Alibaba Cloud Service Mesh:ASM で生成された Prometheus ルールのインポートによる SLO のアクティブ化

Prometheus Operator によるルールの選択方法

Prometheus Operator は、カスタムリソース定義 (CRD) を使用して Prometheus 構成を管理します。記録ルールとアラート機能ルールを追加するには、PrometheusRule カスタムリソース (CR) を作成します。Prometheus Operator は、Prometheus CR の ruleSelector フィールドに基づいて、ロードする PrometheusRule オブジェクトを決定します。

• ruleSelector が matchLabels を指定している場合、PrometheusRule は同じラベルを持つ必要があります。

• ruleSelector が空の場合、ラベルはオプションです。

ステップ 1: ruleSelector ラベルの取得

Prometheus Operator が PrometheusRule オブジェクトに必要とするラベルを決定するには、Prometheus CR の ruleSelector フィールドを確認します。

1. 「ACK コンソール」にログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、[クラスター] をクリックします。

2. 「クラスター」ページで、管理するクラスターの名前をクリックし、左側のナビゲーションウィンドウで「ワークロード」>「カスタムリソース」を選択します。

3. ［CRDs］タブで、［PrometheusRule］をクリックします。

4. [リソース オブジェクト] タブで、[名前空間] ドロップダウンリストから [モニタリング] を選択します。[ack-prometheus-operator-prometheus] を検索し、[操作] 列の [YAML の編集] をクリックします。

5. ruleSelector フィールドを見つけます。一般的な構成は次のようになります。この例では、選択されるには、すべての PrometheusRule に両方のラベル (app: ack-prometheus-operator と release: ack-prometheus-operator) が含まれている必要があります。

      ruleSelector:
        matchLabels:
          app: ack-prometheus-operator
          release: ack-prometheus-operator

ステップ 2: PrometheusRule のデプロイ

1. 次の内容で prometheusrule.yaml という名前のファイルを作成します。

   • labels フィールドを、ステップ 1 の matchLabels の値と一致するように設定します。

   • spec の内容を、ASM コンソールから生成された Prometheus ルールに置き換えます。

      apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
      kind: PrometheusRule
      metadata:
        labels:
          app: ack-prometheus-operator
          release: ack-prometheus-operator
        name: asm-rules
        namespace: monitoring
      spec:
        # Replace with the generated Prometheus rule.

2. PrometheusRule をご利用の ACK クラスターに適用します。

      kubectl apply -f prometheusrule.yaml

ステップ 3: ルールがロードされていることの確認

PrometheusRule が適用されると、Prometheus Operator コントローラーはルール構成を Prometheus ConfigMap に自動的に書き込みます。ACK コンソールまたはコマンドラインのいずれかを通じてこれを確認します。

オプション A: ACK コンソール

1. ACK コンソールにログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、[クラスター] をクリックします。

2. [クラスター] ページで、管理対象のクラスターの名前をクリックし、左側のナビゲーションウィンドウで [設定] > [ConfigMap] を選択します。

3. 「[ConfigMap]」ページで、[Namespace] ドロップダウンリストから [モニタリング] を選択し、Prometheus ConfigMap を見つけ、[操作] 列の [YAML の編集] をクリックします。

4. ASM SLO ルールが ConfigMap に表示されていることを確認します。次の図は、インポートが成功したことを示しています。

   

オプション B: コマンドライン

次のコマンドを実行して、PrometheusRule リソースを一覧表示します。

kubectl get prometheusrules -n monitoring

出力には、asm-rules PrometheusRule が含まれている必要があります。

ステップ 4: SLO がアクティブであることの確認

SLO メトリックを検証するためのトラフィックのシミュレーション

次のシナリオを使用して、メトリックとアラートが正しく応答することを確認します。

シナリオ 1: 通常トラフィック (成功率 99.5%)

このスクリプトは、200 のリクエストを送信し、そのうち 1 つだけが 500 エラーを返します。これにより、成功率 99.5% をシミュレートします。

#!/bin/bash
for i in $(seq 200)
do
  if (( $i == 100 ))
  then
    curl -I http://<ingress-gateway-ip>/status/500;
  else
    curl -I http://<ingress-gateway-ip>/;
  fi
  echo "OK"
  sleep 0.01;
done;

<ingress-gateway-ip> をイングレスゲートウェイの IP アドレスに置き換えます。詳細については、「イングレスゲートウェイサービスのデプロイ」をご参照ください。

スクリプトが完了したら、Prometheus コンソールで slo:period_error_budget_remaining:ratio をクエリして、残りのエラーバジェットを確認します。1 に近い値は、ほとんどのバジェットが手つかずであることを示します。

シナリオ 2: エラートラフィック (失敗率 50%)

このスクリプトは、成功と失敗のリクエストを交互に送信して、50% のエラー率をシミュレートし、消費率アラートをトリガーします。

#!/bin/bash
for i in $(seq 200)
do
  curl -I http://<ingress-gateway-ip>/
  curl -I http://<ingress-gateway-ip>/status/500;
  echo "OK"
  sleep 0.01;
done;

スクリプトの実行が完了した後、Prometheus コンソールで [アラート] ページを開きます。バーンレートがしきい値を超えると、アラートが発生します。

次のステップ

• SLO ターゲットを追加または変更するには、「ASM でアプリケーションの SLO を構成」をご参照ください。

• SLO の概念、メトリック、およびマルチウィンドウ消費率アラート機能の詳細については、「SLO の概要」をご参照ください。