Distribuire le risorse di osservabilità e configurare i log

L'osservabilità delle operazioni di Azure IoT offre visibilità su ogni livello della configurazione e offre informazioni dettagliate sul comportamento effettivo dei problemi, aumentando così l'efficacia della progettazione dell'affidabilità del sito. Le operazioni di Azure IoT offrono osservabilità tramite dashboard Grafana personalizzati ospitati in Azure, basati sul servizio gestito di Monitoraggio di Azure per Prometheus e Container Insights.

Questo articolo illustra come distribuire le risorse di osservabilità delle operazioni IoT di Azure, configurare Prometheus e Grafana gestito di Azure e abilitare il monitoraggio completo per il cluster Azure Arc. È possibile distribuire tutte le risorse di osservabilità usando uno script automatizzato o seguire i passaggi manuali per un'installazione personalizzata.

Prerequisiti

• Cluster Kubernetes con abilitazione di Arc.
• Interfaccia della riga di comando di Azure installata nel computer del cluster. Per le istruzioni, vedere Come installare l'interfaccia della riga di comando di Azure.
• Helm installato nel computer del cluster. Per le istruzioni, vedere Installare Helm.
• Kubectl installato nel computer del cluster. Per le istruzioni, vedere Installare gli strumenti Kubernetes.

Gli esempi interfaccia della riga di comando di Azure in questo articolo usano variabili di ambiente così puoi impostare ogni valore una volta e poi copiare e incollare i comandi as-is. Se stai usando l'ambiente Operazioni di Azure IoT Codespaces dal quickstart, queste variabili sono già impostate per te e puoi saltare questo passaggio. Altrimenti, imposta le seguenti variabili di ambiente nella tua shell prima di eseguire i comandi.

I seguenti script impostano le variabili di ambiente più comunemente utilizzate:

SUBSCRIPTION_ID=<subscription-id>
RESOURCE_GROUP=<resource-group-name>
AIO_INSTANCE_NAME=<instance-name>
CLUSTER_NAME=<cluster-name>
LOCATION=<region>

$SUBSCRIPTION_ID = "<subscription-id>"
$RESOURCE_GROUP = "<resource-group-name>"
$AIO_INSTANCE_NAME = "<instance-name>"
$CLUSTER_NAME = "<cluster-name>"
$LOCATION = "<region>"

Devi solo impostare le variabili utilizzate in questo articolo. Questo articolo potrebbe utilizzare variabili ambientali aggiuntive per i nomi delle risorse che scegli. L'articolo spiega come posizionarli dove vengono introdotti.

Eseguire la distribuzione con lo script automatizzato

Per configurare tutte le risorse di osservabilità in un singolo passaggio, usare lo script di deploy-observability-resources.sh automatizzato. Lo script automatizza i passaggi descritti in questo articolo, dalla creazione di risorse di Azure alla configurazione della configurazione dell'osservabilità. È possibile eseguire lo script più volte in modo sicuro. Ignora le risorse già esistenti e aggiorna le risorse che richiedono modifiche.

1. Scaricare lo script:

   curl -fsSL -o deploy-observability-resources.sh \
     https://raw.githubusercontent.com/Azure/azure-iot-operations/main/scripts/observability/deploy-observability-resources.sh
   chmod +x deploy-observability-resources.sh
   

2. Impostare le variabili di ambiente necessarie ed eseguire lo script:

   export RESOURCE_GROUP=<RESOURCE_GROUP>
   export CLUSTER_NAME=<CLUSTER_NAME>
   export INSTANCE_NAME=<INSTANCE_NAME>
   export WORKSPACE_NAME=<WORKSPACE_NAME>
   export GRAFANA_NAME=<GRAFANA_NAME>
   export LOGS_WORKSPACE_NAME=<LOGS_WORKSPACE_NAME>
   export LOCATION=<LOCATION>
   
   ./deploy-observability-resources.sh
   

   Impostare LOCATION sull'area di Azure per il provisioning delle nuove risorse. Se tutte le risorse esistono già, LOCATION è facoltativo.

   Variabile	Description
   RESOURCE_GROUP	Gruppo di risorse di Azure per le risorse di monitoraggio e operazioni di Azure IoT.
   CLUSTER_NAME	Nome del cluster Kubernetes abilitato per Arc in cui vengono distribuite le operazioni di Azure IoT.
   INSTANCE_NAME	Nome dell'istanza di Operazioni IoT di Azure da configurare.
   WORKSPACE_NAME	Nome dell'area di lavoro di Monitoraggio di Azure (creata se non esiste).
   GRAFANA_NAME	Nome per l'istanza di Grafana gestita di Azure (creata se non esiste).
   LOGS_WORKSPACE_NAME	Nome per l'area di lavoro Log Analytics (creata se non esiste).
   LOCATION	Area di Azure per le nuove risorse. Facoltativo se tutte le risorse esistono già.

Al termine dello script, continuare a Distribuire dashboard in Grafana per importare i dashboard curati.

Creare risorse in Azure

1. Registrare i provider con l’abbonamento in cui si trova il cluster.

   Note

   Eseguire questo passaggio una sola volta per ogni sottoscrizione. Per registrare i provider di risorse, è necessaria l'autorizzazione per eseguire l'operazione /register/action , inclusa nei ruoli Collaboratore e Proprietario della sottoscrizione. Per ulteriori informazioni, vedere i fornitori di risorse e i tipi di Azure.

   az account set -s $SUBSCRIPTION_ID
   az provider register --namespace Microsoft.AlertsManagement
   az provider register --namespace Microsoft.Monitor
   az provider register --namespace Microsoft.Dashboard
   az provider register --namespace Microsoft.Insights
   az provider register --namespace Microsoft.OperationalInsights
   

2. Installare le estensioni della CLI di Azure per la raccolta delle metriche sui cluster abilitati per Azure Arc e Grafana con gestione Azure.

   az extension add --upgrade --name k8s-extension
   az extension add --upgrade --name amg
   

3. Creare un'area di lavoro di Monitoraggio di Azure per abilitare la raccolta delle metriche per il cluster Kubernetes abilitato per Azure Arc:

   AZURE_MONITOR_WORKSPACE_ID=$(az monitor account create --name $WORKSPACE_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP --location $LOCATION --query id -o tsv)
   

   Il comando salva l'ID dello spazio di lavoro di Monitoraggio di Azure in AZURE_MONITOR_WORKSPACE_ID. L'ID viene usato quando si abilita la raccolta di metriche nella sezione successiva.

4. Creare un'istanza di Grafana gestita di Azure per visualizzare le metriche di Prometheus:

   GRAFANA_ID=$(az grafana create --name $GRAFANA_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP --query id -o tsv)
   

   Il comando salva l'ID Grafana in GRAFANA_ID. L'ID viene usato quando si abilita la raccolta di metriche nella sezione successiva.

5. Creare un'area di lavoro Log Analytics per Container Insights:

   LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_ID=$(az monitor log-analytics workspace create -g $RESOURCE_GROUP -n $LOGS_WORKSPACE_NAME --query id -o tsv)
   

   Il comando salva l'ID dello spazio di lavoro Log Analytics in LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_ID. Usi l'ID quando abiliti la raccolta dei log nella sezione successiva.

Abilitare la raccolta delle metriche per il cluster

Aggiornare il cluster Azure Arc per raccogliere le metriche e inviarle all'area di lavoro di Monitoraggio di Azure creata. È anche possibile collegare questa area di lavoro all'istanza di Grafana:

az k8s-extension create --name azuremonitor-metrics --cluster-name $CLUSTER_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP --cluster-type connectedClusters --extension-type Microsoft.AzureMonitor.Containers.Metrics --configuration-settings azure-monitor-workspace-resource-id=$AZURE_MONITOR_WORKSPACE_ID grafana-resource-id=$GRAFANA_ID

Abilitare i log di Container Insights per la raccolta dei log:

az k8s-extension create --name azuremonitor-containers --cluster-name $CLUSTER_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP --cluster-type connectedClusters --extension-type Microsoft.AzureMonitor.Containers --configuration-settings logAnalyticsWorkspaceResourceID=$LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_ID

Dopo aver completato questi passaggi, Monitoraggio di Azure e Grafana sono configurati e collegati al cluster per l'osservabilità e la raccolta delle metriche.

Distribuire l'agente di raccolta OpenTelemetry

Definire e distribuire un agente di raccolta OpenTelemetry (OTel) nel cluster Kubernetes abilitato per Arc.

1. Creare un file denominato otel-collector-values.yaml e incollarvi il codice seguente per definire un agente di raccolta OpenTelemetry:

   mode: deployment
   fullnameOverride: aio-otel-collector
   image:
     repository: otel/opentelemetry-collector
     tag: 0.143.0
   
   config:
     processors:
       memory_limiter:
         limit_percentage: 80
         spike_limit_percentage: 10
         check_interval: 60s
   
     receivers:
       otlp:
         protocols:
           grpc:
             endpoint: ":4317"
           http:
             endpoint: ":4318"
   
     exporters:
       prometheus:
         endpoint: ":8889"
         resource_to_telemetry_conversion:
           enabled: true
         add_metric_suffixes: false
   
     service:
       extensions:
         - health_check
   
       telemetry:
         metrics:
           level: none
   
       pipelines:
         metrics:
           receivers:
             - otlp
           exporters:
             - prometheus
   
   resources:
     limits:
       cpu: "100m"
       memory: "512Mi"
   
   ports:
     metrics:
       enabled: true
       containerPort: 8889
       servicePort: 8889
       protocol: TCP
   

2. Nel file otel-collector-values.yaml, prendere nota dei valori seguenti usati nel comando az iot ops create quando si distribuisce Operazioni di Azure IoT nel cluster:

   • fullnameOverride
   • grpc.endpoint
   • check_interval

3. Salva e chiudi il file.

4. Distribuire l'agente di raccolta eseguendo i comandi seguenti:

   kubectl get namespace azure-iot-operations || kubectl create namespace azure-iot-operations
   helm repo add open-telemetry https://open-telemetry.github.io/opentelemetry-helm-charts
   
   helm repo update
   helm upgrade --install aio-observability open-telemetry/opentelemetry-collector -f otel-collector-values.yaml --namespace azure-iot-operations
   

Configurare la raccolta delle metriche di Prometheus

Configurare la raccolta di metriche di Prometheus nel cluster.

1. Creare un file denominato ama-metrics-prometheus-config.yaml e incollare la configurazione seguente:

   apiVersion: v1
   data:
     prometheus-config: |2-
       scrape_configs:
         - job_name: otel
           scrape_interval: 1m
           static_configs:
             - targets:
               - aio-otel-collector.azure-iot-operations.svc.cluster.local:8889
         - job_name: aio-annotated-pod-metrics
           kubernetes_sd_configs:
             - role: pod
           relabel_configs:
             - action: drop
               regex: true
               source_labels:
                 - __meta_kubernetes_pod_container_init
             - action: keep
               regex: true
               source_labels:
                 - __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape
             - action: replace
               regex: ([^:]+)(?::\\d+)?;(\\d+)
               replacement: $1:$2
               source_labels:
                 - __address__
                 - __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port
               target_label: __address__
             - action: replace
               source_labels:
                 - __meta_kubernetes_namespace
               target_label: kubernetes_namespace
             - action: keep
               regex: 'azure-iot-operations'
               source_labels:
                 - kubernetes_namespace
           scrape_interval: 1m
   kind: ConfigMap
   metadata:
     name: ama-metrics-prometheus-config
     namespace: kube-system
   

2. Applicare il file di configurazione eseguendo il comando seguente:

   kubectl apply -f ama-metrics-prometheus-config.yaml
   

Impostare la configurazione dell'osservabilità

È possibile impostare la configurazione osservabilità della distribuzione di Operazioni IoT di Azure in qualsiasi momento. Dopo aver configurato le risorse di osservabilità, è possibile aggiornare la configurazione dell'osservabilità eseguendo il az iot ops upgrade comando con il --ops-config parametro per specificare i nuovi valori di configurazione:

az iot ops upgrade --resource-group $RESOURCE_GROUP --name $AIO_INSTANCE_NAME --ops-config observability.metrics.openTelemetryCollectorAddress=aio-otel-collector.azure-iot-operations.svc.cluster.local:4317 observability.metrics.exportInternalSeconds=60

Distribuire dashboard in Grafana

Operazioni di Azure IoT offre un dashboard di esempio, progettato per offrire molte delle visualizzazioni necessarie per comprendere l'integrità e le prestazioni della distribuzione di Operazioni di Azure IoT.

Completare i passaggi seguenti per installare i dashboard di Grafana curati per le operazioni IoT di Azure:

1. Clonare o scaricare il repository explore-iot-operations per ottenere il file JSON del dashboard Grafana di esempio in locale: https://github.com/Azure-Samples/explore-iot-operations.

2. Accedere alla console di Grafana. È possibile accedere alla console tramite il portale di Azure o usare il comando az grafana show per recuperare l'URL.

   az grafana show --name $GRAFANA_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP --query url -o tsv
   

3. Nella pagina di destinazione di Grafana, selezionare il riquadro Crea il tuo primo dashboard.

4. Selezionare Importa dashboard.

5. Passare alla directory del dashboard di esempio nella copia locale del repository Operazioni di Azure IoT, campioni explore-iot-operations >> osservabilità > grafana-dashboard e quindi selezionare il file del dashboard aio-observability.json.

6. Quando l'applicazione richiede, selezionare l'origine dati Prometheus gestita.

7. Seleziona Importa

Passaggi successivi

• Abilitare le impostazioni sicure per configurare la gestione dei segreti e le identità gestite.
• Gestire i certificati per le comunicazioni esterne.