Kubernetes에서 레디스 모니터(OpenTelemetry)

네임스페이스 및 자격 증명 생성

newrelic 네임스페이스를 생성하고 라이선스 키와 OTLP 엔드포인트를 Kubernetes Secret에 저장합니다. 수집기가 런타임에 이를 읽으므로 자격 증명이 구성에 포함되지 않습니다:

$
kubectl create namespace newrelic
$

$
# Set OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT for your region.
$
# See https://docs.newrelic.com/docs/opentelemetry/best-practices/opentelemetry-otlp
$
kubectl create secret generic newrelic-credentials \
>
  --from-literal=NEW_RELIC_LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY \
>
  --from-literal=OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=YOUR_OTLP_ENDPOINT \
>
  -n newrelic

RBAC 설정

k8s_observer 에는 파드를 감시할 수 있는 권한이 필요합니다. rbac.yaml 생성:

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: otel-collector-redis
  namespace: newrelic
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: otel-collector-redis
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources: ["pods", "namespaces", "nodes"]
    verbs: ["get", "list", "watch"]
  - apiGroups: ["apps"]
    resources: ["replicasets"]
    verbs: ["get", "list", "watch"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: otel-collector-redis
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: otel-collector-redis
    namespace: newrelic
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: otel-collector-redis
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

$
kubectl apply -f rbac.yaml

수집기 구성

이 ConfigMap은 수집기에게 레디스 파드를 검색하고, 메트릭을 수집하여 뉴렐릭으로 보내는 방법을 알려줍니다. 세 가지 주요 작업을 처리합니다:

• k8s_observer 및 다음을 사용하여 레디스 파드를 자동으로 검색 receiver_creator

• 데이터 형성 ― 카디널리티를 줄이고, 카운터를 델타로 변환하며, 엔티티 ID를 설정합니다.

• 처리된 메트릭을 OTLP를 통해 뉴렐릭으로 내보내기

  otel-collector-config.yaml 생성:

  apiVersion: v1
  kind: ConfigMap
  metadata:
    name: otel-collector-redis-config
    namespace: newrelic
  data:
    config.yaml: |
      extensions:
        health_check:
          endpoint: "0.0.0.0:13133"
        k8s_observer:
          auth_type: serviceAccount
          observe_pods: true
          observe_nodes: false
  
      receivers:
        receiver_creator/redis:
          watch_observers: [k8s_observer]
          receivers:
            redis:
              rule: type == "pod" && labels["app"] == "redis"  # Update with your Redis pod labels
              config:
                endpoint: "`endpoint`:6379"
                collection_interval: 10s
                metrics:
                  redis.maxmemory:
                    enabled: true
                  redis.role:
                    enabled: false
                  redis.cmd.calls:
                    enabled: true
                  redis.cmd.usec:
                    enabled: true
                  redis.clients.max_input_buffer:
                    enabled: false
                  redis.clients.max_output_buffer:
                    enabled: false
                  redis.replication.backlog_first_byte_offset:
                    enabled: false
                resource_attributes:
                  server.address:
                    enabled: false
                  server.port:
                    enabled: false
  
      processors:
        memory_limiter:
          check_interval: 5s
          limit_mib: 256
          spike_limit_mib: 64
  
        resource/k8s_cluster:
          attributes:
            - key: k8s.cluster.name
              value: "my-cluster"  # Update with your cluster name
              action: upsert
            - key: redis.instance.id
              value: "my-cluster.default:6379"  # Update with cluster.namespace:port
              action: upsert
  
        attributes/entity_tags:
          actions:
            - key: instrumentation.provider
              value: opentelemetry
              action: upsert
  
        cumulativetodelta:
          include:
            match_type: regexp
            metrics:
              - redis\.commands\.processed
              - redis\.connections\.received
              - redis\.connections\.rejected
              - redis\.keys\.evicted
              - redis\.keys\.expired
              - redis\.keyspace\.hits
              - redis\.keyspace\.misses
              - redis\.net\.input
              - redis\.net\.output
              - redis\.cpu\.time
              - redis\.cmd\.calls
              - redis\.cmd\.usec
              - redis\.uptime
  
        filter/cardinality:
          metrics:
            datapoint:
              - 'metric.name == "redis.cpu.time" and attributes["state"] != "sys" and attributes["state"] != "user"'
              - 'metric.name == "redis.cmd.calls" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'
              - 'metric.name == "redis.cmd.usec" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'
  
        transform/metadata_nullify:
          metric_statements:
            - context: metric
              statements:
                - set(description, "")
                - set(unit, "")
  
        batch:
          send_batch_size: 2048
          send_batch_max_size: 4096
          timeout: 10s
  
      exporters:
        otlp_http:
          endpoint: ${env:OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT}
          headers:
            api-key: ${env:NEW_RELIC_LICENSE_KEY}
          compression: gzip
  
      service:
        extensions: [health_check, k8s_observer]
        pipelines:
          metrics/redis:
            receivers: [receiver_creator/redis]
            processors: [memory_limiter, resource/k8s_cluster, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
            exporters: [otlp_http]

  카피
  bash

  카피

  $
  kubectl apply -f otel-collector-config.yaml

  이 설정의 역할

  파이프라인의 각 구성 요소에는 특정 작업이 있습니다:

  요소	설명
  health_check	수집기가 실행 중인지 확인할 수 있도록 0.0.0.0:13133 에 상태 엔드포인트를 노출합니다.
  k8s_observer	수집기가 레디스 인스턴스를 동적으로 검색할 수 있도록 파드에 대한 Kubernetes API를 감시합니다.
  receiver_creator/redis	규칙(labels["app"] == "redis")과 일치하는 각 파드에 대해 redis 수신기를 시작하고 10초마다 레디스 INFO 명령에서 메트릭을 읽습니다.
  memory_limiter	파드를 보호하기 위해 수집기 메모리 사용량을 제한합니다(256 MiB 소프트 제한, 64 MiB 스파이크).
  resource/k8s_cluster	레디스 엔티티의 안정적인 ID인 k8s.cluster.name 및 redis.instance.id을(를) 설정합니다(복합 server.address:server.port 패턴은 Kubernetes에서 사용되지 않음).
  attributes/entity_tags	쿼리 범위를 OpenTelemetry 경로로 지정할 수 있도록 모든 메트릭에 instrumentation.provider: opentelemetry 을(를) 찍습니다.
  cumulativetodelta	뉴렐릭이 비율을 올바르게 차트로 표시할 수 있도록 레디스의 누적 카운터 ― 명령, 키스페이스 적중, 축출 등 ― 를 델타 값으로 변환합니다.
  filter/cardinality	수집 비용을 제어하기 위해 높은 카디널리티 데이터 포인트(user 및 sys 이외의 CPU 상태, 일반적이지 않은 명령에 대한 명령별 메트릭)를 삭제합니다.
  transform/metadata_nullify	페이로드 크기를 줄이기 위해 메트릭 설명 및 단위를 지웁니다.
  batch	네트워크 오버헤드를 줄이기 위해 내보내기 전에 데이터 포인트를 그룹화(배치당 2,048개, 최대 4,096개)하고 최소 10초마다 플러시합니다.
  otlp_http	라이선스 키로 인증되고 gzip 압축을 사용하여 OTLP를 통해 처리된 메트릭을 뉴렐릭으로 내보냅니다.

선택 사항: 레디스 로그 수집

메트릭 외에도 수집기는 레디스의 로그를 뉴렐릭으로 전달할 수 있으므로 로그 이벤트 ― 재시작, 지속성 이벤트 또는 오류 ― 를 동일한 엔티티의 메트릭 급증과 연관시킬 수 있습니다. 이를 수집하려면 ConfigMap에 filelog 수신자를 추가하고 DaemonSet에 /var/log/pods 을(를) 마운트합니다.

ConfigMap의 receivers 섹션에 추가:

file_log/redis:
      include:
        - /var/log/pods/<namespace>_*redis*/*/*.log  # Update <namespace> with your Redis namespace (e.g., default, production)
      start_at: end
      include_file_path: true
      operators:
        - type: regex_parser
          regex: '^\S+ stdout F \d+:[XCSM] \d+ \w+ \d+ \d+:\d+:\d+\.\d+ (?P<level>.) '
          on_error: send
      resource:
        db.system: redis

resource/redis_logs 프로세서를 추가합니다:

resource/redis_logs:
      attributes:
        - key: redis.instance.id
          value: "my-cluster.default:6379"  # Update with cluster.namespace:port
          action: upsert
        - key: instrumentation.provider
          value: "opentelemetry"
          action: upsert

서비스 섹션에 로그 파이프라인을 추가합니다:

service:
      pipelines:
        metrics/redis:
          # ... existing metrics pipeline ...
        logs/redis:
          receivers: [file_log/redis]
          processors: [memory_limiter, resource/redis_logs, batch]
          exporters: [otlp_http]

선택 사항: 레디스 Cluster 모니터링 활성화

레디스 Cluster 모니터링은 현재 Prometheus 수신자 접근 방식(redis_exporter 사용)이 필요합니다. OTel Collector Contrib의 기본 레디스 수신자는 클러스터 메트릭에 필요한 CLUSTER INFO 명령을 아직 지원하지 않습니다. 클러스터 모니터링 설정을 위해 Prometheus 수신자 탭을 사용합니다.

DaemonSet 배포

otel-collector-daemonset.yaml 생성:

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: otel-collector-redis
  namespace: newrelic
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: otel-collector-redis
  template:
    metadata:
      labels:
        app: otel-collector-redis
    spec:
      serviceAccountName: otel-collector-redis
      containers:
        - name: otel-collector
          image: otel/opentelemetry-collector-contrib:latest
          args: ["--config=/etc/otel/config.yaml"]
          env:
            - name: NEW_RELIC_LICENSE_KEY
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: newrelic-credentials
                  key: NEW_RELIC_LICENSE_KEY
            - name: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: newrelic-credentials
                  key: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
            - name: K8S_NODE_NAME
              valueFrom:
                fieldRef:
                  fieldPath: spec.nodeName
          resources:
            limits:
              cpu: 500m
              memory: 512Mi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 128Mi
          volumeMounts:
            - name: config
              mountPath: /etc/otel
            - name: machine-id
              mountPath: /etc/machine-id
              readOnly: true
            # Uncomment if collecting logs:
            # - name: varlogpods
            #   mountPath: /var/log/pods
            #   readOnly: true
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /
              port: 13133
            initialDelaySeconds: 15
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /
              port: 13133
            initialDelaySeconds: 5
      volumes:
        - name: config
          configMap:
            name: otel-collector-redis-config
        - name: machine-id
          hostPath:
            path: /etc/machine-id
        # Uncomment if collecting logs:
        # - name: varlogpods
        #   hostPath:
        #     path: /var/log/pods

$
kubectl apply -f otel-collector-daemonset.yaml

확인

수집기 파드가 실행 중인지 확인합니다:

$
kubectl get pods -n newrelic -l app=otel-collector-redis

파드는 모든 컨테이너가 준비된 상태로 Running 을(를) 표시해야 합니다. CrashLoopBackOff 또는 Error인 경우 kubectl logs -n newrelic -l app=otel-collector-redis 을(를) 사용하여 로그를 확인하세요 ― 가장 일반적인 원인은 ConfigMap YAML 오류, 누락된 RBAC ClusterRole 또는 검색 규칙이 레디스 파드 레이블과 일치하지 않는 것입니다.

그런 다음 메트릭이 뉴렐릭에 도달하는지 확인합니다. 파드가 시작된 후 약 1분 정도 기다린 다음 쿼리 빌더에서 다음 쿼리를 실행합니다:

SELECT count(*) FROM Metric
WHERE metricName LIKE 'redis.%'
AND instrumentation.provider = 'opentelemetry'
AND k8s.cluster.name IS NOT NULL
SINCE 5 minutes ago

0이 아닌 개수는 레디스 메트릭이 전송되고 있음을 확인합니다. 0을(를) 반환하는 경우, 레디스 문제 해결(OpenTelemetry)을 참조하세요.

네임스페이스 및 자격 증명 생성

newrelic 네임스페이스를 생성하고 라이선스 키와 OTLP 엔드포인트를 Kubernetes Secret에 저장합니다. 수집기가 런타임에 이를 읽으므로 자격 증명이 구성에 포함되지 않습니다:

$
kubectl create namespace newrelic
$

$
# Set OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT for your region.
$
# See https://docs.newrelic.com/docs/opentelemetry/best-practices/opentelemetry-otlp
$
kubectl create secret generic newrelic-credentials \
>
  --from-literal=NEW_RELIC_LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY \
>
  --from-literal=OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=YOUR_OTLP_ENDPOINT \
>
  -n newrelic

redis_exporter 배포

레디스 파드의 사이드카 또는 별도의 배포로 redis_exporter 을(를) 배포합니다. 이 예제에서는 수집기가 스크랩할 서비스와 함께 독립 실행형 배포로 배포합니다.

redis-exporter.yaml 생성:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: redis-exporter
  namespace: default  # Update with your Redis namespace
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: redis-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        app: redis-exporter
    spec:
      containers:
        - name: redis-exporter
          image: oliver006/redis_exporter:latest
          env:
            - name: REDIS_ADDR
              value: "redis://redis:6379"  # Update with your Redis service name:port
            # Uncomment if using Redis authentication:
            # - name: REDIS_PASSWORD
            #   valueFrom:
            #     secretKeyRef:
            #       name: redis-credentials
            #       key: password
          ports:
            - containerPort: 9121
              name: metrics
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /health
              port: 9121
            initialDelaySeconds: 5
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /health
              port: 9121
            initialDelaySeconds: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: redis-exporter
  namespace: default  # Update with your Redis namespace
spec:
  selector:
    app: redis-exporter
  ports:
    - port: 9121
      targetPort: 9121
      name: metrics

$
kubectl apply -f redis-exporter.yaml

익스포터가 실행 중인지 확인합니다:

$
kubectl port-forward svc/redis-exporter 9121:9121 &
$
curl -s http://localhost:9121/metrics | grep redis_up

수집기 구성

이 ConfigMap은 redis_exporter 에서 메트릭을 스크랩하여 뉴렐릭으로 보냅니다. 다음과 같은 주요 작업을 처리합니다:

• prometheus 수신기를 통해 redis_exporter 서비스를 스크랩 합니다

• Prometheus 메트릭을 뉴렐릭의 레디스 메트릭 이름으로 이름 바꾸기

• 데이터 형성 ― 카디널리티를 줄이고, 카운터를 델타로 변환하며, 엔티티 ID를 설정합니다.

• 처리된 메트릭을 OTLP를 통해 뉴렐릭으로 내보내기

  otel-collector-config.yaml 생성:

  apiVersion: v1
  kind: ConfigMap
  metadata:
    name: otel-collector-redis-config
    namespace: newrelic
  data:
    config.yaml: |
      extensions:
        health_check:
          endpoint: "0.0.0.0:13133"
  
      receivers:
        prometheus:
          config:
            scrape_configs:
              - job_name: 'redis'
                scrape_interval: 10s
                static_configs:
                  - targets: ['redis-exporter.default.svc.cluster.local:9121']  # Update with your exporter service FQDN
                metric_relabel_configs:
                  - source_labels: [__name__]
                    regex: '(go_|process_|promhttp_|redis_exporter_).*'
                    action: drop
  
      processors:
        memory_limiter:
          check_interval: 5s
          limit_mib: 256
          spike_limit_mib: 64
  
        resource/redis_identity:
          attributes:
            - key: k8s.cluster.name
              value: "my-cluster"  # Update with your cluster name
              action: upsert
            - key: redis.instance.id
              value: "my-cluster.default:6379"  # Update with cluster.namespace:port
              action: upsert
  
        attributes/entity_tags:
          actions:
            - key: instrumentation.provider
              value: opentelemetry
              action: upsert
  
        metricstransform:
          transforms:
            - include: redis_uptime_in_seconds
              action: update
              new_name: redis.uptime
            - include: redis_connected_clients
              action: update
              new_name: redis.clients.connected
            - include: redis_blocked_clients
              action: update
              new_name: redis.clients.blocked
            - include: redis_memory_used_bytes
              action: update
              new_name: redis.memory.used
            - include: redis_memory_max_bytes
              action: update
              new_name: redis.maxmemory
            - include: redis_mem_fragmentation_ratio
              action: update
              new_name: redis.memory.fragmentation_ratio
            - include: redis_memory_used_rss_bytes
              action: update
              new_name: redis.memory.rss
            - include: redis_memory_used_peak_bytes
              action: update
              new_name: redis.memory.peak
            - include: redis_memory_used_lua_bytes
              action: update
              new_name: redis.memory.lua
            - include: redis_connections_received_total
              action: update
              new_name: redis.connections.received
            - include: redis_rejected_connections_total
              action: update
              new_name: redis.connections.rejected
            - include: redis_commands_processed_total
              action: update
              new_name: redis.commands.processed
            - include: redis_keyspace_hits_total
              action: update
              new_name: redis.keyspace.hits
            - include: redis_keyspace_misses_total
              action: update
              new_name: redis.keyspace.misses
            - include: redis_evicted_keys_total
              action: update
              new_name: redis.keys.evicted
            - include: redis_expired_keys_total
              action: update
              new_name: redis.keys.expired
            - include: redis_net_input_bytes_total
              action: update
              new_name: redis.net.input
            - include: redis_net_output_bytes_total
              action: update
              new_name: redis.net.output
            - include: redis_connected_slaves
              action: update
              new_name: redis.slaves.connected
            - include: redis_db_keys
              action: update
              new_name: redis.db.keys
            - include: redis_db_keys_expiring
              action: update
              new_name: redis.db.expires
            - include: redis_rdb_changes_since_last_save
              action: update
              new_name: redis.rdb.changes_since_last_save
            - include: redis_db_avg_ttl_seconds
              action: update
              new_name: redis.db.avg_ttl
            - include: redis_latest_fork_seconds
              action: update
              new_name: redis.latest_fork
            - include: redis_master_repl_offset
              action: update
              new_name: redis.replication.offset
            - include: redis_repl_backlog_first_byte_offset
              action: update
              new_name: redis.replication.backlog_first_byte_offset
            - include: redis_commands_total
              action: update
              new_name: redis.cmd.calls
            - include: redis_commands_duration_seconds_total
              action: update
              new_name: redis.cmd.usec
            - include: redis_cpu_sys_seconds_total
              action: update
              new_name: redis.cpu.time
              operations:
                - action: add_label
                  new_label: state
                  new_value: sys
            - include: redis_cpu_user_seconds_total
              action: update
              new_name: redis.cpu.time
              operations:
                - action: add_label
                  new_label: state
                  new_value: user
  
        cumulativetodelta:
          include:
            match_type: regexp
            metrics:
              - redis\.commands\.processed
              - redis\.connections\.received
              - redis\.connections\.rejected
              - redis\.keys\.evicted
              - redis\.keys\.expired
              - redis\.keyspace\.hits
              - redis\.keyspace\.misses
              - redis\.net\.input
              - redis\.net\.output
              - redis\.cpu\.time
              - redis\.cmd\.calls
              - redis\.cmd\.usec
              - redis\.uptime
  
        filter/cardinality:
          metrics:
            datapoint:
              - 'metric.name == "redis.cpu.time" and attributes["state"] != "sys" and attributes["state"] != "user"'
              - 'metric.name == "redis.cmd.calls" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'
              - 'metric.name == "redis.cmd.usec" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'
  
        transform/metadata_nullify:
          metric_statements:
            - context: metric
              statements:
                - set(description, "")
                - set(unit, "")
  
        batch:
          send_batch_size: 2048
          send_batch_max_size: 4096
          timeout: 10s
  
      exporters:
        otlp_http:
          endpoint: ${env:OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT}
          headers:
            api-key: ${env:NEW_RELIC_LICENSE_KEY}
          compression: gzip
  
      service:
        extensions: [health_check]
        pipelines:
          metrics/redis:
            receivers: [prometheus]
            processors: [memory_limiter, resource/redis_identity, attributes/entity_tags, metricstransform, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
            exporters: [otlp_http]

  카피
  bash

  카피

  $
  kubectl apply -f otel-collector-config.yaml

  이 설정의 역할

  파이프라인의 각 구성 요소에는 특정 작업이 있습니다:

  요소	설명
  health_check	수집기가 실행 중인지 확인할 수 있도록 0.0.0.0:13133 에 상태 엔드포인트를 노출합니다.
  prometheus 수신기	10초마다 redis_exporter 서비스(기본값 redis-exporter.default.svc.cluster.local:9121)를 스크랩하고 익스포터 자체의 go_*, process_*, promhttp_* 및 redis_exporter_* 메트릭을 삭제합니다.
  memory_limiter	파드를 보호하기 위해 수집기 메모리 사용량을 제한합니다(256 MiB 소프트 제한, 64 MiB 스파이크).
  resource/redis_identity	레디스 엔티티의 안정적인 ID인 k8s.cluster.name 및 redis.instance.id을(를) 설정합니다. Prometheus 수신기가 server.address 또는 server.port을(를) 제공하지 않기 때문에 여기에 필요합니다.
  attributes/entity_tags	쿼리 범위를 OpenTelemetry 경로로 지정할 수 있도록 모든 메트릭에 instrumentation.provider: opentelemetry 을(를) 찍습니다.
  metricstransform	익스포터의 Prometheus 메트릭(예: redis_uptime_in_seconds)의 이름을 뉴렐릭의 레디스 이름(redis.uptime)으로 바꾸고 CPU 메트릭에 state 레이블을 추가합니다.
  cumulativetodelta	뉴렐릭이 비율을 올바르게 차트로 표시할 수 있도록 누적 카운터 ― 명령, 키스페이스 적중, 축출 등 ― 를 델타 값으로 변환합니다.
  filter/cardinality	수집 비용을 제어하기 위해 높은 카디널리티 데이터 포인트(user 및 sys 이외의 CPU 상태, 일반적이지 않은 명령에 대한 명령별 메트릭)를 삭제합니다.
  transform/metadata_nullify	페이로드 크기를 줄이기 위해 메트릭 설명 및 단위를 지웁니다.
  batch	네트워크 오버헤드를 줄이기 위해 내보내기 전에 데이터 포인트를 그룹화(배치당 2,048개, 최대 4,096개)하고 최소 10초마다 플러시합니다.
  otlp_http	라이선스 키로 인증되고 gzip 압축을 사용하여 OTLP를 통해 처리된 메트릭을 뉴렐릭으로 내보냅니다.

선택 사항: 레디스 Cluster 모니터링 활성화

레디스가 Cluster 모드로 실행 중인 경우 모든 노드에서 클러스터 상태 메트릭을 자동으로 수집하려면 --is-cluster 플래그와 함께 redis_exporter 을(를) 시작합니다:

$
redis_exporter --redis.addr=redis://localhost:7000 --is-cluster

위의 Prometheus 수신기 설정은 이미 클러스터 메트릭의 이름을 변경합니다(예: redis_cluster_state → redis.cluster.state). 뉴렐릭에 별도의 클러스터 엔티티를 생성하려면 redis.instance.id이(가) 포함되지 않은 별도의 파이프라인 에 redis.cluster.name 리소스 속성을 추가합니다:

resource/cluster:
    attributes:
      - key: redis.cluster.name
        value: "my-redis-cluster"  # Update with your cluster name
        action: upsert

서비스 섹션에 클러스터 파이프라인을 추가합니다:

metrics/cluster:
      receivers: [prometheus]
      processors: [memory_limiter, resource/cluster, attributes/entity_tags, metricstransform, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]

선택 사항: 레디스 로그 수집

메트릭 외에도 수집기는 레디스의 로그를 뉴렐릭으로 전달할 수 있으므로 로그 이벤트 ― 재시작, 지속성 이벤트 또는 오류 ― 를 동일한 엔티티의 메트릭 급증과 연관시킬 수 있습니다. 이를 수집하려면 ConfigMap에 file_log 수신기를 추가하고 배포에 /var/log/pods 을(를) 마운트합니다.

ConfigMap의 receivers 섹션에 추가:

file_log/redis:
      include:
        - /var/log/pods/<namespace>_*redis*/*/*.log  # Update <namespace> with your Redis namespace (e.g., default, production)
      start_at: end
      include_file_path: true
      operators:
        - type: regex_parser
          regex: '^\S+ stdout F \d+:[XCSM] \d+ \w+ \d+ \d+:\d+:\d+\.\d+ (?P<level>.) '
          on_error: send
      resource:
        db.system: redis

resource/redis_logs 프로세서를 추가합니다:

resource/redis_logs:
      attributes:
        - key: redis.instance.id
          value: "my-cluster.default:6379"  # Must match the value in resource/redis_identity
          action: upsert
        - key: instrumentation.provider
          value: "opentelemetry"
          action: upsert

서비스 섹션에 로그 파이프라인을 추가합니다:

service:
      pipelines:
        metrics/redis:
          # ... existing metrics pipeline ...
        logs/redis:
          receivers: [file_log/redis]
          processors: [memory_limiter, resource/redis_logs, batch]
          exporters: [otlp_http]

/var/log/pods 볼륨 마운트를 배포에 추가합니다(아래 배포 단계 참조).

수집기 배포

otel-collector-deployment.yaml 생성:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: otel-collector-redis
  namespace: newrelic
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: otel-collector-redis
  template:
    metadata:
      labels:
        app: otel-collector-redis
    spec:
      containers:
        - name: otel-collector
          image: otel/opentelemetry-collector-contrib:latest
          args: ["--config=/etc/otel/config.yaml"]
          env:
            - name: NEW_RELIC_LICENSE_KEY
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: newrelic-credentials
                  key: NEW_RELIC_LICENSE_KEY
            - name: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: newrelic-credentials
                  key: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
          resources:
            limits:
              cpu: 500m
              memory: 512Mi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 128Mi
          volumeMounts:
            - name: config
              mountPath: /etc/otel
            # Uncomment if collecting logs:
            # - name: varlogpods
            #   mountPath: /var/log/pods
            #   readOnly: true
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /
              port: 13133
            initialDelaySeconds: 15
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /
              port: 13133
            initialDelaySeconds: 5
      volumes:
        - name: config
          configMap:
            name: otel-collector-redis-config
        # Uncomment if collecting logs:
        # - name: varlogpods
        #   hostPath:
        #     path: /var/log/pods

$
kubectl apply -f otel-collector-deployment.yaml

확인

수집기 파드가 실행 중인지 확인합니다:

$
kubectl get pods -n newrelic -l app=otel-collector-redis

파드는 모든 컨테이너가 준비된 상태로 Running 을(를) 표시해야 합니다. CrashLoopBackOff 또는 Error인 경우 kubectl logs -n newrelic -l app=otel-collector-redis 을(를) 사용하여 로그를 확인하세요 ― 가장 일반적인 원인은 ConfigMap YAML 오류 또는 연결할 수 없는 redis_exporter 서비스입니다.

그런 다음 메트릭이 뉴렐릭에 도달하는지 확인합니다. 파드가 시작된 후 약 1분 정도 기다린 다음 쿼리 빌더에서 다음 쿼리를 실행합니다:

SELECT count(*) FROM Metric
WHERE metricName LIKE 'redis.%'
AND instrumentation.provider = 'opentelemetry'
AND k8s.cluster.name IS NOT NULL
SINCE 5 minutes ago

0이 아닌 개수는 레디스 메트릭이 전송되고 있음을 확인합니다. 0을(를) 반환하는 경우, 레디스 문제 해결(OpenTelemetry)을 참조하세요.