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Configuração do gerenciador de tarefas Sintético

Este documento irá guiá-lo na configuração do seu gerenciador de tarefas Sintético , mostrando como:

Configuração usando variáveis de ambiente

As variáveis ambientais permitem ajustar a configuração do gerenciador de tarefas Sintético para atender às suas necessidades ambientais e funcionais específicas.

Variáveis definidas pelo usuário para monitor com script

Os gerenciadores de tarefas Private Sintético permitem configurar variáveis de ambiente para monitor com script. Essas variáveis são gerenciadas localmente no SJM e podem ser acessadas via $env.USER_DEFINED_VARIABLES. Você pode definir variáveis definidas pelo usuário de duas maneiras. Você pode montar um arquivo JSON ou fornecer uma variável de ambiente ao SJM no lançamento. Se ambos forem fornecidos, o SJM utilizará apenas valores fornecidos pelo ambiente.

Acessando variáveis de ambiente definidas pelo usuário a partir do script

Para fazer referência a uma variável de ambiente definida pelo usuário configurada, use o $env.USER_DEFINED_VARIABLES reservado seguido do nome de uma determinada variável com notação de ponto (por exemplo, $env.USER_DEFINED_VARIABLES.MY_VARIABLE).

Cuidado

Variáveis de ambiente definidas pelo usuário não são limpas do log. Considere usar o recurso de credenciais seguras para informações confidenciais.

Módulos de nós personalizados

Módulos de nós personalizados são fornecidos em chamadas por minuto e SJM. Eles permitem criar um conjunto customizado de módulos de nós e utilizá-los em monitoramento scriptado ( API script e browser script) para monitoramento sintético.

Configure seu diretório de módulos personalizados

Crie um diretório com um arquivo package.json seguindo as diretrizes oficiais do npm na pasta raiz. O SJM instalará qualquer dependência listada no arquivo package.json campo dependencies . Essas dependências estarão disponíveis ao executar o monitor no gerenciador de tarefas Sintético privado. Veja um exemplo disso abaixo.

Exemplo

Neste exemplo, um diretório de módulo customizado é usado com a seguinte estrutura:

/example-custom-modules-dir/
    ├── counter
    │   ├── index.js
    │   └── package.json
    └── package.json            ⇦ the only mandatory file

O package.json define dependencies como um módulo local (por exemplo, counter) e qualquer módulo hospedado (por exemplo, smallest versão 1.0.1):

{
    "name": "custom-modules",
    "version": "1.0.0",                                ⇦ optional
    "description": "example custom modules directory", ⇦ optional
    "dependencies": {
    "smallest": "1.0.1",                               ⇦ hosted module
    "counter": "file:./counter"                        ⇦ local module
    }
}

Adicione seu diretório de módulos personalizados ao SJM para Docker, Podman ou Kubernetes

Para verificar se os módulos foram instalados corretamente ou se ocorreu algum erro, procure as seguintes linhas no synthetics-job-manager contêiner ou log pod :

2024-06-29 03:51:28,407{UTC} [main] INFO  c.n.s.j.p.options.CustomModules - Detected mounted path for custom node modules
2024-06-29 03:51:28,408{UTC} [main] INFO  c.n.s.j.p.options.CustomModules - Validating permission for custom node modules package.json file
2024-06-29 03:51:28,409{UTC} [main] INFO  c.n.s.j.p.options.CustomModules - Installing custom node modules...
2024-06-29 03:51:44,670{UTC} [main] INFO  c.n.s.j.p.options.CustomModules - Custom node modules installed successfully.

Agora você pode adicionar "require('smallest');" ao script de monitor que você envia para esta localização privada.

Mudar package.json

Além dos módulos locais e hospedados, você também pode utilizar módulos Node.js. Para atualizar os módulos customizados usados pelo seu SJM, faça alterações no arquivo package.json e reinicie o SJM. Durante o processo de reinicialização, o SJM reconhecerá a alteração na configuração e executará automaticamente as operações de limpeza e reinstalação para garantir que os módulos atualizados sejam aplicados.

Cuidado

Módulos locais: embora seu package.json possa incluir qualquer módulo local, esses módulos devem residir na árvore no diretório do módulo personalizado. Se armazenado fora da árvore, o processo de inicialização falhará e você verá uma mensagem de erro no log docker após iniciar o SJM.

Armazenamento permanente de dados

O usuário pode querer usar o armazenamento permanente de dados para fornecer o arquivo user_defined_variables.json ou oferecer suporte a módulos de nós personalizados.

Docker

Para definir o armazenamento permanente de dados no Docker:

  1. Crie um diretório no host onde você está iniciando o Job Manager. Este é o seu diretório de origem.

  2. inicie o Job Manager, montando o diretório de origem no diretório de destino /var/lib/newrelic/synthetics.

    Exemplo:

    bash
    $
    docker run ... -v /sjm-volume:/var/lib/newrelic/synthetics:rw ...

Homem-Pod

Para definir o armazenamento permanente de dados no Podman:

  1. Crie um diretório no host onde você está iniciando o Job Manager. Este é o seu diretório de origem.
  2. inicie o Job Manager, montando o diretório de origem no diretório de destino /var/lib/newrelic/synthetics.

Exemplo:

bash
$
podman run ... -v /sjm-volume:/var/lib/newrelic/synthetics:rw,z ...

Kubernetes

Para definir o armazenamento permanente de dados no Kubernetes, o usuário tem duas opções:

  1. Forneça um PersistentVolumeClaim (PVC) existente para um PersistentVolume (PV) existente, definindo o valor de configuração synthetics.persistence.existingClaimName . Exemplo:

    bash
    $
    helm install ... --set synthetics.persistence.existingClaimName=sjm-claim ...

  2. Forneça um nome PersistentVolume (PV) existente, definindo o valor de configuração synthetics.persistence.existingVolumeName . Helm irá gerar um PVC para o usuário. O usuário também pode definir opcionalmente os seguintes valores:

  • synthetics.persistence.storageClass: A classe de armazenamento do PV existente. Se não for fornecido, o Kubernetes usará a classe de armazenamento padrão.

  • synthetics.persistence.size: O tamanho da reivindicação. Se não for definido, o padrão atualmente é 2Gi.

    bash
    $
    helm install ... --set synthetics.persistence.existingVolumeName=sjm-volume --set synthetics.persistence.storageClass=standard ...

Considerações sobre dimensionamento para Docker e Podman

Para garantir que sua localização privada seja executada com eficiência, você deve provisionar recursos de CPU suficientes em seu host para lidar com sua workload de monitoramento. Muitos fatores influenciam o dimensionamento, mas você pode estimar rapidamente suas necessidades. Você precisará de 1 núcleo de CPU para cada monitor pesado (por exemplo, navegador simples, navegador com script ou monitor de API com script). Abaixo estão duas fórmulas para ajudar você a calcular o número de núcleos necessários, seja para diagnosticar uma configuração atual ou planejar uma futura.

Fórmula 1: Diagnosticando um Local Existente

Se sua localização privada atual estiver com dificuldades para acompanhar e você suspeitar que há trabalhos na fila, use esta fórmula para descobrir quantos núcleos você realmente precisa. Baseia-se no desempenho observável do seu sistema.

$$ C_req = (R_proc + R_growth) \cdot D_avg,m $$

  • C_reqC\_req = Núcleos de CPU necessários.
  • R_procR\_proc = A taxa de trabalhos pesados sendo processados por minuto.
  • R_growthR\_growth = A taxa de crescimento da sua fila jobManagerHeavyweightJobs por minuto.
  • D_avg,mD\_avg,m = A duração média de trabalhos pesados em minutos.

Esta fórmula calcula a sua taxa real de chegada de tarefas, somando as tarefas que o seu sistema está processando às tarefas que estão se acumulando na fila. Multiplicar essa carga total pela duração média da tarefa indica exatamente quantos núcleos são necessários para concluir todo o trabalho sem enfileiramento.

Fórmula 2: Previsão de um local novo ou futuro

Se você estiver configurando uma nova localização privada ou planejando adicionar mais monitores, use esta fórmula para prever suas necessidades com antecedência.

$$ C_req = N_mon \cdot D_avg,m \cdot \frac1P_avg,m $$

  • C_reqC\_req = Núcleos de CPU necessários.
  • N_monN\_mon = O número total de monitores pesados que você planeja executar.
  • D_avg,mD\_avg,m = A duração média de um trabalho pesado em minutos.
  • P_avg,mP\_avg,m = O período médio para monitores pesados em minutos (por exemplo, um monitor que é executado a cada 5 minutos tem P_avg,m=5P\_avg,m = 5).

Este cálculo parte dos princípios básicos para determinar a sua workload esperada: quantos monitores você tem, com que frequência eles são executados e quanto tempo levam para serem concluídos.

Fatores importantes de dimensionamento

Ao usar essas fórmulas, lembre-se de levar em conta estes fatores:

  • Duração do trabalho (D_avg,mD\_avg,m): Sua média deve incluir trabalhos que expiram (geralmente ~3 minutos), pois eles mantêm um núcleo durante toda a sua duração.
  • Falhas e novas tentativas de trabalho: quando um monitor falha, ele é automaticamente repetido. Essas tentativas são trabalhos adicionais que aumentam a carga total. Um monitor que falha consistentemente e tenta novamente multiplica efetivamente seu período, impactando significativamente as taxas de transferência.
  • Escalonamento: além de adicionar mais núcleos a um host (escalonamento vertical), você pode implantar gerenciadores de tarefas adicionais da Sintéticos com a mesma chave de localização privada para balancear a carga de tarefas em vários ambientes (escalonamento horizontal).

É importante observar que um único Sintéticos Job Manager (SJM) tem um limite de taxas de transferência de aproximadamente 15 trabalhos pesados por minuto. Isso se deve a uma estratégia de segmentação interna que favorece a competição eficiente de trabalhos entre vários SJMs em relação ao número bruto de trabalhos processados por SJM. Se seus cálculos indicarem a necessidade de taxas de transferência mais altas, você deverá expandir implantando SJMs adicionais. Você pode verificar se sua fila de tarefas está crescendo para determinar se mais SJMs são necessários.

Adicionar mais SJMs com a mesma chave de localização privada oferece diversas vantagens:

  • Balanceamento de carga: Os trabalhos para localização privada são distribuídos em todos os SJMs disponíveis.
  • Proteção contra failover: se uma instância do SJM ficar inativa, outras poderão continuar processando trabalhos.
  • Taxas de transferência totais mais altas: As taxas de transferência totais para sua localização privada tornam-se a soma das taxas de transferência de cada SJM (por exemplo, dois SJMs fornecem até ~30 trabalhos/minuto).

Consulta NRQL para diagnóstico

Você pode executar essas consultas no criador de consultas para obter as entradas para a fórmula de diagnóstico. Certifique-se de definir o intervalo de tempo para um período longo o suficiente para obter uma média estável.

1. Calcular a taxa de tarefas processadas por minuto (R_procR\_proc): Esta consulta contabiliza o número de tarefas não relacionadas a ping (pesadas) concluídas no último dia e mostra a taxa média por minuto.

FROM SyntheticCheck
SELECT rate(uniqueCount(id), 1 minute) AS 'job rate per minute'
WHERE location = 'YOUR_PRIVATE_LOCATION' AND typeLabel != 'Ping'
SINCE 1 day ago

2. Encontre a taxa de crescimento da fila por minuto (R_growthR\_growth): Esta consulta calcula o crescimento médio por minuto da fila jobManagerHeavyweightJobs em um gráfico de série temporal. Uma linha acima de zero indica que a fila está crescendo, enquanto uma linha abaixo de zero significa que ela está diminuindo.

FROM SyntheticsPrivateLocationStatus
SELECT derivative(jobManagerHeavyweightJobs, 1 minute) AS 'queue growth rate per minute'
WHERE name = 'YOUR_PRIVATE_LOCATION'
TIMESERIES SINCE 1 day ago

Dica

Certifique-se de selecionar a conta onde existe a localização privada. É melhor visualizar essa consulta como uma série temporal porque a função derivada pode variar muito. O objetivo é obter uma estimativa da taxa de crescimento da fila por minuto. Play diferentes intervalos de tempo para ver o que funciona melhor.

3. Encontrar o número total de monitores de alta capacidade (N_monN\_mon): Esta consulta encontra a contagem única de monitores de alta capacidade.

FROM SyntheticCheck
SELECT uniqueCount(monitorId) AS 'monitor count'
WHERE location = 'YOUR_PRIVATE_LOCATION' AND typeLabel != 'Ping'
SINCE 1 day ago

4. Encontrar a duração média do trabalho em minutos (D_avg,mD\_avg,m): Esta consulta encontra a duração média de execução de trabalhos concluídos que não sejam de ping e converte o resultado de milissegundos para minutos. executionDuration representa o tempo que o trabalho levou para ser executado no host.

FROM SyntheticCheck
SELECT average(executionDuration)/60e3 AS 'avg job duration (m)'
WHERE location = 'YOUR_PRIVATE_LOCATION' AND typeLabel != 'Ping'
SINCE 1 day ago

5. Encontre o período médio do monitor de peso pesado (P_avg,mP\_avg,m): Se a fila jobManagerHeavyweightJobs da localização privada estiver crescendo, não será preciso calcular o período médio do monitor a partir dos resultados existentes. Isso precisará ser estimado a partir da lista de monitores na página Monitores Sintético. Certifique-se de selecionar a conta New Relic correta e talvez seja necessário filtrar por privateLocation.

Dica

Monitores Sintéticos podem existir em múltiplas subcontas. Se você tiver mais subcontas do que as que podem ser selecionadas no criador de consulta, escolha as contas com mais monitores.

Nota sobre monitores de ping e a fila pingJobs

Os monitores de ping são diferentes. São trabalhos leves que não consomem um núcleo de CPU completo cada. Em vez disso, eles usam uma fila separada (pingJobs) e são executados em um pool de threads de trabalho.

Embora consumam menos recursos, um alto volume de tarefas de ping, especialmente aquelas com falhas, ainda pode causar problemas de desempenho. Tenha estes pontos em mente:

  • Modelo de recursos: os trabalhos de ping utilizam threads de trabalho, não núcleos de CPU dedicados. O cálculo de núcleo por trabalho não se aplica a eles.
  • Tempo limite e nova tentativa: uma tarefa de ping com falha pode ocupar um thread de trabalho por até 60 segundos. Primeiro, ele tenta uma solicitação HTTP HEAD (tempo limite de 30 segundos). Se isso falhar, ele tenta imediatamente com uma solicitação HTTP GET (outro tempo limite de 30 segundos).
  • Dimensionamento: embora a fórmula de dimensionamento seja diferente, os mesmos princípios se aplicam. Para lidar com um grande volume de trabalhos de ping e evitar que a fila pingJobs cresça, talvez seja necessário aumentar e/ou diminuir a escala. Aumentar a escala significa aumentar os recursos de CPU e memória por host ou namespace. Escalar significa adicionar mais instâncias do tempo de execução do ping. Isso pode ser feito implantando mais gerenciadores de tarefas em mais hosts, em mais namespaces ou até mesmo dentro do mesmo namespace. Como alternativa, o ping-runtime no Kubernetes permite que você defina um número maior de réplicas por implantação.

Considerações sobre dimensionamento para Kubernetes e OpenShift

Cada tempo de execução usado pelo gerenciador de tarefas Kubernetes e do OpenShift Sintético pode ser dimensionado independentemente definindo valores no gráfico do helm. O node-api-runtime e o node-browser-runtime são dimensionados independentemente usando uma combinação das configurações parallelism e completions.

  • A configuração parallelism controla quantos pods de um determinado runtime são executados simultaneamente.
  • A configuração completions controla quantos pods devem ser concluídos antes que o CronJob inicie outro Job Kubernetes para esse runtime.

Como dimensionar sua implantação: um guia passo a passo

Seu objetivo é configurar paralelismo suficiente para lidar com sua carga de trabalho sem exceder o limite de taxas de transferência do seu SJM.

Etapa 1: Estime a carga de trabalho necessária

Conclusões: Isso determina quantas instâncias de pods em tempo de execução devem ser concluídas antes que um novo Job Kubernetes seja iniciado.

Primeiro, determine a duração média de execução de tarefas e a taxa de execução de tarefas em sua localização privada. Use executionDuration, pois reflete com maior precisão o tempo de execução ativo do pod.

-- Get average job execution duration (in seconds)
FROM SyntheticCheck
SELECT average(executionDuration / 60e3) AS 'D_avg_m'
WHERE typeLabel != 'Ping' AND location = 'YOUR_PRIVATE_LOCATION'
FACET typeLabel SINCE 1 hour ago

$$ Conclusões = \frac5D_avg,m $$

Onde D_avg,mD\_avg,m é a duração média de execução do seu trabalho em segundos.

Paralelismo necessário: Isso determina quantos workers (pods) você precisa executar simultaneamente para lidar com sua carga de trabalho de 5 minutos.

-- Get jobs per 5 minutes
FROM SyntheticCheck
SELECT rate(uniqueCount(id), 5 minutes) AS 'N_m'
WHERE typeLabel != 'Ping' AND location = 'YOUR_PRIVATE_LOCATION'
FACET typeLabel SINCE 1 hour ago

$$ P_req = \fracN_mCompletions $$

Onde N_mN\_m é o seu número de trabalhos a cada 5 minutos. Esse valor P_reqP\_req é o seu destino de paralelismo total.

Passo 2: Verificação do Limite de Taxas de Transferência do SJM Único

Paralelismo máximo: Isso determina quantos workers (pods) seu SJM pode utilizar efetivamente.

$$ P_max ≈ 15 ⋅ D_avg,m $$

Este valor P_maxP\_max é o limite do seu sistema para uma implantação do SJM Helm.

Dica

As informações acima são baseadas em resultados atuais. Se a sua localização privada não apresentar resultados ou se o gerenciador de tarefas não estiver funcionando corretamente, os resultados da consulta podem não ser precisos. Nesse caso, comece com os exemplos na tabela abaixo e ajuste até que sua fila esteja estável.

Dica

Uma consideração importante é que uma única instância SJM tem taxas de transferência máximas de aproximadamente 15 trabalhos pesados por minuto. É possível calcular o paralelismo efetivo máximo (P_maxP\_max) que um único SJM pode suportar antes de atingir esse limite.

Etapa 3: Comparar, configurar e dimensionar

Compare o paralelismo necessário (P_reqP\_req) da Etapa 1 com o paralelismo máximo (P_maxP\_max) da Etapa 2.

Scenario A: P_req≤P_maxP\_req \le P\_max

  • Diagnóstico: Sua carga de trabalho está dentro do limite de uma única instância do SJM.

  • Ação:

    1. Você irá implantar uma versão do SJM Helm.
    2. No seu gráfico Helm values.yaml, defina parallelism para o seu P_reqP\_req calculado.
    3. Defina completions para suas conclusões calculadas. Para uma maior eficiência, este valor deve ser normalmente 6-10 vezes a sua configuração parallelism.

Scenario B: P\_req > P\_max

  • Diagnóstico: Sua carga de trabalho excede o limite de aproximadamente 15 trabalhos por minuto de um único SJM.

  • Ação:

    1. Você deve escalar implantando várias versões separadas do SJM Helm .
    2. Consulte a seção "Expansão horizontal com implantação de múltiplos SJMs" abaixo para obter o procedimento correto.
    3. Não aumente o valor de replicaCount no seu gráfico Helm.

Passo 4: Monitore sua fila

Após aplicar as alterações, você deve verificar se a fila de tarefas está estável e não está crescendo. Uma fila de espera que continua a crescer significa que o seu local ainda não tem recursos suficientes.

Execute esta consulta para verificar a taxa de crescimento da fila:

-- Check for queue growth (a positive value means the queue is growing)
SELECT derivative(jobManagerHeavyweightJobs, 1 minute) AS 'Heavyweight Queue Growth Rate (per min)'
FROM SyntheticsPrivateLocationStatus
WHERE name = 'YOUR_PRIVATE_LOCATION'
SINCE 1 hour ago TIMESERIES

Se a "Taxa de crescimento da fila" for consistentemente positiva, você precisa instalar mais implantações SJM Helm (Cenário B) ou verificar novamente suas configurações parallelism (Cenário A).

Exemplos de configuração e ajuste

A configuração parallelism afeta diretamente quantos trabalhos do Sintéticos podem ser executados por minuto. Um valor muito pequeno pode fazer com que a fila cresça. Um valor muito alto pode causar a sobrecarga de recursos nos nós.

Exemplo

Descrição

parallelism=1 completions=1

O runtime executará 1 job Sintético por minuto. Após a conclusão de 1 trabalho, a configuração CronJob iniciará um novo trabalho no minuto seguinte. Throughput will be extremely limited with this configuration.

parallelism=1 completions=6

O ambiente de execução executará 1 tarefa Sintéticos por vez. Assim que o trabalho for concluído, um novo trabalho começará imediatamente. Após a conclusão de 6 tarefas, a configuração CronJob iniciará uma nova tarefa do Kubernetes. Throughput will be limited. Uma única tarefa Sintéticos de longa duração bloqueará o processamento de quaisquer outras tarefas Sintéticos deste tipo.

parallelism=3 completions=24

O ambiente de execução executará 3 tarefas Sintéticos simultaneamente. Assim que qualquer uma dessas tarefas for concluída, uma nova tarefa começará imediatamente. Após a conclusão de 24 tarefas, a configuração CronJob iniciará uma nova tarefa do Kubernetes. Throughput is much better with this or similar configurations.

Se a sua configuração parallelism estiver funcionando bem (mantendo a fila em zero), definir um valor completions mais alto (por exemplo, 6 a 10 vezes o valor parallelism) pode melhorar a eficiência da seguinte forma:

  • Adaptar-se à variabilidade na duração das tarefas.
  • Reduzir o número de ciclos de conclusão para minimizar a ineficiência de "quase fim das conclusões", situação em que o próximo lote não pode começar até que a última tarefa do lote atual seja concluída.

É importante observar que o valor completions não deve ser muito grande ou o CronJob receberá um aviso como este:

bash
$
8m40s     Warning   TooManyMissedTimes   cronjob/synthetics-node-browser-runtime   too many missed start times: 101. Set or decrease .spec.startingDeadlineSeconds or check clock skew

Dica

New Relic não se responsabiliza por quaisquer modificações que você fizer nos arquivos do gerenciador de tarefas do Sintéticos.

Expandindo com múltiplas implantações SJM

Para escalar além das taxas de transferência de aproximadamente 15 tarefas/minuto de um único SJM, você deve instalar várias versões separadas Helm do SJM.

Importante

Não use replicaCount para dimensionar o pod do gerenciador de tarefas. Não é possível escalar aumentando o replicaCount para uma única versão do Helm. A arquitetura SJM exige uma relação de 1:1 entre um pod de tempo de execução e seu pod SJM pai. Se o pod de tempo de execução enviar resultados de volta para a réplica SJM errada (por exemplo, por meio de um serviço Kubernetes), esses resultados serão perdidos.

A estratégia correta é implantar múltiplos SJMs instância, cada um como sua própria versão Helm. Cada SJM competirá por trabalhos da mesma localização privada, fornecendo balanceamento de carga, proteção contra failover e um aumento nas taxas de transferência totais de trabalho.

Estratégia de escalonamento simplificada

Supondo que P\_req > P\_max e que você precise de escalabilidade horizontal, é possível simplificar a manutenção tratando cada implantação do SJM como uma unidade de capacidade fixa.

  1. Defina o paralelismo máximo: Para cada SJM, defina parallelism com o mesmo valor de P_maxP\_max. Isto maximiza as potenciais taxas de transferência de cada SJM.

  2. Definir conclusões: Para cada SJM, defina completions para um valor fixo também. A fórmula P_reqP\_req da Etapa 1 pode ser modificada para estimar as conclusões, substituindo o valor de P_maxP\_max:

    $$ Conclusões = \fracN_mP_max $$

    Onde N_mN\_m é o seu número de trabalhos a cada 5 minutos. Ajuste conforme necessário após a implantação para definir um tempo de execução de 5 minutos para cada runtime Kubernetes, ou seja, node-browser-runtime e node-api-runtime.

  3. Instale as versões: Instale quantas versões separadas do Helm forem necessárias para atender ao seu total de P_reqP\_req. Por exemplo, se o seu P_reqP\_req total for 60 e você tiver fixado o parallelism de cada SJM em 20 (P_maxP\_max da Etapa 2), você precisaria de três implantações separadas Helm para atender à demanda de trabalho necessária.

  4. Monitorar e adicionar: Monitore sua fila de tarefas (consulte a Etapa 4). Se começar a crescer, basta instalar outra versão do Helm (por exemplo, sjm-delta) usando a mesma configuração fixa.

Ao fixar o paralelismo e as conclusões em valores estáticos com base em P_maxP\_max, aumentar ou diminuir a capacidade torna-se um processo mais simples de adicionar ou remover versões do Helm. Isso ajuda a evitar o desperdício de recursos do cluster em um valor de paralelismo superior ao que o SJM pode utilizar efetivamente.

Exemplo de instalação

Ao instalar várias versões do SJM, você deve fornecer um nome exclusivo para cada versão. Todas as instâncias devem ser configuradas com a mesma chave de localização privada.

É altamente recomendável definir o fullnameOverride para criar nomes de recursos mais curtos e fáceis de gerenciar. Por exemplo, para instalar dois SJMs chamados sjm-alpha e sjm-beta no namespace newrelic (ambos usando o mesmo values.yaml com seu paralelismo e autocompletares fixos):

bash
$
# Install the first SJM deployment
$
helm upgrade --install sjm-alpha newrelic/synthetics-job-manager \
>
  -n newrelic \
>
  -f values.yaml \
>
  --set fullnameOverride=sjm-alpha \
>
  --set ping-runtime.fullnameOverride=sjm-alpha-ping \
>
  --set node-api-runtime.fullnameOverride=sjm-alpha-api \
>
  --set node-browser-runtime.fullnameOverride=sjm-alpha-browser
bash
$
# Install the second SJM deployment to add capacity
$
helm upgrade --install sjm-beta newrelic/synthetics-job-manager \
>
  -n newrelic \
>
  -f values.yaml \
>
  --set fullnameOverride=sjm-beta
>
  --set ping-runtime.fullnameOverride=sjm-beta-ping \
>
  --set node-api-runtime.fullnameOverride=sjm-beta-api \
>
  --set node-browser-runtime.fullnameOverride=sjm-beta-browser

Você pode continuar este padrão (sjm-charlie, sjm-delta, etc.) para quantos SJMs forem necessários para impedir que a fila de trabalho cresça.

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