Elastic begrüßt Open Source und offene Standards. Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie die Prometheus-Metriken integrieren und gemeinsam mit all Ihren anderen

<p>Themen dieses Blogposts:
</p>
<ul>
	<li>Warum sind offene Standards wichtig?</li>
	<li>Das Expositionsformat von Prometheus</li>
	<li>Welche Bedeutung misst Elastic der Beobachtbarkeit bei?</li>
	<li>Drei Möglichkeiten, Prometheus-Metriken in Elasticsearch zu nutzen</li>
	<li>Ein Beispiel für das Erfassen und Visualisieren von Metriken,
die vom Redis-Exporter von Prometheus bereitgestellt werden
	</li>
</ul>
<h2>Warum sind offene Standards wichtig?</h2>
<p>Auf 
	<a href="http://opensource.com">opensource.com</a> steht Ihnen eine informative Ressource mit dem Titel <a href="https://opensource.com/resources/what-are-open-standards">What&nbsp;are&nbsp;Open&nbsp;Standards?</a> (Was sind offene Standards?) zur Verfügung,  in der
viele wichtige Aspekte von offenen Standards behandelt werden.
Aufgrund meiner langjährigen Erfahrung in Operations sind jedoch insbesondere folgende Aspekte für mich wichtig:
</p>
<ol start="1">
	<li>Verfügbarkeit: Offene Standards sind für alle lesbar und können von allen
implementiert werden.
	</li>
	<li>Optionsvielfalt für Endbenutzer</li>
	<li>Anbieterneutralität: Offene Standards und ihre
regulierenden Organisationen bevorzugen kein spezielles
Implementierungsprogramm.
	</li>
	<li>Transparenz: Die Standards dürfen keine für die
interoperable Implementierung erforderlichen Details vorenthalten.
	</li>
</ol>
<p>Dies sind überzeugende Argumente für offene Standards.
Sprechen wir nun darüber, warum das 
	<a href="https://github.com/prometheus/docs/blob/master/content/docs/instrumenting/exposition_formats.md">
	Expositionsformat von Prometheus</a> die Grundlage für <a href="https://openmetrics.io/">
	OpenMetrics</a> darstellt. In seinen Vorträgen auf der <a href="https://promcon.io/2018-munich/slides/openmetrics-transforming-the-prometheus-exposition-format-into-a-global-standard.pdf">
	PromCon 2018</a> und der KubeCon + <a href="https://www.youtube.com/watch?v=DARVop91kBQ">
	CloudNativeCon</a> North America 2018 fasste Richard Hartmann
die Gründe für die Definition eines offenen Standards auf der Grundlage des
Expositionsformats von Prometheus zusammen:
</p>
<ul>
	<li>Die meisten Datenformate sind proprietär und/oder
schwierig zu implementieren.
	</li>
	<li>Prometheus ist zum De-facto-Standard beim cloudnativen
Metrikmonitoring geworden.
	</li>
	<li>Die einfache Handhabung von Expositionsdaten hat zu einer explosionsartigen Zunahme <a href="https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/">
	kompatibler Metrikendpunkte</a> geführt.</li>
	<li>Das Expositionsformat von Prometheus basiert zwar auf umfangreicher operativer
Erfahrung, wurde jedoch von nur einigen wenigen Entwicklern entworfen.
	</li>
	<li>Einige andere Projekte und Anbieter sind unschlüssig, ob sie etwas
von einem Konkurrenzprodukt übernehmen sollten.
	</li>
</ul>
<h2>Das Expositionsformat von Prometheus</h2>
<p>Ausführliche Informationen zum Expositionsformat finden Sie im <a href="https://github.com/prometheus/docs/blob/master/content/docs/instrumenting/exposition_formats.md">
	GitHub-Repository zu Prometheus</a>. Schauen wir uns an dieser Stelle ein Beispiel an.
 Betrachten wir den Exporter 
	<a href="https://github.com/oliver006/redis_exporter">
	Oliver006's Redis exporter</a>, mit dem Metriken auf Port&nbsp;9121 am
Endpunkt „/metrics“ veröffentlicht werden.  Im Folgenden sind nur Informationen zur
Redis-Metrik „instantaneous ops per second“ (unmittelbare Operationen pro Sekunde) abgebildet.  Es sind drei
Zeilen sichtbar:
</p>
<ol start="1">
	<li>Hilfetext</li>
	<li>Der Metriktyp (in diesem Fall „Gauge“)</li>
	<li>Der zu messende Redis-Server (localhost port 6379) und der
aktuell für diesen Server gemessene Wert (9&nbsp;Operationen pro Sekunde)
	</li>
</ol>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltdc2597dd9d329537/5cd475e29033f96a5b031b8b/roscigno-prometheus-exposition-format.png" data-sys-asset-uid="bltdc2597dd9d329537" alt="roscigno-prometheus-exposition-format.png">
</p>
<h2>Welche Bedeutung misst Elastic der Beobachtbarkeit bei?</h2>
<p>Ich empfehle Ihnen, die <a href="/de/blog/observability-with-the-elastic-stack">Ansichten von 
	Elastic hinsichtlich der Beobachtbarkeit
	</a> zu lesen.
Dies ist meine bevorzugte Aussage aus dem Blogpost:
</p>
<blockquote>Bei der Gestaltung und der Erstellung beobachtbarer Systeme geht es
darum, dass die verantwortlichen Personen im Produktionsbetrieb
Verhaltensweisen (z.&nbsp;B.&nbsp;Dienstausfälle, Fehler, langsame
Reaktionszeiten) erkennen können und aussagekräftige Informationen
erhalten, um die Ursache effektiv bestimmen zu können
(z.&nbsp;B.&nbsp;ausführliche Ereignis-Logs, differenzierte Informationen zur Ressourcenauslastung und Anwendungs-Traces).
</blockquote>
<p>Ich stimme dieser Aussage voll und ganz zu. Sie unterstreicht, dass wir
all die Logs, Metriken und Tracinginformationen benötigen,
um die von uns bereitgestellten Services auszuführen, zu reparieren und zu verwalten.  Prometheus spielt aufgrund seiner
weiten Verbreitung und seiner aktiven Community eine sehr
wichtige Rolle bei der Beobachtbarkeit.  Der OpenMetrics-Standard wird den Wert
noch erhöhen, indem er reale oder fiktive Hindernisse bei der Einführung
eines vernünftigen, auf Operationen zugeschnittenen Metrikformats aus dem Weg räumt.
</p>
<p>Die meisten Menschen, mit denen ich rede, sind bereits sehr
mit dem Elastic Stack oder ELK für das Logging vertraut.  Falls Sie noch nicht wussten, dass der
Elastic Stack auch hervorragend für Metriken und APM geeignet ist, lesen Sie unsere Postings zu 
	<a href="/de/blog/elasticsearch-as-a-time-series-database-for-telemetry-data-at-ns1">
	Metriken</a> und <a href="/de/solutions/apm">
	APM/verteiltem Tracing</a>.
</p>
<p>Wir haben folgende Hauptgründe für das Interesse an einer
tief&nbsp;reichenden Integration zwischen Elastic Stack und der von Prometheus verwendeten Methode für den Export von Metriken festgestellt:
</p>
<ul>
	<li>Kombination von Metriken mit Logs und APM in Elasticsearch und
deren wechselseitige Zuordnung in Kibana (Lesen Sie eine 
	<a href="/de/blog/elasticsearch-as-a-time-series-database-for-telemetry-data-at-ns1">
	Anwendergeschichte</a> von NS1 über die Kombination von Logs
und Metriken in Elastic Stack.)
	</li>
	<li>Nutzung von Elasticsearch als Langzeitspeicher für vom
Prometheus-Server erfasste Metriken
(Dieser&nbsp;Server&nbsp;unterstützt&nbsp;derzeit nativ noch kein Clustering.)
	</li>
	<li>Bereitstellung einer globalen Ansicht Ihrer Metriken
über geografisch verteilte Prometheus-Instanzen hinweg
	</li>
</ul>
<p>Im verbleibenden Teil dieses Blogposts wird ausführlich erläutert,
wie wir diese Integrationen angehen.
</p>
<h3>Beispiel für einen Exporter</h3>
<p>Meine Demoumgebung läuft unter Google
Kubernetes Engine (GKE), daher führe ich sowohl meine Anwendung
Metricbeat als auch den Prometheus-Exporter in Kubernetes aus.  Hier sehen Sie
einen Teil des Oliver006's Manifests zur Bereitstellung eines Redis-Exporters als
ein Sidecar neben dem Redis-Image.  Wie ersichtlich, veröffentlicht
der Exporter auf Port&nbsp;9121. Dies ist die 
	<a href="https://github.com/prometheus/prometheus/wiki/Default-port-allocations">
	standardmäßig zugewiesene Portnummer</a> für den Redis-Exporter
von Prometheus.
</p>
<pre class="prettyprint">...
  - name: redis-exporter
    image: oliver006/redis_exporter:latest
    resources:
      requests:
        cpu: 100m
        memory: 100Mi
    ports:
    - containerPort: 9121
...
</pre>
<p>Den vollständigen Quellcode finden Sie auf <a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/guestbook.yaml">GitHub</a>.
</p>
<h3>Scraping von Metriken mit dem Prometheus-Modul von Metricbeat
</h3>
<p><a href="/de/products/beats/metricbeat">
	Metricbeat</a> ist das Basismodul von Elastic für den Transfer von Metriken.  Das zum Lieferumfang von Metricbeat gehörende
	<a href="/guide/en/beats/metricbeat/7.0/metricbeat-module-prometheus.html">
	Prometheus-Modul</a> kann Metriken auf drei Arten
erfassen:
</p>
<ol start="1">
	<li>Herstellen einer Verbindung zum Prometheus-Server auf Port&nbsp;9090 und
Abrufen der von Prometheus erfassten Metriken mithilfe der
Prometheus Federation API
	</li>
	<li>Herstellen einer Verbindung zum Prometheus-Server auf Port&nbsp;9090
mithilfe des Endpunkts „/metrics“ (Eigenüberwachung von Prometheus)
	</li>
	<li>Herstellen von individuellen Verbindungen zu den einzelnen Prometheus-Exportern
und Analysieren des Expositionsformats
	</li>
</ol>
<p>Aus welchem Grund würden Sie eine dieser Methoden bevorzugen? Das&nbsp;hängt&nbsp;davon&nbsp;ab,
wie gut Sie sich mit dem Prometheus-Server auskennen.
</p>
<ul>
	<li>Falls Sie den Prometheus-Server bereits für das Scraping von Metriken eingerichtet
haben und Sie diese Metriken zu Integrationszwecken direkt abfragen möchten,
können Sie mit den Optionen (1) und (2) beginnen.
	</li>
	<li>Falls Sie noch nicht über einen Prometheus-Server verfügen oder
falls Sie bereit sind, für Ihre Exporter mit mehreren Tools parallel ein Scraping
durchzuführen, könnten Sie sich für Option (3) entscheiden.
	</li>
</ul>
<p>Hinweis: Ein Teil der zuvor beschriebenen Metricbeat-Funktionalität gehört zu den
Betafunktionen in Metricbeat Version&nbsp;7.0.  Wir empfehlen Ihnen, 
	<a href="/de/downloads ">die Version&nbsp;7.0 Beta herunterzuladen</a>
	oder die Container-Links von der Webseite
	<a href="https://www.docker.elastic.co/">
	https://www.docker.elastic.co/</a> zu kopieren und die Betafunktionen in einer Nicht-Produktionsumgebung auszuführen.
</p>
<h3>Die Prometheus Federation API</h3>
<p>Im Allgemeinen wird Federation dazu verwendet, das Skalieren zu ermöglichen, Datensätze zusammenzuführen oder eine Kopie von Daten, die an einem anderen Ort verfügbar sind, zu erstellen (für die Notfallwiederherstellung).  Der Prometheus-Server stellt einen <a href="https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/federation/">Endpunkt <code>/federation</code></a> bereit und Elastic stellt eine Verbindung mit diesem Endpunkt her, um die von Prometheus erfassten Metriken aus allen zuvor dargelegten Gründen zu kopieren.
</p>
<pre class="prettyprint">...
  - module: prometheus
    period: 10s
    hosts: ["prometheus-service.monitoring.svc.cluster.local:9090"]
    metrics_path: '/federate'
    query:
      'match[]': '{__name__!=""}'
...
</pre>
<p>Den vollständigen Quellcode finden Sie auf <a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/metricbeat-kube-state-and-prometheus-server.yaml">GitHub</a>.<a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/metricbeat-kube-state-and-prometheus-server.yaml"></a>
</p>
<p>Im vorhergehenden Beispiel ist die Abfrage so festgelegt, dass sie alles abdeckt, was keinen leeren Namen aufweist.  Möglicherweise möchten Sie jedoch nicht alles aufgreifen. In der Prometheus-Dokumentation finden Sie Anleitungen, wie Sie die Übereinstimmungsbedingung (match) stärker einschränken können.  Im&nbsp;Beispiel wird auch alle 10&nbsp;Sekunden eine Verbindung zum Prometheus-Server hergestellt. Mein Demoserver erfasst Daten nur von einigen wenigen Pods und Kube-Status-Metriken, es empfiehlt sich möglicherweise jedoch, das Intervall zu ändern.
</p>
<h3>Eigenüberwachung (Self Monitoring) in Prometheus</h3>
<p>Genau wie die Exporter bietet Prometheus einen Endpunkt <code>/metrics</code>.  Dies ermöglicht es Ihnen, Metriken zum Prometheus-Server zu erfassen.  Die&nbsp;Konfiguration sieht wie folgt aus:
</p>
<pre class="prettyprint">...
  - module: prometheus
    period: 10s
    hosts: ["prometheus-service.monitoring.svc.cluster.local:9090"]
    metrics_path: /metrics
...
</pre>
<p>Den vollständigen Quellcode finden Sie auf <a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/metricbeat-kube-state-and-prometheus-server.yaml">GitHub</a>.
</p>
<h3>Exporter-Scraping in Prometheus</h3>
<p>Dieser Abschnitt in YAML aus einem Manifest zur Bereitstellung eines Metricbeat
DaemonSet weist Metricbeat zur automatischen Ermittlung (Autodiscovery)
mit 
	<code>kubernetes.labels.app</code> == <code>redis</code> und zum Einlesen von Metriken von
Port&nbsp;9121 aus diesem Pod an.  Hinweis: 9121 ist der für den Container des
Redis-Exporters festgelegte containerPort.
</p>
<pre class="prettyprint">...
- condition.equals:
    kubernetes.annotations.prometheus.io/scrape: "true"
  config:
    - module: prometheus
      period: 10s
      # Redis pods
      hosts: ["${data.host}:9121"]
      metrics_path: /metrics
...
</pre>
<p>Sobald Metricbeat bereitgestellt ist, wird das Prometheus-Modul
auf alle Pods angewendet, die die Bedingung „kubernetes.labels.app == redis“
erfüllen, und die Metriken werden vom Exporter-Sidecar auf
Port&nbsp;9121 erfasst.
</p>
<p>Doch sind Metadaten nicht der Antriebsfaktor für die Kubernetes-Welt?  Lassen&nbsp;Sie&nbsp;uns&nbsp;an dieser Stelle etwas näher
auf Metadaten und die Funktion „Autodiscover“ von Beats eingehen.  Schauen Sie sich
diesen Ersatzcode für den vorherigen Abschnitt in YAML an:
</p>
<pre class="prettyprint">...
- condition.equals:
    kubernetes.annotations.prometheus.io/scrape: "true"
  config:
    - module: prometheus
      period: 10s
      hosts: ["${data.host}:${data.kubernetes.annotations.prometheus.io/port}"]
      metrics_path: /metrics
...
</pre>
<p>Den vollständigen Quellcode finden Sie auf <a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/metricbeat-prometheus-auto-discover.yaml">GitHub</a>.
</p>
<p>Statt nach Exportern für Redis-Pods Ausschau zu halten, suchen wir
nach Exportern für einen beliebigen Pod, bei dem eine Anmerkung
	<code>kubernetes.annotations.prometheus.io/scrape</code> den Wert „true“ aufweist.  Dies entspricht auch
der Einrichtung der Prometheus-Funktion „Autodiscover“.  Im&nbsp;Allgemeinen wird die Funktion
„Autodiscover“ von Metricbeat über eine Anmerkung in dem
elastic.co-Namespace gesteuert, aber da wir die Daten von Prometheus-Exportern
einlesen, sollten wir die Standards für Kubernetes-Anmerkungen
im Zusammenhang mit Prometheus einhalten.  Betrachten Sie nun die Hostliste aus dem vorherigen Beispiel:
</p>
<p><code>hosts: ["${data.host}:${data.kubernetes.annotations.prometheus.io/port}"]</code>
</p>
<p>Wie Sie sehen können, enthält sie keine Hartcodierung für Port&nbsp;9121 mehr, da
dies der Port für den Redis-Exporter ist.  Für die Anmerkung 
	<code>prometheus.io/port</code> ist die Portnummer des Exporters festgelegt.  Aus Vollständigkeitsgründen folgt hier
ein Abschnitt aus der Datei „guestbook.yaml“, in der diese Anmerkungen
festgelegt sind:
</p>
<pre class="prettyprint">...
kind: Deployment
metadata:
  name: redis-master
spec:
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/port: "9121"
      labels:
        app: redis
...
</pre>
<p>Den vollständigen Quellcode finden Sie auf <a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/guestbook.yaml">GitHub</a>.
</p>
<h3>Mehr Einblick durch Visualisierung</h3>
<p>Die Möglichkeit, Daten in den Elastic Stack zu importieren, ist hervorragend, doch Sie müssen auch mit den Daten interagieren können.  Im folgenden Video wird die Vorgehensweise zum Aufbau einer zweckdienlichen Visualisierung erläutert. Hierbei werden die von Prometheus per Scraping erfassten und dann in den Elastic Stack importierten Redis-Metriken und die direkt mit Metricbeat aus den Kube-Status-Metriken erfassten Kubernetes-Ereignisse verwendet.
</p>
<p>Sie können die im Video gezeigte Vorgehensweise
im 
	<a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/scraping-prometheus-k8s-with-metricbeat/README.md">
	Beispiel-Repository</a> verfolgen. Dort finden sie auch ausführliche Anleitungen.
</p>
<div class="video embed-container" style="height: 319.725px;">
	<img style="width: 100%; margin: auto; display: block;" class="vidyard-player-embed" src="https://play.vidyard.com/kt1jkhu1sptWzV3Y1wrfwE.jpg" data-uuid="kt1jkhu1sptWzV3Y1wrfwE" data-v="4" data-type="inline">
</div>
<h2>Zurück zur Beobachtbarkeit</h2>
<p>In diesem letzten Abschnitt haben wir eine Kibana-Visualisierung für eine
wichtige Redis-Metrik („instantaneous ops per second“ [unmittelbare Operationen pro Sekunde])
erstellt, die von dem Exporter „Oliver006's Redis exporter“ bereitgestellt wird.  Unser nächster Schritt würde darin bestehen, Logs zu erfassen,
dann ein Dashboard zu erstellen und die Logs und Metriken
über unsere Anwendungen hinweg miteinander zu kombinieren.
</p>
<p>Anleitungen zum Erfassen von Logs in einer Kubernetes-Umgebung
finden Sie im GitHub-Repository 
	<a href="https://github.com/elastic/examples/blob/master/MonitoringKubernetes/README.md">
	elastic/examples</a>.  In nur wenigen Minuten können Sie
Daten von Filebeat, Metricbeat und Packetbeat erfassen und
auf Elasticsearch veröffentlichen lassen.  Es werden Beispiel-Dashboards mit den
unterschiedlichen Beats bereitgestellt, doch erstellen Sie auch ruhig Ihre eigenen
Visualisierungen für Prometheus-Daten und kombinieren Sie die Visualisierungen
miteinander, um Ihre eigenen, an Ihre Arbeitsweise angepassten Dashboards zu erstellen. Wenn Sie hierbei Probleme haben oder über die Beobachtbarkeit reden möchten, 
	nutzen Sie die 
	<a href="https://discuss.elastic.co">Discuss</a>-Foren.
</p>

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blog-roscigno-thumb.png

Elasticsearch Observability: Embracing Prometheus and OpenMetrics Standards for Metrics

Beobachtbarkeit in Elasticsearch: Integration von Prometheus und den OpenMetrics-Standards für Metriken

<p>Seit Version 6.5 des Elastic Stack können Sie auf zwei neue Arten mit Ihren Daten interagieren: die Benutzeroberflächen für Infrastructure und Logs. Beide Komponenten sind in 6.5 noch im Betastatus, aber mehr dazu später, wenn ich Sie nach Ihrem Feedback frage. Ich möchte für beide Benutzeroberflächen jeweils die Themen Motivation, Benutzererlebnis und Konfiguration ansprechen. Lassen Sie uns mit der Logs-Benutzeroberfläche beginnen.</p><h2>Logs-Benutzeroberfläche</h2><h3>Motivation</h3><p>Den folgenden Satz habe ich zu oft gehört: „Gebt mir einfach die Logs, ich brauche nichts Ausgefallenes, alles was ich brauche steht in den Logs, ich möchte sie einfach nur lesen.“ Wir haben verstanden. Sie haben die Wahl</p><p>Ein aufgemotztes tail -f mit den neuesten Einträgen am Ende, ein grafisches Erlebnis mit Tabellen, Diagrammen, Tag Clouds usw. oder eine Tabellenansicht. Wir möchten, dass Sie so arbeiten können, wie es Ihnen am liebsten ist, und die Offenheit des Elastic Stack unterstützt Sie dabei.</p><table border="0" style="width: 100%;"><tbody><tr><td><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltf9bdf54b4eeab8bc/5c57d6fb85820dce0bcc2bf5/Logs-small.jpg" data-sys-asset-uid="bltf9bdf54b4eeab8bc" alt="Logs-small.jpg" style="background-color: initial;"/> </td><td><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt1af8714b20964974/5c57d6ef16a7de000c2b32a0/visuals-small.jpg" data-sys-asset-uid="blt1af8714b20964974" alt="visuals-small.jpg"/> </td><td><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt7193fa48ab952fe4/5c57d6e94c9f4feb0b4c5843/discover-small.jpg" data-sys-asset-uid="blt7193fa48ab952fe4" alt="discover-small.jpg"/> </td></tr></tbody></table><h3>Benutzererlebnis</h3><p>Die Logs-Benutzeroberfläche entspricht in etwa einem tail über eine Log-Datei, nur dass sämtliche Logs aus allen Systemen in einer einzigen Konsole verfügbar sind. Die Logs werden gestreamt, und am Ende der Ansicht steht der neueste Eintrag, genau wie mit tail -f. In der Logs-Benutzeroberfläche sehen Sie standardmäßig alle Einträge aus allen Logs, die Ihre Konfigurationskriterien erfüllen (mehr dazu im nächsten Abschnitt). Wenn Sie an einem speziellen Problem arbeiten und nicht alle Logs von allen Geräten durcheinander brauchen (die vermutlich schneller vorbeistreamen, als irgendjemand sie lesen kann), dann ändern Sie einfach die Interaktion, indem Sie Text in die Suchleiste am oberen Rand eingeben. Wenn ich beispielsweise nur 404-Fehler von den Apache httpd-Pods mit der Kubernetes-Ebenenbeschriftung = „frontend“ sehen möchte, dann gebe ich die ersten Buchstaben in die Suchleiste ein, und die Auto-Vervollständigung hilft mir, die richtigen Logs zu finden:</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt6f7988e6a847040c/5ca7ef626583cf3c4114a271/animated-gif-logs-ui-optimized.gif"/></p><p>Vergleichen Sie dies mit dem bisherigen Verfahren: Terminal öffnen, beim k8s-Anbieter authentifizieren, herausfinden, welche Pods Sie brauchen, kubectl logs -f … | grep 404 ausführen (bzw. in einer Welt ohne Container die Hostnamen suchen, per SSH verbinden, tail über die Logs ausführen usw.). Wir möchten Ihr Leben erleichtern und Ihnen Ihre Daten auf möglichst hilfreiche Art präsentieren.</p><h3>Konfiguration</h3><p>Sie finden die <a href="/guide/en/kibana/6.x/xpack-logs.html">Dokumentation der Logs-Benutzeroberfläche</a> am üblichen Ort, aber ich möchte hier einige der Konfigurationsoptionen hervorheben. Hier ist die Standardkonfiguration, die Sie in config/kibana.yml einfügen und anschließen an Ihre Anforderungen anpassen können:</p><pre class="prettyprint">xpack.infra.sources.default.logAlias: "filebeat-*"<br/>xpack.infra.sources.default.fields.timestamp: "@timestamp"<br/>xpack.infra.sources.default.fields.message: ['message', '@message']<br/></pre><p>Die Konfiguration besteht aus einigen vordefinierten Zeilen, die in der Logs-Benutzeroberfläche im message-Feld aller Indizes auftauchen, die mit dem Alias filebeat-* übereinstimmen. Wie können Sie also all Ihre Logstash-Indizes hinzufügen? Bearbeiten Sie einfach den xpack.infra.sources.default.logAlias im Eintrag config/kibana.yml wie folgt und starten Sie Kibana neu:</p><pre class="prettyprint">#xpack.infra.sources.default.logAlias: "filebeat-*"<br/>xpack.infra.sources.default.logAlias: "filebeat-*,logstash-*"<br/></pre><p>Vergessen Sie nicht, Kibana neu zu starten. Wenn Sie die Logs-Benutzeroberfläche erneut öffnen und auf „Live streamen“ klicken, sollten sämtliche Logstash- und Filebeat-Logs in die Logs-Benutzeroberfläche gestreamt werden.</p><p><strong>Hinweis:</strong> Wenn sie die <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/6.5/indices-aliases.html">Elasticsearch-Aliase</a> bevorzugen, können Sie xpack.infra.sources.default.logAlias auch auf den Namen des Alias festlegen und den Alias anschließend nach Bedarf aktualisieren. Das folgende Beispiel verwendet einen Alias von logs.</p><p>Alias erstellen:</p><pre class="prettyprint">curl -X POST "localhost:9200/_aliases" -H 'Content-Type: application/json' -d'<br/>{<br/>    "actions" : [<br/>        { "add" : { "indices" : ["logstash-*", "filebeat-*"], "alias" : "logs" } }<br/>    ]<br/>}<br/>'<br/></pre><p>Konfiguration/kibana.yml aktualisieren:</p><pre class="prettyprint">#xpack.infra.sources.default.logAlias: "filebeat-*"<br/>xpack.infra.sources.default.logAlias: "logs"<br/></pre><h2>Infrastructure-Benutzeroberfläche</h2><h3>Motivation</h3><p>Die Infrastrukturverwaltung kann in drei verschiedene Reifegrade unterteilt werden:</p><ol><li>Ich finde heraus, dass etwas kaputt ist, und öffne ein Überwachungssystem, um dem Problem auf den Grund zu gehen.</li><li><span></span>Ich bilde wichtige Indikatoren für alle Systeme auf einem großen Dashboard ab und beobachte das Dashboard, bevor ich Problemen auf den Grund gehe.</li><li>Ich automatisiere Ops: Machine-Learning-Algorithmen lernen das normale Verhalten kennen, erkennen aufkommende Probleme und warnen mich.</li></ol><p>Mit der Infrastructure-Benutzeroberfläche kann Ihre Ops die Phase „wichtige Indikatoren auf einem Dashboard abbilden“ erreichen. Wir sind uns wohl einig darüber, dass wir mehr von der Phase „automatisiertes Machine Learning“ brauchen. Lesen Sie mehr über <a href="/de/products/stack/machine-learning">Elastic Machine Learning</a>, und im Video am Ende dieses Beitrags finden Sie einen Workflow, der mit einer Warnung von einem Machine-Learning-Auftrag beginnt und anschließend die Phasen APM, verteiltes Tracing, Infrastruktur und Logs-Benutzeroberfläche durchläuft. Mit der Zusammenführung von Logs, Metriken, APM und verteiltem Tracing in Elasticsearch können Sie sämtliche Analyse- und Visualisierungstools über all Ihre Daten einsetzen.</p><p>Ich werde Ihnen jetzt die Infrastructure-Benutzeroberfläche genauer vorstellen. In dieser Ansicht sehen wir verschiedene Kubernetes-Pods, die ich nach ihrem Namespace gruppiert habe. Ich sehe mir den eingehenden Netzwerkdatenverkehr an. Mit einem Rechtsklick auf einen der Pods kann ich zu den Logs oder zu einem kuratierten Metrik-Dashboard für den jeweiligen Pod springen.</p><h3>Benutzererlebnis</h3><p>Wir unterstützen momentan drei Arten von Geräten: Hosts, Kubernetes-Pods (k8s) und Docker-Container. Die Infrastructure-Benutzeroberfläche bietet den Vorteil, dass Sie den Status wichtiger Indikatoren für eine riesige Anzahl von Geräten sehen können. Für hohe Datenvolumen werden farbige Rechtecke ohne Text angezeigt, bis Sie einen Drilldown auf eine interessante Teilmenge ausführen, die Suchleiste verwenden oder auf eine Gruppe klicken. Außerdem können Sie die Logs für ein Gerät aufrufen oder ein Metrik-Dashboard öffnen.</p><p>Wenn ich von „wichtigen Indikatoren“ spreche, dann meine ich im Moment die folgende Liste. All diese Indikatoren stammen aus Metricbeat:</p><p style="margin-left: 20px;">Hosts: CPU, Arbeitsspeicher, Last, eingehender Datenverkehr, ausgehender Datenverkehr und Lograte<br/>Kubernetes: CPU, Arbeitsspeicher, eingehender Datenverkehr, ausgehender Datenverkehr<br/>Docker: CPU, Arbeitsspeicher, eingehender Datenverkehr, ausgehender Datenverkehr</p><p>Mit der Gruppierung können Sie auf eine Liste von Geräten hereinzoomen. Wenn Sie eine bestimmte Anwendung unterstützen, die mit Kubernetes bereitgestellt wird, dann sollten Sie sich die Namespace-Gruppe ansehen. Wenn Sie den Verdacht haben, dass ein Problem durch einen überlasteten Knoten verursacht wird, dann können Sie nach Namespace und Knoten gruppieren, um die Aufteilung zu verfeinern. Momentan sind die folgenden Gruppierungen verfügbar (Sie können bis zu zwei Gruppierungen pro Gerätetyp verwenden):</p><p style="margin-left: 20px;">Hosts: Verfügbarkeitszone, Maschinentyp, Projekt-ID, Cloudanbieter<br/>Kubernetes: Namespace, Knoten<br/>Docker: Host, Verfügbarkeitszone, Maschinentyp, Projekt-ID, Anbieter</p><p>Wenn sich keine dieser Gruppierungen für Ihre gewünschte Interaktion mit den Daten eignet, können Sie die Suchleiste verwenden. Geben Sie einige Buchstaben ein, und die Auto-Vervollständigungsfunktion der <a href="/guide/en/kibana/6.5/kuery-query.html">Kibana Query Language</a> (KQL) unterstützt Sie. Im GIF der Logs-Benutzeroberfläche weiter oben habe ich beispielsweise kubernetes eingegeben, und Kibana hat mir labels und dann tier zusammen mit Auswahlmöglichkeiten auf Basis der in Elasticsearch indexierten Daten angeboten.</p><p>Wenn Sie die Ressourcen gruppiert haben, können Sie per Klick auf eine Gruppe hineindrillen, um weitere Details für die Gruppe anzuzeigen. Wenn Sie sich für einen bestimmten Host, Pod oder Container interessieren, können Sie so die entsprechenden Logs oder Metriken abrufen. Hier ist ein Teil der Metrikansicht für einen Host:</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt0db77ee61091f61f/5d2848c18e6f797b0da2f02e/screenshot-metrics-infrastructure-monitoring-feature-page.jpg"/></p><h3>Konfiguration</h3><p>Die Infrastructure-Benutzeroberfläche ist sehr einfach zu konfigurieren. Stellen Sie einfach Metricbeat bereit und aktivieren Sie das <a href="/guide/en/beats/metricbeat/6.5/metricbeat-module-system.html">System-Modul</a>. Wenn Sie Container verwenden, sollten Sie außerdem die <a href="/guide/en/beats/metricbeat/6.5/metricbeat-module-kubernetes.html">Kubernetes-</a> und <a href="/guide/en/beats/metricbeat/6.5/metricbeat-module-docker.html">Docker-Module</a> aktivieren.</p><p>Das wars auch schon, es sei denn, Sie haben das Standard-Indexmuster (metricbeat-*) geändert. Weitere Details zu möglichen Anpassungen finden Sie in der <a href="/guide/en/kibana/6.x/xpack-infra.html">Dokumentation zur Infrastructure-Benutzeroberfläche</a>, und ich zeige Ihnen die wichtigsten Optionen hier:</p><pre class="prettyprint">xpack.infra.sources.default.metricAlias: "metricbeat-*"<br/>xpack.infra.sources.default.fields.host: "beat.hostname"<br/>xpack.infra.sources.default.fields.container: "docker.container.name"<br/>xpack.infra.sources.default.fields.pod: "kubernetes.pod.name"<br/></pre><h2>Sagen Sie uns Ihre Meinung</h2><p>Diese beiden Benutzeroberflächen sind noch in der Betaphase, und wir freuen uns über Ihr Feedback (natürlich gerne auch nach der allgemeinen Veröffentlichung). Teilen Sie uns mit, wie Sie mit Ihren Daten interagieren möchten. Reichen die Gruppierungen in dieser Betaversion der Infrastructure-Benutzeroberfläche aus, um Ihre Teamorganisation abzubilden? Was können wir besser machen? Verwenden wir die richtigen Metriken für die Farbauswahl? Möchten Sie die Logs in der Logs-Benutzeroberfläche anders filtern? Wenn Sie die Metrikansicht aus der Infrastructure-Benutzeroberfläche starten, sehen Sie sofort die für Sie wichtigsten Metriken?</p><p>Besuchen Sie das <a href="https://discuss.elastic.co/c/kibana">Kibana-Diskussionsforum</a> und schreiben Sie uns, was Ihnen gut oder weniger gut gefällt, was Ihrer Meinung nach fehlt usw. Die Entwickler lesen und beantworten diese Diskussionen und freuen sich über Ihr Feedback. Außerdem können Sie jederzeit ein Ticket eröffnen, einen PR übermitteln oder beides auf <a href="https://github.com/elastic/kibana">GitHub</a> im Auge behalten.</p><h2>Probieren Sie es aus</h2><p>Unser Live-<a href="https://demo.elastic.co/">Demosystem</a> enthält Logs und Metriken, die Sie durchsuchen, visualisieren und ausprobieren können. Klicken Sie auf die Infrastructure-Kachel, um die Infrastructure-Benutzeroberfläche zu öffnen:</p><p><a href="https://demo.elastic.co"><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc85a8861b14f7f05/5c57d682a669c2e50b763c45/JumpIn.jpg" data-sys-asset-uid="bltc85a8861b14f7f05" alt="JumpIn.jpg" width="200" height="187" style="width: 200;height: 187;"/></a></p><p>Sie können zu den Kubernetes- oder Docker-Ansichten wechseln, die Objekte mit der Benutzeroberfläche gruppieren oder die Ansicht mit der Suchleiste eingrenzen. Klicken Sie auf einen Host, Pod oder Container, um die Logs-Benutzeroberfläche für das jeweilige Objekt zu öffnen. Wenn Sie demo.elastic.co besuchen, werfen Sie auch einen Blick auf die Dashboards und Visualisierungen. Sie können direkt von der <a href="https://demo.elastic.co/">Startseite</a> zu verschiedenen Bereichen navigieren.</p><h2>Demo ansehen</h2><p>Dieses Video demonstriert den Workflow dieser Benutzeroberflächen (inklusive Machine Learning und APM mit verteiltem Tracing!). Vielen Dank für Ihr Interesse und Ihr Feedback!</p><div class="video embed-container" style="height: 478px;"><img style="width: 677;margin: auto;display: block;" class="vidyard-player-embed" src="https://play.vidyard.com/78EpMXQeU57jR7HrKsMXqK.jpg" data-uuid="78EpMXQeU57jR7HrKsMXqK" data-v="4" data-type="inline" width="677"/></div>

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Infrastructure and Logs UI: New ways for Ops to interact with Elasticsearch

Infrastructure- und Logs-Benutzeroberfläche: Neue Möglichkeiten für die Interaktion zwischen Ops und Elasticsearch

Überwachen Sie Docker- und Kubernetes-Protokolleinträge und -Metriken mit Elastic Stack. Versenden Sie Containerdaten mit Beats, analysieren Sie sie mit Elastic

<p>In diesem Blogpost geht es um das Überwachen von Containerumgebungen, wie <a href="https://cloud.google.com/kubernetes-engine/">Google Kubernetes Engine</a> (GKE), <a href="https://www.ibm.com/cloud/container-service">IBM Cloud Kubernetes Service</a> oder jede andere Kubernetes (k8s)- und Docker-Umgebung. In den Beispielen in diesem Post verwende ich den IBM Cloud Kubernetes Service.
</p>
<p>Vielleicht fragen Sie sich, warum ich über die Überwachung von Kubernetes- und Docker-Containern schreibe. Die Verwaltung der Infrastruktur ist doch eigentlich Sache der Cloud-Anbieter und ich muss mich nur um meine App kümmern, oder? Da haben Sie sicher recht, aber ich gehöre zu denen, die sich trotz persönlicher Empfehlungen zur Sicherheit auch noch einmal die Yelp-Rezensionen ansehen – je mehr Informationen ich habe, desto besser. Ich möchte alle Protokolleinträge und Metriken zu meiner App und ihrer Umgebung, die ich kriegen kann, und ich möchte in der Lage sein, sie alle zu durchsuchen und zu visualisieren, und bei Bedarf Benachrichtigungen erhalten. Die üblichen Funktionen zur Containerüberwachung sind zwar durchaus hilfreich, aber ich werde Ihnen zeigen, wie Sie mithilfe von Kubernetes-Ereignissen und -Metadaten Ihr App-Performance-Diagramm mit Benachrichtigungen über Skalierungen oder rollierende Updates aufwerten können.
</p>
<p>Lassen Sie mich zunächst ein paar Begriffe klären.
</p>
<ul>
	<li><strong>Protokolleintrag:</strong> Auch „Log“ genannt. Ein Zeitstempel und eine Nachricht. Das könnte ein typischer Protokolleintrag wie „NGINX started at 13:42“ (NGINX um 13:42 gestartet) sein oder ein k8s-Ereignis wie „There was an NGINX container with a Back-off restarting failed container at 16:20“ (Um 16:20 gab es einen NGINX-Container mit einem Container bei dem der Back-off-Neustart fehlgeschlagen ist).</li>
	<li><strong>Metrik:</strong> Numerisches Ergebnis einer Messung, erfasst für einen festen Zeitraum, wie zum Beispiel: „Sales through the eCommerce site were $50,000 over the past ten minutes“ (In den letzten 10 Minuten sind die Verkäufe über die eCommerce-Website um 50.000&nbsp;$ gestiegen) oder „CPU utilization was 17% from 14:00:00 to 14:00:10“ (Von 14:00:00 bis 14:00:10 lag die CPU-Auslastung bei 17&nbsp;%).</li>
</ul>
<h2>App-Deployment in einem Kubernetes-Cluster</h2>
<p>In meinem Beispiel werde ich diese Anwendung auf der Basis von Apache HTTP Server, PHP und Redis verwenden.
</p>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltb6c40127948a43cc/5c305565760e7f7a666d690f/k8s-module-1.png" data-sys-asset-uid="bltb6c40127948a43cc" alt="k8s-module-1.png">
</p>
<p>Zusätzlich haben wir zur Überwachung der Anwendung und der Containerinfrastruktur Folgendes:&nbsp;
</p>
<ul>
	<li>ein gehostetes Elasticsearch Service-Deployment in Elastic Cloud</li>
	<li><span></span>Beats, die leichten Shipper für Protokolleinträge und Metriken, bereitgestellt als DaemonSet im selben Kubernetes-Cluster – Beats können an die Stelle des üblicherweise in Kubernetes-Clustern bereitgestellten fluentd treten</li>
</ul>
<h2>Protokolleinträge und Metriken</h2>
<p>Die oben gezeigte Anwendung ist nur ein Teil eines größeren Ökosystems, das ständig nützliche Informationen produziert, die nicht unerfasst bleiben sollten. Die erfassten Protokolleinträge und Metriken stammen aus den folgenden Quellen:
</p>
<ol>
	<li>Orchestrierung (Kubernetes)</li>
	<li><span></span>Hosts</li>
	<li>Anwendung</li>
	<li>Container (Docker)</li>
</ol>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltd3029c1072fc382e/5c57e478bc5d07ed0b48c928/k8s-module-2.png" data-sys-asset-uid="bltd3029c1072fc382e" alt="k8s-module-2.png">
</p>
<p>Zur Erfassung der Daten kommen <a href="/de/products/beats">Beats</a> (Filebeat, Metricbeat und Packetbeat), die Module System, Kubernetes und Docker sowie Module für die Anwendung (Apache und Redis) zum Einsatz. Wir haben für jeden Beat <a href="https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/daemonset/">DaemonSets</a> bereitgestellt, die wir von Kubernetes&nbsp;verwalten lassen. Die Liste ist zwar ganz schön lang, aber keine Angst: Die Beats-Autodiscover-Funktion sorgt dafür, dass das Ganze übersichtlich bleibt. Einzelheiten zur Bereitstellung der Beats zum Überwachen einer Anwendung finden Sie in <a href="/de/blog/monitoring-an-application-running-in-docker-containers-and-kubernetes-with-the-elastic-stack">diesem Blogpost</a> und dem zugehörigen Video. Und wenn Sie ganz von vorn beginnen möchten, sehen Sie sich die Elastic-<a href="/de/docker-kubernetes-container-monitoring">Seite zur Container-Überwachung</a> an.<span></span>
</p>
<p>Zum Indexieren, Speichern, Durchsuchen, Analysieren und Visualisieren der Daten habe ich den <a href="/de/cloud/elasticsearch-service/signup">gehosteten Elasticsearch Service</a> verwendet. Die Bereitstellung des Elasticsearch Service in Elastic Cloud wird <a href="/de/start">auf unserer „Erste Schritte“-Seite erläutert</a>. Dort finden Sie auch Informationen zur Bereitstellung von Elasticsearch und Kibana auf einem von Ihnen selbst verwalteten System – beide Varianten sind okay.
</p>
<p>Ich habe Beats und Module erwähnt und sie verdienen es, eingehender vorgestellt zu werden. Ein Beat ist ein leichter Agent, der Daten an Elasticsearch oder Logstash sendet. Beats werden entweder dort bereitgestellt, wo die Daten herstammen, also zum Beispiel auf einem physischen oder einem virtuellen System, oder ihre Bereitstellung erfolgt parallel zu den Quellen, beispielsweise als DaemonSet (wie ich es hier getan habe). Module vereinfachen das Erfassen, Parsen, Indexieren und Visualisieren gängiger Protokollformate.
</p>
<p>Wenn das ein wenig langweilig klang, kann man es auch so ausdrücken: Elastic-Module bieten das ganze Erlebnis in einem vorgefertigten Paket. Nehmen wir einmal an, Sie kennen sich super mit der Verwaltung von Apache HTTPD Server aus, aber NGINX ist Neuland für Sie. Sie könnten zu jemandem gehen, der NGINX kennt, und diese Person mit Fragen bombardieren: „Worauf achtest du in den Protokollen? Welche Metriken behältst du im Blick? Kannst du mir die Greps aus deiner History-Datei geben?“ Beat-Module bieten mit vorgepackten Dashboards, gespeicherten Suchen, Parsing und Erfassung von Daten für Kubernetes, Docker, NGINX, Apache, Betriebssysteme, Datenbanken und so weiter Antworten auf all diese Fragen und damit ein nach meiner Erfahrung äußerst großen und hilfreichen Umfang an Funktionen und Fähigkeiten.
</p>
<p>Das <a href="https://www.elastic.co/guide/en/beats/metricbeat/current/metricbeat-module-kubernetes.html">k8s-Modul</a> erfasst Messdaten im Zusammenhang mit Pods, Knoten, Volumes, ReplicaSets, Deployments und so weiter. Jeder Messdatenparameter ist mit einer Vielzahl unterschiedlicher Metadaten versehen, sodass Sie die Daten in Ihre App einbinden können. Es mag Ihnen zum Beispiel egal sein, ob Pod <em>xyz</em> bei der Arbeitsspeichernutzung fast am Limit ist, aber wenn dieser Parameter für das Frontend Ihrer App relevant wird, wird er plötzlich zu einer wertvollen und geschäftskritischen Information. Das Modul erfasst auch Ereignisse (vielleicht erinnern Sie sich, dass ich oben in der Definition des Begriffs „Protokolleinträge“ Kubernetes-Ereignisse erwähnt habe), die wir im Video unten nutzen, um ein Performance-Diagramm mit zusätzlichen Informationen anzureichern.
</p>
<p>Das <a href="https://www.elastic.co/guide/en/beats/metricbeat/current/metricbeat-module-docker.html">Docker-Modul</a> erfasst Metriken, die im Zusammenhang mit Containern, Hosts, dem Arbeitsspeicher, dem Netzwerk, Integritätsprüfungen und so weiter stehen. Wie das Kubernetes-Modul bieten die Metadaten wertvolle Informationen, die Ihnen dabei helfen, die Performance Ihrer App und der Umgebung zu analysieren.
</p>
<p>Es gibt auch viele andere <a href="https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-modules.html">Module für Filebeat</a> und <a href="https://www.elastic.co/guide/en/beats/metricbeat/current/metricbeat-modules.html">Metricbeat</a>. Außerdem enthält <a href="https://www.elastic.co/guide/en/beats/packetbeat/current/visualizing-data-packetbeat.html">Packetbeat</a> eine Vielzahl von Dashboards für Dienste wie Cassandra, Flows, HTTP, MySQL, MongoDB und so weiter.
</p>
<p>Im Video unten erfahren Sie, wie einfach es ist, rohe Daten in umsetzbare Informationen zu verwandeln. Folgende Themen werden behandelt:
</p>
<ul>
	<li>Visualisierung von Kubernetes-Ereignissen mit App-Performance-Metriken
	</li>
	<li>Eingehende Betrachtung des Metricbeat-Kubernetes-Modul-Ereignis-Metricsets
	</li>
	<li>Navigation durch die Kubernetes-Ereignisse und benutzerdefinierte Visualisierung</li>
</ul>
<div class="video embed-container" style="height: 319.725px;">
	<img style="width: 100%; margin: auto; display: block;" class="vidyard-player-embed" src="https://play.vidyard.com/FMHRF7JA2JhmPqpTNm4edp.jpg" data-uuid="FMHRF7JA2JhmPqpTNm4edp" data-v="4" data-type="inline">
</div>

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Monitoring Kubernetes and Docker Containers with Beats: Logs, Metrics, and Metadata

Überwachung von Kubernetes- und Docker-Containern mit Beats: Protokolleinträge, Metriken und Metadata

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