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大規模なKubernetes環境におけるPrometheus OpenMetricsインテグレーションの設定

CPUやメモリの制限やリクエストは、監視するターゲットの数や、各ターゲットが公開するメトリクスの数に応じて変化します。例えば、 800 ターゲットをスクレイピングし、 1000 timeseries をそれぞれ公開するPrometheus OpenMetricsの統合は、 150ms のレイテンシーと、 scrape_duration の30秒で、 2.5CPU700MB のRAMを消費します。

大規模環境のための統合設定

監視している環境の規模を推定するために、以下のクエリを実行して、スクレイピングされているターゲットの数を確認します。

SELECT latest(nr_stats_targets) FROM Metric where clusterName=’clusterName’ SINCE 30 MINUTES AGO TIMESERIES

何百ものターゲットがスクレイピングされる巨大な環境では、 /metrics エンドポイントのレイテンシーは1秒以下でなければなりません。このクエリを実行して、さまざまなターゲットのレイテンシーをチェックします。このクエリは、 Prometheus OpenMetrics integration によって公開されたデータを取得し、各エンドポイントを取得するのに必要な時間を表示します。

SELECT average(nr_stats_integration_fetch_target_duration_seconds) FROM Metric where clusterName=’clustername' SINCE 30 MINUTES AGO FACET target LIMIT 30

すべてのターゲットをスクレイプするのに必要な時間を30秒以下にするために、以下のような設定を行います。

ターゲット

設定

ターゲット< 400、それぞれ1000のメトリクスを持つ

修正は必要ありません。CPUはおおよそ 0.1 から 1.5 コアの間で、必要なメモリは 256MB 以下である必要があります。

400< ターゲット< 1000、それぞれ1000のメトリクスを持つ

ワーカーの数は、 6-8 に増やす必要があります。CPU はおおよそ 1.53.5 の間のコア数で、必要なメモリは 100MB 程度です。

ターゲット> 1000、それぞれ1000のメトリクスを持つ

ワーカーの数は10人以上にしてください。CPUは 3.5 コア以上で、必要なメモリは 1GB 以上程度です。

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