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OpenTelemetry를 사용하여 Kubernetes에서 실행되는 Elasticsearch를 모니터링하세요.

자동 파드 검색을 통해 OpenTelemetry Collector 구현하고 배포하여 Kubernetes 에서 Elasticsearch 클러스터를 모니터링합니다. 이 통합 기능은 elasticsearchreceiver 와 receivercreator를 사용하여 수동 설정 없이 자동으로 사용자를 Elasticsearch 파드에서 검색합니다.

시작하려면 Kubernetes 환경에 가장 적합한 수집기 배포판을 선택하세요.

세 가지 수집기 옵션 중에서 선택할 수 있습니다:

  • NRDOT: 뉴럴릭 OpenTelemetry배포
  • OTel Collector Contrib: 커뮤니티에서 제공한 구성 요소를 포함하는 표준 OpenTelemetry Collector
  • Prometheus 수신기: 이미 Prometheus Elasticsearch 익스포터를 실행 중인 환경의 경우

설치 옵션

필요에 맞는 수집기 배포 방식을 선택하십시오.

시작하기 전에

Kubernetes에 NRDOT 수집기를 배포하기 전에 다음이 준비되어 있는지 확인하십시오:

필요한 접근 권한:

  • 너의 뉴렐릭

  • 쿠버네티스 클러스터에 대한 kubectl 액세스

  • monitor 또는 manage 클러스터 권한을 가진 Elasticsearch 클러스터 관리자 권한 (자세한 내용은 Elasticsearch 보안 권한 문서를 참조하십시오)

    시스템 요구사항:

  • Elasticsearch 버전 7.16 이상 - 이 통합 기능을 사용하려면 최신 Elasticsearch 클러스터가 필요합니다.

  • 쿠버네티스 클러스터 - Elasticsearch 가 구현되는 실행 중인 쿠버네티스 클러스터, 배포하다

  • 네트워크 연결 - 뉴렐릭의 OTLP 수집 엔드포인트로의 아웃바운드 HTTPS(포트 443)

    Elasticsearch 파드 요구사항:

  • 파드 레이블(필수) - 자동 검색이 작동하려면 각 Elasticsearch 파드에 app: elasticsearch 레이블이 있어야 합니다. 이 라벨이 없으면 수집기는 귀하의 패드를 감지하거나 모니터링하지 않습니다.

    중요

    Elasticsearch 에 레이블을 추가하는 방법 파드:

    StatefulSet을 사용하거나 Elasticsearch 용 배포를 구현하는 경우 파드 템플릿에 레이블을 추가하세요.

    apiVersion: apps/v1
    kind: StatefulSet
    metadata:
      name: elasticsearch
    spec:
      template:
        metadata:
          labels:
            app: elasticsearch  # Required for auto-discovery
        spec:
          containers:
          - name: elasticsearch
            image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.x.x

    라벨이 없는 기존 파드의 경우 StatefulSet/구현을 업데이트하고 배포하고 파드를 다시 시작하세요.

    bash
    $
    kubectl label pods -l <your-existing-selector> app=elasticsearch -n <namespace>

    레이블이 올바르게 설정되었는지 확인할 수 있습니다.

    bash
    $
    kubectl get pods -n <namespace> --show-labels

설치 방법을 선택하세요

Kubernetes 매니페스트 또는 Helm 차트를 사용하여 NRDOT Collector를 설치할 수 있습니다. 워크플로우에 가장 적합한 방법을 선택하십시오:

매니페스트 설치:

  • 개별 Kubernetes 리소스에 대한 더 많은 제어

  • 먼저 기본 Kubernetes OpenTelemetry 매니페스트 설치를 완료해야 합니다.

  • 맞춤형 배포에 가장 적합

    Helm 설치:

  • 단일 명령어로 더 간단한 배포

  • 관리 및 업그레이드가 더 쉽습니다.

  • 표준 배포에 가장 적합합니다.

    선택한 방법에 대한 자세한 지침을 확인하려면 다음 단계로 진행하십시오.

NRDOT Collector 설치 및 구성

구현, 배포 및 데이터 수집 검증

NRDOT 수집기가 실행 중이고 Elasticsearch 데이터를 수집하고 있는지 확인하십시오:

  1. 수집기 패드가 실행 중인지 확인합니다.

    bash
    $
    kubectl get pods -n newrelic --watch

    매니페스트 설치의 경우: Running 상태인 nr-k8s-otel-collector-deployment-<hash> 과(와) 같은 이름의 파드가 표시되어야 합니다.

    Helm 설치의 경우: Running 상태인 elasticsearch-nrdot-collector-<hash> 과(와) 같은 이름의 파드가 표시되어야 합니다.

  2. 수집기 로그에서 오류가 있는지 확인하십시오.

    매니페스트 설치의 경우:

    bash
    $
    kubectl logs -n newrelic -l app.kubernetes.io/name=nr-k8s-otel-collector -f

    Helm 설치의 경우:

    bash
    $
    kubectl logs -n newrelic -l app.kubernetes.io/name=opentelemetry-collector -f

    Elasticsearch 파드 및 뉴렐릭에 대한 성공적인 연결을 찾아보세요. 오류가 발생하는 경우 문제 해결, 해결 가이드를 참조하세요.

  3. 뉴렐릭에서 NRQL 쿼리를 실행하여 데이터가 도착하는지 확인하세요(elasticsearch-cluster 클러스터 이름으로 바꾸세요):

    FROM Metric
    SELECT *
    WHERE metricName LIKE 'elasticsearch.%'
      AND instrumentation.provider = 'opentelemetry'
      AND k8s.cluster.name = 'elasticsearch-cluster'
    SINCE 10 minutes ago

시작하기 전에

Kubernetes 에서 OTel Collector Contrib를 구현하고 배포하기 전에 다음이 있는지 확인하세요.

필요한 접근 권한:

  • 너의 뉴렐릭

  • 쿠버네티스 클러스터에 대한 kubectl 액세스

  • monitor 또는 manage 클러스터 권한을 가진 Elasticsearch 클러스터 관리자 권한 (자세한 내용은 Elasticsearch 보안 권한 문서를 참조하십시오)

    시스템 요구사항:

  • Elasticsearch 버전 7.16 이상 - 이 통합 기능을 사용하려면 최신 Elasticsearch 클러스터가 필요합니다.

  • 쿠버네티스 클러스터 - Elasticsearch 가 구현되는 실행 중인 쿠버네티스 클러스터, 배포하다

  • Helm 3.0 이상 - 시스템에 Helm이 설치되어 있어야 합니다.

  • 네트워크 연결 - 뉴렐릭의 OTLP 수집 엔드포인트로의 아웃바운드 HTTPS(포트 443)

    Elasticsearch 파드 요구사항:

  • 파드 레이블(필수) - 자동 검색이 작동하려면 각 Elasticsearch 파드에 app: elasticsearch 레이블이 있어야 합니다. 이 라벨이 없으면 수집기는 귀하의 패드를 감지하거나 모니터링하지 않습니다.

    중요

    Elasticsearch 에 레이블을 추가하는 방법 파드:

    StatefulSet을 사용하거나 Elasticsearch 용 배포를 구현하는 경우 파드 템플릿에 레이블을 추가하세요.

    apiVersion: apps/v1
    kind: StatefulSet
    metadata:
      name: elasticsearch
    spec:
      template:
        metadata:
          labels:
            app: elasticsearch  # Required for auto-discovery
        spec:
          containers:
          - name: elasticsearch
            image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.x.x

    라벨이 없는 기존 파드의 경우 StatefulSet/구현을 업데이트하고 배포하고 파드를 다시 시작하세요.

    bash
    $
    kubectl label pods -l <your-existing-selector> app=elasticsearch -n <namespace>

    레이블이 올바르게 설정되었는지 확인할 수 있습니다.

    bash
    $
    kubectl get pods -n <namespace> --show-labels

자격 증명용 Kubernetes 시크릿을 생성합니다.

뉴렐릭 자격 증명을 안전하게 저장할 Kubernetes 시크릿을 생성하세요.

  1. 네임스페이스를 생성합니다.

    bash
    $
    kubectl create namespace newrelic

  2. 비밀을 만들어 보세요:

    bash
    $
    kubectl create secret generic newrelic-licenses \
    >
      --from-literal=NEWRELIC_LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY_HERE \
    >
      --from-literal=NEWRELIC_OTLP_ENDPOINT=https://otlp.nr-data.net:4318 \
    >
      --from-literal=NEW_RELIC_MEMORY_LIMIT_MIB=100 \
    >
      -n newrelic

    값을 업데이트하세요:

  • YOUR_LICENSE_KEY_HERE 실제 뉴웰 클러스터 키로 바꾸세요.
  • https://otlp.nr-data.net:4318 해당 지역의 엔드포인트로 바꾸세요(OTLP 엔드포인트 문서를 참조하세요).
  • 100 수집기에 사용할 원하는 메모리 제한(MiB 단위)으로 바꾸십시오(기본값: 100MiB). 사용 환경의 필요에 따라 조정하십시오.

Elasticsearch 모니터링을 구성합니다.

Elasticsearch 모니터링을 위한 OpenTelemetry Collector를 구성하려면 values.yaml 파일을 생성하세요.

팁

사용 환경에 맞게 사용자 지정하려면 설정에서 다음 값을 업데이트하십시오.

필수 변경 사항:

  • 파드 레이블 규칙 - 규칙 labels["app"] == "elasticsearch" 은 파드 레이블과 일치해야 합니다. Elasticsearch 파드에서 다른 레이블(예: app: es-cluster)을 사용하는 경우 규칙을 accordingly 업데이트하세요.

    rule: type == "pod" && labels["app"] == "es-cluster"

  • Cluster 이름 - elasticsearch-cluster 고유한 이름으로 바꿔 클러스터를 뉴렐릭에서 식별하세요. 이 이름은 뉴럴릭 UI 에서 Elasticsearch 인스턴스를 생성하고 식별하는 데 사용됩니다. 뉴렐릭 계정 전체에서 고유한 이름을 선택하세요(예: prod-es-k8s, staging-elasticsearch).

    선택적 변경 사항:

  • 포트 - Elasticsearch가 다른 포트에서 실행되는 경우 9200 업데이트하세요

  • 인증 - 보안이 적용된 Elasticsearch 클러스터인 경우 자격 증명을 추가하세요.

mode: deployment


image:
  repository: otel/opentelemetry-collector-contrib
  pullPolicy: IfNotPresent


command:
  name: otelcol-contrib


resources:
  limits:
    cpu: 500m
    memory: 512Mi
  requests:
    cpu: 200m
    memory: 256Mi


extraEnvs:
  - name: NEWRELIC_LICENSE_KEY
    valueFrom:
      secretKeyRef:
        name: newrelic-licenses
        key: NEWRELIC_LICENSE_KEY
  - name: NEWRELIC_OTLP_ENDPOINT
    valueFrom:
      secretKeyRef:
        name: newrelic-licenses
        key: NEWRELIC_OTLP_ENDPOINT
  - name: NEW_RELIC_MEMORY_LIMIT_MIB
    valueFrom:
      secretKeyRef:
        name: newrelic-licenses
        key: NEW_RELIC_MEMORY_LIMIT_MIB
  - name: K8S_CLUSTER_NAME
    value: "elasticsearch-cluster"


clusterRole:
  create: true
  rules:
    - apiGroups: [""]
      resources: ["pods", "nodes", "nodes/stats", "nodes/proxy"]
      verbs: ["get", "list", "watch"]
    - apiGroups: ["apps"]
      resources: ["replicasets"]
      verbs: ["get", "list", "watch"]


config:
    extensions:
      health_check:
        endpoint: 0.0.0.0:13133
      k8s_observer:
        auth_type: serviceAccount
        observe_pods: true
        observe_nodes: true


    receivers:
      receiver_creator/elasticsearch:
        watch_observers: [k8s_observer]
        receivers:
          elasticsearch:
            rule: type == "pod" && labels["app"] == "elasticsearch"
            config:
              endpoint: 'http://`endpoint`:9200'
              collection_interval: 30s
              metrics:
                elasticsearch.os.cpu.usage:
                  enabled: true
                elasticsearch.cluster.data_nodes:
                  enabled: true
                elasticsearch.cluster.health:
                  enabled: true
                elasticsearch.cluster.in_flight_fetch:
                  enabled: true
                elasticsearch.cluster.nodes:
                  enabled: true
                elasticsearch.cluster.pending_tasks:
                  enabled: true
                elasticsearch.cluster.shards:
                  enabled: true
                elasticsearch.cluster.state_update.time:
                  enabled: true
                elasticsearch.index.documents:
                  enabled: true
                elasticsearch.index.operations.merge.current:
                  enabled: true
                elasticsearch.index.operations.time:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.cache.count:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.cache.evictions:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.cache.memory.usage:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.shards.size:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.cluster.io:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.documents:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.disk.io.read:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.disk.io.write:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.fs.disk.available:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.fs.disk.total:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.http.connections:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.ingest.documents.current:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.ingest.operations.failed:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.open_files:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.operations.completed:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.operations.current:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.operations.get.completed:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.operations.time:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.shards.reserved.size:
                  enabled: true
                elasticsearch.index.shards.size:
                  enabled: true
                elasticsearch.os.cpu.load_avg.1m:
                  enabled: true
                elasticsearch.os.cpu.load_avg.5m:
                  enabled: true
                elasticsearch.os.cpu.load_avg.15m:
                  enabled: true
                elasticsearch.os.memory:
                  enabled: true
                jvm.gc.collections.count:
                  enabled: true
                jvm.gc.collections.elapsed:
                  enabled: true
                jvm.memory.heap.max:
                  enabled: true
                jvm.memory.heap.used:
                  enabled: true
                jvm.memory.heap.utilization:
                  enabled: true
                jvm.threads.count:
                  enabled: true
                elasticsearch.index.segments.count:
                  enabled: true
                elasticsearch.index.operations.completed:
                  enabled: true
                elasticsearch.node.script.cache_evictions:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.cluster.connections:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.pipeline.ingest.documents.preprocessed:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.thread_pool.tasks.queued:
                  enabled: false
                elasticsearch.cluster.published_states.full:
                  enabled: false
                jvm.memory.pool.max:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.script.compilation_limit_triggered:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.shards.data_set.size:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.pipeline.ingest.documents.current:
                  enabled: false
                elasticsearch.cluster.state_update.count:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.fs.disk.free:
                  enabled: false
                jvm.memory.nonheap.used:
                  enabled: false
                jvm.memory.pool.used:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.translog.size:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.thread_pool.threads:
                  enabled: false
                elasticsearch.cluster.state_queue:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.translog.operations:
                  enabled: false
                elasticsearch.memory.indexing_pressure:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.ingest.documents:
                  enabled: false
                jvm.classes.loaded:
                  enabled: false
                jvm.memory.heap.committed:
                  enabled: false
                elasticsearch.breaker.memory.limit:
                  enabled: false
                elasticsearch.indexing_pressure.memory.total.replica_rejections:
                  enabled: false
                elasticsearch.breaker.memory.estimated:
                  enabled: false
                elasticsearch.cluster.published_states.differences:
                  enabled: false
                jvm.memory.nonheap.committed:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.translog.uncommitted.size:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.script.compilations:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.pipeline.ingest.operations.failed:
                  enabled: false
                elasticsearch.indexing_pressure.memory.limit:
                  enabled: false
                elasticsearch.breaker.tripped:
                  enabled: false
                elasticsearch.indexing_pressure.memory.total.primary_rejections:
                  enabled: false
                elasticsearch.node.thread_pool.tasks.finished:
                  enabled: false


    processors:
      memory_limiter:
        check_interval: 60s
        limit_mib: ${env:NEW_RELIC_MEMORY_LIMIT_MIB}
      cumulativetodelta: {}
      resource/cluster:
        attributes:
          - key: k8s.cluster.name
            value: "${env:K8S_CLUSTER_NAME}"
            action: insert
      resource/cluster_name_override:
        attributes:
          - key: elasticsearch.cluster.name
            value: "${env:K8S_CLUSTER_NAME}"
            action: upsert
      resourcedetection:
        detectors: [env, system]
        system:
          resource_attributes:
            host.name:
              enabled: true
            host.id:
              enabled: true
            os.type:
              enabled: true
      batch:
        timeout: 10s
        send_batch_size: 1024
      attributes/cardinality_reduction:
        actions:
          - key: process.pid
            action: delete
          - key: process.parent_pid
            action: delete
          - key: k8s.pod.uid
            action: delete
      transform/metadata_nullify:
        metric_statements:
          - context: metric
            statements:
              - set(description, "")
              - set(unit, "")


    exporters:
      otlphttp:
        endpoint: "${env:NEWRELIC_OTLP_ENDPOINT}"
        headers:
          api-key: "${env:NEWRELIC_LICENSE_KEY}"


    service:
      extensions: [health_check, k8s_observer]
      pipelines:
        metrics/elasticsearch:
          receivers: [receiver_creator/elasticsearch]
          processors: [memory_limiter, resourcedetection, resource/cluster, resource/cluster_name_override, attributes/cardinality_reduction, cumulativetodelta, transform/metadata_nullify, batch]
          exporters: [otlphttp]

팁

보안 Elasticsearch 클러스터의 경우: Elasticsearch 클러스터에 인증이 필요한 경우 수신기 설정에 자격 증명을 추가하세요.

receiver_creator/elasticsearch:
  watch_observers: [k8s_observer]
  receivers:
    elasticsearch:
      rule: type == "pod" && labels["app"] == "elasticsearch"
      config:
        endpoint: 'https://`endpoint`:9200'
        username: "your_elasticsearch_username"
        password: "your_elasticsearch_password"
        tls:
          insecure_skip_verify: false

자격 증명을 값 파일에 하드코딩하는 대신 Kubernetes 시크릿을 사용하여 안전하게 저장하세요.

Helm을 사용하여 설치하세요

values.yaml 설정을 사용하여 Helm으로 OpenTelemetry Collector를 설치하세요.

bash
$
helm repo add open-telemetry https://open-telemetry.github.io/opentelemetry-helm-charts
$
helm repo update
$
helm upgrade --install elasticsearch-otel-collector open-telemetry/opentelemetry-collector \
>
  --namespace newrelic \
>
  --create-namespace \
>
  -f values.yaml

구현, 배포 및 데이터 수집 검증

OpenTelemetry Collector가 실행 중이며 Elasticsearch 데이터를 수집하고 있는지 확인하십시오.

  1. 수집기 패드가 실행 중인지 확인합니다.

    bash
    $
    kubectl get pods -n newrelic --watch

    Running 상태에서 elasticsearch-otel-collector-<hash> 과 같은 이름을 가진 파드를 볼 수 있을 것입니다.

  2. 수집기 로그에서 오류가 있는지 확인하십시오.

    bash
    $
    kubectl logs -n newrelic -l app.kubernetes.io/name=opentelemetry-collector -f

    Elasticsearch 파드 및 뉴렐릭에 대한 성공적인 연결을 찾아보세요. 오류가 발생하는 경우 문제 해결, 해결 가이드를 참조하세요.

  3. 뉴렐릭에서 NRQL 쿼리를 실행하여 데이터가 도착하는지 확인하세요(elasticsearch-cluster 클러스터 이름으로 바꾸세요):

    FROM Metric
    SELECT *
    WHERE metricName LIKE 'elasticsearch.%'
      AND instrumentation.provider = 'opentelemetry'
      AND k8s.cluster.name = 'elasticsearch-cluster'
    SINCE 10 minutes ago

이미 Kubernetes 클러스터에서 Prometheus Elasticsearch 익스포터 를 실행 중이거나 Prometheus 기반 모니터링 스택에서 마이그레이션하는 경우 이 접근 방식을 사용하십시오.

팁

권장 사항: 아직 실행 중인 Prometheus 익스포터가 없다면 대신 NRDOT Collector 또는 OTel Collector Contrib 탭을 사용하세요. 추가 익스포터 컴포넌트 없이 Elasticsearch API에 직접 연결됩니다.

Elasticsearch 익스포터 배포

익스포터가 아직 실행 중이 아니라면 Helm을 사용하여 배포하세요:

bash
$
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
$
helm repo update
$


$
helm install elasticsearch-exporter prometheus-community/prometheus-elasticsearch-exporter \
>
  --namespace monitoring \
>
  --create-namespace \
>
  --set es.uri=http://elasticsearch.default.svc.cluster.local:9200

elasticsearch.default.svc.cluster.local:9200 을(를) Elasticsearch 서비스 주소로 바꾸십시오.

익스포터가 실행 중인지 확인합니다:

bash
$
kubectl get pods -n monitoring -l app=prometheus-elasticsearch-exporter

자격 증명 시크릿 생성

bash
$
kubectl create secret generic newrelic-credentials \
>
  --namespace monitoring \
>
  --from-literal=NEWRELIC_LICENSE_KEY=YOUR_NEWRELIC_LICENSE_KEY \
>
  --from-literal=NEWRELIC_OTLP_ENDPOINT=https://otlp.nr-data.net:4318

YOUR_NEWRELIC_LICENSE_KEY 로 바꾸세요.

팁

EU 계정의 경우, 다음을 사용하십시오 NEWRELIC_OTLP_ENDPOINT=https://otlp.eu01.nr-data.net:4318

수집기 ConfigMap 생성

수집기 설정으로 ConfigMap을 생성합니다. 이는 NRDOT (newrelic/nrdot-collector) 및 OTel Collector Contrib (otel/opentelemetry-collector-contrib) 컨테이너 이미지 모두에서 작동합니다. 이 설정은 Elasticsearch 익스포터에서 메트릭을 스크랩하고 Prometheus 메트릭 이름을 뉴렐릭 Elasticsearch 대시보드를 구동하는 OpenTelemetry 호환 이름으로 변환합니다.

설정에서 다음 값을 바꾸십시오:

  • <elasticsearch-cluster-name>: Elasticsearch 클러스터 이름
  • elasticsearch-exporter-prometheus-elasticsearch-exporter.monitoring.svc.cluster.local:9114: 익스포터의 Kubernetes 서비스 주소

수집기 배포

NRDOT 또는 OTel Collector Contrib 이미지를 사용하여 수집기를 배포합니다. 선택에 따라 아래의 image 필드를 업데이트하십시오:

  • NRDOT: newrelic/nrdot-collector:latest

  • OTel Collector Contrib: otel/opentelemetry-collector-contrib:latest

    다음을 otel-collector-deployment.yaml (으)로 저장하고 kubectl apply -f otel-collector-deployment.yaml(으)로 적용합니다:

    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: otel-collector-elasticsearch
      namespace: monitoring
      labels:
        app: otel-collector-elasticsearch
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          app: otel-collector-elasticsearch
      template:
        metadata:
          labels:
            app: otel-collector-elasticsearch
        spec:
          containers:
            - name: otel-collector
              image: otel/opentelemetry-collector-contrib:latest
              args:
                - "--config=/etc/otel/config.yaml"
              env:
                - name: NEWRELIC_LICENSE_KEY
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: newrelic-credentials
                      key: NEWRELIC_LICENSE_KEY
                - name: NEWRELIC_OTLP_ENDPOINT
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: newrelic-credentials
                      key: NEWRELIC_OTLP_ENDPOINT
              volumeMounts:
                - name: config
                  mountPath: /etc/otel
              resources:
                requests:
                  memory: "128Mi"
                  cpu: "100m"
                limits:
                  memory: "256Mi"
                  cpu: "500m"
          volumes:
            - name: config
              configMap:
                name: otel-collector-prometheus-es

배포 확인

  1. 수집기 파드가 실행 중인지 확인합니다:

    bash
    $
    kubectl get pods -n monitoring -l app=otel-collector-elasticsearch

  2. 수집기 로그를 확인하십시오:

    bash
    $
    kubectl logs -n monitoring -l app=otel-collector-elasticsearch -f

  3. 뉴렐릭에서 데이터 확인:

    FROM Metric SELECT count(*)
    WHERE metricName LIKE 'elasticsearch.%'
    AND elasticsearch.cluster.name = '<elasticsearch-cluster-name>'
    SINCE 10 minutes ago

팁

APM과 Elasticsearch 연동: APM 애플리케이션과 Elasticsearch 클러스터를 연결하려면 APM 메트릭에 리소스 속성 es.cluster.name="your-cluster-name" 포함하세요. 이를 통해 서비스 간 가시성과 문제 해결 속도가 빨라지고 뉴렐릭 내에서 문제가 해결됩니다.

문제점 해결

설치 중에 문제가 발생하거나 뉴렐릭에 데이터가 표시되지 않는 경우 일반적인 문제에 대한 단계별 해결 방법에 대한 포괄적인 문제 해결, 해결 가이드를 참조하세요.

파드 검색, RBAC 권한 또는 네트워크 연결과 같은 Kubernetes관련 문제의 경우 Kubernetes 문제 해결, 해결 섹션을 참조하세요.

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