Kubernetesを監視する 🔗
Splunk Observability Cloud で Kubernetes のメトリクスを監視できます。Splunk Observability Cloud は、Splunk Distribution of OpenTelemetry Collector for Kubernetes を使用して、堅牢なInfrastructure Monitoring 機能を提供します。詳細については、Splunk Distribution of the OpenTelemetry Collector の利用開始 を参照してください。
前提条件 🔗
Kubernetes リソースのモニタリングを開始するには、以下のことを行う必要があります：
管理者認証でログインします。
Investigate instances with the hierarchy map 🔗
注釈
階層マップは、Kubernetes ノードナビゲーター、ポッドナビゲーター、コンテナナビゲーターでのみ利用できます。
選択した Kubernetes インスタンスと関連する子リソースを表示するインタラクティブな階層マップで Kubernetes インフラストラクチャを監視します。マップ内の要素を選択してドリルダウンしたり、フィルターを使用してデータを探索したりできます。マップに表示される詳細レベルは動的で、表示される要素の数に依存します。
階層マップにナビゲートするには：
From the Splunk Observability Cloud main menu, select Infrastructure, then Kubernetes.
Select the Kubernetes nodes, pods, or containers navigator.
デフォルトではテーブルビューが表示されます。テーブルからインスタンスを選択します。
Expand the Hierarchy Map.
ノード、ポッド、コンテナは、Kubernetes によって報告された健全性とステータスによって色分けされています：
ノードは条件によって色分けされています：
Node Ready、Memory Pressure、PID Pressure、Disk Pressure、Network Unavailable、Out of Diskポッドは相によって色分けされています：
Running、Pending、Succeeded、Failed、Unknownコンテナはステータスごとに色分けされています：
Ready、Not Ready、Unknown
Hierarchy map features 🔗
To investigate instances with the hierarchy map, use the following features:
パンくずナビゲーション：パンくずナビゲーションバーを使用して、異なるインスタンスに切り替え、エンティティレベルを飛び越えることができます。
ホバー：インスタンスの上にカーソルを置き、ステータスやフェーズを含む、インスタンスに関する詳細情報を取得します。
Select and zoom: Drill down into an instance and change the zoom level of the map, if applicable, by selecting the instance.
フィルター：名前空間、ワークロード、その他のキーと値のペアなど、Kubernetes データで利用可能な任意のメタデータによってマップをフィルタリングします。フィルターを適用すると、マップではフィルターに一致するインスタンスが強調表示されます。淡色表示されたインスタンスにカーソルを合わせて、それらの詳細を表示することもできます。
Troubleshoot performance with the analyzer 🔗
注釈
The analyzer is only available on the Kubernetes nodes, pods, and containers navigators.
You can access the Kubernetes analyzer through the K8s analyzer tab. The analyzer helps you troubleshoot Kubernetes problems at scale by highlighting Kubernetes instances that are in a bad state, such as nodes that are not ready. The analyzer produces theories about what those instances might have in common, such as that all of the instances are running the same workload or all instances are located in the same AWS region. Select a finding in the analyzer to filter the map.
The analyzer displays suggested filters for the elements selected in the table or heat map view. Select links in the analyzer to add filters to the table or heat map view and explore conditions across your entire Kubernetes environment.
The analyzer uses AI-driven insights to examine potential patterns between nodes, pods, or containers. The trouble indicators are:
保留ステータスのポッド
失敗ステータスのポッド
状態不明のポッド
再起動回数が多いコンテナ
準備ができていないノード
状態不明のノード
高いCPUが発生しているノード
高いメモリが発生しているノード
The analyzer displays overrepresented metrics properties for known conditions, such as pods in pending status, pods in failed status, and so on. You can use properties that are highly correlated with these conditions to filter the table or heat map. You can explore data about each of those elements in the navigator using context-sensitive dashboards. This enables you to identify the underlying patterns noticeable on the filtered map that might be correlated with Kubernetes issues. For example, if all failed pods are in certain types of clusters, the analyzer provides suggested paths to follow to troubleshoot such issues.
次のステップ 🔗
また、以下の表で説明するように、Kubernetesクラスタに関連するデータをエクスポートして監視することもできます。
でデータを取得する |
を監視する |
説明 |
|---|---|---|
Kubernetesクラスタが稼働しているクラウドサービスプロバイダーに接続します (ある場合)。 |
||
Kubernetesクラスタで実行されているアプリケーションからメトリクスとスパンを収集します。 |