#Настройка метрик для стека мониторинга

OpenTelemetry Collector можно интегрировать со стеком мониторинга платформы, чтобы экспортировать собственные операционные метрики через Prometheus. Как администратор кластера, вы можете настроить эту интеграцию для выполнения следующих задач:

• Автоматически создавать ресурсы Prometheus ServiceMonitor, которые собирают как внутренние метрики pipeline Collector, так и любые настроенные endpoints Prometheus exporter.
• Использовать receiver Prometheus внутри Collector для получения метрик из встроенной инфраструктуры мониторинга кластера.

#Отправка метрик в стек мониторинга

Пользовательский ресурс (CR) OpenTelemetryCollector поддерживает автоматическое создание ресурсов Prometheus ServiceMonitor или PodMonitor. Эти ресурсы указывают стеку мониторинга собирать метрики как с внутреннего telemetry endpoint Collector, так и с любых endpoints Prometheus exporter, определенных в pipeline.

#Включение автоматического создания ServiceMonitor

Когда вы включаете параметр enableMetrics в CR Collector, сборка Alauda OpenTelemetry v2 Operator автоматически подготавливает необходимые ресурсы ServiceMonitor или PodMonitor для сбора метрик.

В следующем примере показан CR Collector, настроенный с Prometheus exporter и включенным автоматическим сбором метрик:

apiVersion: opentelemetry.io/v1beta1
kind: OpenTelemetryCollector
metadata:
  labels:
    prometheus: kube-prometheus
spec:
  mode: deployment
  replicas: 1
  observability:
    metrics:
      enableMetrics: true
  config:
    exporters:
      prometheus:
        endpoint: 0.0.0.0:8889
        resource_to_telemetry_conversion:
          enabled: true # по умолчанию атрибуты resource отбрасываются
    service:
      telemetry:
        metrics:
          readers:
          - pull:
              exporter:
                prometheus:
                  host: 0.0.0.0
                  port: 8888
                  without_scope_info: true
                  without_type_suffix: true
                  without_units: true
      pipelines:
        metrics:
          exporters: [prometheus]

#Использование пользовательского PodMonitor

В сценариях, где требуется более детальный контроль над сбором метрик, например для фильтрации дублирующихся меток, добавляемых при Prometheus scraping, можно создать ресурс PodMonitor вручную вместо использования автоматического создания ServiceMonitor.

В следующем примере показан PodMonitor, который нацелен на pods Collector и применяет правила relabeling для удаления избыточных меток:

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PodMonitor
metadata:
  labels:
    prometheus: kube-prometheus
  name: otel-collector
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: <cr_name>-collector
  podMetricsEndpoints:
  - port: metrics
  - port: promexporter
    relabelings:
    - action: labeldrop
      regex: pod
    - action: labeldrop
      regex: container
    - action: labeldrop
      regex: endpoint
    metricRelabelings:
    - action: labeldrop
      regex: instance
    - action: labeldrop
      regex: job