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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。

英語版と齟齬がある場合、英語版の定めが優先するものとします。より詳しい情報については、本リンクをご参照ください。

問題を作成する

Pixieによる自動テレメトリーでKubernetesの観測性を高める

自動テレメトリとは、車のことではなく、Kubernetesクラスターのベースラインの即時可視性のことです。 New RelicとPixieの統合により、従来の言語エージェントと同様のデータを取得できますが、コードを手動でインストルメントしたり、アプリケーションを再デプロイしたりする必要はありません。

Pixie の自動テレメトリーは、 eBPF という仮想マシンのような構造によって実現されており、Pixie はサービスレベルのメトリクスやサンプルされていないリクエストなど、きめ細かなテレメトリーデータをシームレスに収集することができます。1 つのインストールコマンドで、Kubernetes クラスタとワークロードに関するより深い洞察を得ることができます。言語エージェントは必要ありません。

service-graph

Pixieを使用したライブデバッグでは、現在のクラスターで使用可能な名前空間とノードを一覧表示するサービスグラフが表示されます。

簡単に言えば、Pixie を使用した自動テレメトリーは、Kubernetes サービスにオブザーバビリティを導入するための最も迅速なオプションです。

開始する準備はできましたか? New Relic アカウント (永久に無料です!) を作成し、 Pixie インテグレーション をインストールすると、お客様の環境に合わせて Pixie を設定することができます。

Kubernetesクラスタの観察とデバッグを迅速に開始できます。

私たちのPixie統合は、Pixieの高速でシンプルなKubernetesの可観測性と、New Relicのインシデント相関、インテリジェントなアラート、および長期保存の両方の長所を提供します。

ゴールデンシグナル、HTTPトランザクション、データベーストランザクション、分散型トレース、JVMメトリクスを使用してHTTPサービスを可視化することができます。クラスタやサービスがどのように実行されているかを知る情報に基づいて、Kubernetesクラスタの運用、デバッグ、拡張を行うことができます。New Relic Explorer を使用すると、クラスターから始まり、ネームスペース、デプロイメント、ポッドに至るまで、あらゆるレベルの主要なメトリクスやイベントを確認することができます。変則的な動作や、それがどこで起きているかをすぐに見つけることができます。

さらに、Pixie データに埋め込まれたビジュアライゼーションを使って、より深く掘り下げることもできます。 炎のグラフ表示 でホットスポットをすばやく特定できます。 Live debugging with Pixie タブ では、アプリケーションが実行している SQL リクエストや、どのサービスが相互に通信しているかなどの質問に答えることができます。

この短いビデオ(約6:20分)は、PixieとKubernetesがどのように連携するかを示しており、コードレベルの洞察でより高速にデバッグできます。

重要

Pixieを使用した自動テレメトリは、NewRelicとは別のプラットフォームであるPixieを使用したCommunityCloudを活用します。 PixieでのCommunityCloudの使用には、個別の利用規約が適用されます

クラスターの探索

New Relic の Live debugging with Pixie Kubernetes クラスタのエリアから Pixie UI にアクセスします。クラスターエクスプローラーでは、CPU、メモリー、ストレージなど、クラスター内のノードの概要と、各ポッドのステータス (healthywarning 、または critical) をすばやく確認できます。また、各コンテナで実行されているサービス、そのレイテンシー、スループット、エラーレートなども確認できます。

クラスタエクスプローラの使用方法の詳細については、 Navigate the Kubernetes cluster explorer を参照してください。別の Pixie ログインを作成していないと、Pixie UI に直接ログインできないことに注意してください。

ヒント

コンテナが廃棄された後、最大4時間までリストアップされる可能性があります。

New RelicでPixieデータをクエリし、一目で監視できるダッシュボードを作成できます。詳細については、 データモデルとサンプルクエリに関するドキュメントをご覧ください。

フレイムグラフで使用量の急増を調査

Pixie flame graph

アプリケーションが何を行っているかをすばやく確認できれば、デバッグ作業が格段に楽になります。Pixie のフレイムグラフ表示では、インスツルメンテーション、再デプロイメント、および再コンパイルは必要ありません。これは、Go、C+、Rust などのコンパイル済みの言語で動作します。また、フレイムグラフを見れば、アプリケーションがどの機能に時間を費やしているか、どこにホットスポットがあるかが一目瞭然です。

フレームグラフは、ディスク使用量や CPU 使用率などの階層的なリソース使用に特に役立ちます。フレームグラフの読み方の詳細については、 Pixie flame graph docs を参照してください。

デバッグライブ

Live debugging with Pixie タブでは、PxLスクリプト(PixieのPxL言語で記述されたスクリプト)を実行して、eBPFを通じてキャプチャされたライブデータを表示します。 script ドロップダウンを選択して、タブで実行するスクリプトを選択します。(最良の結果を得るためには、タイムピッカーで最近の時間範囲を選択してください)。

スクリプトを使えば、デバッグが可能になります。

  • 複数のフォーマットのトラフィック。HTTPおよびHTTP(暗号化を含む)、DNS、Postgres、MySQL、Cassandra、Redis(現在ベータ版でSQLとHTTPをサポート)。詳細はこちら: Request tracing tutorial.
  • データベースのリクエストパフォーマンス。詳細はこちら: Database Query Profiling tutorial.
  • サービスマップでは、どのサービスが相互に通信しているかを知ることができます。詳細はこちら: Service Performance tutorial.
  • ネットワークトラフィックマップで、どのノードがお互いに話しているかを知ることができます。詳細はこちら: Network Monitoring tutorial.
  • NodeとPodのリソース使用量を監視する。詳細はこちら: Infra Health チュートリアル.
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