Linkerd監視のインストールと設定：Helmを使用したNRDOT

このページでは、Helmを使用してNRDOT Collectorをインストールし、Linkerdプロキシおよびコントロール・プレーンのメトリクスをスクレイプするように設定し、データがNew Relicに送信されていることを確認します。これには約15分かかります。

互換性と要件

サポート対象

kubectlが設定されたKubernetesクラスタ（EKS、GKE、AKS、または自己管理型）
Linkerdがインストールされ、正常に動作していること（linkerd checkがパスすること）
Helm管理のクラスタ設定

必要なこと

New RelicのIngestライセンスキー
ベースとなるKubernetes OpenTelemetry Helmインストレーションが完了していること
New Relic OTLPエンドポイントへのネットワーク接続
監視対象のネームスペースでインジェクションが有効になっていること。有効になっていない場合は、アノテーションを追加して再起動してください：
bash
```
$kubectl annotate namespace <YOUR_NAMESPACE> linkerd.io/inject=enabled
$kubectl rollout restart deployment -n <YOUR_NAMESPACE>
```

ヒント

NRDOT Helmチャートにはkube-state-metricsがバンドルされており、デフォルトで有効になっているため、KubernetesワークロードのエンティティはすでにLinkerdのメトリクスと関連付けられています。追加の設定は必要ありません。

インストール

values.yamlにクラスタ名を設定してください。

deployment:
  envs:
    - name: OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES
      value: "k8s.cluster.name=<YOUR_CLUSTER_NAME>"

のdeployment.configMap.extraConfig values.yamlに、Linkerdのスクレイプ設定とプロセッサを追加します。

receivers:
  prometheus:
    config:
      scrape_configs:
        - job_name: 'linkerd-controller'
          kubernetes_sd_configs:
            - role: pod
              namespaces: { names: ['linkerd', 'linkerd-viz'] }
          relabel_configs:
            - { source_labels: [__meta_kubernetes_pod_container_port_name], action: keep, regex: admin-http }
            - { source_labels: [__meta_kubernetes_pod_container_name], target_label: component }
            - { source_labels: [__meta_kubernetes_namespace], target_label: namespace }
            - { source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name], target_label: pod }
        - job_name: 'linkerd-proxy'
          kubernetes_sd_configs: [{ role: pod }]
          relabel_configs:
            - { source_labels: [__meta_kubernetes_pod_container_name, __meta_kubernetes_pod_container_port_name, __meta_kubernetes_pod_label_linkerd_io_control_plane_ns], action: keep, regex: ^linkerd-proxy;linkerd-admin;linkerd$$ }
            - { source_labels: [__meta_kubernetes_namespace], target_label: namespace }
            - { source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name], target_label: pod }
            - { source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_linkerd_io_control_plane_ns], target_label: linkerd_control_plane_ns }
            - { source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_linkerd_io_control_plane_component], target_label: linkerd_control_plane_component }

processors:
  resource/strip_service:
    attributes:
      - { key: service.name, action: delete }
      - { key: service.instance.id, action: delete }
  transform/k8s:
    metric_statements:
      - context: datapoint
        statements:
          - set(attributes["k8s.namespace.name"], attributes["namespace"]) where attributes["namespace"] != nil
          - set(attributes["k8s.pod.name"], attributes["pod"]) where attributes["pod"] != nil
          - delete_key(attributes, "instance")
  transform/deployment:
    metric_statements:
      - context: datapoint
        statements:
          - set(attributes["k8s.deployment.name"], attributes["k8s.pod.name"]) where attributes["k8s.deployment.name"] == nil and attributes["k8s.pod.name"] != nil
          - replace_pattern(attributes["k8s.deployment.name"], "-[a-z0-9]+-[a-z0-9]+$", "") where attributes["k8s.deployment.name"] == attributes["k8s.pod.name"]
  transform/metadata_nullify:
    metric_statements:
      - context: metric
        statements:
          - set(description, "")
          - set(unit, "")
  filter/drop_unused:
    error_mode: ignore
    metrics:
      metric:
        - 'name == "rustls_info" or name == "proxy_build_info"'
        - 'name == "scrape_series_added"'
        - 'IsMatch(name, "stack_(poll|create|drop)_total") or name == "stack_poll_total_ms"'
        - 'IsMatch(name, "tokio_rt_.*")'
        - 'IsMatch(name, "(inbound|outbound)_http_.*_frame_size_bytes")'
        - 'IsMatch(name, "(inbound|outbound)_tcp_detect_http_duration_seconds")'
        - 'IsMatch(name, "outbound_tcp_balancer_queue_.*")'
        - 'name == "scrape_duration_seconds" or name == "scrape_samples_scraped" or name == "scrape_samples_post_metric_relabeling"'

pipelines:
  metrics/linkerd:
    receivers: [prometheus]
    processors: [memory_limiter, resource/strip_service, transform/k8s, transform/deployment, transform/metadata_nullify, filter/drop_unused, resource/newrelic, batch]
    exporters: [otlp_http/newrelic]

pipelines: service:の下にネストするのではなく、extraConfigのルートで定義する必要があります。Helmチャートテンプレートは、extraConfig.pipelinesをservice.pipelinesにマッピングします。

設定

次の表に従ってvalues.yamlファイルを更新してください：

パラメータ	説明
`OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES`	New Relicでの識別のために、`k8s.cluster.name`をKubernetesクラスタ名に設定します。
`filter/drop_unused`	デフォルトでは、価値の低いLinkerdプロキシのメトリクスをドロップします。これらを再度有効にするには、このリストからエントリを削除してください

更新した値を実行中のHelmリリースに適用してください。

bash

$helm upgrade nr-k8s-otel-collector newrelic/nr-k8s-otel-collector \
>  --namespace newrelic --reuse-values -f values.yaml

データを検索する

one.newrelic.com > All capabilities > All entitiesに移動します。
クラスタ名を検索します。
Linkerdエンティティを選択して、組み込みダッシュボードを開きます。

組み込みダッシュボードは、リクエスト率、レイテンシp50/p95/p99、成功率、TCP接続、mTLS証明書ステータス、コントロールプレーンのヘルス、およびメッシュ化されたポッドのインベントリをカバーします。詳細については、Linkerdデータの検索ドキュメントを参照してください。

OpenTelemetryを使用したLinkerdディストリビューティッド（分散）トレーシング

メッシュスパンをAPMのトレースと関連付けるには、プロキシのトレースエクスポートを有効にし、アプリケーションのポッドを計装してください。

Linkerdプロキシログを収集する

オプションでlinkerd-proxyサイドカーコンテナのログを収集します。

メトリクスリファレンス

OTel Collectorによって収集されるLinkerdメトリクスとリソース属性の完全なリスト。

この機械翻訳は、参考として提供されています。