概要: Azure IoT Operations プレビューでスクリプトを使用して監視を構成する

[アーティクル]
10/14/2024

重要

Azure Arc によって実現されている Azure IoT Operations プレビューは、現在プレビュー段階です。運用環境ではこのプレビューソフトウェアを使わないでください。

Azure IoT Operations の一般公開リリースが提供されたときには、新規インストールをデプロイすることが必要になります。プレビューインストールからのアップグレードはできません。

ベータ版、プレビュー版、または一般提供としてまだリリースされていない Azure の機能に適用される法律条項については、「Microsoft Azure プレビューの追加使用条件」を参照してください。

監視により、Azure IoT Operations Preview 構成のすべてのレイヤーが可視化されます。これは、問題の実際の動作に関する分析情報を提供し、サイト信頼性エンジニアリングの有効性を高めます。 Azure IoT Operations を使用すると、Azure でホストされているカスタムキュレーションされた Grafana ダッシュボードを通じて、可観測性が提供されます。これらのダッシュボードは、Prometheus 用の Azure Monitor マネージドサービスと Container Insights を利用しています。この記事では、監視に必要なサービスを構成する方法を示します。

前提条件

Arc 対応 Kubernetes クラスター。
開発用コンピューターにインストールされた Helm。手順については、Helm のインストールに関するページを参照してください。
開発用コンピューターにインストールされた kubectl。手順については、Kubernetes ツールのインストールに関するページを参照してください。
開発マシンにインストールされた Azure CLI。詳細については、Azure CLIのインストール方法に関するページを参照してください。

サブスクリプションの構成

次のコードを実行して、クラスターが配置されているサブスクリプションにプロバイダーを登録します。

Note

この手順は、サブスクリプションごとに 1 回だけ実行する必要があります。リソースプロバイダーを登録するには、サブスクリプションの共同作成者および所有者のロール内に含まれる、/register/action 操作を行うためのアクセス許可が必要です。詳細については、「Azure リソースプロバイダーと種類」を参照してください。

az account set -s <subscription-id>
az provider register -n "Microsoft.Insights"
az provider register -n "Microsoft.AlertsManagement"

監視コンポーネントをインストールする

このセクションの手順では、OpenTelemetry (OTel) コレクターをデプロイした後、共有監視リソースをインストールし、これらのリソースに監視信号を出力するように Arc 対応クラスターを構成します。共有監視リソースには、Azure Managed Grafana、Azure Monitor ワークスペース、Azure Managed Prometheus、Azure Log Analytics、Container Insights が含まれます。

OpenTelemetry (OTel) コレクターをデプロイする

ローカルコンピューターに Azure IoT Operations リポジトリ (azure-iot-operations.git) を複製またはダウンロードします。

Note

リポジトリには、Azure IoT Operations のデプロイ定義と、この記事で使用するサンプルダッシュボードを含むサンプルが含まれています。
リポジトリのローカルコピー内で次のパスを参照します。

azure-iot-operations\tools\setup-3p-obs-infra

otel-collector-values.yaml という名前のファイルを作成し、それに次のコードを貼り付けて、OpenTelemetry (OTel) コレクターを定義します。

mode: deployment
fullnameOverride: aio-otel-collector
image:
  repository: otel/opentelemetry-collector
  tag: 0.107.0
config:
  processors:
    memory_limiter:
      limit_percentage: 80
      spike_limit_percentage: 10
      check_interval: '60s'
  receivers:
    jaeger: null
    prometheus: null
    zipkin: null
    otlp:
      protocols:
        grpc:
          endpoint: ':4317'
        http:
          endpoint: ':4318'
  exporters:
    prometheus:
      endpoint: ':8889'
      resource_to_telemetry_conversion:
        enabled: true
  service:
    extensions:
      - health_check
    pipelines:
      metrics:
        receivers:
          - otlp
        exporters:
          - prometheus
      logs: null
      traces: null
    telemetry: null
  extensions:
    memory_ballast:
      size_mib: 0
resources:
  limits:
    cpu: '100m'
    memory: '512Mi'
ports:
  metrics:
    enabled: true
    containerPort: 8889
    servicePort: 8889
    protocol: 'TCP'
  jaeger-compact:
    enabled: false
  jaeger-grpc:
    enabled: false
  jaeger-thrift:
    enabled: false
  zipkin:
    enabled: false

otel-collector-values.yaml ファイルの次の値を書き留めておきます。これらの値は、Azure IoT Operations をクラスターにデプロイするときに az iot ops init コマンドで使用します。
- fullnameOverride
- grpc.endpoint
- check_interval
ファイルを保存して閉じます。

次のコマンドを実行してコレクターをデプロイします。

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

監視コンポーネントをデプロイする

次のいずれかのコマンドを実行して、監視コンポーネントをデプロイします。監視する Arc 対応クラスターのサブスクリプション ID とリソースグループを使用します。

Note

設定できるその他の省略可能なパラメーターについては、bicep ファイルを参照してください。省略可能なパラメーターでは、クラスターリソースの代替の場所などを指定できます。

次のコマンドは、新しく作成された Grafana インスタンスの管理者アクセス権をユーザーに付与します。
```
az deployment group create \
     --subscription <subscription-id> \
     --resource-group <cluster-resource-group> \
     --template-file observability-full.bicep \
     --parameters grafanaAdminId=$(az ad user show --id $(az account show --query user.name --output tsv) --query=id --output tsv) \
                  clusterName=<cluster-name> \
                  sharedResourceGroup=<shared-resource-group> \
                  sharedResourceLocation=<shared-resource-location> \
     --query=properties.outputs
```
このアクセス権が必要ない場合は、アクセス許可を構成しない次のコマンドを実行します。その後、誰でも Grafana インスタンスにアクセスできるようにするために、ロールの割り当てを使用して、アクセス許可を手動で設定します。必要なアクセスレベルに応じて、いずれかの Grafana ロール (Grafana 管理者、Grafana 編集者、Grafana 閲覧者) を割り当てます。
```
az deployment group create \
     --subscription <subscription-id> \
     --resource-group <cluster-resource-group> \
     --template-file observability-full.bicep \
     --parameters clusterName=<cluster-name> \
                  sharedResourceGroup=<shared-resource-group> \
                  sharedResourceLocation=<shared-resource-location> \
      --query=properties.outputs
```
デプロイが成功すると、コマンド出力の最後にいくつかの情報が出力されます。この情報には、Grafana URL と、作成された Log Analytics と Azure Monitor の両方のリソースのリソース ID が含まれます。 Grafana URL を使用すると、「ダッシュボードを Grafana にデプロイする」の中で構成した Grafana インスタンスに移動できます。 2 つのリソース ID を使用すると、「＠既存の監視インフラストラクチャに Arc 対応クラスターを追加する」の手順に従って、他の Arc 対応クラスターを構成できます。

Prometheus メトリックコレクションを構成する

次の構成をコピーし、ama-metrics-prometheus-config.yaml という名前の新しいファイルに貼り付け、そのファイルを保存します。

apiVersion: v1
data:
  prometheus-config: |2-
    scrape_configs:
      - job_name: e4k
        scrape_interval: 1m
        static_configs:
          - targets:
            - aio-internal-diagnostics-service.azure-iot-operations.svc.cluster.local:9600
          - job_name: nats
            scrape_interval: 1m
            static_configs:
            - targets:
              - aio-dp-msg-store-0.aio-dp-msg-store-headless.azure-iot-operations.svc.cluster.local:7777
          - 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

次のコマンドを実行して、構成を適用します。
```
kubectl apply -f ama-metrics-prometheus-config.yaml
```

ダッシュボードを Grafana にデプロイする

Azure IoT Operations には、Azure IoT Operations デプロイの正常性とパフォーマンスを把握するために必要な視覚化の多くを提供するように設計された、ダッシュボードのコレクションが用意されています。

Azure IoT Operations でキュレーションされた Grafana ダッシュボードをインストールするには、次の手順を実行します。

Grafana コンソールにサインインし、Grafana アプリケーションの右上の領域で [+] アイコンを選択します
[ダッシュボードのインポート] を選択し、プロンプトに従って、クローンしたリポジトリのローカルコピーの samples\grafana-dashboards パスを参照し、JSON ダッシュボードファイルを選びます
アプリケーションのプロンプトが表示されたら、マネージド Prometheus データソースを選択します
インポート を選択する

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概要: Azure IoT Operations プレビューでスクリプトを使用して監視を構成する

前提条件

サブスクリプションの構成

監視コンポーネントをインストールする

OpenTelemetry (OTel) コレクターをデプロイする

監視コンポーネントをデプロイする

Prometheus メトリックコレクションを構成する

ダッシュボードを Grafana にデプロイする

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前提条件

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監視コンポーネントをインストールする

OpenTelemetry (OTel) コレクターをデプロイする

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Prometheus メトリック コレクションを構成する

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