OpenTelemetry로 Kubernetes에서 IBM MQ 모니터링

IBM MQ 큐 관리자가 Kubernetes에서 파드로 실행될 때, 클러스터가 확장됨에 따라 이를 자동으로 검색하고 추적할 수 있는 모니터링 솔루션이 필요합니다. 이 가이드는 수동 설정 변경 없이 큐 관리자를 자동으로 찾고 해당 메트릭을 뉴렐릭으로 전송하는 수집기를 배포하는 방법을 보여줍니다.

뉴렐릭의 OpenTelemetry 배포판(NRDOT) 또는 OpenTelemetry Collector Contrib 중 하나를 사용할 수 있습니다 ― 두 가지 모두 동일한 설정 및 자동 검색 방식을 사용합니다. 수집기는 주석을 통해 큐 관리자 파드를 검색하고, 메트릭을 수집하며, 정리된 데이터를 뉴렐릭으로 전송하여 바로 사용할 수 있는 대시보드와 함께 IBMMQ_MANAGER 및 IBMMQ_QUEUE 엔티티로 표시되도록 합니다. 새 큐 관리자를 추가하면 수집기가 자동으로 이를 찾습니다 ― 설정 업데이트가 필요하지 않습니다.

팁

대신 큐 관리자가 기존 호스트에서 실행되는 경우 자체 호스팅 IBM MQ 모니터를 참조하십시오.

시작하기 전에

수집기를 설정하기 전에 다음 구성 요소가 필요합니다:

유효한 라이선스 키가 있는 뉴렐릭 계정
해당 리전의 뉴렐릭 OTLP 엔드포인트
kubectl 액세스 권한이 있고 Helm 이 설치된 쿠버네티스 클러스터
포트에서 메트릭을 노출하는 mq-metric-samples 익스포터 사이드카와 함께 실행되는 IBM MQ 큐 관리자 파드 9157
필수 Prometheus 주석으로 주석이 달린 큐 관리자 파드

팁

더 나은 처리량 메트릭을 위해 ALTER QMGR STATMQI(ON) STATQ(ON) 을(를) 사용하여 큐 관리자에서 MQI 통계를 활성화하는 것을 권장합니다.

IBM MQ 모니터링 설정

수집기를 배포하고 IBM MQ 메트릭을 뉴렐릭으로 전송하기 시작하려면 다음 단계를 따르십시오:

뉴렐릭 자격 증명 비밀을 생성합니다.

뉴렐릭 자격 증명을 안전하게 저장하기 위해 Kubernetes Secret을 생성합니다. 수집기는 런타임에 이러한 값을 읽어 민감한 정보가 설정 파일에 포함되지 않도록 합니다.

ibmmq 네임스페이스가 존재하는지 확인합니다:
bash
```
$kubectl get namespace ibmmq >/dev/null 2>&1 || kubectl create namespace ibmmq
```

자격 증명 시크릿을 생성하고, <YOUR_LICENSE_KEY> 을(를) 실제 라이선스 키로 바꿉니다:

bash

$kubectl create secret generic newrelic-otlp-secret \
>  --namespace ibmmq \
>  --from-literal=NEW_RELIC_LICENSE_KEY="<YOUR_LICENSE_KEY>" \
>  --from-literal=NEW_RELIC_OTLP_ENDPOINT="https://otlp.nr-data.net:4318" \
>  --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -

EU 계정의 경우 엔드포인트 값으로 https://otlp.eu01.nr-data.net:4318 을(를) 사용합니다.

수집기 Helm 값 구성

수집기 설정이 포함된 로컬 values.yaml 파일을 생성합니다. 이 파일에는 OpenTelemetry Helm 차트를 통해 수집기를 배포하는 데 필요한 모든 설정이 포함되어 있습니다.

주의

초기 배포 후 TARGET_NAME 을(를) 변경하지 마십시오. 이 값은 모든 IBMMQ_MANAGER 및 IBMMQ_QUEUE 엔티티 GUID의 첫 번째 세그먼트를 형성합니다. 이를 변경하면 새로운 엔티티가 생성되고 기존 엔티티가 고립되어 대시보드 및 알림이 손상됩니다.

TARGET_NAME 및 IBMMQ_CLUSTER_NAME 을(를) 환경의 값으로 바꾸십시오:

mode: deployment
replicaCount: 1   # Must stay 1 — kubernetes_sd scrapes every target from every replica.
                  # For HA, use the OpenTelemetry TargetAllocator to shard targets.

image:
  repository: newrelic/nrdot-collector
  tag: "latest"   # Pin a specific tested version for production
  pullPolicy: Always

# --- RBAC for kubernetes_sd_configs(role: pod) ---
serviceAccount:
  create: true
  name: ""

clusterRole:
  create: true
  rules:
    - apiGroups: [""]
      resources:
        - pods
        - nodes
        - nodes/proxy
        - nodes/metrics
        - services
        - endpoints
      verbs: ["get", "list", "watch"]
    - nonResourceURLs: ["/metrics"]
      verbs: ["get"]

# --- New Relic credentials from the Secret (never hardcoded) ---
extraEnvsFrom:
  - secretRef:
      name: newrelic-otlp-secret

# TARGET_NAME is the STABLE first segment of every IBMMQ entity GUID.
# Keep it constant across redeploys — changing it orphans existing entities.
extraEnvs:
  - name: TARGET_NAME
    value: "prod-mq-cluster"   # <-- change to your stable cluster identifier
  - name: IBMMQ_CLUSTER_NAME
    value: "prod-mq"           # <-- change to your cluster name

resources:
  limits:
    cpu: 200m
    memory: 512Mi   # must stay above memory_limiter limit_mib so the soft limiter trips before the kubelet OOM-kills
  requests:
    cpu: 100m
    memory: 256Mi

# This Collector only scrapes outbound and exports outbound.
# Disabling the Service prevents Kubernetes from rejecting a zero-port Service spec.
# Self-metrics on :8888 are reachable via kubectl port-forward to the pod directly.
service:
  enabled: false

# Disable chart default receivers/ports — only prometheus and health_check are used.
ports:
  otlp:
    enabled: false
  otlp-http:
    enabled: false
  jaeger-compact:
    enabled: false
  jaeger-thrift:
    enabled: false
  jaeger-grpc:
    enabled: false
  zipkin:
    enabled: false
  metrics:
    enabled: false

# Disable chart presets — the full config is supplied below.
presets:
  kubernetesAttributes:
    enabled: false
  hostMetrics:
    enabled: false
  logsCollection:
    enabled: false
  kubeletMetrics:
    enabled: false

# --- Full Collector configuration ---
config:
  extensions:
    health_check:
      endpoint: 0.0.0.0:13133

  receivers:
    # One auto-discovery receiver discovers every pod in the ibmmq namespace
    # that carries prometheus.io/scrape=true and scrapes podIP:<port><path>.
    # Adding a new QM = deploy another annotated pod; no collector change needed.
    prometheus/ibmmq:
      config:
        scrape_configs:
          - job_name: 'ibmmq-k8s-pods'
            scrape_interval: 60s
            scrape_timeout: 15s
            kubernetes_sd_configs:
              - role: pod
                namespaces:
                  names:
                    - ibmmq
            relabel_configs:
              # (1) Keep only pods that opted into scraping
              - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
                action: keep
                regex: "true"
              # (2) Skip non-Running pods (reduces target churn)
              - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_phase]
                action: drop
                regex: (Pending|Succeeded|Failed|Unknown)
              # (3) Metrics path from annotation (defaults to /metrics)
              - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]
                action: replace
                target_label: __metrics_path__
                regex: (.+)
              # (4) __address__ = podIP:<prometheus.io/port>
              #     $$ escapes to literal $ so Prometheus relabeling receives $1:$2
              - source_labels:
                  - __meta_kubernetes_pod_ip
                  - __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port
                action: replace
                target_label: __address__
                regex: (.+);(.+)
                replacement: $$1:$$2
              # (5) Stable entity GUID first segment (constant across all QMs)
              - target_label: targetName
                replacement: ${env:TARGET_NAME}
              # (6) Cluster tag on IBMMQ_MANAGER entities
              - target_label: clusterName
                replacement: ${env:IBMMQ_CLUSTER_NAME}
              # (7) Cosmetic namespace label (debug/visibility only)
              - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
                action: replace
                target_label: k8s_namespace
              # (8) Cosmetic pod label (debug/visibility only)
              - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
                action: replace
                target_label: k8s_pod

  processors:
    # Drop go_* / process_* / promhttp_* / scrape_* overhead metrics
    filter/ibmmq-overhead:
      metrics:
        exclude:
          match_type: regexp
          metric_names:
            - "^go_.*"
            - "^process_.*"
            - "^promhttp_.*"
            - "^scrape_.*"

    # Exclude high-cardinality SYSTEM.* and AMQ.* internal queues
    filter/ibmmq-queues:
      metrics:
        datapoint:
          - 'attributes["queue"] != nil and IsMatch(attributes["queue"], "^SYSTEM\\.(ADMIN\\.|MQSC\\.|DEFAULT\\.|AUTH\\.|CHANNEL\\.|CHLAUTH\\.|CICS\\.|SYNCPOINT\\.|INTERNAL\\.|PENDING\\.|PROTECTION\\.|BROKER\\.|AMQP\\.|DOTNET\\.|REST\\.|RETAINED\\.|SELECTION\\.|DURABLE\\.|HIERARCHY\\.|DDELAY\\.)")'
          - 'attributes["queue"] != nil and IsMatch(attributes["queue"], "^SYSTEM\\.CLUSTER\\.(COMMAND|HISTORY)\\.QUEUE$")'
          - 'attributes["queue"] != nil and IsMatch(attributes["queue"], "^AMQ\\.")'

    # Detect host/cloud resource attributes
    resourcedetection:
      detectors: [env, ec2, gcp, azure, system, k8snode]
      system:
        resource_attributes:
          host.name:
            enabled: true
          host.id:
            enabled: true

    # Strip OTel auto-attributes that would land metrics on the wrong entity
    # NOTE: qmgr and queue labels are NOT touched — entity synthesis depends on them
    transform/ibmmq-cleanup:
      metric_statements:
        - context: resource
          statements:
            - delete_key(attributes, "server.address")
            - delete_key(attributes, "server.port")
            - delete_key(attributes, "url.scheme")
        - context: datapoint
          statements:
            # Rename injected identity labels to OTel dotted form (entity synthesis
            # keys on target.name / cluster.name). qmgr / queue stay raw.
            - set(attributes["target.name"], attributes["targetName"]) where attributes["targetName"] != nil
            - delete_key(attributes, "targetName")
            - set(attributes["cluster.name"], attributes["clusterName"]) where attributes["clusterName"] != nil
            - delete_key(attributes, "clusterName")
            - delete_key(attributes, "instance")
            - delete_key(attributes, "job")

    memory_limiter/ibmmq:
      check_interval: 1s
      limit_mib: 400
      spike_limit_mib: 100

    # Convert Prometheus monotonic counters to delta (required for NR rate metrics)
    cumulativetodelta/ibmmq: {}

    batch/ibmmq:
      send_batch_size: 1000
      timeout: 200ms

  exporters:
    otlphttp/ibmmq:
      endpoint: ${env:NEW_RELIC_OTLP_ENDPOINT}
      headers:
        api-key: ${env:NEW_RELIC_LICENSE_KEY}

  service:
    extensions: [health_check]
    # Expose collector self-telemetry on :8888 for kubectl port-forward inspection.
    # This is separate from the inbound Service (which is disabled above).
    telemetry:
      metrics:
        level: detailed
        readers:
          - pull:
              exporter:
                prometheus:
                  host: 0.0.0.0
                  port: 8888
    pipelines:
      metrics/ibmmq:
        receivers: [prometheus/ibmmq]
        processors:
          - filter/ibmmq-overhead
          - filter/ibmmq-queues
          - resourcedetection
          - transform/ibmmq-cleanup
          - memory_limiter/ibmmq
          - cumulativetodelta/ibmmq
          - batch/ibmmq
        exporters: [otlphttp/ibmmq]

TARGET_NAME 및 IBMMQ_CLUSTER_NAME 을(를) 환경의 값으로 바꾸십시오:

mode: deployment
replicaCount: 1   # Must stay 1 — kubernetes_sd scrapes every target from every replica.
                  # For HA, use the OpenTelemetry TargetAllocator to shard targets.

image:
  repository: otel/opentelemetry-collector-contrib
  tag: "latest"   # Pin a specific tested version for production
  pullPolicy: IfNotPresent

# --- RBAC for kubernetes_sd_configs(role: pod) ---
serviceAccount:
  create: true
  name: ""

clusterRole:
  create: true
  rules:
    - apiGroups: [""]
      resources:
        - pods
        - nodes
        - nodes/proxy
        - nodes/metrics
        - services
        - endpoints
      verbs: ["get", "list", "watch"]
    - nonResourceURLs: ["/metrics"]
      verbs: ["get"]

# --- New Relic credentials from the Secret (never hardcoded) ---
extraEnvsFrom:
  - secretRef:
      name: newrelic-otlp-secret

# TARGET_NAME is the STABLE first segment of every IBMMQ entity GUID.
# Keep it constant across redeploys — changing it orphans existing entities.
extraEnvs:
  - name: TARGET_NAME
    value: "prod-mq-cluster"   # <-- change to your stable cluster identifier
  - name: IBMMQ_CLUSTER_NAME
    value: "prod-mq"           # <-- change to your cluster name

resources:
  limits:
    cpu: 200m
    memory: 512Mi   # must stay above memory_limiter limit_mib so the soft limiter trips before the kubelet OOM-kills
  requests:
    cpu: 100m
    memory: 256Mi

# This Collector only scrapes outbound and exports outbound.
# Disabling the Service prevents Kubernetes from rejecting a zero-port Service spec.
# Self-metrics on :8888 are reachable via kubectl port-forward to the pod directly.
service:
  enabled: false

# Disable chart default receivers/ports — only prometheus and health_check are used.
ports:
  otlp:
    enabled: false
  otlp-http:
    enabled: false
  jaeger-compact:
    enabled: false
  jaeger-thrift:
    enabled: false
  jaeger-grpc:
    enabled: false
  zipkin:
    enabled: false
  metrics:
    enabled: false

# Disable chart presets — the full config is supplied below.
presets:
  kubernetesAttributes:
    enabled: false
  hostMetrics:
    enabled: false
  logsCollection:
    enabled: false
  kubeletMetrics:
    enabled: false

# --- Full Collector configuration ---
config:
  extensions:
    health_check:
      endpoint: 0.0.0.0:13133

  receivers:
    # One auto-discovery receiver discovers every pod in the ibmmq namespace
    # that carries prometheus.io/scrape=true and scrapes podIP:<port><path>.
    # Adding a new QM = deploy another annotated pod; no collector change needed.
    prometheus/ibmmq:
      config:
        scrape_configs:
          - job_name: 'ibmmq-k8s-pods'
            scrape_interval: 60s
            scrape_timeout: 15s
            kubernetes_sd_configs:
              - role: pod
                namespaces:
                  names:
                    - ibmmq
            relabel_configs:
              # (1) Keep only pods that opted into scraping
              - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
                action: keep
                regex: "true"
              # (2) Skip non-Running pods (reduces target churn)
              - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_phase]
                action: drop
                regex: (Pending|Succeeded|Failed|Unknown)
              # (3) Metrics path from annotation (defaults to /metrics)
              - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]
                action: replace
                target_label: __metrics_path__
                regex: (.+)
              # (4) __address__ = podIP:<prometheus.io/port>
              #     $$ escapes to literal $ so Prometheus relabeling receives $1:$2
              - source_labels:
                  - __meta_kubernetes_pod_ip
                  - __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port
                action: replace
                target_label: __address__
                regex: (.+);(.+)
                replacement: $$1:$$2
              # (5) Stable entity GUID first segment (constant across all QMs)
              - target_label: targetName
                replacement: ${env:TARGET_NAME}
              # (6) Cluster tag on IBMMQ_MANAGER entities
              - target_label: clusterName
                replacement: ${env:IBMMQ_CLUSTER_NAME}
              # (7) Cosmetic namespace label (debug/visibility only)
              - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
                action: replace
                target_label: k8s_namespace
              # (8) Cosmetic pod label (debug/visibility only)
              - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
                action: replace
                target_label: k8s_pod

  processors:
    # Drop go_* / process_* / promhttp_* / scrape_* overhead metrics
    filter/ibmmq-overhead:
      metrics:
        exclude:
          match_type: regexp
          metric_names:
            - "^go_.*"
            - "^process_.*"
            - "^promhttp_.*"
            - "^scrape_.*"

    # Exclude high-cardinality SYSTEM.* and AMQ.* internal queues
    filter/ibmmq-queues:
      metrics:
        datapoint:
          - 'attributes["queue"] != nil and IsMatch(attributes["queue"], "^SYSTEM\\.(ADMIN\\.|MQSC\\.|DEFAULT\\.|AUTH\\.|CHANNEL\\.|CHLAUTH\\.|CICS\\.|SYNCPOINT\\.|INTERNAL\\.|PENDING\\.|PROTECTION\\.|BROKER\\.|AMQP\\.|DOTNET\\.|REST\\.|RETAINED\\.|SELECTION\\.|DURABLE\\.|HIERARCHY\\.|DDELAY\\.)")'
          - 'attributes["queue"] != nil and IsMatch(attributes["queue"], "^SYSTEM\\.CLUSTER\\.(COMMAND|HISTORY)\\.QUEUE$")'
          - 'attributes["queue"] != nil and IsMatch(attributes["queue"], "^AMQ\\.")'

    # Detect host/cloud resource attributes
    resourcedetection:
      detectors: [env, ec2, gcp, azure, system, k8snode]
      system:
        resource_attributes:
          host.name:
            enabled: true
          host.id:
            enabled: true

    # Strip OTel auto-attributes that would land metrics on the wrong entity
    # NOTE: qmgr and queue labels are NOT touched — entity synthesis depends on them
    transform/ibmmq-cleanup:
      metric_statements:
        - context: resource
          statements:
            - delete_key(attributes, "server.address")
            - delete_key(attributes, "server.port")
            - delete_key(attributes, "url.scheme")
        - context: datapoint
          statements:
            # Rename injected identity labels to OTel dotted form (entity synthesis
            # keys on target.name / cluster.name). qmgr / queue stay raw.
            - set(attributes["target.name"], attributes["targetName"]) where attributes["targetName"] != nil
            - delete_key(attributes, "targetName")
            - set(attributes["cluster.name"], attributes["clusterName"]) where attributes["clusterName"] != nil
            - delete_key(attributes, "clusterName")
            - delete_key(attributes, "instance")
            - delete_key(attributes, "job")

    memory_limiter/ibmmq:
      check_interval: 1s
      limit_mib: 400
      spike_limit_mib: 100

    # Convert Prometheus monotonic counters to delta (required for NR rate metrics)
    cumulativetodelta/ibmmq: {}

    batch/ibmmq:
      send_batch_size: 1000
      timeout: 200ms

  exporters:
    otlphttp/ibmmq:
      endpoint: ${env:NEW_RELIC_OTLP_ENDPOINT}
      headers:
        api-key: ${env:NEW_RELIC_LICENSE_KEY}

  service:
    extensions: [health_check]
    # Expose collector self-telemetry on :8888 for kubectl port-forward inspection.
    # This is separate from the inbound Service (which is disabled above).
    telemetry:
      metrics:
        level: detailed
        readers:
          - pull:
              exporter:
                prometheus:
                  host: 0.0.0.0
                  port: 8888
    pipelines:
      metrics/ibmmq:
        receivers: [prometheus/ibmmq]
        processors:
          - filter/ibmmq-overhead
          - filter/ibmmq-queues
          - resourcedetection
          - transform/ibmmq-cleanup
          - memory_limiter/ibmmq
          - cumulativetodelta/ibmmq
          - batch/ibmmq
        exporters: [otlphttp/ibmmq]

이 설정의 역할

이 설정은 IBM MQ 큐 관리자 파드를 찾고 해당 메트릭을 뉴렐릭으로 전송하는 자동 검색 파이프라인을 생성합니다. 처리 파이프라인은 호스트 설정과 동일하지만, 정적 타겟 대신 파드 자동 검색을 사용합니다:

부분	역할
`prometheus/ibmmq` 수신기	필수 어노테이션이 있는 `ibmmq` 네임스페이스의 큐 관리자 파드를 자동으로 검색합니다. 각 파드의 메트릭 엔드포인트에 연결하고 60초마다 IBM MQ 데이터를 수집합니다.
`filter/ibmmq-overhead`	IBM MQ 데이터를 포함하지 않는 익스포터의 내부 자체 메트릭(`go_` 및 `process_` 등)을 제거하여 데이터 수집 비용을 최적화합니다.
`filter/ibmmq-queues`	애플리케이션 큐만 뉴렐릭에서 엔티티가 되도록 내부 IBM MQ 시스템 큐(`SYSTEM.` 및 `AMQ.`)를 제외합니다.
`transform/ibmmq-cleanup`	메트릭을 뉴렐릭의 적절한 IBM MQ 엔티티에 매핑하는 핵심 구성 요소 입니다. 이것이 없으면 데이터는 대시보드 및 알림이 있는 `IBMMQ_MANAGER` 및 `IBMMQ_QUEUE` 엔티티 대신 일반 수집기 메트릭으로 나타납니다.
`memory_limiter/ibmmq`	Kubernetes에 의해 수집기 파드가 종료되는 것을 방지하기 위해 메모리 사용량을 400MB(512Mi 컨테이너 제한 미만)로 제한합니다.
`batch/ibmmq`	요청당 최대 1,000개의 데이터 포인트를 번들로 묶어 네트워크 오버헤드를 줄이기 위해 전송 전에 메트릭을 함께 그룹화합니다.
`otlphttp/ibmmq` 수출업자	인증을 위한 라이선스 키와 설정된 리전 엔드포인트를 사용하여 처리된 메트릭을 뉴렐릭으로 내보냅니다.

중요한 Kubernetes 설정:

환경	필요한 이유
`replicaCount: 1`	`kubernetes_sd` 을(를) 사용하고 TargetAllocator가 없으면 모든 복제본이 모든 타겟을 스크랩하므로 둘 이상의 복제본이 메트릭을 이중으로 계산(및 이중 청구)합니다. HA의 경우 OpenTelemetry TargetAllocator를 사용하여 타겟을 샤딩합니다.
`mode: deployment` (`daemonset` 아님)	DaemonSet은 모든 노드에서 `kubernetes_sd` 을(를) 실행하고 N-노드 클러스터의 모든 메트릭에 대해 N개의 복사본을 생성합니다.
`clusterRole.create: true`	`kubernetes_sd` 파드에 `get`/`list`/`watch` 이(가) 필요합니다, 이것이 없으면 API는 `403 Forbidden` 을(를) 반환하고 수신기는 0개의 타겟을 발견합니다(수집기는 시작되지만 아무것도 내보내지 않음).
`service.enabled: false`	이 수집기에는 인바운드 수신기가 없으므로, 그렇지 않으면 차트가 0 포트 서비스를 생성하려고 시도하여 설치 시 실패하게 됩니다. `:8888` 의 자체 텔레메트리는 여전히 `kubectl port-forward`을(를) 통해 도달할 수 있습니다.
`replacement: $$1:$$2` (레이블 재지정 규칙 4)	`$$` 은(는) OTel 구성 로더의 `${...}` 환경 변수 확장을 이스케이프하여 Prometheus 엔진이 리터럴 `$1:$2` 캡처 그룹 구문을 수신하도록 합니다. 단일 `$1:$2` 은(는) 빈 환경 변수로 소비되어 주소 구성을 손상시킵니다.
`image.tag: "latest"`	테스트에 적합하며, 프로덕션 환경에서는 특정 버전을 사용하세요.

자동 검색 리시버는 ibmmq 네임스페이스에서 파드 템플릿 (배포 또는 StatefulSet 객체 자체가 아니라 .spec.template.metadata.annotations에 있음)에 이 세 가지 주석이 있는 파드를 찾습니다:

metadata:
  annotations:
    prometheus.io/scrape: "true"
    prometheus.io/port: "9157"
    prometheus.io/path: "/metrics"

prometheus.io/scrape: "true" 은(는) 기본 게이트입니다. relabel 규칙은 이 주석에 action: keep 을(를) 사용합니다. 즉, 이 주석이 정확히 "true" 문자열로 설정되지 않은 파드는 스크랩 시도 전에 타겟 목록에서 자동으로 삭제됩니다. True, yes(으)로 설정하거나 완전히 생략하면 모두 파드가 스크랩되지 않습니다. 이 주석은 서비스 또는 인그레스 객체가 아닌 파드 템플릿에 있어야 합니다.

prometheus.io/port: "9157" 은(는) 파드의 IP에서 연결할 포트를 Collector에 알려줍니다. 이는 mq-metric-samples 익스포터 사이드카가 실제로 수신 대기 중인 포트와 일치해야 합니다. 기본 IBM MQ Prometheus 익스포터 포트는 9157입니다. 익스포터가 다른 포트에서 수신 대기하도록 설정된 경우, 이 주석을 일치하도록 변경하세요 ― 다른 설정 변경은 필요하지 않습니다. Collector는 이 주소를 확인하기 위해 Kubernetes Service 을(를) 사용하지 않으며, 서비스 로드 밸런싱을 우회하여 파드 IP에 직접 연결합니다. 즉, 주석은 서비스 포트가 아닌 실제 컨테이너 포트를 반영해야 합니다.

prometheus.io/path: "/metrics" 은(는) Collector에 요청할 HTTP 경로를 알려줍니다. IBM MQ Prometheus 익스포터의 기본값은 /metrics입니다. 익스포터가 다른 경로에서 메트릭을 제공하는 경우 이 주석을 업데이트하세요. 주석이 없으면 레이블 재지정 규칙이 실행되지 않고 경로가 어쨌든 /metrics (으)로 기본 설정되지만 ― 암시적인 것보다 명시적인 것이 좋습니다.

파드 템플릿의 주석 배치. 이러한 주석은 배포, StatefulSet 또는 파드 매니페스트의 spec.template.metadata.annotations 에 속합니다 ― 배포/StatefulSet 자체의 최상위 metadata.annotations 에는 속하지 않습니다. kubernetes_sd 는 컨트롤러 메타데이터가 아닌 파드 수준 메타데이터를 읽습니다. 흔히 하는 실수는 배포 자체의 메타데이터 블록에 주석을 배치하는 것으로, 이로 인해 Collector가 타겟을 하나도 발견하지 못하게 됩니다.

qmgr 레이블 요구 사항. mq-metric-samples 익스포터는 큐 관리자 이름(예: qmgr="QM1")으로 설정된 qmgr 레이블과 함께 메트릭을 내보내야 합니다. 이것은 표준 IBM MQ Prometheus 익스포터의 기본 동작입니다 ― 이 레이블을 억제하거나 이름을 바꾸지 마십시오. 뉴렐릭의 엔티티 합성 규칙은 qmgr 을(를) 읽어 메트릭을 첨부할 IBMMQ_MANAGER 엔티티를 결정합니다. 이 레이블이 누락되거나 이름이 변경되면 메트릭이 뉴렐릭에 도착하지만 IBMMQ_MANAGER 엔티티가 합성되지 않으며 IBM MQ 대시보드에 메트릭이 표시되지 않습니다.

queue 레이블 요구 사항. 큐 수준 메트릭의 경우 익스포터는 큐 이름과 함께 queue 레이블을 내보내야 합니다. 이것은 또한 기본 동작입니다. 뉴렐릭은 (target.name, qmgr, queue) 트리플에서 IBMMQ_QUEUE 엔티티를 합성합니다. queue 레이블을 필터링하면 모든 큐 메트릭이 단일 익명 엔티티로 축소됩니다.

익스포터 레이블에서 가져온 QM별 ID. Collector는 큐 관리자가 몇 개나 존재하는지 또는 이름이 무엇인지 알 필요가 없습니다. 각 파드의 익스포터는 내보내는 모든 메트릭에 qmgr 레이블을 포함하며, Collector는 해당 레이블을 변경하지 않고 그대로 전달합니다. 단일 파이프라인은 모든 QM이 어느 Collector 타겟에서 왔는지가 아니라 자체 메트릭 레이블에 의해 완전히 구별되기 때문에 모든 QM을 처리합니다. 따라서 큐 관리자를 추가하는 것은 주석이 달린 다른 파드를 배포하는 것일 뿐입니다 ― values.yaml 변경, Helm 업그레이드, Collector 재시작이 없습니다.

실행 중인 파드에서 주석 확인:

bash

$kubectl -n ibmmq get pod <your-qm-pod-name> -o jsonpath='{.metadata.annotations}' | python3 -m json.tool

prometheus.io/scrape, prometheus.io/port 및 prometheus.io/path 가 모두 존재하고 올바른 값으로 설정되었는지 확인합니다.

Helm으로 수집기 설치

OpenTelemetry Helm 저장소를 추가하고 이전 단계에서 만든 values.yaml 을(를) 사용하여 ibmmq 네임스페이스에 수집기를 설치합니다:

bash

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

수집기 파드가 1/1 Running에 도달하지 못하는 경우, 아래의 문제 진단, 해결 을 참조하세요.

배포 확인

수집기 파드가 실행 중인지 확인합니다:

bash

$kubectl -n ibmmq rollout status deploy/ibmmq-collector-opentelemetry-collector --timeout=180s
$kubectl -n ibmmq get pods

수집기 파드에 1/1 Running이(가) 표시되어야 합니다. 실제로 파드를 검색하고 스크랩하는지 확인하려면 자체 텔레메트리 엔드포인트(인바운드 서비스가 비활성화되어 있으므로 :8888에 노출되고 port-forward 을(를) 통해서만 연결 가능)를 포트 포워딩하고 허용/내보낸 카운터를 확인합니다:

bash

$kubectl -n ibmmq port-forward deploy/ibmmq-collector-opentelemetry-collector 8888:8888 &
$curl -s http://localhost:8888/metrics | \
>  grep -E 'otelcol_(receiver_accepted|exporter_sent|exporter_send_failed)_metric_points'
$kill %1 2>/dev/null

otelcol_receiver_accepted_metric_points 0보다 큰 값은 수집기가 주석이 달린 실행 중인 파드를 하나 이상 찾아 스크랩했음을 확인합니다, otelcol_exporter_send_failed_metric_points 은(는) 0 에 유지되어야 합니다(0이 아닌 값은 OTLP 연결 또는 자격 증명 문제를 나타냄).

그런 다음 데이터 찾기 및 쿼리의 확인 쿼리를 사용하여 뉴렐릭에서 IBM MQ 메트릭 및 엔티티를 확인합니다. 상태 값의 의미는 MQ 상태 코드 참조를 확인하세요.

New Relic에서 데이터 보기

수집기 파드가 실행되고 메트릭이 흐르기 시작하면 뉴렐릭에서 큐 관리자가 IBMMQ_MANAGER 엔티티로 표시되고 해당 큐가 하위 IBMMQ_QUEUE 엔티티로 표시됩니다. 데이터 찾기, 쿼리 실행, 대시보드 및 알림 설정에 대한 자세한 내용은 데이터 보기 및 쿼리를 참조하세요.

지표 참조

뉴렐릭에서 사용할 수 있는 IBM MQ OpenTelemetry 메트릭에 대해 알아보십시오.

데이터 보기 및 쿼리

뉴렐릭에서 IBM MQ 데이터를 보고 쿼리하는 방법을 알아보세요.

문제점 해결

뉴렐릭에서 IBM MQ 모니터링 문제를 해결하는 방법.

사용자의 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다.

OpenTelemetry로 Kubernetes에서 IBM MQ 모니터링

팁

시작하기 전에

팁

IBM MQ 모니터링 설정

뉴렐릭 자격 증명 비밀을 생성합니다.

수집기 Helm 값 구성

주의

NRDOT Collector의 경우(권장)

OpenTelemetry Collector Contrib의 경우

이 설정의 역할

파드 주석 계약 ― QM 파드가 전달해야 하는 항목

Helm으로 수집기 설치

배포 확인

New Relic에서 데이터 보기

지표 참조

데이터 보기 및 쿼리

문제점 해결

사용자의 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다.

OpenTelemetry로 Kubernetes에서 IBM MQ 모니터링

팁

시작하기 전에 .css-21sua1{background:none;border:none;width:0;padding:0;}

팁

IBM MQ 모니터링 설정

뉴렐릭 자격 증명 비밀을 생성합니다.

수집기 Helm 값 구성

주의

OpenTelemetry Collector Contrib의 경우

이 설정의 역할

파드 주석 계약 ― QM 파드가 전달해야 하는 항목

Helm으로 수집기 설치

배포 확인

New Relic에서 데이터 보기

관련 문서

지표 참조

데이터 보기 및 쿼리

문제점 해결

시작하기 전에