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本書は、お客様のご参考のために原文の英語版を機械翻訳したものです。

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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 とメモリの制限と要求は、監視されるターゲットの数と、各ターゲットによって公開されるメトリックの数によって異なります。たとえば、 800ターゲットをスクレイピングし、それぞれ1000 timeseriesを公開する Prometheus OpenMetrics 統合は、 150msのレイテンシと 30 秒のscrape_duration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を 1 秒未満にする必要があります。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を確認します。このクエリは、 Prometheus OpenMetrics 統合によって公開されたデータを取得し、各エンドポイントのフェッチに必要な時間を示します。

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

構成

ターゲット< 400、それぞれ1000のメトリクスを持つ

変更は必要ありません。CPU の範囲はおおよそ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

ワーカーの数を6-8に増やす必要があります。CPU の範囲はおおよそ1.5から3.5コアの間で、必要なメモリはおよそ100MBです。

ターゲット> 1000、それぞれ1000のメトリクスを持つ

従業員の数を 10 人以上に増やす必要があります。CPU は3.5コアを超えており、必要なメモリは約1GB以上です。

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