云服务器内容精选
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监控与日志 AOM：应用运维管理（Application Operations Management，简称AOM）是云上应用的一站式立体化运维管理平台，实时监控您的应用及相关云资源，分析应用健康状态，提供灵活丰富的数据可视化功能，帮助您及时发现故障，全面掌握应用、资源及业务的实时运行状况。 LTS：云日志服务（Log Tank Service，简称LTS），用于收集来自主机和云服务的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以将云服务和应用程序的可用性和性能最大化，为您提供实时、高效、安全的日志处理能力，帮助您快速高效地进行实时决策分析、设备运维管理、用户业务趋势分析等。
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云原生观测 CCE云原生观测相关的功能包括健康中心、监控中心、日志中心、告警中心等。以下分别介绍CCE云原生观测的主要功能。 健康中心 集群健康诊断基于容器运维专家经验对集群健康状况进行全面检查，能够及时发现集群故障与潜在风险并给出修复建议。 监控中心 监控中心提供不同维度的数据洞察、仪表盘等功能。监控中心提供容器视角的可视化视图，支持集群、节点、工作负载和Pod等多种维度的监控视图，支持多级下钻与关联分析。仪表盘功能内置常见的容器监控大盘，如Kubernetes APIServer组件监控、CoreDNS组件监控和PVC监控等。 日志中心 CCE日志中心集成了云日志服务LTS。启用日志采集与管理，您可以快速采集CCE控制面组件日志（kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler）、kubernetes审计日志、Kubernetes事件和容器日志（容器的标准输出、容器内的文本文件、节点日志）。 告警中心 告警中心集成应用运维管理服务AOM2.0的告警功能，提供容器告警一键开启能力，覆盖集群和容器常见故障场景。
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索引 如何关闭日志中心？ 插件中除log-operator外组件均未就绪 log-operator标准输出报错 节点容器引擎为docker时采集不到容器文件日志 日志无法上报，otel组件标准输出报错：log's quota has full 采集容器内日志，且采集目录配置了通配符，日志无法采集 fluent-bit容器组一直重启 节点OS为Ubuntu 18.04时出现日志无法采集 采集Job日志时出现日志无法采集 云原生日志采集插件运行正常，部分日志策略未生效 log-agent-otel-collector组件出现OOM 节点负载过多，采集日志时缺少部分Pod信息 如何修改集群日志中心的日志存储时间？
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log-operator标准输出报错 问题现象： 2023/05/05 12:17:20.799 [E] call 3 times failed, resion: create group failed, projectID: xxx, groupName: k8s-log-xxx, err: create groups status code: 400, response: {"error_code":"LTS.0104","error_msg":"Failed to create log group, the number of log groups exceeds the quota"}, url: https://lts.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v2/xxx/groups, process will retry after 45s 解决方案：LTS日志组有配额限制，如果出现该报错，请前往LTS下删除部分无用的日志组。限制详情见：日志组。
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采集容器内日志，且采集目录配置了通配符，日志无法采集 排查方法：请检查工作负载配置中Volume挂载情况，如果业务容器的数据目录是通过数据卷（Volume）挂载的，插件不支持采集它的父目录，需设置采集目录为完整的数据目录。例如/var/log/service目录是数据卷挂载的路径，则设置采集目录为/var/log或/var/log/*将采集不到该目录下的日志，需设置采集目录为/var/log/service。 解决方案：若日志生成目录为/application/logs/{应用名}/*.log，建议工作负载挂载Volume时，直接挂载/application/logs，日志策略中配置采集路径为/application/logs/*/*.log
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节点容器引擎为docker时采集不到容器文件日志 问题现象： 配置了容器文件路径采集，采集的目录不是挂载到容器内的，且节点容器引擎为docker，采集不到日志。 解决方案： 请检查工作负载所在节点的容器存储模式是否为Device Mapper，Device Mapper不支持采集容器内日志（创建日志策略时已提示此限制）。检查方法如下： 进入业务工作负载所在节点。 执行docker info | grep "Storage Driver"。 若返回的Storage Driver值为Device Mapper，则该日志无法采集。 图4 创建日志策略
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插件中除log-operator外组件均未就绪 问题现象：插件中除log-operator外组件均未就绪，且出现异常事件“实例挂卷失败”。 解决方案：请查看log-operator日志，安装插件时，其余组件所需的配置文件需要log-operator生成，log-operator生成配置出错，会导致所有组件无法正常启动。 日志信息如下： MountVolume.SetUp failed for volume "otel-collector-config-vol":configmap "log-agent-otel-collector-config" not found
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log-agent-otel-collector组件出现OOM 排查方法： 查看log-agent-otel-collector组件标准输出，查看近期是否有错误日志。 kubectl logs -n monitoring log-agent-otel-collector-xxx 若存在报错请优先处理报错，确认日志恢复正常采集。 若日志近期没有报错，且仍然出现OOM，则参考以下步骤进行处理： 进入“日志中心”，单击“展开日志条数统计图”查看日志统计图。若上报的日志组日志流不是默认日志组日志流，则单击“全局日志查询”页签，选择上报的日志组和日志流后进行查看。 图10 查看日志统计 根据统计图中的柱状图，计算每秒上报的日志量，检查是否超过当前规格的日志采集性能。 若超过当前规格的日志采集性能，可尝试增加log-agent-otel-collector副本数或提高log-agent-otel-collector的内存上限。 若CPU使用率超过90%，则需要提高log-agent-otel-collector的CPU上限。
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通过监控中心查看Master节点组件指标 云原生监控中心已支持对Master节点的kube-apiserver组件进行监控，您在集群中开通云原生监控中心后（安装云原生监控插件版本为3.5.0及以上），可以查看仪表盘中的APIServer视图，监控API指标。 如需对kube-controller、kube-scheduler、etcd-server组件进行监控，请参考以下步骤。 此3个组件监控指标不在容器基础指标范围，监控中心将该类指标上报至AOM后会进行收费，因此监控中心会默认屏蔽采集该类指标。 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群详情页。 在左侧导航栏中选择“配置与密钥”，并切换至“monitoring”命名空间，找到名为“persistent-user-config”的配置项。 单击“更新”，对配置数据进行编辑，并在serviceMonitorDisable字段下删除以下配置。 serviceMonitorDisable: - monitoring/kube-controller - monitoring/kube-scheduler - monitoring/etcd-server - monitoring/log-operator 图1 删除配置 单击“确定”。 等待5分钟后，您可前往AOM控制台，在“指标浏览”中找到集群上报的AOM实例，查看上述组件的指标。 图2 查看指标
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可观测性（监控中心、日志中心、告警中心）如何收费？ 免费场景 监控中心自身免费使用，监控中心所使用的指标都上报并存储在AOM服务，其中在AOM范畴内的基础指标不收费，存储时长15天（暂不支持修改）。详情请参见基础指标。 日志中心自身免费使用，集群内产生的日志都上报并存储在LTS服务，云日志服务的计费项由日志读写流量、日志索引流量、日志存储量的费用组成（有500MB/月的免费额度）。 告警中心自身免费使用，集群内产生的告警由SMN消息通知服务进行推送，在短信数量小于100/条/月、邮件数量小于1000/封/月的，推送免费。其中短信条数计算规则请参见短信内容长度计算规则。 收费场景 监控中心：集群内配置的除基础指标以外的自定义指标（基础指标不收费）会根据AOM的收费规则进行收费。详情请参见计费项。 日志中心：对超出每月免费限额（500MB/月）的日志读写、日志索引流量、日志存储量进行收费。详情请参见LTS服务的收费标准。 告警中心：告警中心依赖SMN消息通知服务对告警进行推送，联系组当前只支持短信和邮件，超过SMN免费范围(短信数量小于100/条/月、邮件数量小于1000/封/月的，推送免费)的将会收费。详情请参见SMN计费说明。
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方法一：配置Pod Annotations监控自定义指标 当Pod的Annotations配置符合Prometheus采集规范的规则后，Prometheus会自动采集这些Pod暴露的指标。 如上所述的nginx:exporter提供的监控数据，其数据格式并不满足Prometheus的要求，需要将其转换成Prometheus需要的格式，可以使用nginx-prometheus-exporter来转换Nginx的指标，将nginx:exporter和nginx-prometheus-exporter部署到同一个Pod，并在部署时添加如下Annotations就可以自动被Prometheus采集监控指标。 kind: Deployment apiVersion: apps/v1 metadata: name: nginx-exporter namespace: default spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: nginx-exporter template: metadata: labels: app: nginx-exporter annotations: prometheus.io/scrape: "true" prometheus.io/port: "9113" prometheus.io/path: "/metrics" prometheus.io/scheme: "http" spec: containers: - name: container-0 image: 'nginx:exporter' # 替换为您上传到SWR的镜像地址 resources: limits: cpu: 250m memory: 512Mi requests: cpu: 250m memory: 512Mi - name: container-1 image: 'nginx/nginx-prometheus-exporter:0.9.0' command: - nginx-prometheus-exporter args: - '-nginx.scrape-uri=http://127.0.0.1:8080/stub_status' imagePullSecrets: - name: default-secret 其中 prometheus.io/scrape：表示是否需要prometheus采集Pod的监控数据，取值为true。 prometheus.io/port：表示采集监控数据接口的端口，由需要采集的应用决定。本示例中采集端口为9113。 prometheus.io/path：表示采集监控数据接口的URL，如不配置则默认为“/metrics”。 prometheus.io/scheme：表示采集的协议，值可以填写http或https。 应用部署成功后，访问云原生监控插件，查询自定义监控指标。 图1 访问云原生监控插件 可以查询到nginx相关的自定义监控指标，通过job名称可以判断出是根据Pod配置上报的。 nginx_connections_accepted{cluster="2048c170-8359-11ee-9527-0255ac1000cf", cluster_category="CCE", cluster_name="cce-test", container="container-0", instance="10.0.0.46:9113", job="monitoring/kubernetes-pods", kubernetes_namespace="default", kubernetes_pod="nginx-exporter-77bf4d4948-zsb59", namespace="default", pod="nginx-exporter-77bf4d4948-zsb59", prometheus="monitoring/server"} 图2 查看监控指标
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方法二：配置Service Annotations监控自定义指标 当Service的Annotations配置符合Prometheus采集规范的规则后，Prometheus会自动采集这些Service暴露的指标。 Service Annotations使用方法和Pod Annotations基本相同，主要是采集的指标的适用场景不同，Pod Annotations更关注Pod的资源使用情况，Service Annotations侧重于对该业务的请求等指标。 部署示例应用如下： kind: Deployment apiVersion: apps/v1 metadata: name: nginx-test namespace: default spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: nginx-test template: metadata: labels: app: nginx-test spec: containers: - name: container-0 image: 'nginx:exporter' # 替换为您上传到SWR的镜像地址 resources: limits: cpu: 250m memory: 512Mi requests: cpu: 250m memory: 512Mi - name: container-1 image: 'nginx/nginx-prometheus-exporter:0.9.0' command: - nginx-prometheus-exporter args: - '-nginx.scrape-uri=http://127.0.0.1:8080/stub_status' imagePullSecrets: - name: default-secret 部署示例Service如下： apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: nginx-test labels: app: nginx-test namespace: default annotations: prometheus.io/scrape: "true" # 配置为 true 表示开启服务发现 prometheus.io/port: "9113" # 配置为采集指标暴露的端口号 prometheus.io/path: "/metrics" # 填写指标暴露的 URI 路径，一般是 /metrics spec: selector: app: nginx-test externalTrafficPolicy: Cluster ports: - name: cce-service-0 targetPort: 80 nodePort: 0 port: 8080 protocol: TCP - name: cce-service-1 protocol: TCP port: 9113 targetPort: 9113 type: NodePort 查看指标，通过Service名称可以判断出该指标是根据Service配置上报的。 nginx_connections_accepted{app="nginx-test", cluster="2048c170-8359-11ee-9527-0255ac1000cf", cluster_category="CCE", cluster_name="cce-test", instance="10.0.0.38:9113", job="nginx-test", kubernetes_namespace="default", kubernetes_service="nginx-test", namespace="default", pod="nginx-test-78cfb65889-gtv7z", prometheus="monitoring/server", service="nginx-test"} 图3 查看监控指标
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方法三：配置Pod Monitor监控自定义指标 云原生监控插件提供了基于PodMonitor与ServiceMonitor配置指标采集任务的能力。Prometheus Operator将watch的PodMonitor的变化，通过Prometheus的reload机制，将Prometheus的采集任务热更新至Prometheus的实例中。 Prometheus Operator定义的CRD资源github地址：https://github.com/prometheus-community/helm-charts/tree/main/charts/kube-prometheus-stack/charts/crds/crds。 部署示例应用如下： apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx-test2 namespace: default spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: nginx-test2 template: metadata: labels: app: nginx-test2 spec: containers: - image: nginx:exporter # 替换为您上传到SWR的镜像地址 name: container-0 ports: - containerPort: 9113 # 指标暴露的端口号 name: nginx-test2 # 该名称是后续配置PodMonitor时相匹配的名称 protocol: TCP resources: limits: cpu: 250m memory: 300Mi requests: cpu: 100m memory: 100Mi - name: container-1 image: 'nginx/nginx-prometheus-exporter:0.9.0' command: - nginx-prometheus-exporter args: - '-nginx.scrape-uri=http://127.0.0.1:8080/stub_status' imagePullSecrets: - name: default-secret 配置Pod Monitor示例如下： apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: PodMonitor metadata: name: podmonitor-nginx # PodMonitor的名称 namespace: monitoring # 所属命名空间，建议使用monitoring spec: namespaceSelector: # 匹配工作负载所在的命名空间 matchNames: - default # 工作负载所属的命名空间 jobLabel: podmonitor-nginx podMetricsEndpoints: - interval: 15s path: /metrics # 工作负载暴露指标的路径 port: nginx-test2 # 工作负载暴露指标的port名称 tlsConfig: insecureSkipVerify: true selector: matchLabels: app: nginx-test2 # Pod携带的标签，能被选择器选中 查看指标，通过job名称可以判断出该指标是根据PodMonitor配置上报的。 nginx_connections_accepted{cluster="2048c170-8359-11ee-9527-0255ac1000cf", cluster_category="CCE", cluster_name="cce-test", container="container-0", endpoint="nginx-test2", instance="10.0.0.44:9113", job="monitoring/podmonitor-nginx", namespace="default", pod="nginx-test2-746b7f8fdd-krzfp", prometheus="monitoring/server"} 图4 查看监控指标
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方法四：配置Service Monitor监控自定义指标 云原生监控插件提供了基于PodMonitor与ServiceMonitor配置指标采集任务的能力。Prometheus Operator将watch的ServiceMonitor的变化，通过Prometheus的reload机制，将Prometheus的采集任务热更新至Prometheus的实例中。 Prometheus Operator定义的CRD资源github地址：https://github.com/prometheus-community/helm-charts/tree/main/charts/kube-prometheus-stack/charts/crds/crds。 部署示例应用如下： apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx-test3 namespace: default spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: nginx-test3 template: metadata: labels: app: nginx-test3 spec: containers: - image: nginx:exporter # 替换为您上传到SWR的镜像地址 name: container-0 resources: limits: cpu: 250m memory: 300Mi requests: cpu: 100m memory: 100Mi - name: container-1 image: 'nginx/nginx-prometheus-exporter:0.9.0' command: - nginx-prometheus-exporter args: - '-nginx.scrape-uri=http://127.0.0.1:8080/stub_status' imagePullSecrets: - name: default-secret 部署示例Service如下： apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: nginx-test3 labels: app: nginx-test3 namespace: default spec: selector: app: nginx-test3 externalTrafficPolicy: Cluster ports: - name: cce-service-0 targetPort: 80 nodePort: 0 port: 8080 protocol: TCP - name: servicemonitor-ports protocol: TCP port: 9113 targetPort: 9113 type: NodePort 配置Service Monitor示例如下： apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: ServiceMonitor metadata: name: servicemonitor-nginx namespace: monitoring spec: # 配置service中的暴露指标的port的名称 endpoints: - path: /metrics port: servicemonitor-ports jobLabel: servicemonitor-nginx # 采集任务的作用范围，如果不配置，默认为default namespaceSelector: matchNames: - default selector: matchLabels: app: nginx-test3 查看指标，通过endpoint名称可以判断出该指标是根据ServiceMonitor配置上报的。 nginx_connections_accepted{cluster="2048c170-8359-11ee-9527-0255ac1000cf", cluster_category="CCE", cluster_name="cce-test", endpoint="servicemonitor-ports", instance="10.0.0.47:9113", job="nginx-test3", namespace="default", pod="nginx-test3-6f8bccd9-f27hv", prometheus="monitoring/server", service="nginx-test3"}
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约束与限制 使用Prometheus监控自定义指标时，应用程序需要提供监控指标接口，详情请参见Prometheus监控数据采集说明。 使用Pod/Service Annotations的方式暂不支持采集kube-system与monitoring命名空间下的指标，如需采集这两个命名空间下的指标，请通过Pod Monitor与Service Monitor的方式配置。 本文使用Nginx应用示例会拉取nginx/nginx-prometheus-exporter:0.9.0镜像，需要为应用部署的节点添加EIP或先将此镜像上传到SWR，以免部署应用失败。
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