Configuração avançada

New Relic fornece um gráficoHelm para implantar OpenTelemetry Collector no seu cluster do Kubernetes. Esses gráficos Helm podem ser personalizados para atender às suas necessidades específicas, incluindo configuração avançada para vários casos de uso.

O gráfico Helm nr-k8s-otel-collector suporta DaemonSet e Deployment coletor, permitindo que você escolha o mais adequado para seu caso de uso. Esses coletores podem ser configurados para personalizar seu comportamento. Para obter mais informações sobre como instalar o New Relic OpenTelemetry Collector no Kubernetes, consulte o guia de instalação.

Este documento fornece uma visão geral de algumas das principais opções de configuração avançada.

Habilitar compatibilidade com o GKE Autopilot ou Red Hat OpenShift

Para garantir a compatibilidade com ambientes específicos Kubernetes, você pode habilitar a configuração específica do provedor. Essa configuração garante a compatibilidade e a funcionalidade adequada do coletor OpenTelemetry, adaptando-se às restrições específicas desses ambientes.

Habilite esta opção no seu arquivovalues.yaml :

provider: "GKE_AUTOPILOT" # Or "OPEN_SHIFT" if applicable

Habilitar LowDataMode

A opção LowDataMode é habilitada por padrão para ingerir apenas a métrica necessária para nossa interface Kubernetes. Este modo reduz a quantidade de dados coletados, focando em métricas essenciais para o monitoramento Kubernetes.

Adicionar métrica adicional no LowDataMode

Para buscar métricas adicionais, adicione novos pipelines e configure os receptores e processadores apropriados no seu arquivovalues.yaml usando a seção extraConfig.

O exemplo a seguir mostra como adicionar a métrica cadvisor_version_info a um novo pipeline. Você pode reutilizar receptores existentes ou definir os seus próprios. Processadores são adicionados para filtrar métricas específicas e enriquecê-las com atributos Kubernetes.

extraConfig:
    receivers:
    processors:
      filter/keep_cadvisor_version_info:
        metrics:
            metric:
              - name != "cadvisor_version_info" # Exclude all metrics except cadvisor_version_info
    exporters:
    connectors:
    pipelines:
      metrics/additional_metrics:
        receivers:
          - prometheus # This references the prometheus receiver defined above
        processors:
          - filter/keep_cadvisor_version_info
          - resource # Essential for basic resource attributes
          - k8sattributes/ksm # Essential for Kubernetes metadata enrichment
          - cumulativetodelta # Converts cumulative metrics to delta
          - batch # For efficient data sending
        exporters:
          - otlphttp/newrelic

Para obter uma lista abrangente de receptores, processadores, exportadores e pipelines disponíveis que você pode reutilizar em sua configuração, consulte o repositórioNew Relic Helm Charts.

Enviar dados para várias contas do New Relic

Para enviar seus dados de telemetria Kubernetes para várias contas New Relic simultaneamente, injete sua(s) chave(s) de licença de ingestão secundária(s) no contêiner do OpenTelemetry Collector e configure exportadores OTLP adicionais.

1. Para injetar sua(s) chave(s) de licença(s) secundária(s):

   • Na seção env do seu arquivo values.yaml, adicione a seguinte variável de ambiente para cada chave de licença de ingestão secundária que você deseja usar:

     daemonset:
       envs:
         - name: MY_SECONDARY_LICENSE_KEY_VAR # Choose a descriptive environment variable name
           valueFrom:
             secretKeyRef:
               name: <Your Secret Name> # Name of your Kubernetes Secret
               key: <Your Secret Key>    # Key within the Secret that holds the license key
     deployment:
       envs:
         - name: MY_SECONDARY_LICENSE_KEY_VAR
           valueFrom:
             secretKeyRef:
               name: <Your Secret Name>
               key: <Your Secret Key>

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   • Na seção envForm do seu arquivo values.yaml, adicione a seguinte variável de ambiente para cada chave de licença secundária que você deseja usar:

     daemonset:
       envsFrom:
         - secretRef:
             name: <Your Secret Name>
     deployment:
       envsFrom:
         - secretRef:
             name: <Your Secret Name>

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2. Para adicionar um exportador otlphttp na seção extraConfig para cada conta adicional, referenciando a variável de ambiente injetada:

daemonset:
  configMap:
    extraConfig:
      exporters:
        otlphttp/secondAccount: # Unique name for this exporter
          endpoint: "{{include 'nrKubernetesOtel.endpoint'}}"
          headers:
            api-key: ${env:MY_SECONDARY_LICENSE_KEY_VAR} # Reference the env var
deployment:
  configMap:
    extraConfig:
      exporters:
        otlphttp/secondAccount: # Unique name for this exporter
          endpoint: "{{include 'nrKubernetesOtel.endpoint'}}"
          headers:
            api-key: ${env:MY_SECONDARY_LICENSE_KEY_VAR} # Reference the env var
# Important: Add this exporter to the relevant pipelines below
pipelines:
  metrics:
    exporters:
      - otlphttp/newrelic # Original exporter
      - otlphttp/secondAccount # New exporter
  traces:
    exporters:
      - otlphttp/newrelic
      - otlphttp/secondAccount
  logs:
    exporters:
      - otlphttp/newrelic
      - otlphttp/secondAccount

3. Depois de atualizar seu arquivo values.yaml, aplique as alterações ao seu cluster:

$
helm upgrade nr-k8s-otel-collector newrelic/nr-k8s-otel-collector -f your-custom-values.yaml -n newrelic

Enviar dados por meio de um proxy

Para enviar seus dados de telemetria do Kubernetes por meio de um proxy, você pode configurar o OpenTelemetry Collector para usar um proxy HTTP para conexões de saída. Isso é particularmente útil em ambientes onde o acesso direto à internet é restrito ou monitorado.

Você pode configurar o OpenTelemetry Collector para usar um proxy usando um dos seguintes métodos:

proxy: '<Your-proxy-server-URL>' # Example: [http://squid-proxy.squid:3128](http://squid-proxy.squid:3128)

Adicionar configuração personalizada no gráfico Helm

A seção extraConfig dentro do arquivo values.yaml fornece uma maneira poderosa de estender a funcionalidade do coletor daemonset e deployment. Você pode escolher qualquer um dos coletores para aplicar configurações adicionais, permitindo que você personalize sua experiência de monitoramento.

Essas opções oferecem flexibilidade para integrar configurações específicas não incluídas por padrão.

Para maior personalização, você pode consultar nossa lista abrangente de receptores, processadores, exportadores e pipelines para reutilizar em sua configuração.

Você pode empregar vários processadores recomendados em seu pipeline para melhorar a eficiência e a relevância dos seus dados de telemetria:

• resource: Garante que seus dados métricos contenham informações essenciais sobre recursos, adicionando clareza à sua análise de dados.
• k8sattributes: Incorpora atributos específicos Kubernetesem sua métrica para obter insights detalhados sobre o comportamento e desempenho do seu cluster.
• cumulativetodelta: Transforma a métrica cumulativa em delta métrica para melhor rastreamento de alterações ao longo do tempo.
• batch: Processa e exporta métricas em lotes, otimizando o desempenho durante a coleta de dados.

Esses processadores trabalham juntos para refinar seus dados e gerar alertas e monitoramento mais precisos. Personalize as configurações de acordo com seu caso de uso específico para garantir a descoberta perfeita do serviço Prometheus em seu ambiente Kubernetes.

A seção Habilitar descoberta de serviço do Prometheus fornece um exemplo de como você pode usar a seção extraConfig para configurar a descoberta de serviço usando a anotação prometheus.io/scrape padrão.

Habilitar descoberta de serviço do Prometheus

Para habilitar a descoberta de serviços do Prometheus no seu cluster do Kubernetes, use a seção extraConfig na configuração do seu coletor deployment. Isso permite que o OpenTelemetry Collector descubra e extraia automaticamente métrica do pod anotado com prometheus.io/scrape.

Aqui está um exemplo de configuração para configurar a descoberta de serviço usando a anotação prometheus.io/scrape padrão:

extraConfig:
    receivers:
      prometheus/discover:
        config:
          scrape_configs:
            - job_name: "auto-discovered-services"
              scrape_interval: 30s  # Set the scrape interval to 30 seconds
              kubernetes_sd_configs:
                - role: pod
              relabel_configs:
                - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
                  action: keep
                  regex: true
                - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
                  action: drop
                  regex: kube-state-metrics
                - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
                  action: replace
                  target_label: __address__
                  separator: ;
                  regex: (.+):(?:\d+);(.*)
                  replacement: $1:$2
                - action: replace
                  target_label: job_label
                  replacement: auto-discovery
    processors:
    exporters:
    connectors:
    pipelines:
      metrics/prom_auto_discover:
        receivers:
          - prometheus/discover
        processors:
          - resource/metrics
          - k8sattributes/ksm
          - cumulativetodelta
          - batch
        exporters:
          - otlphttp/newrelic

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