  name: cluster-collector
  namespace: tracing-system
spec:
  mode: deployment
  observability:
    metrics:
      enableMetrics: true
  config:
    receivers:
      otlp:
        protocols:
          grpc: {}
          http: {}
    processors: {}
    exporters:
      otlp:
        endpoint: otel-collector-headless.tracing-system.svc:4317
        tls:
          ca_file: "/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/service-ca.crt"
      prometheus:
        endpoint: 0.0.0.0:8889
        resource_to_telemetry_conversion:
          enabled: true # by default resource attributes are dropped
    service:
1 

      pipelines:
        traces:
          receivers: [otlp]
          processors: []
          exporters: [otlp]
        metrics:
          receivers: [otlp]
          processors: []
          exporters: [prometheus]
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1
如果一个组件被配置但没有在 service 部分中定义，则组件不会被启用。
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表 4.1. Operator 用来定义 OpenTelemetry Collector 的参数
参数描述值default
receivers:
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接收器用于控制数据如何进入 Collector。默认情况下，不会配置接收器。必须至少有一个启用的接收器才能使配置被视为有效。接收器通过添加到管道中来启用。

otlp, jaeger, prometheus, zipkin, kafka, opencensus

None 

processors:
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处理器在导出前会处理接收的数据。默认情况下，不启用处理器。

batch, memory_limiter, resourcedetection, attributes, span, k8sattributes, filter, routing

None 

exporters:
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导出器将数据发送到一个或多个后端或目的地。默认情况下，不会配置导出器。必须至少启用了一个 exporter 时，配置才被视为有效。将导出器添加到管道中即可启用。导出器可能会与其默认设置一起使用，但很多需要配置至少指定目标和安全设置。

otlp, otlphttp, debug, prometheus, kafka

None 

connectors:
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连接器通过将数据作为管道导出器来加入管道对，并将数据作为 Start-of-pipeline 接收器发送。连接器可用于总结、复制或路由消耗的数据。

spanmetrics

None 

extensions:
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不涉及处理遥测数据的任务的可选组件。

bearertokenauth, oauth2client, jaegerremotesampling, pprof, health_check, memory_ballast, zpages

None 

service:
  pipelines:
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组件通过将组件添加到 services.pipeline 下的管道中来启用。

  
service:
  pipelines:
    traces:
      receivers:
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您可以通过在 service.pipelines.traces 下添加用于追踪的接收器。

 

None 

service:
  pipelines:
    traces:
      processors:
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您可以通过在 service.pipelines.traces 下添加处理器来启用追踪的处理器。

 

None 

service:
  pipelines:
    traces:
      exporters:
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您可以通过在 service.pipelines.traces 下添加用于追踪的导出器。

 

None 

service:
  pipelines:
    metrics:
      receivers:
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您可以通过在 service.pipelines.metrics 下添加指标来启用指标接收器。

 

None 

service:
  pipelines:
    metrics:
      processors:
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您可以通过在 service.pipelines.metrics 下添加 services.pipelines.metrics 来为 metircs 启用处理器。

 

None 

service:
  pipelines:
    metrics:
      exporters:
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您可以通过在 service.pipelines.metrics 下添加指标启用导出器。

 

None

4.1.3. 自动创建所需的 RBAC 资源
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有些 Collector 组件需要配置 RBAC 资源。

流程

  • 在 opentelemetry-operator-controller-manage 服务帐户中添加以下权限，以便红帽构建的 OpenTelemetry Operator 可以自动创建它们： 

    apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: generate-processors-rbac
rules:
- apiGroups:
  - rbac.authorization.k8s.io
  resources:
  - clusterrolebindings
  - clusterroles
  verbs:
  - create
  - delete
  - get
  - list
  - patch
  - update
  - watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: generate-processors-rbac
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: generate-processors-rbac
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: opentelemetry-operator-controller-manager
  namespace: openshift-opentelemetry-operator
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