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概述
创建本地集群
etcd 加密
自动旋转 Kubernetes 证书

实用指南

为内置注册表添加外部地址
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更新公共仓库凭证

网络

介绍

架构

理解 Kube-OVN
了解 ALB
了解 MetalLB

核心概念

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Ingress-nginx 注解兼容性
TCP/HTTP 保持连接
ModSecurity
不同 Ingress 方式的比较
HTTP 重定向
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GatewayAPI
OTel

功能指南

创建服务
创建 Ingress
配置网关
创建 Ingress-Nginx
创建域名
创建证书
创建外部 IP 地址池
创建 BGP Peers
配置子网
配置网络策略
创建 Admin 网络策略
配置集群网络策略

如何操作

为 ALB 部署高可用 VIP
软件数据中心负载均衡方案(Alpha)
准备 Kube-OVN Underlay 物理网络
Underlay 和 Overlay 子网的自动互联
在 ALB 中使用 OAuth Proxy
创建 GatewayAPI Gateway
配置负载均衡器
如何合理分配 CPU 和内存资源
将 IPv6 流量转发到集群内的 IPv4 地址
Calico 网络支持 WireGuard 加密
Kube-OVN Overlay 网络支持 IPsec 加密
ALB 监控
Application Load Balancer (ALB) 中的负载均衡会话亲和策略

故障排除

如何解决 ARM 环境中的节点间通信问题?
查找错误原因

机器配置

概览
使用 MachineConfig 管理节点配置
节点中断策略

存储

介绍

概念

访问模式与卷模式
核心概念
Persistent Volume

功能指南

创建 CephFS 文件存储类型存储类
创建 CephRBD 块存储类
创建 TopoLVM 本地存储类
创建 NFS 共享存储类
部署 Volume Snapshot 组件
创建 PV
创建 PVCs
使用卷快照

实用指南

设置 NFS 共享存储类的子目录命名规则
通用临时卷
使用 emptyDir
第三方存储能力注解指南

故障排除

从 PVC 扩容失败中恢复

存储

Ceph 分布式存储

介绍

安装

创建标准类型集群
创建 Stretch 类型集群
架构

核心概念

核心概念

操作指南

访问存储服务
管理存储池
节点特定组件部署
添加设备/设备类
监控与告警

实用指南

配置专用集群用于分布式存储
清理分布式存储

数据容灾

文件存储灾备
块存储灾难恢复
对象存储灾备
更新优化参数
创建 ceph 对象存储用户

MinIO 对象存储

介绍
安装
架构

核心概念

核心概念

操作指南

添加存储池
Monitoring & Alerts

实用指南

数据灾难恢复

TopoLVM 本地存储

介绍
安装

操作指南

设备管理
监控与告警

实用指南

使用 Velero 备份和恢复 TopoLVM 文件系统 PVC

安全

Alauda Container Security

安全性与合规性

合规

介绍
安装

使用指南

私有镜像仓库访问配置
Image Signature Verification Policy
使用 Secrets 的镜像签名验证策略
镜像仓库验证策略
容器逃逸防护策略
Security Context Enforcement Policy
网络安全策略
Volume Security Policy

API Refiner

介绍
安装

用户与角色

用户

介绍

功能指南

管理用户角色
创建用户
用户管理

用户组

介绍

功能指南

管理用户组角色
创建本地用户组
管理本地用户组成员资格

角色

介绍

功能指南

创建角色
管理自定义角色

IDP

介绍

功能指南

LDAP 管理
OIDC 管理

故障排除

删除用户

用户策略

介绍

多租户(项目)

介绍

功能指南

创建项目
管理项目
管理项目集群
管理项目成员

审计

介绍

遥测

安装

虚拟化

虚拟化

概览

介绍
安装

镜像

介绍

操作指南

添加虚拟机镜像
更新/删除虚拟机镜像
更新/删除镜像凭据

实用指南

使用 KubeVirt 基于 ISO 创建 Windows 镜像
使用 KubeVirt 基于 ISO 创建 Linux 镜像
导出虚拟机镜像
权限说明

虚拟机

介绍

操作指南

创建虚拟机/虚拟机组
虚拟机批量操作
使用 VNC 登录虚拟机
管理密钥对
管理虚拟机
监控与告警
虚拟机快速定位

实用指南

配置 USB 主机直通
虚拟机热迁移
虚拟机恢复
在 KubeVirt 上克隆虚拟机
物理 GPU 直通环境准备
配置虚拟机的高可用性
从现有虚拟机创建虚拟机模板

问题处理

虚拟机节点正常关机下的 Pod 迁移及异常宕机恢复问题
热迁移错误信息及解决方案

网络

介绍

操作指南

配置网络

实用指南

通过网络策略实现虚拟机网络请求控制
配置 SR-IOV
配置虚拟机使用网络绑定模式以支持 IPv6

存储

介绍

操作指南

管理虚拟磁盘

备份和恢复

介绍

操作指南

使用快照

开发者

快速开始

Creating a simple application via image

构建应用

核心概念

应用类型
Custom Applications
Workload Types
理解参数
理解环境变量
理解启动命令
资源单位说明

命名空间

创建命名空间
导入 Namespace
Resource Quota
Limit Range
Pod Security Admission
Overcommit Ratio
管理命名空间成员
更新命名空间
删除/移除命名空间

创建应用

Creating applications from Image
Creating applications from Chart
通过 YAML 创建应用
通过代码创建应用
Creating applications from Operator Backed
通过 CLI 工具创建应用

应用的操作与维护

Application Rollout

安装 Alauda Container Platform Argo Rollouts
Application Blue Green Deployment
Application Canary Deployment
状态说明

KEDA(Kubernetes Event-driven Autoscaling)

KEDA Overview
Installing KEDA

实用指南

Integrating ACP Monitoring with Prometheus Plugin
在 KEDA 中暂停自动扩缩容
配置 HPA
启动和停止原生应用
配置 VerticalPodAutoscaler (VPA)
配置 CronHPA
更新原生应用
导出应用
更新和删除 Chart 应用
应用版本管理
删除原生应用
健康检查

计算组件

Deployments
DaemonSets
StatefulSets
CronJobs
任务
Pods
Containers
使用 Helm charts

配置

Configuring ConfigMap
Configuring Secrets

应用可观测

监控面板
Logs
实时事件

实用指南

设置定时任务触发规则

镜像仓库

介绍

安装

通过 YAML 安装
通过 Web UI 安装

使用指南

Common CLI Command Operations
Using Alauda Container Platform Registry in Kubernetes Clusters

S2I

介绍

安装

Installing Alauda Container Platform Builds

升级

升级 Alauda Container Platform Builds
架构

功能指南

Managing applications created from Code

How To

通过代码创建应用

节点隔离策略

引言
架构

概念

核心概念

功能指南

创建节点隔离策略
权限说明
常见问题

GitOps

介绍

安装

Installing Alauda Build of Argo CD
Installing Alauda Container Platform GitOps

升级

Upgrading Alauda Container Platform GitOps
架构

核心概念

GitOps

Argo CD 核心概念

Argo CD Introduction
Application 概念
ApplicationSet 概念
Tool
Helm 概念
Kustomize 概念
Directory 概念
Sync 概念
Health 概念

Alauda Container Platform GitOps 核心概念

介绍
Alauda Container Platform GitOps 的同步及健康检查

功能指南

创建 GitOps 应用

Creating GitOps Application
Creating GitOps ApplicationSet

GitOps 可观测

Argo CD 组件监控
GitOps 应用运维

实用指南

通过 Argo CD Dashboard 集成代码仓库
通过 Argo CD dashboard 创建 Argo CD Application
通过平台创建 Argo CD Application
如何获取 Argo CD 访问信息
故障排查

扩展

Operator
集群插件

可观测性

概览

监控

介绍
安装

架构

监控模块架构
监控组件选型指南
核心概念

操作指南

指标管理
告警管理
通知管理
监控面板管理
探针管理

实用指南

Prometheus 监控数据的备份与恢复
VictoriaMetrics 监控数据备份与恢复
从自定义命名的网络接口采集网络数据

调用链

介绍
安装
架构
核心概念

操作指南

查询追踪
查询追踪日志

实用指南

Java 应用无侵入方式接入调用链
与 TraceID 相关的业务日志

问题处理

查询不到所需的调用链
调用链数据不完整

日志

介绍
安装

架构

日志模块架构
日志组件选型指南
日志组件容量规划
概念

操作指南

日志

实用指南

如何将日志归档至第三方存储
如何对接外部 ES 存储集群

事件

介绍
Events

巡检

介绍
架构

操作指南

巡检
Component Health Status

硬件加速器

概述

介绍
功能概览
安装

应用开发

介绍

功能指南

CUDA 驱动与运行时兼容性
使用 ConfigMap 添加自定义设备

故障排除

解决 vLLM 中 “float16 is only supported on GPUs with compute capability at least xx” 错误
Paddle Autogrow 内存分配在 GPU-Manager 上的崩溃问题

配置管理

介绍

功能指南

在 GPU 节点上配置硬件加速器

资源监控

介绍

功能指南

GPU 资源监控

Alauda 服务网格

关于 Alauda Service Mesh

Alauda AI

关于 Alauda AI

Alauda DevOps

关于灵雀云 DevOps

Alauda 计量计费

关于 Alauda 成本管理

Alauda 应用服务

概览

介绍
架构
安装
升级

Alauda Database Service for MySQL

关于 Alauda Database Service for MySQL-MGR
关于 Alauda Database Service for MySQL-PXC

Alauda Cache Service for Redis OSS

关于 Alauda Cache Service for Redis OSS

Alauda Streaming Service for Kafka

About Alauda Streaming Service for Kafka

Alauda Streaming Service for RabbitMQ

关于 Alauda Streaming Service for RabbitMQ

Alauda support for PostgreSQL

关于 Alauda support for PostgreSQL

运维管理

介绍

参数模板管理

介绍

功能指南

参数模板管理

备份管理

介绍

功能指南

外部 S3 存储
备份管理

检查管理

介绍

操作指南

创建巡检任务
Exec Inspection Task
更新和删除巡检任务

实用指南

如何设置检查调度?

检查优化建议

MySQL

MySQL IO负载优化
MySQL 内存使用优化
MySQL存储空间优化
MySQL 活动线程计数优化
MySQL 行锁优化

Redis

Redis 大键
Redis中的高CPU使用率
Redis中的高内存使用

Kafka

Kafka 中的高 CPU 利用率
Kafka Rebalance 优化
Kafka内存使用优化
Kafka 存储空间优化

RabbitMQ

RabbitMQ Mnesia 数据库异常处理

警报管理

介绍

操作指南

与平台能力的关系

升级管理

介绍

操作指南

示例升级

API 参考

概览

介绍
Kubernetes API 使用指南

Advanced APIs

Alert APIs

AlertHistories [v1]
AlertHistoryMessages [v1]
AlertStatus [v2]
SilenceStatus [v2]

Event APIs

Search

Log APIs

Aggregation
Archive
Context
Search

Monitoring APIs

Indicators [monitoring.alauda.io/v1beta1]
Metrics [monitoring.alauda.io/v1beta1]
Variables [monitoring.alauda.io/v1beta1]

Kubernetes APIs

Alert APIs

AlertTemplate [alerttemplates.aiops.alauda.io/v1beta1]
PrometheusRule [prometheusrules.monitoring.coreos.com/v1]

Inspection APIs

Inspection [inspections.ait.alauda.io/v1alpha1]

Notification APIs

Notification [notifications.ait.alauda.io/v1beta1]
NotificationGroup [notificationgroups.ait.alauda.io/v1beta1]
NotificationTemplate [notificationtemplates.ait.alauda.io/v1beta1]
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#OTel

OpenTelemetry(OTel)是一个开源项目,旨在为在分布式系统(如微服务架构)中收集、处理和导出遥测数据提供一个供所有供应商使用的中立标准。它帮助开发者更轻松地分析软件的性能和行为,从而促进应用程序问题的诊断和解决。

#目录

#术语

术语说明
Trace提交到 OTel 服务器的数据,是一组相关事件或操作的集合,用于跟踪分布式系统中请求的流动;每个 Trace 由多个 Span 组成。
SpanTrace 中的一个独立操作或事件,包括开始时间、持续时间和其他相关信息。
OTel Server能够接收和存储 Trace 数据的 OTel 服务器,如 Jaeger、Prometheus 等。
Jaeger一种开源分布式追踪系统,用于监控和排查微服务架构,支持与 OpenTelemetry 的集成。
Attributes附加到 Trace 或 Span 的键值对,以提供额外的上下文信息。包括资源属性和 Span 属性;有关更多信息,请参见 Attributes。
Sampler一种策略组件,用于决定是否对 Trace 进行采样和报告。可以配置不同的采样策略,如全量采样、比例采样等。
ALB(另一个负载均衡器)分配网络请求到集群中可用节点的软件或硬件设备;平台使用的负载均衡器(ALB)是一个第七层软件负载均衡器,能够配置监控流量并使用 OTel。ALB 支持将 Traces 提交到指定的收集器,并允许配置不同的采样策略;它还支持配置是否在 Ingress 层提交 Traces。
FT(前端)ALB 的端口配置,指定端口级别的配置。
Rule在端口(FT)上的路由规则,用于匹配特定路由。
HotROD(按需乘车)Jaeger 提供的示例应用程序,用于演示分布式追踪的使用;有关更多详细信息,请参考 Hot R.O.D. - Rides on Demand。
hotrod-with-proxy通过环境变量指定 HotROD 内部微服务的地址;有关更多详细信息,请参考 hotrod-with-proxy。

#先决条件

  • 确保操作性的 ALB 存在:创建或使用现有的 ALB,本文件中 ALB 的名称用 <otel-alb> 替换。有关创建 ALB 的说明,请参考 Creating Load Balancer。

  • 确保存在 OTel 数据报告服务器地址:该地址在此后称为 <jaeger-server>。

#步骤

#更新 ALB 配置

  1. 在集群的主节点上,使用 CLI 工具执行以下命令以编辑 ALB 配置。

    kubectl edit alb2 -n cpaas-system <otel-alb> # 将 <otel-alb> 替换为实际的 ALB 名称
  2. 在 spec.config 部分下添加以下字段。

    otel:
      enable: true
      exporter:
        collector:
          address: "<jaeger-server>" # 将 <jaeger-server> 替换为实际的 OTel 数据报告服务器地址
          request_timeout: 1000

    完成后的示例配置:

    spec:
      address: 192.168.1.1
      config:
        otel:
         enable: true
         exporter:
           collector:
             address: "http://jaeger.default.svc.cluster.local:4318"
             request_timeout: 1000
        antiAffinityKey: system
        defaultSSLCert: cpaas-system/cpaas-system
        defaultSSLStrategy: Both
        gateway:
        ...
    type: nginx
  3. 执行以下命令以保存更新。更新后,ALB 将默认启用 OpenTelemetry,所有请求 Trace 信息将被报告到 Jaeger 服务器。

    :wq

#相关操作

#在 Ingress 中配置 OTel

  • 启用或禁用 Ingress 上的 OTel

    通过配置是否在 Ingress 上启用 OTel,可以更好地监控和调试应用程序的请求流动,通过追踪请求在不同服务之间的传播来识别性能瓶颈或错误。

    步骤

    在 Ingress 的 metadata.annotations 字段下添加以下配置:

    nginx.ingress.kubernetes.io/enable-opentelemetry: "true"

    参数说明:

    • nginx.ingress.kubernetes.io/enable-opentelemetry:当设置为 true 时,表示 Ingress 控制器在处理请求时启用 OpenTelemetry 功能,这意味着请求 Trace 信息将被收集并报告。当设置为 false 或移除此注释时,表示请求 Trace 信息将不被收集或报告。
  • 启用或禁用 Ingress 上的 OTel Trust

    OTel Trust 决定 Ingress 是否信任并使用来自传入请求的 Trace 信息(例如 trace ID)。

    步骤

    在 Ingress 的 metadata.annotations 字段下添加以下配置:

    nginx.ingress.kubernetes.io/opentelemetry-trust-incoming-span: "true"

    参数说明:

    • nginx.ingress.kubernetes.io/opentelemetry-trust-incoming-span:当设置为 true 时,Ingress 将继续使用已经存在的 Trace 信息,帮助保持跨服务追踪的一致性,允许在分布式追踪系统中完整地追踪和分析整个请求链。当设置为 false 时,将为请求生成新的追踪信息,这可能导致请求在进入 Ingress 后被视为新的追踪链的一部分,从而中断跨服务的追踪连续性。
  • 在 Ingress 上添加不同的 OTel 配置

    此配置允许您自定义 OTel 的行为和数据导出方法,以便对不同的 Ingress 资源进行细粒度的追踪策略或目标控制。

    步骤

    在 Ingress 的 metadata.annotations 字段下添加以下配置:

    apiVersion: networking.k8s.io/v1
    kind: Ingress
    metadata:
      annotations:
        alb.ingress.cpaas.io/otel: >
         {
            "enable": true,
            "exporter": {
                "collector": {
                    "address": "<jaeger-server>", # 将 <jaeger-server> 替换为实际的 OTel 数据报告服务器地址,例如 "address": "http://128.0.0.1:4318"
                    "request_timeout": 1000
                }
            }
         }

    参数说明:

    • exporter:指定收集的 Trace 数据如何发送到 OTel 收集器(OTel 数据报告服务器)。
    • address:指定 OTel 收集器的地址。
    • request_timeout:指定请求超时时间。

#在应用程序中使用 OTel

以下配置展示了完整的 OTel 配置结构,可用于定义如何在应用程序中启用和使用 OTel 功能。

在集群主节点上,使用 CLI 工具执行以下命令以获取完整的 OTel 配置结构。

kubectl get crd alaudaloadbalancer2.crd.alauda.io -o json|jq ".spec.versions[2].schema.openAPIV3Schema.properties.spec.properties.config.properties.otel"

输出结果:

{
    "otel": {
        "enable": true
    }
    "exporter": {
        "collector": {
            "address": ""
          },
    },
    "flags": { 
        "hide_upstream_attrs": false
        "notrust_incoming_span": false
        "report_http_request_header": false
        "report_http_response_header": false
    },
    "sampler": {
        "name": "", 
        "options": {
            "fraction": ""
            "parent_name": ""
          },
      },
 }

参数说明:

参数描述
otel.enable是否启用 OTel 功能。
exporter.collector.addressOTel 数据报告服务器的地址,支持 http/https 协议和域名。
flags.hide_upstream_attrs是否报告关于上游规则的信息。
flag.notrust_incoming_span是否信任并使用来自传入请求的 OTel Trace 信息(例如 trace ID)。
flags.report_http_request_header是否报告请求头。
flags.report_http_response_header是否报告响应头。
sampler.name采样策略名称;有关详细信息,请参见 Sampling Strategies。
sampler.options.fraction采样率。
sampler.options.parent_name父级基于采样策略的父策略。

#继承

默认情况下,如果 ALB 配置了某些 OTel 参数且 FT 未配置,则 FT 将从 ALB 继承参数作为其配置;即 FT 继承 ALB 的配置,Rules 可以从 ALB 和 FT 两者继承配置。

  • ALB:ALB 上的配置通常是全局的和默认的。在此可以配置例如 Collector 地址等全局参数,这些参数将被下级 FT 和 Rules 继承。

  • FT:FT 可以从 ALB 继承配置,这意味着未在 FT 中配置的某些 OTel 参数将使用来自 ALB 的配置。然而,FT 也可以进一步细化;例如,您可以选择在 FT 上选择性地启用或禁用 OTel,而不影响其他 FT 或 ALB 的全局设置。

  • Rule:Rule 可以从 ALB 和 FT 两者继承配置。然而,Rule 也可以进一步细化;例如,特定的 Rule 可以选择不信任传入的 OTel Trace 信息或调整采样策略。

步骤

通过配置 ALB、FT 和 Rule 的 YAML 文件中的 spec.config.otel 字段,您可以添加与 OTel 相关的配置。

#附加说明

#采样策略

参数说明
always on始终报告所有追踪数据。
always off从不报告追踪数据。
traceid-ratio根据 traceid 决定是否报告。traceparent 的格式为 xx-traceid-xx-flag,其中 traceid 的前 16 个字符代表一个 32 位的十六进制整数。如果此整数小于 fraction 乘以 4294967295(即 (2^32-1)),则将被报告。
parent-base根据请求中 traceparent 的标志部分决定是否报告。当标志为 01 时,将被报告;例如:curl -v "http://$ALB_IP/" -H 'traceparent: 00-xx-xx-01';当标志为 02 时,将不会被报告;例如:curl -v "http://$ALB_IP/" -H 'traceparent: 00-xx-xx-02'。

#属性

  • 资源属性

    默认情况下报告这些属性。

    参数说明
    hostnameALB Pod 的主机名
    service.nameALB 的名称
    service.namespaceALB 所在的命名空间
    service.type默认是 ALB
    service.instance.idALB Pod 的名称
  • Span 属性

    • 默认情况下报告的属性:

      参数说明
      http.status_code状态码
      http.request.resend_count重试计数
      alb.rule.rule_name此请求匹配的规则名称
      alb.rule.source_type此请求匹配的规则类型,目前仅 Ingress
      alb.rule.source_nameIngress 的名称
      alb.rule.source_nsIngress 所在的命名空间
    • 默认情况下报告但可以通过修改 flag.hide_upstream_attrs 字段排除的属性:

      参数说明
      alb.upstream.svc_name转发流量的服务(内部路由)的名称
      alb.upstream.svc_ns被转发的服务(内部路由)所在的命名空间
      alb.upstream.peer被转发到的 Pod 的 IP 地址和端口
    • 默认情况下未报告但可以通过修改 flag.report_http_request_header 字段来报告的属性:

      参数说明
      **http.request.header.<header>**请求头
    • 默认情况下未报告但可以通过修改 flag.report_http_response_header 字段来报告的属性:

      参数说明
      **http.response.header.<header>**响应头

#配置示例

以下 YAML 配置部署一个 ALB 并使用 Jaeger 作为 OTel 服务器,并以 Hotrod-proxy 作为演示后端。通过配置 Ingress 规则,当客户端请求 ALB 时,流量将转发到 HotROD。此外,HotROD 内部微服务之间的通信也通过 ALB 路由。

  1. 将以下 YAML 保存为名为 all.yaml 的文件。

    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: hotrod
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          service.cpaas.io/name: hotrod
          service_name: hotrod
      template:
        metadata:
          labels:
            service.cpaas.io/name: hotrod
            service_name: hotrod
        spec:
          containers:
            - name: hotrod
              env:
                - name: PROXY_PORT
                  value: "80"
                - name: PROXY_ADDR
                  value: "otel-alb.default.svc.cluster.local:"
                - name: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
                  value: "http://jaeger.default.svc.cluster.local:4318"
              image: theseedoaa/hotrod-with-proxy:latest
              imagePullPolicy: IfNotPresent
              command: ["/bin/hotrod","all","-v"]
    ---
    apiVersion: networking.k8s.io/v1
    kind: Ingress
    metadata:
      name: hotrod-frontend
    spec:
      ingressClassName: otel-alb
      rules:
      - http:
          paths:
          - backend:
              service:
                name: hotrod
                port:
                  number: 8080
            path: /dispatch
            pathType: ImplementationSpecific
          - backend:
              service:
                name: hotrod
                port:
                  number: 8080
            path: /frontend
            pathType: ImplementationSpecific
    ---
    apiVersion: networking.k8s.io/v1
    kind: Ingress
    metadata:
      name: hotrod-customer
    spec:
      ingressClassName: otel-alb
      rules:
      - http:
          paths:
          - backend:
              service:
                name: hotrod
                port:
                  number: 8081
            path: /customer
            pathType: ImplementationSpecific
    ---
    apiVersion: networking.k8s.io/v1
    kind: Ingress
    metadata:
      name: hotrod-route
    spec:
      ingressClassName: otel-alb
      rules:
      - http:
          paths:
          - backend:
              service:
                name: hotrod
                port:
                  number: 8083
            path: /route
            pathType: ImplementationSpecific
    ---
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      name: hotrod
    spec:
      internalTrafficPolicy: Cluster
      ipFamilies:
        - IPv4
      ipFamilyPolicy: SingleStack
      ports:
        - name: frontend
          port: 8080
          protocol: TCP
          targetPort: 8080
        - name: customer
          port: 8081
          protocol: TCP
          targetPort: 8081
        - name: router
          port: 8083
          protocol: TCP
          targetPort: 8083
      selector:
        service_name: hotrod
      sessionAffinity: None
      type: ClusterIP
    ---
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: jaeger
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          service.cpaas.io/name: jaeger
          service_name: jaeger
      template:
        metadata:
          labels:
            service.cpaas.io/name: jaeger
            service_name: jaeger
        spec:
          containers:
            - name: jaeger
              env:
               - name: LOG_LEVEL
                 value: debug
              image: jaegertracing/all-in-one:1.58.1
              imagePullPolicy: IfNotPresent
          hostNetwork: true
          tolerations:
            - operator: Exists
    ---
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      name: jaeger
    spec:
      internalTrafficPolicy: Cluster
      ipFamilies:
        - IPv4
      ipFamilyPolicy: SingleStack
      ports:
        - name: http
          port: 4318
          protocol: TCP
          targetPort: 4318
      selector:
        service_name: jaeger
      sessionAffinity: None
      type: ClusterIP
    ---
    apiVersion: crd.alauda.io/v2
    kind: ALB2
    metadata:
      name: otel-alb
    spec:
      config:
        loadbalancerName: otel-alb
        otel:
          enable: true
          exporter:
            collector:
              address: "http://jaeger.default.svc.cluster.local:4318"
              request_timeout: 1000
        projects:
        - ALL_ALL
        replicas: 1
        resources:
          alb:
            limits:
              cpu: 200m
              memory: 2Gi
            requests:
              cpu: 50m
              memory: 128Mi
          limits:
            cpu: "1"
            memory: 1Gi
          requests:
            cpu: 50m
            memory: 128Mi
      type: nginx
  2. 在 CLI 工具中执行以下命令以部署 Jaeger、ALB、HotROD 及所有必要的 CR 进行测试。

    kubectl apply ./all.yaml
  3. 执行以下命令以获取 Jaeger 的访问地址。
    export JAEGER_IP=$(kubectl get po -A -o wide |grep jaeger | awk '{print $7}');echo "http://$JAEGER_IP:16686"
  4. 执行以下命令以获取 otel-alb 的访问地址。

    export ALB_IP=$(kubectl get po -A -o wide|grep otel-alb | awk '{print $7}');echo $ALB_IP
  5. 执行以下命令以通过 ALB 向 HotROD 发送请求。此时,ALB 将报告 Trace 到 Jaeger。

    curl -v "http://<$ALB_IP>:80/dispatch?customer=567&nonse=" # 将命令中的 <$ALB_IP> 替换为之前步骤中获取的 otel-alb 的访问地址
  6. 打开在 步骤 3 中获得的 Jaeger 访问地址以查看结果。