Docker ComposeによるRedisのモニター（OpenTelemetry）

既存のRedisと並行してOpenTelemetry Collectorをコンテナとしてデプロイすることにより、Docker Composeを使用してRedisインスタンスをモニターします。

あなたが始める前に

コレクターを設定する前に、以下のものが必要です：

DockerおよびDocker Compose（v2以降）がインストールされていること
あなたのNew Relic
Redisが実行中でアクセス可能であること — バージョン6.0以降を推奨（4.0以降は削減されたメトリクスセットで動作します）
New RelicのOTLPエンドポイントへのアウトバウンドHTTPS（ポート443）

インストレーションオプションでコレクターのディストリビューションを選択します：NRDOTコレクター、OpenTelemetry Collector Contrib、またはPrometheusレシーバー。各パスのDocker Composeファイルは、Prometheusレシーバーパス用のredis_exporterを含め、必要なイメージをプルします。

インストールオプション

コレクターの設定を作成します

この設定は、コレクターにRedisメトリクスを収集してNew Relicに送信する方法を指示します。3つの主なジョブを処理します：

redisレシーバーを通じてRedisからメトリクスを収集します。
データを形成します — カーディナリティを削減し、カウンターをデルタに変換し、エンティティ合成のためにタグ付けします。

処理されたメトリクスをOTLP経由でNew Relicにエクスポートする

プロジェクトディレクトリにotel-collector-config.yamlを作成します：

extensions:
  health_check:
    endpoint: "0.0.0.0:13133"

receivers:
  redis:
    endpoint: "redis:6379"  # Update with your Redis service name:port
    collection_interval: 10s
    metrics:
      redis.maxmemory:
        enabled: true
      redis.role:
        enabled: false
      redis.cmd.calls:
        enabled: true
      redis.cmd.usec:
        enabled: true
      redis.clients.max_input_buffer:
        enabled: false
      redis.clients.max_output_buffer:
        enabled: false
      redis.replication.backlog_first_byte_offset:
        enabled: false
    resource_attributes:
      server.address:
        enabled: true
      server.port:
        enabled: true

processors:
  memory_limiter:
    check_interval: 5s
    limit_mib: 512
    spike_limit_mib: 128

  resource_detection:
    detectors: [env, system]
    timeout: 5s
    override: false
    system:
      resource_attributes:
        host.name:
          enabled: true
        host.id:
          enabled: true

  # Uncomment the section below to use a custom human-readable name for your
  # Redis entity instead of the default server.address:server.port identifier.
  # resource/redis:
  #   attributes:
  #     - key: redis.instance.id
  #       value: "my-redis-instance"
  #       action: upsert

  attributes/entity_tags:
    actions:
      - key: instrumentation.provider
        value: opentelemetry
        action: upsert

  cumulativetodelta:
    include:
      match_type: regexp
      metrics:
        - redis\.commands\.processed
        - redis\.connections\.received
        - redis\.connections\.rejected
        - redis\.keys\.evicted
        - redis\.keys\.expired
        - redis\.keyspace\.hits
        - redis\.keyspace\.misses
        - redis\.net\.input
        - redis\.net\.output
        - redis\.cpu\.time
        - redis\.cmd\.calls
        - redis\.cmd\.usec
        - redis\.uptime

  filter/cardinality:
    metrics:
      datapoint:
        - 'metric.name == "redis.cpu.time" and attributes["state"] != "sys" and attributes["state"] != "user"'
        - 'metric.name == "redis.cmd.calls" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'
        - 'metric.name == "redis.cmd.usec" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'

  transform/metadata_nullify:
    metric_statements:
      - context: metric
        statements:
          - set(description, "")
          - set(unit, "")

  batch:
    send_batch_size: 2048
    send_batch_max_size: 4096
    timeout: 10s

exporters:
  otlp_http:
    endpoint: ${env:OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT}
    headers:
      api-key: ${env:NEW_RELIC_LICENSE_KEY}
    compression: gzip

service:
  extensions: [health_check]
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [redis]
      # If using resource/redis for custom name, add it to the processors list:
      # processors: [memory_limiter, resource_detection, resource/redis, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]

この設定で行うこと

パイプラインの各コンポーネントには特定の役割があります：

コンポーネント	説明
`health_check`	コレクターが実行されていることを確認できるように、`0.0.0.0:13133`でヘルスエンドポイントを公開します。
`redis` レシーバー	10秒ごとにRedisエンドポイントに接続し、Redisの`INFO`コマンドからメトリクスを読み取ります。`server.address`と`server.port`はエンティティのIDになります。
`memory_limiter`	コンテナを保護するために、コレクターのメモリ使用量に上限を設定します（ソフトリミット512 MiB、スパイク128 MiB）。
`resource_detection`	ホストを検出し、`host.name`と`host.id`を追加して、Redisメトリクスを基盤となるホストエンティティにリンクします。
`attributes/entity_tags`	クエリをOpenTelemetryパスにスコープできるように、すべてのメトリクスに`instrumentation.provider: opentelemetry`をスタンプします。
`cumulativetodelta`	New Relicがレートを正しくチャート化できるように、Redisの累積カウンター — コマンド、キースペースヒット、エビクションなど — をデルタ値に変換します。
`filter/cardinality`	取り込みコストを制御するために、高いカーディナリティのデータポイント（`user`と`sys`以外のCPUステータス、および一般的ではないコマンドのコマンドごとのメトリクス）をドロップします。
`transform/metadata_nullify`	ペイロードのサイズを縮小するために、メトリクスの説明と単位をクリアします。
`batch`	ネットワークのオーバーヘッドを削減するために、エクスポートする前にデータポイントをグループ化し（バッチあたり2,048、最大4,096）、少なくとも10秒ごとにフラッシュします。
`otlp_http`	処理されたメトリクスを、ライセンスキーで認証し、gzip圧縮を使用してOTLP経由でNew Relicにエクスポートします。

ヒント

ユーザーフレンドリーなエンティティ名をご希望ですか？デフォルトでは、Redisエンティティはserver.address:server.portの組み合わせを使用して名前が付けられます。代わりに人間が読めるカスタム名を使用するには、上記の設定のresource/redisセクションのコメントを解除し、redis.instance.idの値に希望する名前を設定して、プロセッサパイプラインにresource/redisを追加します。

オプション：認証を構成する

デフォルトでは、コレクターは資格情報なしでRedisに接続します。Redisインスタンスに認証が必要な場合は、一致する資格情報をredisレシーバーに追加します。設定に一致するオプションを選択してください：

receivers:
  redis:
    endpoint: "redis:6379"
    password: "${env:REDIS_PASSWORD}"

.envファイルにREDIS_PASSWORDを追加します：

bash

$REDIS_PASSWORD=your-redis-password

receivers:
  redis:
    endpoint: "redis:6379"
    username: "${env:REDIS_USERNAME}"
    password: "${env:REDIS_PASSWORD}"

.envファイルに追加します：

bash

$REDIS_USERNAME=otel-monitor
$REDIS_PASSWORD=your-monitor-password

receivers:
  redis:
    endpoint: "redis:6380"
    password: "${env:REDIS_PASSWORD}"
    tls:
      insecure: false
      ca_file: /etc/ssl/redis/ca.crt
      cert_file: /etc/ssl/redis/client.crt
      key_file: /etc/ssl/redis/client.key

オプション：Redisログの収集

メトリクスに加えて、コレクターはRedisのログファイルをNew Relicに転送できるため、ログイベント — 再起動、永続化イベント、またはエラー — を同じエンティティ上のメトリクスのスパイクと関連付けることができます。

重要

デフォルトでは、DockerのRedisはstdoutにログを出力します（ファイルには出力しません）。filelogレシーバーでログを収集するには、ログファイルに書き込むようにRedisを構成し、Redisコンテナとコレクターコンテナ間でDockerボリュームを介して共有する必要があります。

docker-compose.ymlのRedisサービスに以下を追加します：

redis:
    image: redis:7
    command: >
      sh -c "touch /data/redis.log && chmod 644 /data/redis.log && redis-server --logfile /data/redis.log"
    volumes:
      - redis-logs:/data

そして、共有ボリュームをコレクターサービスに追加します：

otel-collector:
    volumes:
      - redis-logs:/var/log/redis:ro

次に、docker-compose.ymlの一番下に追加します：

volumes:
  redis-logs:

filelogレシーバーをotel-collector-config.yamlに追加します：

receivers:
  # ... existing redis receiver ...
  file_log/redis:
    include:
      - /var/log/redis/redis.log
    start_at: end
    operators:
      - type: regex_parser
        regex: '^\d+:[XCSM] \d+ \w+ \d+ \d+:\d+:\d+\.\d+ (?P<level>.) '
        on_error: send
    resource:
      db.system: redis

ファイルからのログ行には、それ自体にRedis接続コンテキストがありません—New RelicがログをRedisエンティティに関連付けるように、ID属性を明示的にアタッチする必要があります。RedisエンティティのIDに一致するハードコードされた値を使用して、resource/redis_logsプロセッサを追加します：

processors:
  # ... existing processors ...
  resource/redis_logs:
    attributes:
      - key: server.address
        value: "redis"  # Must match your redis receiver endpoint host
        action: upsert
      - key: server.port
        value: 6379  # Must match your redis receiver endpoint port
        action: upsert
      - key: instrumentation.provider
        value: opentelemetry
        action: upsert

ヒント

カスタムインスタンスIDを使用していますか？カスタムエンティティの命名のためにresource/redisプロセッサーを有効にした場合は、上記のserver.addressとserver.portをredis.instance.idに置き換えます：

resource/redis_logs:
    attributes:
      - key: redis.instance.id
        value: "my-redis-instance"  # Must match the value in resource/redis
        action: upsert
      - key: instrumentation.provider
        value: opentelemetry
        action: upsert

serviceセクションに別のログパイプラインを追加します：

service:
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [redis]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]
    logs/redis:
      receivers: [file_log/redis]
      processors: [memory_limiter, resource/redis_logs, batch]
      exporters: [otlp_http]

重要

コレクターコンテナは、Redisログファイルへの読み取りアクセス権を持っている必要があります。ログディレクトリをコンテナにマウントするときは、コレクタープロセスがファイルを読み取れることを確認してください。ホストで次を実行します：

bash

$sudo chmod 755 /var/log/redis
$sudo chmod 644 /var/log/redis/redis.log

オプション：ホストメトリクスの収集

Redisのパフォーマンスは、多くの場合、ホストのリソースの圧迫 — CPUの飽和、メモリの枯渇、またはディスクI/Oの競合に連動します。New Relicで両者を関連付けることができるように、Redisとともにシステムメトリクスを収集するhostmetricsレシーバーを追加します。コレクターがコンテナのファイルシステムではなくホストのファイルシステムを読み取るようにするため、Dockerコンテナ内で実行する場合はroot_path: /hostfs設定が必須です：

receivers:
  # ... existing receivers ...
  host_metrics:
    collection_interval: 10s
    root_path: /hostfs
    scrapers:
      cpu:
        metrics:
          system.cpu.utilization: {enabled: true}
          system.cpu.time: {enabled: true}
      load:
        metrics:
          system.cpu.load_average.1m: {enabled: true}
          system.cpu.load_average.5m: {enabled: true}
          system.cpu.load_average.15m: {enabled: true}
      memory:
        metrics:
          system.memory.usage: {enabled: true}
          system.memory.utilization: {enabled: true}
      disk:
        metrics:
          system.disk.io: {enabled: true}
          system.disk.operations: {enabled: true}
      filesystem:
        metrics:
          system.filesystem.usage: {enabled: true}
          system.filesystem.utilization: {enabled: true}
      network:
        metrics:
          system.network.io: {enabled: true}
          system.network.packets: {enabled: true}

ホストメトリクス用に別のmetrics/hostパイプラインを追加します（Redisパイプラインにhost_metricsを追加しないでください）：

service:
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [redis]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]
    metrics/host:
      receivers: [host_metrics]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, batch]
      exporters: [otlp_http]

オプション：カスタムメタデータの追加

カスタムリソース属性によって、すべてのRedisメトリクスにコンテキスト — 環境、チーム、またはティア — のタグが付けられるため、New Relicでデータをフィルタリングおよびグループ化できます。必要なタグを含むresource/customプロセッサを追加します：

processors:
  # ... existing processors ...
  resource/custom:
    attributes:
      - key: environment
        value: "production"
        action: upsert
      - key: team
        value: "platform"
        action: upsert

パイプラインにプロセッサを含めます：

service:
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [redis]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, resource/custom, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]

オプション：Redis Clusterの監視を有効にする

現在、Redis Clusterの監視にはPrometheusレシーバーのアプローチ（redis_exporterを使用）が必要です。NRDOT CollectorのネイティブRedisレシーバーは、クラスタメトリクスに必要なCLUSTER INFOコマンドをまだサポートしていません。クラスタ監視のセットアップには、Prometheusレシーバータブを使用します。

Docker Composeファイルの作成

既存のRedisと並行してコレクターを実行するためのdocker-compose.ymlを作成します。同じディレクトリにある.envファイルは、Docker Composeによって自動的に読み込まれます：

services:
  otel-collector:
    image: newrelic/nrdot-collector:latest
    env_file: .env
    volumes:
      - ./otel-collector-config.yaml:/etc/otel/config.yaml:ro
      - /etc/machine-id:/etc/machine-id:ro
      # Uncomment if collecting Redis logs (requires shared volume — see logs step above):
      # - redis-logs:/var/log/redis:ro
      # Uncomment if collecting host metrics:
      # - /:/hostfs:ro
      # Uncomment if using TLS:
      # - ./certs:/etc/ssl/redis:ro
    environment:
      - NEW_RELIC_LICENSE_KEY=${NEW_RELIC_LICENSE_KEY}
      - OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=${OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT}
      # Uncomment if collecting host metrics:
      # - HOST_PROC=/hostfs/proc
      # - HOST_SYS=/hostfs/sys
      # - HOST_ETC=/hostfs/etc
      # Uncomment if using Redis authentication:
      # - REDIS_PASSWORD=${REDIS_PASSWORD}
      # - REDIS_USERNAME=${REDIS_USERNAME}
    command: ["--config=/etc/otel/config.yaml"]
    ports:
      - "13133:13133"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:13133"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 3

# Uncomment if collecting Redis logs:
# volumes:
#   redis-logs:

ヒント

前の手順でオプション機能（ログ、ホストメトリクス、TLS、または認証）を有効にした場合は、上記のDocker Composeファイル内の対応する行のコメントを解除してください。

環境ファイルを作成します

Docker Composeは、docker-compose.ymlと同じディレクトリにある.envファイルからデプロイメント固有の値を読み取ります。これにより、ライセンスキーをcomposeファイルから除外できます。.envファイルを作成します：

bash

$NEW_RELIC_LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY
$OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=YOUR_OTLP_ENDPOINT
$# Set the New Relic OTLP endpoint for your region.
$# See https://docs.newrelic.com/docs/opentelemetry/best-practices/opentelemetry-otlp

プレースホルダーを独自の値に置き換えます：

変数	必須	説明
`NEW_RELIC_LICENSE_KEY`	はい	New Relic取り込みライセンスキー。
`OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT`	はい	ご利用のリージョンのNew Relic OTLPエンドポイント。詳細については、New Relic OTLPエンドポイントを参照してください。

開始・検証する

バックグラウンドでコレクターを開始します：

bash

$docker compose up -d

docker compose psでコンテナが実行されていることを確認します — コレクターはrunningステータスを表示するはずです。終了した場合は、docker compose logs otel-collectorでログを確認します — 最も一般的な原因は、YAMLのインデントエラーと到達不可能なRedisエンドポイントです。

次に、メトリクスがNew Relicに到達していることを確認します。起動後約1分待ってから、クエリビルダーで次のクエリを実行します：

SELECT count(*) FROM Metric WHERE metricName LIKE 'redis.%' AND instrumentation.provider = 'opentelemetry' SINCE 5 minutes ago

ゼロ以外のカウントにより、Redisメトリクスが流れていることが確認できます。0が返される場合は、Redisのトラブルシューティング（OpenTelemetry）を参照してください。

コレクターの設定を作成します

この設定は、コレクターにRedisメトリクスを収集してNew Relicに送信する方法を指示します。3つの主なジョブを処理します：

redisレシーバーを通じてRedisからメトリクスを収集します。
データを形成します — カーディナリティを削減し、カウンターをデルタに変換し、エンティティ合成のためにタグ付けします。

処理されたメトリクスをOTLP経由でNew Relicにエクスポートする

プロジェクトディレクトリにotel-collector-config.yamlを作成します：

extensions:
  health_check:
    endpoint: "0.0.0.0:13133"

receivers:
  redis:
    endpoint: "redis:6379"  # Update with your Redis service name:port
    collection_interval: 10s
    metrics:
      redis.maxmemory:
        enabled: true
      redis.role:
        enabled: false
      redis.cmd.calls:
        enabled: true
      redis.cmd.usec:
        enabled: true
      redis.clients.max_input_buffer:
        enabled: false
      redis.clients.max_output_buffer:
        enabled: false
      redis.replication.backlog_first_byte_offset:
        enabled: false
    resource_attributes:
      server.address:
        enabled: true
      server.port:
        enabled: true

processors:
  memory_limiter:
    check_interval: 5s
    limit_mib: 512
    spike_limit_mib: 128

  resource_detection:
    detectors: [env, system]
    timeout: 5s
    override: false
    system:
      resource_attributes:
        host.name:
          enabled: true
        host.id:
          enabled: true

  # Uncomment the section below to use a custom human-readable name for your
  # Redis entity instead of the default server.address:server.port identifier.
  # resource/redis:
  #   attributes:
  #     - key: redis.instance.id
  #       value: "my-redis-instance"
  #       action: upsert

  attributes/entity_tags:
    actions:
      - key: instrumentation.provider
        value: opentelemetry
        action: upsert

  cumulativetodelta:
    include:
      match_type: regexp
      metrics:
        - redis\.commands\.processed
        - redis\.connections\.received
        - redis\.connections\.rejected
        - redis\.keys\.evicted
        - redis\.keys\.expired
        - redis\.keyspace\.hits
        - redis\.keyspace\.misses
        - redis\.net\.input
        - redis\.net\.output
        - redis\.cpu\.time
        - redis\.cmd\.calls
        - redis\.cmd\.usec
        - redis\.uptime

  filter/cardinality:
    metrics:
      datapoint:
        - 'metric.name == "redis.cpu.time" and attributes["state"] != "sys" and attributes["state"] != "user"'
        - 'metric.name == "redis.cmd.calls" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'
        - 'metric.name == "redis.cmd.usec" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'

  transform/metadata_nullify:
    metric_statements:
      - context: metric
        statements:
          - set(description, "")
          - set(unit, "")

  batch:
    send_batch_size: 2048
    send_batch_max_size: 4096
    timeout: 10s

exporters:
  otlp_http:
    endpoint: ${env:OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT}
    headers:
      api-key: ${env:NEW_RELIC_LICENSE_KEY}
    compression: gzip

service:
  extensions: [health_check]
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [redis]
      # If using resource/redis for custom name, add it to the processors list:
      # processors: [memory_limiter, resource_detection, resource/redis, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]

この設定で行うこと

パイプラインの各コンポーネントには特定の役割があります：

コンポーネント	説明
`health_check`	コレクターが実行されていることを確認できるように、`0.0.0.0:13133`でヘルスエンドポイントを公開します。
`redis` レシーバー	10秒ごとにRedisエンドポイントに接続し、Redisの`INFO`コマンドからメトリクスを読み取ります。`server.address`と`server.port`はエンティティのIDになります。
`memory_limiter`	コンテナを保護するために、コレクターのメモリ使用量に上限を設定します（ソフトリミット512 MiB、スパイク128 MiB）。
`resource_detection`	ホストを検出し、`host.name`と`host.id`を追加して、Redisメトリクスを基盤となるホストエンティティにリンクします。
`attributes/entity_tags`	クエリをOpenTelemetryパスにスコープできるように、すべてのメトリクスに`instrumentation.provider: opentelemetry`をスタンプします。
`cumulativetodelta`	New Relicがレートを正しくチャート化できるように、Redisの累積カウンター — コマンド、キースペースヒット、エビクションなど — をデルタ値に変換します。
`filter/cardinality`	取り込みコストを制御するために、高いカーディナリティのデータポイント（`user`と`sys`以外のCPUステータス、および一般的ではないコマンドのコマンドごとのメトリクス）をドロップします。
`transform/metadata_nullify`	ペイロードのサイズを縮小するために、メトリクスの説明と単位をクリアします。
`batch`	ネットワークのオーバーヘッドを削減するために、エクスポートする前にデータポイントをグループ化し（バッチあたり2,048、最大4,096）、少なくとも10秒ごとにフラッシュします。
`otlp_http`	処理されたメトリクスを、ライセンスキーで認証し、gzip圧縮を使用してOTLP経由でNew Relicにエクスポートします。

ヒント

オプション：認証を構成する

receivers:
  redis:
    endpoint: "redis:6379"
    username: "${env:REDIS_USERNAME}"
    password: "${env:REDIS_PASSWORD}"

.envファイルに追加します：

bash

$REDIS_USERNAME=otel-monitor
$REDIS_PASSWORD=your-monitor-password

receivers:
  redis:
    endpoint: "redis:6380"
    password: "${env:REDIS_PASSWORD}"
    tls:
      insecure: false
      ca_file: /etc/ssl/redis/ca.crt
      cert_file: /etc/ssl/redis/client.crt
      key_file: /etc/ssl/redis/client.key

オプション：Redisログの収集

重要

docker-compose.ymlのRedisサービスに以下を追加します：

redis:
    image: redis:7
    command: >
      sh -c "touch /data/redis.log && chmod 644 /data/redis.log && redis-server --logfile /data/redis.log"
    volumes:
      - redis-logs:/data

そして、共有ボリュームをコレクターサービスに追加します：

otel-collector:
    volumes:
      - redis-logs:/var/log/redis:ro

次に、docker-compose.ymlの一番下に追加します：

volumes:
  redis-logs:

filelogレシーバーをotel-collector-config.yamlに追加します：

receivers:
  # ... existing redis receiver ...
  file_log/redis:
    include:
      - /var/log/redis/redis.log
    start_at: end
    operators:
      - type: regex_parser
        regex: '^\d+:[XCSM] \d+ \w+ \d+ \d+:\d+:\d+\.\d+ (?P<level>.) '
        on_error: send
    resource:
      db.system: redis

processors:
  # ... existing processors ...
  resource/redis_logs:
    attributes:
      - key: server.address
        value: "redis"  # Must match your redis receiver endpoint host
        action: upsert
      - key: server.port
        value: 6379  # Must match your redis receiver endpoint port
        action: upsert
      - key: instrumentation.provider
        value: opentelemetry
        action: upsert

ヒント

resource/redis_logs:
    attributes:
      - key: redis.instance.id
        value: "my-redis-instance"  # Must match the value in resource/redis
        action: upsert
      - key: instrumentation.provider
        value: opentelemetry
        action: upsert

serviceセクションに別のログパイプラインを追加します：

service:
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [redis]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]
    logs/redis:
      receivers: [file_log/redis]
      processors: [memory_limiter, resource/redis_logs, batch]
      exporters: [otlp_http]

重要

bash

$sudo chmod 755 /var/log/redis
$sudo chmod 644 /var/log/redis/redis.log

オプション：ホストメトリクスの収集

receivers:
  # ... existing receivers ...
  host_metrics:
    collection_interval: 10s
    root_path: /hostfs
    scrapers:
      cpu:
        metrics:
          system.cpu.utilization: {enabled: true}
          system.cpu.time: {enabled: true}
      load:
        metrics:
          system.cpu.load_average.1m: {enabled: true}
          system.cpu.load_average.5m: {enabled: true}
          system.cpu.load_average.15m: {enabled: true}
      memory:
        metrics:
          system.memory.usage: {enabled: true}
          system.memory.utilization: {enabled: true}
      disk:
        metrics:
          system.disk.io: {enabled: true}
          system.disk.operations: {enabled: true}
      filesystem:
        metrics:
          system.filesystem.usage: {enabled: true}
          system.filesystem.utilization: {enabled: true}
      network:
        metrics:
          system.network.io: {enabled: true}
          system.network.packets: {enabled: true}

ホストメトリクス用に別のmetrics/hostパイプラインを追加します（Redisパイプラインにhost_metricsを追加しないでください）：

service:
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [redis]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]
    metrics/host:
      receivers: [host_metrics]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, batch]
      exporters: [otlp_http]

オプション：カスタムメタデータの追加

processors:
  # ... existing processors ...
  resource/custom:
    attributes:
      - key: environment
        value: "production"
        action: upsert
      - key: team
        value: "platform"
        action: upsert

パイプラインにプロセッサを含めます：

service:
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [redis]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, resource/custom, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]

オプション：Redis Clusterの監視を有効にする

Redis Clusterの監視には、現在Prometheusレシーバーのアプローチ（redis_exporterを使用）が必要です。OTel Collector ContribのネイティブRedisレシーバーは、クラスタメトリクスに必要なCLUSTER INFOコマンドをまだサポートしていません。クラスタ監視のセットアップには、Prometheusレシーバータブを使用します。

Docker Composeファイルの作成

services:
  otel-collector:
    image: otel/opentelemetry-collector-contrib:latest
    env_file: .env
    volumes:
      - ./otel-collector-config.yaml:/etc/otelcol-contrib/config.yaml:ro
      - /etc/machine-id:/etc/machine-id:ro
      # Uncomment if collecting Redis logs (requires shared volume — see logs step above):
      # - redis-logs:/var/log/redis:ro
      # Uncomment if collecting host metrics:
      # - /:/hostfs:ro
      # Uncomment if using TLS:
      # - ./certs:/etc/ssl/redis:ro
    environment:
      - NEW_RELIC_LICENSE_KEY=${NEW_RELIC_LICENSE_KEY}
      - OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=${OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT}
      # Uncomment if collecting host metrics:
      # - HOST_PROC=/hostfs/proc
      # - HOST_SYS=/hostfs/sys
      # - HOST_ETC=/hostfs/etc
      # Uncomment if using Redis authentication:
      # - REDIS_PASSWORD=${REDIS_PASSWORD}
      # - REDIS_USERNAME=${REDIS_USERNAME}
    command: ["--config=/etc/otelcol-contrib/config.yaml"]
    ports:
      - "13133:13133"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:13133"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 3

# Uncomment if collecting Redis logs:
# volumes:
#   redis-logs:

ヒント

環境ファイルを作成します

bash

$NEW_RELIC_LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY
$OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=YOUR_OTLP_ENDPOINT
$# Set the New Relic OTLP endpoint for your region.
$# See https://docs.newrelic.com/docs/opentelemetry/best-practices/opentelemetry-otlp

プレースホルダーを独自の値に置き換えます：

変数	必須	説明
`NEW_RELIC_LICENSE_KEY`	はい	New Relic取り込みライセンスキー。
`OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT`	はい	ご利用のリージョンのNew Relic OTLPエンドポイント。詳細については、New Relic OTLPエンドポイントを参照してください。

開始・検証する

バックグラウンドでコレクターを開始します：

bash

$docker compose up -d

次に、メトリクスがNew Relicに到達していることを確認します。起動後約1分待ってから、クエリビルダーで次のクエリを実行します：

SELECT count(*) FROM Metric WHERE metricName LIKE 'redis.%' AND instrumentation.provider = 'opentelemetry' SINCE 5 minutes ago

コレクターの設定を作成します

この設定は、redis_exporterからメトリクスをスクレイピングし、それらをNew Relicに送信します。これは以下の主なジョブを処理します：

prometheusレシーバーを介してredis_exporterPrometheusエンドポイントをスクレイプします
PrometheusのメトリクスをNew RelicのRedisメトリクス名に名前変更します
データを形成します — カーディナリティを削減し、カウンターをデルタに変換し、エンティティ合成のためにタグ付けします。

処理されたメトリクスをOTLP経由でNew Relicにエクスポートする

プロジェクトディレクトリにotel-collector-config.yamlを作成します：

extensions:
  health_check:
    endpoint: "0.0.0.0:13133"

receivers:
  prometheus:
    config:
      scrape_configs:
        - job_name: 'redis'
          scrape_interval: 10s
          static_configs:
            - targets: ['redis-exporter:9121']  # Update with your Redis exporter host:port
          metric_relabel_configs:
            - source_labels: [__name__]
              regex: '(go_|process_|promhttp_|redis_exporter_).*'
              action: drop

processors:
  memory_limiter:
    check_interval: 5s
    limit_mib: 512
    spike_limit_mib: 128

  resource_detection:
    detectors: [env, system]
    timeout: 5s
    override: false
    system:
      resource_attributes:
        host.name:
          enabled: true
        host.id:
          enabled: true

  # Required: Set a unique identifier for your Redis entity.
  # The Prometheus receiver does not provide server.address/server.port,
  # so redis.instance.id is required for entity creation in New Relic.
  resource/redis_identity:
    attributes:
      - key: redis.instance.id
        value: "my-redis-instance:6379"  # Update with a unique name for this Redis instance
        action: upsert

  attributes/entity_tags:
    actions:
      - key: instrumentation.provider
        value: opentelemetry
        action: upsert

  metricstransform:
    transforms:
      - include: redis_uptime_in_seconds
        action: update
        new_name: redis.uptime
      - include: redis_connected_clients
        action: update
        new_name: redis.clients.connected
      - include: redis_blocked_clients
        action: update
        new_name: redis.clients.blocked
      - include: redis_memory_used_bytes
        action: update
        new_name: redis.memory.used
      - include: redis_memory_max_bytes
        action: update
        new_name: redis.maxmemory
      - include: redis_mem_fragmentation_ratio
        action: update
        new_name: redis.memory.fragmentation_ratio
      - include: redis_memory_used_rss_bytes
        action: update
        new_name: redis.memory.rss
      - include: redis_memory_used_peak_bytes
        action: update
        new_name: redis.memory.peak
      - include: redis_memory_used_lua_bytes
        action: update
        new_name: redis.memory.lua
      - include: redis_connections_received_total
        action: update
        new_name: redis.connections.received
      - include: redis_rejected_connections_total
        action: update
        new_name: redis.connections.rejected
      - include: redis_commands_processed_total
        action: update
        new_name: redis.commands.processed
      - include: redis_keyspace_hits_total
        action: update
        new_name: redis.keyspace.hits
      - include: redis_keyspace_misses_total
        action: update
        new_name: redis.keyspace.misses
      - include: redis_evicted_keys_total
        action: update
        new_name: redis.keys.evicted
      - include: redis_expired_keys_total
        action: update
        new_name: redis.keys.expired
      - include: redis_net_input_bytes_total
        action: update
        new_name: redis.net.input
      - include: redis_net_output_bytes_total
        action: update
        new_name: redis.net.output
      - include: redis_connected_slaves
        action: update
        new_name: redis.slaves.connected
      - include: redis_db_keys
        action: update
        new_name: redis.db.keys
      - include: redis_db_keys_expiring
        action: update
        new_name: redis.db.expires
      - include: redis_rdb_changes_since_last_save
        action: update
        new_name: redis.rdb.changes_since_last_save
      - include: redis_db_avg_ttl_seconds
        action: update
        new_name: redis.db.avg_ttl
      - include: redis_latest_fork_seconds
        action: update
        new_name: redis.latest_fork
      - include: redis_master_repl_offset
        action: update
        new_name: redis.replication.offset
      - include: redis_repl_backlog_first_byte_offset
        action: update
        new_name: redis.replication.backlog_first_byte_offset
      - include: redis_commands_total
        action: update
        new_name: redis.cmd.calls
      - include: redis_commands_duration_seconds_total
        action: update
        new_name: redis.cmd.usec
      - include: redis_cpu_sys_seconds_total
        action: update
        new_name: redis.cpu.time
        operations:
          - action: add_label
            new_label: state
            new_value: sys
      - include: redis_cpu_user_seconds_total
        action: update
        new_name: redis.cpu.time
        operations:
          - action: add_label
            new_label: state
            new_value: user

  cumulativetodelta:
    include:
      match_type: regexp
      metrics:
        - redis\.commands\.processed
        - redis\.connections\.received
        - redis\.connections\.rejected
        - redis\.keys\.evicted
        - redis\.keys\.expired
        - redis\.keyspace\.hits
        - redis\.keyspace\.misses
        - redis\.net\.input
        - redis\.net\.output
        - redis\.cpu\.time
        - redis\.cmd\.calls
        - redis\.cmd\.usec
        - redis\.uptime

  filter/cardinality:
    metrics:
      datapoint:
        - 'metric.name == "redis.cpu.time" and attributes["state"] != "sys" and attributes["state"] != "user"'
        - 'metric.name == "redis.cmd.calls" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'
        - 'metric.name == "redis.cmd.usec" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'

  transform/metadata_nullify:
    metric_statements:
      - context: metric
        statements:
          - set(description, "")
          - set(unit, "")

  batch:
    send_batch_size: 2048
    send_batch_max_size: 4096
    timeout: 10s

exporters:
  otlp_http:
    endpoint: ${env:OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT}
    headers:
      api-key: ${env:NEW_RELIC_LICENSE_KEY}
    compression: gzip

service:
  extensions: [health_check]
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [prometheus]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, resource/redis_identity, attributes/entity_tags, metricstransform, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]

この設定で行うこと

パイプラインの各コンポーネントには特定の役割があります：

コンポーネント	説明
`health_check`	コレクターが実行されていることを確認できるように、`0.0.0.0:13133`でヘルスエンドポイントを公開します。
`prometheus` レシーバー	10秒ごとに`redis_exporter`エンドポイント（デフォルトは`redis-exporter:9121`）をスクレイピングし、エクスポーター自身の`go_`、`process_`、`promhttp_`、および`redis_exporter_`メトリクスを破棄します。
`memory_limiter`	コンテナを保護するために、コレクターのメモリ使用量に上限を設定します（ソフトリミット512 MiB、スパイク128 MiB）。
`resource_detection`	ホストを検出し、`host.name`と`host.id`を追加して、Redisメトリクスを基盤となるホストエンティティにリンクします。
`resource/redis_identity`	New RelicでRedisエンティティを識別する`redis.instance.id`を設定します。Prometheusレシーバーは`server.address`や`server.port`を提供しないため、ここではこれが必要です。
`attributes/entity_tags`	クエリをOpenTelemetryパスにスコープできるように、すべてのメトリクスに`instrumentation.provider: opentelemetry`をスタンプします。
`metricstransform`	エクスポーターのPrometheusメトリクス（たとえば`redis_uptime_in_seconds`）をNew RelicのRedis名（`redis.uptime`）に名前変更し、CPUメトリクスに`state`ラベルを追加します。
`cumulativetodelta`	New Relicがレートを正確にグラフ化できるように、累積カウンター — コマンド、キースペースヒット、エビクションなど — をデルタ値に変換します。
`filter/cardinality`	取り込みコストを制御するために、高いカーディナリティのデータポイント（`user`と`sys`以外のCPUステータス、および一般的ではないコマンドのコマンドごとのメトリクス）をドロップします。
`transform/metadata_nullify`	ペイロードのサイズを縮小するために、メトリクスの説明と単位をクリアします。
`batch`	ネットワークのオーバーヘッドを削減するために、エクスポートする前にデータポイントをグループ化し（バッチあたり2,048、最大4,096）、少なくとも10秒ごとにフラッシュします。
`otlp_http`	処理されたメトリクスを、ライセンスキーで認証し、gzip圧縮を使用してOTLP経由でNew Relicにエクスポートします。

重要

Prometheusレシーバーのアプローチでは、redis.instance.idを使用するresource/redis_identityプロセッサが必須です。ネイティブのRedisレシーバーとは異なり、Prometheusレシーバーはserver.addressやserver.portを提供しないため、New RelicでRedisエンティティを識別する唯一の方法はredis.instance.idです。各インスタンスに対して、一意で分かりやすい名前（例：prod-redis-cache:6379）を設定します。

オプション：Redis Clusterの監視を有効にする

RedisがClusterモードで実行されている場合、すべてのノードからクラスタのヘルスメトリクスを自動的に収集するために、--is-clusterフラグを付けてredis_exporterを開始します：

bash

$redis_exporter --redis.addr=redis://localhost:7000 --is-cluster

上記のPrometheusレシーバーの設定では、すでにクラスタメトリクスの名前が変更されています（例：redis_cluster_state→redis.cluster.state）。New Relicで別のクラスタエンティティを作成するには、redis.instance.idを含まない別のパイプラインにredis.cluster.nameリソース属性を追加します：

resource/cluster:
    attributes:
      - key: redis.cluster.name
        value: "my-redis-cluster"  # Update with your cluster name
        action: upsert

サービスセクションにクラスタパイプラインを追加します：

metrics/cluster:
      receivers: [prometheus]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, resource/cluster, attributes/entity_tags, metricstransform, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]

重要

クラスタエンティティは、redis.cluster.nameが存在し、かつredis.instance.idが存在しないことを必要とします。両方が同じメトリクスに設定されている場合、インスタンスエンティティのみが作成されます。インスタンスとクラスタのメトリクスには、別々のパイプラインを使用します。

オプション：Redisログの収集

重要

docker-compose.ymlのRedisサービスに以下を追加します：

redis:
    image: redis:7
    command: >
      sh -c "touch /data/redis.log && chmod 644 /data/redis.log && redis-server --logfile /data/redis.log"
    volumes:
      - redis-logs:/data

そして、共有ボリュームをコレクターサービスに追加します：

otel-collector:
    volumes:
      - redis-logs:/var/log/redis:ro

次に、docker-compose.ymlの一番下に追加します：

volumes:
  redis-logs:

filelogレシーバーをotel-collector-config.yamlに追加します：

receivers:
  # ... existing prometheus receiver ...
  file_log/redis:
    include:
      - /var/log/redis/redis.log
    start_at: end
    operators:
      - type: regex_parser
        regex: '^\d+:[XCSM] \d+ \w+ \d+ \d+:\d+:\d+\.\d+ (?P<level>.) '
        on_error: send
    resource:
      db.system: redis

processors:
  # ... existing processors ...
  resource/redis_logs:
    attributes:
      - key: redis.instance.id
        value: "my-redis-instance:6379"  # Must match the value in resource/redis_identity
        action: upsert
      - key: instrumentation.provider
        value: opentelemetry
        action: upsert

serviceセクションに別のログパイプラインを追加します：

service:
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [prometheus]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, resource/redis_identity, attributes/entity_tags, metricstransform, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]
    logs/redis:
      receivers: [file_log/redis]
      processors: [memory_limiter, resource/redis_logs, batch]
      exporters: [otlp_http]

オプション：ホストメトリクスの収集

receivers:
  # ... existing receivers ...
  host_metrics:
    collection_interval: 10s
    root_path: /hostfs
    scrapers:
      cpu:
        metrics:
          system.cpu.utilization: {enabled: true}
          system.cpu.time: {enabled: true}
      load:
        metrics:
          system.cpu.load_average.1m: {enabled: true}
          system.cpu.load_average.5m: {enabled: true}
          system.cpu.load_average.15m: {enabled: true}
      memory:
        metrics:
          system.memory.usage: {enabled: true}
          system.memory.utilization: {enabled: true}
      disk:
        metrics:
          system.disk.io: {enabled: true}
          system.disk.operations: {enabled: true}
      filesystem:
        metrics:
          system.filesystem.usage: {enabled: true}
          system.filesystem.utilization: {enabled: true}
      network:
        metrics:
          system.network.io: {enabled: true}
          system.network.packets: {enabled: true}

ホストメトリクス用に別のmetrics/hostパイプラインを追加します（Redisパイプラインにhost_metricsを追加しないでください）：

service:
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [prometheus]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, resource/redis_identity, attributes/entity_tags, metricstransform, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]
    metrics/host:
      receivers: [host_metrics]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, batch]
      exporters: [otlp_http]

Docker Composeファイルの作成

既存のRedisと並行してredis_exporterとコレクターを実行するために、docker-compose.ymlを作成します。同じディレクトリにある.envファイルは、Docker Composeによって自動的に読み込まれます：

services:
  redis-exporter:
    image: oliver006/redis_exporter:latest
    environment:
      - REDIS_ADDR=redis://redis:6379  # Update with your Redis service name:port
      # Uncomment if using Redis authentication:
      # - REDIS_PASSWORD=${REDIS_PASSWORD}
      # - REDIS_USER=${REDIS_USERNAME}
    ports:
      - "9121:9121"
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "redis_exporter --version || exit 1"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 3

  otel-collector:
    image: otel/opentelemetry-collector-contrib:latest
    env_file: .env
    volumes:
      - ./otel-collector-config.yaml:/etc/otelcol-contrib/config.yaml:ro
      - /etc/machine-id:/etc/machine-id:ro
    environment:
      - NEW_RELIC_LICENSE_KEY=${NEW_RELIC_LICENSE_KEY}
      - OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=${OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT}
    command: ["--config=/etc/otelcol-contrib/config.yaml"]
    ports:
      - "13133:13133"
    depends_on:
      redis-exporter:
        condition: service_healthy
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:13133"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 3

ヒント

代わりにNRDOTコレクターを使用するには、otel-collectorイメージをnewrelic/nrdot-collector:latestに置き換え、設定のマウントパスを/etc/otel/config.yamlに更新します。

環境ファイルを作成します

bash

$NEW_RELIC_LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY
$OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=YOUR_OTLP_ENDPOINT
$# Set the New Relic OTLP endpoint for your region.
$# See https://docs.newrelic.com/docs/opentelemetry/best-practices/opentelemetry-otlp

プレースホルダーを独自の値に置き換えます：

変数	必須	説明
`NEW_RELIC_LICENSE_KEY`	はい	New Relic取り込みライセンスキー。
`OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT`	はい	ご利用のリージョンのNew Relic OTLPエンドポイント。詳細については、New Relic OTLPエンドポイントを参照してください。

開始・検証する

バックグラウンドでコレクターとredis_exporterを開始します：

bash

$docker compose up -d

docker compose psでコンテナが実行されていることを確認します — コレクターとredis-exporterの両方がrunningステータスを示しているはずです。コレクターが終了した場合は、docker compose logs otel-collectorでログを確認してください — 最も一般的な原因は、YAMLのインデントエラー、到達不能なredis_exporter、またはエクスポーターが実行されていないことです。

次に、メトリクスがNew Relicに到達していることを確認します。起動後約1分待ってから、クエリビルダーで次のクエリを実行します：

SELECT count(*) FROM Metric WHERE metricName LIKE 'redis.%' AND instrumentation.provider = 'opentelemetry' SINCE 5 minutes ago

ヒント

APMとRedisを関連付ける: サービスマップでAPMアプリケーションとRedisインスタンスを接続するには、選択したエンティティ識別子パターン — redis.instance.id、またはserver.addressとserver.portのいずれか — とともにdb.system="redis"をAPMメトリクスのリソース属性として含めます。この値は、コレクターで設定したものと一致する必要があります。これにより、New Relic内でのサービス間の可視性が向上し、トラブルシューティングが迅速化されます。

次のステップ

セルフホスト型インストレーション: VM/ベアメタル上のRedisをモニターする
Kubernetesインストレーション: DaemonSetを使用してKubernetesにデプロイします
データの表示: ダッシュボードを探索してアラートを設定します
メトリクスリファレンス: 利用可能なメトリクスの完全なリスト
トラブルシューティング: 一般的な問題と解決策

この機械翻訳は、参考として提供されています。

Docker ComposeによるRedisのモニター（OpenTelemetry）

あなたが始める前に .css-21sua1{background:none;border:none;width:0;padding:0;}

インストールオプション

コレクターの設定を作成します

この設定で行うこと

ヒント

オプション：認証を構成する

ACLユーザー名+パスワード（Redis 6+）

TLS/SSL暗号化接続

オプション：Redisログの収集

重要

ヒント

重要

オプション：ホストメトリクスの収集

オプション：カスタムメタデータの追加

オプション：Redis Clusterの監視を有効にする

Docker Composeファイルの作成

ヒント

環境ファイルを作成します

開始・検証する

コレクターの設定を作成します

この設定で行うこと

ヒント

オプション：認証を構成する

レガシーパスワード（requirepass）

ACLユーザー名+パスワード（Redis 6+）

TLS/SSL暗号化接続

オプション：Redisログの収集

重要

ヒント

重要

オプション：ホストメトリクスの収集

オプション：カスタムメタデータの追加

オプション：Redis Clusterの監視を有効にする

Docker Composeファイルの作成

ヒント

環境ファイルを作成します

開始・検証する

コレクターの設定を作成します

この設定で行うこと

重要

オプション：Redis Clusterの監視を有効にする

重要

オプション：Redisログの収集

重要

オプション：ホストメトリクスの収集

Docker Composeファイルの作成

ヒント

環境ファイルを作成します

開始・検証する

ヒント

次のステップ

あなたが始める前に