Configurar el agente Prometheus

Debe colocar los siguientes ejemplos en la sección config del agente. Consulte el método de instalación que solía utilizar y cuál es el que corresponde a su caso.

Para configurar el agente usando Helm, debe configurar su values.yaml de una de estas dos maneras:

Sugerencia

Debes agregar tu New Relic en el archivo values.yaml.

global:
  licenseKey: YOUR_NEW_RELIC_LICENSE_KEY
  cluster: K8S_CLUSTER_NAME

newrelic-prometheus-agent:
  enabled: true
  config:
    # YOUR CONFIGURATION GOES HERE

Definir qué extremo raspar

De forma predeterminada, el agente New Relic Prometheus utiliza dos anotaciones para descubrir el objetivo: newrelic.io/scrape: "true" y prometheus.io/scrape: "true".

Todos los objetivos del clúster que están anotados con newrelic.io/scrape: "true" se descubren y eliminan de forma predeterminada. El objetivo anotado con prometheus.io/scrape: "true" se eliminará o no según la configuración.

Rasca métrica solo de Prometheus integración

El agente Prometheus se puede configurar para extraer métrica de la integración más popular en Kubernetes. Eche un vistazo a la lista de integración que contiene un conjunto de paneles y para iniciar el monitoreo de forma inmediata.

Esa lista se define en el archivo value.yaml del gráfico de timón del agente Prometheus de New Relic. Puede modificar esta lista, pero es posible que algunos no funcionen de forma inmediata con etiquetas o valores personalizados.

Al actualizar, es posible que haya nuevos filtros de integración disponibles. Por lo tanto, la cantidad de datos extraídos podría aumentar, según los servicios de su clúster, después de una actualización que involucre filtros de integración. Puede evitar esto guardando una lista fija de app_values en su archivo values.yaml . Por ejemplo:

app_values: ["redis", "traefik", "calico", "nginx", "coredns", "kube-dns", "etcd", "cockroachdb"]

Además, puede suceder que una nueva versión de los filtros de integración haga que un objetivo que ya fue eliminado por un trabajo sea eliminado por segunda vez. Para recibir una notificación en caso de datos duplicados (y evitar por completo el scraping duplicado), puede crear una alerta basada en la siguiente consulta:

FROM Metric SELECT uniqueCount(job) FACET instance, cluster_name LIMIT 10 SINCE 2 minutes ago

Si algún valor es diferente de 1, entonces tiene dos o más trabajos extrayendo la misma instancia en el mismo clúster.

Raspe métrica de todo el objetivo.

Si necesita eliminar todo el objetivo anotado con prometheus.io/scrape: "true", debe realizar una de las siguientes acciones, según el método de instalación que elija:

Si empleó la instalación guiada, seleccione la opción Scrape all Prometheus endpoints .
Si utilizó Helm, agregue los siguientes valores en su configuración del agente prometheus:
```
kubernetes:
  integrations_filter:
    enabled: false
```

Descubrimiento de objetivos de Kubernetes

Los trabajos Kubernetes descubren el objetivo y raspan el objetivo según la configuración target_discovery. Si dentro de la configuración target_discovery, configuras pod y endpoints en true, Prometheus creará reglas para descubrir cualquier pod o extremo en el clúster que tenga un puerto expuesto.

Utilice el parámetro de configuración target_discovery.filter para filtrar el objetivo que Prometheus raspa. Utilice las etiquetas label y annotations para filtrar por condiciones actuales y el operador AND para todas las condiciones.

El siguiente ejemplo solo extrae Pods y Endpoints con la anotación newrelic.io/scrape: "true" y la etiqueta k8s.io/app con postgres o mysql como valores. Para el extremo, la anotación debe estar presente en el servicio relacionado con ella. Las expresiones regulares están ancladas, es decir, si configura scrape: 'true', Prometheus evalúa true como ^true$. Para evitar eso, use .*true.* para que también coincida con a-true-example.

kubernetes:
  jobs:
    - job_name_prefix: example
      integrations_filter:
        enabled: false
      target_discovery:
        pod: true
        endpoints: true
        filter:
          annotations:
            # <string>: <regex>
            newrelic.io/scrape: "true"
          label:
            # <string>: <regex>
            k8s.io/app: "(postgres|mysql)"

Sugerencia

Si no agrega un valor para la etiqueta o anotación, el filtro solo verificará si existe.

Configurar objetivo estático

El agente prometheus define un trabajo objetivo estático para raspar autométrica de forma predeterminada, pero puede configurar un objetivo estático adicional al incluir trabajos adicionales.

El siguiente ejemplo incluye un trabajo adicional para eliminar un servidor administrado por separado y el trabajo self-métrica para seguir informando el prometheus agente métrica, como se define de forma predeterminada.

static_targets:
  jobs:
    - job_name: managed-exporter
      targets:
        - "managed_exporter.your-company.tld:5432"
    - job_name: self-metrics
      skip_sharding: true  # sharding is skipped to obtain self-metrics from all Prometheus servers.
      targets:
        - "localhost:9090"
      extra_metric_relabel_config:
        - source_labels: [__name__]
          action: keep
          regex: "\
            prometheus_agent_active_series|\
            prometheus_target_interval_length_seconds|\
            prometheus_target_scrape_pool_targets|\
            prometheus_remote_storage_samples_pending|\
            prometheus_remote_storage_samples_in_total|\
            prometheus_remote_storage_samples_retried_total|\
            prometheus_agent_corruptions_total|\
            prometheus_remote_storage_shards|\
            prometheus_sd_kubernetes_events_total|\
            prometheus_agent_checkpoint_creations_failed_total|\
            prometheus_agent_checkpoint_deletions_failed_total|\
            prometheus_remote_storage_samples_dropped_total|\
            prometheus_remote_storage_samples_failed_total|\
            prometheus_sd_kubernetes_http_request_total|\
            prometheus_agent_truncate_duration_seconds_sum|\
            prometheus_build_info|\
            process_resident_memory_bytes|\
            process_virtual_memory_bytes|\
            process_cpu_seconds_total"

Advertencia

Si modifica la sección static_targets y no incluye el trabajo autométrico, los agentes métricos no se reportan.

Intervalo de raspado objetivo

De forma predeterminada, el agente Prometheus raspa todos los objetivos para métrica cada 30 segundos como se define en common.scrape_interval para todos los trabajos de raspado en la configuración. Puede cambiar esto usando la tecla scrape_interval en esa sección.

Este ejemplo muestra dos trabajos de Kubernetes con diferentes intervalos de extracción:

common:
  scrape_interval: 30s
kubernetes:
  jobs:
    # this job will use the default scrape_interval defined in common.
    - job_name_prefix: default-targets-with-30s-interval
      target_discovery:
        pod: true
        filter:
          annotations:
            newrelic.io/scrape: "true"

    - job_name_prefix: slow-targets-with-60s-interval
      scrape_interval: 60s
      target_discovery:
        pod: true
        filter:
          annotations:
            newrelic.io/scrape_slow: "true"

Transformaciones métricas y de etiquetas

Puedes aplicar transformaciones métricas y de etiquetas en cualquier sección de configuración, pero configurarlo en el nivel de escritura remota hace que el filtrado o las transformaciones sean más amplios.

Si los configura en el nivel newrelic_remote_write, los filtros se aplican a todas las métricas que se envían a New Relic. Si los fijas en cualquier otra sección, se aplican a la métrica raspada por esa sección. El proceso de filtrado métrico ocurre después de que las métricas han sido raspadas del objetivo.

Puede utilizar el parámetro extra_metric_relabel_config para aplicar los filtros, que agrega entradas del parámetro metric_relabel_config . Este parámetro está presente en static_targets.jobs, kubernetes.jobs y el parámetro extra_write_relabel_configs para newrelic_remote_write.

Aquí hay un ejemplo de cómo usarlo en diferentes partes del archivo de configuración YAML:

static_targets:
  - name: self-metrics
    urls:
      - "http://static-service:8181"
    extra_metric_relabel_config:
      # Drop metrics with prefix 'go_' for this target.
      - source_labels: [__name__]
        regex: "go_.+"
        action: drop

newrelic_remote_write:
  extra_write_relabel_configs:
    # Drop all metrics with the specified name before sent to New Relic.
    - source_labels: [__name__]
      regex: "metric_name"
      action: drop

Muestras de fragmentos de archivos YAML

Agregue uno de estos ejemplos en el archivo de configuración YAML desde la sección de transformaciones de métricas y etiquetas .

Para filtrar métrica

Para agregar o quitar etiquetas métricas

Importante

Los nombres de las etiquetas métricas deben cumplir con Prometheus DataModel.

Puede usarlo para reducir la cardinalidad, pero tenga en cuenta que eliminar etiquetas de identificación puede dificultar la garantía de una agregación métrica adecuada.

- regex: 'label_name'
  action: labeldrop

Configuración de autorización objetivo

Algunos objetivos necesitan autorización de acceso para ser eliminados, como la base de datos No-SQL para recuperar datos a los que tiene acceso el usuario que se conecta, o exportadores que exponen datos sensibles en su extremo métrico. Todos los métodos de autorización admitidos por Prometheus se pueden configurar en las secciones static_targets y kubernetes .

Como se explica en la guía de instalación, creamos una configuración para Prometheus basada en nuestro YAML. Esta parte de la configuración pasó a Prometheus tal cual desde nuestro YAML, por lo que debe consultar la documentación de Prometheus:

TLS
OAuth2
Encabezado de autorización
Autenticación básica

A continuación se muestran algunos ejemplos para tratar objetivos que necesitan autorización de acceso:

kubernetes:
  jobs:
    - job_name_prefix: skip-verify-on-https-targets
      target_discovery:
        pod: true
        filter:
          annotations:
            newrelic.io/scrape: "true"
    - job_name_prefix: bearer-token
      target_discovery:
        pod: true
        filter:
          label:
            k8s.io/app: my-app-with-token
      authorization:
        type: Bearer
        credentials_file: "/etc/my-app/token"

static_targets:
  jobs:
    - job_name: mtls-target
      scheme: https
      targets:
        - "my-mtls-target:8181"
      tls_config:
        ca_file: "/etc/my-app/client-ca.crt"
        cert_file: "/etc/my-app/client.crt"
        key_file: "/etc/my-app/client.key"

    - job_name: basic-auth-target
      targets:
        - "my-basic-auth-static:8181"
      basic_auth:
        password_file: "/etc/my-app/pass.htpasswd"

Te ofrecemos esta traducción automática para facilitar la lectura.

Configurar el agente Prometheus