Linkerdの監視のインストールと設定：Helmを使用したOTel Collector Contrib

このページでは、Helmを使用してコミュニティのOpenTelemetry Collector Contribをインストールし、Linkerdプロキシと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。この作業には約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
クラスタにインストールおよび設定されたHelm
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>
```
（オプション）KubernetesワークロードエンティティをLinkerdメトリクスと関連付ける場合は、クラスタで実行されているkube-state-metrics。すでにNew Relic Kubernetesインテグレーションがインストールされている場合、これはすでに対応済みです。

インストール

OpenTelemetry Helmリポジトリを追加してください。

bash

$helm repo add open-telemetry https://open-telemetry.github.io/opentelemetry-helm-charts
$helm repo update

values.yaml を作成し、次のセクションを更新してください：
モードをデプロイメントに設定してください。
```
mode: deployment
```
イメージリポジトリを置き換えてください。
```
image:
  repository: otel/opentelemetry-collector-contrib
```

クラスタロールを設定してください。

clusterRole:
  create: true
  rules:
    - apiGroups: [""]
      resources: [pods, nodes, nodes/proxy, endpoints, services, namespaces]
      verbs: [get, list, watch]
    - apiGroups: ["apps"]
      resources: [replicasets, deployments, daemonsets, statefulsets]
      verbs: [get, list, watch]

クラスタ名とNew Relic Ingestライセンスキーを設定します。

extraEnvs:
  - name: K8S_CLUSTER_NAME
    value: "<YOUR_CLUSTER_NAME>"
  - name: NEWRELIC_LICENSE_KEY
    value: "<YOUR_NR_INGEST_LICENSE_KEY>"

config セクション全体をLinkerdの監視設定に置き換えてください。

config:
  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 }
    resource/cluster:
      attributes:
        - key: k8s.cluster.name
          value: "${env:K8S_CLUSTER_NAME}"
          action: insert
    transform/k8s:
      metric_statements:
        - context: datapoint
          statements:
            - set(attributes["k8s.namespace.name"], attributes["namespace"]) where attributes["namespace"] != nil
            - set(attributes["k8s.pod.name"], attributes["pod"]) where attributes["pod"] != nil
            - delete_key(attributes, "instance")
    transform/deployment:
      metric_statements:
        - context: datapoint
          statements:
            - set(attributes["k8s.deployment.name"], attributes["k8s.pod.name"]) where attributes["k8s.deployment.name"] == nil and attributes["k8s.pod.name"] != nil
            - replace_pattern(attributes["k8s.deployment.name"], "-[a-z0-9]+-[a-z0-9]+$", "") where attributes["k8s.deployment.name"] == attributes["k8s.pod.name"]
    transform/metadata_nullify:
      metric_statements:
        - context: metric
          statements:
            - set(description, "")
            - set(unit, "")

  exporters:
    otlp_http/newrelic:
      endpoint: "https://otlp.nr-data.net:4318"
      headers:
        api-key: "${env:NEWRELIC_LICENSE_KEY}"

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

ヒント

デフォルトでは、このチャートは価値の低いプロキシメトリクスをフィルタリングしません。NRDOTが適用するのと同じフィルタリングが必要な場合は、filter/drop_unusedプロセッサを追加してください。フィルタのリストについては、Helmを使用したNRDOTページをご覧ください。

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
`<YOUR_CLUSTER_NAME>`	New Relicで識別するためのKubernetesクラスター名に置き換えてください。
`K8S_CLUSTER_NAME`	`extraEnvs`のクラスタ名。このクラスタ名は、New RelicでKubernetesクラスタを識別するためにOTel Collectorによって使用されます
`NEWRELIC_LICENSE_KEY`	に設定されたNew RelicのIngestライセンスキー `extraEnvs`
`filter/drop_unused`	デフォルトでは、このチャートの設定には含まれていません。同様の価値の低いメトリクスのフィルタリングを行いたい場合は、Helmを使用したNRDOTをご覧ください。

helm-chartをインストールしてください

bash

$helm upgrade my-opentelemetry-collector open-telemetry/opentelemetry-collector \
>  -f values.yaml -n newrelic --create-namespace --install

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

linkerd-proxyサイドカーのログを収集するために、2番目のHelmリリースを追加します。

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。