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Descripción general

Con la recopilación de datos de autoimplementación, administras tu instalación de Prometheus como siempre. La única diferencia con respecto a Prometheus upstream es que se ejecuta el objeto binario de reemplazo directo de Managed Service para Prometheus en lugar del binario de Prometheus upstream.

En este lab, explorarás cómo usar Managed Service para Prometheus en un modo de recopilación de datos de autoimplementación. También puedes utilizar la recopilación de datos administrada.

Objetivos

En este lab, aprenderás a hacer lo siguiente:

1. Implementar Managed Service para Prometheus
2. Crear una recopilación de datos autoadministrada para hacer scraping de métricas
3. Usa Grafana para consultar datos de métricas de Prometheus

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar. Se recomienda el navegador Chrome.

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón para abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debes usar para el lab
   • Otra información para completar el lab, si es necesaria

2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

   El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

   Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.

7. Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los Términos y Condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para acceder a los productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación o escribe el nombre del servicio o producto en el campo Buscar.

Activa Cloud Shell

Cloud Shell es una máquina virtual que cuenta con herramientas para desarrolladores. Ofrece un directorio principal persistente de 5 GB y se ejecuta en Google Cloud. Cloud Shell proporciona acceso de línea de comandos a tus recursos de Google Cloud.

1. Haz clic en Activar Cloud Shell en la parte superior de la consola de Google Cloud.

2. Haz clic para avanzar por las siguientes ventanas:

   • Continúa en la ventana de información de Cloud Shell.
   • Autoriza a Cloud Shell para que use tus credenciales para realizar llamadas a la API de Google Cloud.

Cuando te conectes, habrás completado la autenticación, y el proyecto estará configurado con tu Project_ID, . El resultado contiene una línea que declara el Project_ID para esta sesión:

gcloud es la herramienta de línea de comandos de Google Cloud. Viene preinstalada en Cloud Shell y es compatible con la función de autocompletado con tabulador.

3. Puedes solicitar el nombre de la cuenta activa con este comando (opcional):

4. Haz clic en Autorizar.

Resultado:

5. Puedes solicitar el ID del proyecto con este comando (opcional):

Resultado:

Tarea 1: Implementa un clúster de GKE

1. Implementa un clúster de GKE básico para configurar el lab:

2. Crea el espacio de nombres gmp-test:

Tarea 2: Implementa la aplicación

Esta aplicación de ejemplo emite métricas de Prometheus en su puerto de métricas. La aplicación usa tres réplicas.

Tarea 3: Implementa Prometheus

• Ejecuta el siguiente comando para transferir una métrica:

Si la implementación se realizó de forma correcta, deberías ver un resultado similar al siguiente. Espera a que el estado de todos los Pods sea Running.

Tarea 4: Métricas de Prometheus

Ejecuta los siguientes comandos para verificar que puedes ver las métricas con la API de métricas de Prometheus.

1. Configura la variable de entorno:

2. Usa el siguiente comando curl:

3. Reenvía el puerto para ver la IU de métricas de Prometheus:

4. En el editor de Cloud Shell, usa el ícono de vista previa en la Web para cambiar el puerto a 9090 y, luego, ver las métricas.

Tarea 5: Implementa Grafana

1. Clona el repo kube-prometheus:

2. Cambia el directorio a kube-prometheus:

3. Ejecuta los siguientes comandos para implementar una implementación efímera de Grafana:

4. Reenvía el puerto para ver la IU de Grafana:

5. En el editor de Cloud Shell, usa el ícono de vista previa en la Web para cambiar el puerto a 3001 y, luego, ver el panel de Grafana.

Tarea 6: Grafana

1. Accede a Grafana con el nombre de usuario admin y la contraseña admin.

2. Haz clic en Skip (Omitir) cuando se te pida que ingreses una contraseña nueva.

Tarea 7: Configura la fuente de datos

Para consultar Managed Service para Prometheus en Grafana mediante la IU de Prometheus como proxy de autenticación, debes agregar una fuente de datos nueva a Grafana. Si deseas agregar una fuente de datos para el servicio administrado, haz lo siguiente:

1. Ve a la implementación de Grafana, por ejemplo, navegando a la URL http://localhost:3000 para llegar a la página de bienvenida de Grafana.

2. Selecciona Configuration (Configuración) en el menú principal de Grafana y, luego, selecciona Data Sources (Fuentes de datos).

3. Selecciona Add data source (Agregar fuente de datos) y selecciona Prometheus como la base de datos de series temporales.

4. En el campo URL del panel HTTP, ingresa la URL del servicio de frontend de Managed Service para Prometheus. Si configuraste la IU de Prometheus para que se ejecute en el puerto 9090, la URL de servicio de este campo es http://frontend.gmp-test.svc:9090.

5. En el campo HTTP Method (Método HTTP), selecciona GET.

6. Haz clic en Save & Test (Guardar y probar) y busca el mensaje “Data source is working” (La fuente de datos funciona).

Tarea 8: Gráfico de Grafana

Ahora puedes crear paneles de Grafana mediante la fuente de datos nueva. También puedes redireccionar paneles existentes a la fuente de datos nueva. En la siguiente captura de pantalla, se muestra un gráfico de Grafana que muestra la métrica up.

¡Felicitaciones!

Aprendiste a implementar Managed Service para Prometheus, crear una recopilación de datos autoadministrada para hacer scraping de métricas y usar Grafana para consultar datos de métricas de Prometheus.

Próximos pasos y más información

Encuentra más información sobre lo que debes tener en cuenta a la hora de elegir una recopilación de datos administrada o autoadministrada en la documentación sobre la recopilación de datos con Managed Service para Prometheus.

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Última actualización del manual: 18 de abril de 2024

Prueba más reciente del lab: 17 de octubre de 2023

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