Le troisième article de notre série de tutoriels sur l'observabilité de Kubernetes se concentre sur le monitoring des performances applicatives avec Elastic APM.

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Kubernetes observability tutorial: Monitoring application performance with Elastic APM

Tutoriel sur l'observabilité Kubernetes : monitoring des performances applicatives avec Elastic APM

Le deuxième article de notre série de tutoriels sur l'observabilité pour Kubernetes aborde la collecte et la visualisation des indicateurs à l'aide de la Suite Elastic avec Metricbeat et Kibana.

<p>Cet article est le deuxième de notre série de tutoriels sur l'observabilité de Kubernetes, dans lesquels nous étudierons comment nous pouvons <a href="/fr/webinars/application-observability-on-kubernetes-with-the-elastic-stack-hands-on-tutorial">monitorer tous les aspects de vos applications s'exécutant dans Kubernetes</a>, notamment :
</p>
<ul>
	<li><a href="/fr/blog/kubernetes-observability-tutorial-k8s-log-monitoring-and-analysis-elastic-stack">Ingestion et analyse des logs</a></li>
	<li>Collecte des indicateurs de performance et d'intégrité</li>
	<li><a href="/fr/blog/kubernetes-observability-tutorial-k8s-monitoring-application-performance-with-elastic-apm">Monitoring des performances applicatives avec Elastic APM</a></li>
</ul>
<p>Nous couvrirons l'utilisation d'<a href="/fr/observability">Elastic Observability</a> pour ingérer et analyser les indicateurs des conteneurs dans Kibana à l'aide de l'<a href="/fr/infrastructure-monitoring">application Metrics</a> et des tableaux de bord prêts à l'emploi.
</p>
<h2>Collecte d'indicateurs de Kubernetes</h2>
<p>De la même façon que la cible en mouvement des logs Kubernetes, la collecte des indicateurs depuis Kubernetes peut poser problème pour plusieurs raisons :
</p>
<ol>
	<li>Kubernetes exécute des composants sur différents hôtes qui doivent être monitorés par la collecte d'indicateurs tels que celui du processeur, de la mémoire, de l'utilisation du disque, et des E/S du disque et du réseau.</li>
	<li>Les conteneurs Kubernetes, qui sont des sortes de mini-VM, produisent également leur propre ensemble d'indicateurs.</li>
	<li>Tandis que les serveurs et les bases de données d'application peuvent s'exécuter comme des pods Kubernetes, chaque technologie a sa propre façon de faire des rapports sur les indicateurs concernés.</li>
</ol>
<p>Les entreprises utilisent souvent de nombreuses technologies pour gérer la collecte d'indicateurs sur Kubernetes, ce qui complique davantage la tâche de monitoring de leurs déploiements Kubernetes. C'est là où Elastic Observability change la donne en combinant vos logs, indicateurs et données APM pour une visibilité et une analyse unifiées à l'aide d'un seul outil.
</p>
<h2>Collecte des indicateurs k8s avec Metricbeat</h2>
<p>De la même façon que Filebeat, <a href="/fr/beats/metricbeat">Metricbeat</a> est le seul composant que nous allons utiliser pour collecter les différents indicateurs des pods s'exécutant sur notre cluster Kubernetes ainsi que les propres indicateurs du cluster Kubernetes. Les modules Metricbeat offrent une façon rapide et facile de prendre les indicateurs des différentes sources et de les transférer vers Elasticsearch comme événements <a href="/guide/en/ecs/current/index.html">compatibles ECS</a>, prêts à être corrélés avec les logs, la disponibilité et les données APM. Metricbeat est déployé simultanément sur Kubernetes de deux façons :
</p>
<ul>
	<li>un seul pod pour collecter les indicateurs Kubernetes. Ce pod utilise les kube-state-metrics pour collecter les indicateurs au niveau du cluster ;</li>
	<li>un DaemonSet qui déploie Metricbeat comme instance unique par hôte Kubernetes pour collecter des indicateurs des pods déployés sur cet hôte. Metricbeat interagit avec les API kubelet pour que les composants s'exécutent sur cet hôte, et utilise différentes méthodes, comme la détection automatique, pour interroger davantage les composants pour collecter les indicateurs propres à la technologie. </li>
</ul>
<table style="background: #FFFFD2;">
<tbody>
<tr>
	<td><strong>Avant de commencer :</strong> le tutoriel suivant suppose que vous disposez d'un environnement Kubernetes configuré. Nous avons créé un <a href="/fr/blog/kubernetes-observability-tutorial-k8s-cluster-setup-demo-app-deployment">blog supplémentaire qui vous guide tout au long du processus de configuration d'un environnement Minikube à nœud unique avec une application de démonstration</a> pour exécuter le reste des activités.
	</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2>Collecte des indicateurs d'hôte, Docker et Kubernetes </h2>
<p>Chaque instance DaemonSet collectera les indicateurs d'hôte, Docker et Kubernetes, comme défini dans la configuration YAML <code>$HOME/k8s-o11y-workshop/metricbeat/metricbeat.yml</code> :
</p>
<h3>Configuration des indicateurs (hôtes) du système
</h3>
<pre class="prettyprint">system.yml: |-
  - module: system
    period: 10s
    metricsets:
      - cpu
      - load
      - memory
      - network
      - process
      - process_summary
      - core
      - diskio
      # – socket
    processes: ['.*']
    process.include_top_n:
      by_cpu: 5      # inclure les 5 premiers processus par processeur
      by_memory: 5   # inclure les 5 premiers processus par mémoire
  - module: system
    period: 1m
    metricsets:
      - filesystem
      - fsstat
    processors:
    - drop_event.when.regexp:
        system.filesystem.mount_point: '^/(sys|cgroup|proc|dev|etc|host|lib)($|/)'
</pre>
<h3>Configuration des indicateurs Docker
</h3>
<pre class="prettyprint">docker.yml: |-
  - module: docker
    metricsets:
      - "container"
      - "cpu"
      - "diskio"
      - "event"
      - "healthcheck"
      - "info"
      # – "image"
      - "memory"
      - "network"
    hosts: ["unix:///var/run/docker.sock"]
    period: 10s
    enabled: true
</pre>
<h3>Configuration des indicateurs Kubernetes</h3>
<p>Ceci implique de collecter les indicateurs des pods déployés sur l'hôte en communiquant avec l'API kubelet :
</p>
<pre class="prettyprint">kubernetes.yml: |-
  - module: kubernetes
    metricsets:
      - node
      - system
      - pod
      - container
      - volume
    period: 10s
    host: ${NODE_NAME}
    hosts: ["localhost:10255"]
  - module: kubernetes
    metricsets:
      - proxy
    period: 10s
    host: ${NODE_NAME}
    hosts: ["localhost:10249"]
</pre>
<p>Pour plus d'informations sur les modules Metricbeat et les données derrière les ensembles d'indicateurs, consultez la <a href="/guide/en/beats/metricbeat/7.8/index.html">documentation Metricbeat</a>.
</p>
<h2>Collecte des indicateurs d'état et des événements Kubernetes
</h2>
<p>Une instance unique est déployée pour collecter les indicateurs Kubernetes. Elle est intégrée avec l'API kube-state-metrics afin de monitorer les changements d'état des objets gérés par Kubernetes. Il s'agit de la section de la configuration qui définit la collecte d'états_d'indicateurs. <code>$HOME/k8s-o11y-workshop/Metricbeat/Metricbeat.yml</code> :
</p>
<pre class="prettyprint">kubernetes.yml: |-
  - module: kubernetes
    metricsets:
      - state_node
      - state_deployment
      - state_replicaset
      - state_pod
      - state_container
      # Supprimer ceci pour obtenir les événements k8s :
      - event
    period: 10s
    host: ${NODE_NAME}
    hosts: ["kube-state-metrics:8080"]
</pre>
<h2>Découverte automatique de Metricbeat à l'aide des annotations de pods
</h2>
<p>Le déploiement du DaemonSet de Metricbeat peut détecter automatiquement le composant s'exécutant dans le pod et appliquer un module Metricbeat spécifique afin de collecter les indicateurs propres à la technologie. L'une des façons d'activer la découverte automatique est d'utiliser les annotations de pods pour indiquer quel module appliquer en même temps que l'autre configuration propre au module. Cette section de la configuration de Metricbeat active la découverte automatique basée sur Kubernetes. <code>$HOME/k8s-o11y-workshop/metricbeat/metricbeat.yml</code> :
</p>
<pre class="prettyprint">metricbeat.autodiscover:
  providers:
   - type: kubernetes
     host: ${NODE_NAME}
     hints.enabled: true
</pre>
<p>Dans ce tutoriel, il y a deux composants qui utilisent la découverte automatique axée sur les indices :
</p>
<ul>
	<li>Définition de NGINX <code>$HOME/k8s-o11y-workshop/nginx/nginx.yml</code>
	<pre class="prettyprint">template:
  metadata:
    labels:
      app: nginx
    annotations:
      co.elastic.metrics/module: nginx
      co.elastic.metrics/hosts: '${data.host}:${data.port}'
	</pre>
	</li>
	<li>Définition de MySQL <code>$HOME/k8s-o11y-workshop/mysql/mysql.yml</code>
	<pre class="prettyprint">template:
  metadata:
    labels:
      app: mysql
    annotations:
      co.elastic.metrics/module: mysql
      co.elastic.metrics/hosts: 'root:petclinic@tcp(${data.host}:${data.port})/'
	</pre>
	</li>
</ul>
<p>Pour plus d'informations sur la découverte automatique axée sur les indices, consultez la <a href="/guide/en/beats/metricbeat/7.8/configuration-autodiscover-hints.html">documentation Metricbeat</a>.
</p>
<h2>Collecte des indicateurs d'application, de type Prometheus
</h2>
<p>Notre application petclinic Spring Boot expose tout l'éventail d'indicateurs propres à l'application exposés sous une forme qui peut être scrapée par Prometheus. Vous pouvez naviguer vers le point de terminaison http de l'application sur http://<public-ip>:30080/metrics/Prometheus pour voir comment les indicateurs sont consignés dans leur forme brute. Cependant, dans notre tutoriel, nous utiliserons Metricbeat pour collecter ces indicateurs en gardant à l'esprit de simplement utiliser les composants Elastic pour tous nos besoins en observabilité.
</p>
<p>Voici un exemple de ce que consignent nos applications :
</p>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt18f3cfbf5f47d83f/5f03d1e0bf38a42e299aee3d/blog-k8s-o11y-metrics-prometheus.jpg" data-sys-asset-uid="blt18f3cfbf5f47d83f" alt="Indicateurs Prometheus" style="display: block; margin: auto;">
</p>
<p>Et voici la configuration des indices dans la configuration du déploiement petclinic YAML pour dire à Metricbeat de collecter ces indicateurs en utilisant le module Prometheus. <code>$HOME/k8s-o11y-workshop/petclinic/petclinic.yml</code> :
</p>
<pre class="prettyprint">template:
  metadata:
    labels:
      app: petclinic
    annotations:
      co.elastic.metrics/module: prometheus
      co.elastic.metrics/hosts: '${data.host}:${data.port}'
      co.elastic.metrics/metrics_path: '/metrics/prometheus'
      co.elastic.metrics/period: 1m
</pre>
<p>En général, <strong>Metricbeat peut augmenter ou remplacer complètement le serveur Prometheus</strong>. Si vous avez déjà déployé et que vous utilisez le serveur Prometheus, Metricbeat peut exporter les indicateurs hors du serveur en utilisant l'API Prometheus Federation, fournissant ainsi la visibilité sur plusieurs serveurs Prometheus, les espaces de nom et les clusters Kubernetes, permettant la corrélation des indicateurs Prometheus avec les événements de log, d'APM et de disponibilité. Si vous choisissez de simplifier votre architecture de monitoring, utilisez Metricbeat pour collecter les indicateurs Prometheus et les transférer directement vers Elasticsearch.
</p>
<h2>Enrichissement des métadonnées
</h2>
<p>Tous les événements collectés par Metricbeat sont enrichis par les processeurs suivants. <code>$HOME/k8s-o11y-workshop/metricbeat/metricbeat.yml</code> :
</p>
<pre class="prettyprint">processors:
  - add_cloud_metadata:
  - add_host_metadata:
  - add_kubernetes_metadata:
  - add_docker_metadata:
</pre>
<p>Cela permet la corrélation des indicateurs avec les hôtes, les pods Kubernetes, les conteneurs Docker et les métadonnées d'infrastructure du fournisseur cloud, ainsi que la corrélation avec d'autres pièces du puzzle d'observabilité, comme les données et les logs de monitoring des performances applicatives.
</p>
<h2>Indicateurs dans Kibana</h2>
<p>Dans notre tutoriel, notre configuration Metricbeat entraîne les différents affichages dans l'<a href="/fr/infrastructure-monitoring">application Metrics</a>. N'hésitez pas à cliquer et à les revoir. Remarque : où que vous alliez dans Kibana, il y a une barre de recherche qui vous permet, vous savez, de rechercher des choses. C'est une excellente façon de filtrer les affichages et de zoomer sur des choses lorsque vous cherchez cette aiguille dans une botte de foin. Dans notre tutoriel, nous avons uniquement un hôte, que voici :
</p>
<h3>Indicateurs d'infrastructure d'hôte
</h3>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt505aa21b6f5d762b/5f03d136e224bf2d1883a55c/blog-k8s-o11y-metrics-all-hosts.jpg" data-sys-asset-uid="blt505aa21b6f5d762b" alt="Indicateurs d&apos;hôte dans Kibana" style="display: block; margin: auto;">
</p>
<h3>Infra et indicateurs Docker (vue en tableau)
</h3>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt1e087f1f12f0bdb2/5f03d14ee438c33db806413b/blog-k8s-o11y-metrics-table.jpg" data-sys-asset-uid="blt1e087f1f12f0bdb2" alt="Indicateurs d&apos;hôte dans la vue en tableau des données" style="display: block; margin: auto;">
</p>
<h3>Infra et indicateurs Kubernetes
</h3>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt5fb7bf63bfd5927a/5f03d17dab218d2b011144c3/blog-k8s-o11y-metrics-host-namespace.jpg" data-sys-asset-uid="blt5fb7bf63bfd5927a" alt="Infrastructure et indicateurs Kubernetes" style="display: block; margin: auto;">
</p>
<h3>Metrics Explorer
</h3>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt3284753d9a75f257/5f03d198bf38a42e299aee39/blog-k8s-o11y-metrics-explorer.jpg" data-sys-asset-uid="blt3284753d9a75f257" alt="Metrics Explorer dans Kibana" style="display: block; margin: auto;">
</p>
<h2>Tableaux de bord Kibana prêts à utiliser
</h2>
<p>Metricbeat transfère avec une variété de tableaux de bord Kibana préintégrés qu'on peut facilement <a href="/guide/en/beats/metricbeat/7.8/load-kibana-dashboards.html">ajouter à votre cluster avec une commande unique</a>. Vous pouvez ensuite utiliser ces tableaux de bord comme ils sont ou comme point de départ des tableaux de bord personnalisés conçus selon vos besoins. Voici les tableaux de bord qui vous aideront clairement à afficher les données depuis l'environnement de votre tutoriel.
</p>
<h3>Hôte</h3>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltbf6c61898c36edc3/5f03d0f247a7792c2951c29d/blog-k8s-o11y-metrics-host.jpg" data-sys-asset-uid="bltbf6c61898c36edc3" alt="Tableau de bord des indicateurs d&apos;hôte dans Kibana" style="display: block; margin: auto;">
</p>
<h3>Système</h3>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt962d4ca4109588d2/5f03d0d1e438c33db8064137/blog-k8s-o11y-metrics-system.jpg" data-sys-asset-uid="blt962d4ca4109588d2" alt="Tableau de bord des indicateurs système dans Kibana" style="display: block; margin: auto;">
</p>
<h3>Docker</h3>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltda430e924087fe6d/5f03d0c0e438c33db8064133/blog-k8s-o11y-metrics-docker.jpg" data-sys-asset-uid="bltda430e924087fe6d" alt="Tableau de bord des indicateurs Docker dans Kibana" style="display: block; margin: auto;">
</p>
<h3>Kubernetes</h3>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt1eac8216a24ff189/5f03d0a3bf38a42e299aee35/blog-k8s-o11y-metrics-k8s.jpg" data-sys-asset-uid="blt1eac8216a24ff189" alt="Tableau de bord des indicateurs Kubernetes dans Kibana" style="display: block; margin: auto;">
</p>
<h3>NGINX
</h3>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt2012c32d51e713ad/5f03d0324060eb2d11933ae1/blog-k8s-o11y-metrics-nginx.jpg" data-sys-asset-uid="blt2012c32d51e713ad" alt="Tableau de bord des indicateurs NGINX dans Kibana" style="display: block; margin: auto;">
</p>
<h3>MySQL
</h3>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt647d350cc3a3553d/5f03d078bece672e221df1fa/blog-k8s-o11y-metrics-mysql.jpg" data-sys-asset-uid="blt647d350cc3a3553d" alt="Tableau de bord des indicateurs MySQL dans Kibana" style="display: block; margin: auto;">
</p>
<h2>Résumé</h2>
<p>Dans cette partie, nous nous sommes concentrés sur la collecte des indicateurs d'application et Kubernetes avec Metricbeat. Vous pouvez commencer à monitorer vos systèmes et votre infrastructure aujourd'hui. Inscrivez-vous à un essai gratuit <a href="/fr/elasticsearch/service">Elasticsearch Service</a> sur Elastic Cloud ou <a href="/fr/start">téléchargez</a> la Suite Elastic et hébergez-la vous-même. 
</p>
<p>Une fois que vous êtes opérationnel, monitorez la disponibilité de vos hôtes avec le <a href="/fr/uptime-monitoring">monitoring de la disponibilité</a> et instrumentez les applications <em>qui s'exécutent sur</em> vos hôtes avec <a href="/fr/apm">Elastic APM</a>. Vous serez en route vers un système entièrement observable, complètement intégré avec votre nouveau cluster d'indicateurs. Si vous rencontrez des difficultés ou avez des questions, allez dans nos <a href="https://discuss.elastic.co/">forums de discussion</a>, nous sommes là pour vous aider.
</p>
<p>À suivre : <a href="/fr/blog/kubernetes-observability-tutorial-k8s-monitoring-application-performance-with-elastic-apm">Monitoring des performances applicatives avec Elastic APM</a>
</p>

Kubernetes observability tutorial: Metrics collection and analysis

Tutoriel sur l'observabilité Kubernetes : collecte et analyse des indicateurs

Apprenez comment Elastic Observability facilite le monitoring et la détection des anomalies dans des millions de logs de milliers de conteneurs exécutant des centaines de microservices.

<p>Kubernetes a sorti la technologie d'orchestration des conteneurs dans les faits et une technologie intégrale dans le mouvement natif du cloud.&nbsp;Le mouvement natif du cloud apporte vitesse, flexibilité et agilité au développement des logiciels, mais augmente également la complexité, avec des centaines de microservices sur des milliers (voire des millions) de conteneurs, s'exécutant dans des pods éphémères et jetables. Le monitoring d'un tel système complexe et réparti est difficile et également très important. Heureusement, Elastic facilite <a href="/fr/what-is/kubernetes-monitoring">l'observabilité de votre environnement Kubernetes</a>.&nbsp;</p>
<p>Dans cette série de tutoriels sur l'observabilité de Kubernetes, nous étudierons comment nous pouvons <a href="/fr/webinars/application-observability-on-kubernetes-with-the-elastic-stack-hands-on-tutorial">monitorer tous les aspects de vos applications s'exécutant dans Kubernetes</a>,notamment&nbsp;:&nbsp;</p>
<ul>
  <li>Ingestion et analyse des logs</li>
  <li><a href="/fr/blog/kubernetes-observability-tutorial-k8s-metrics-collection-and-analysis">Collecte des indicateurs de performance et d'intégrité</a></li>
  <li><a href="/fr/blog/kubernetes-observability-tutorial-k8s-monitoring-application-performance-with-elastic-apm">Monitoring des performances applicatives avec Elastic APM</a></li>
</ul>
<p>À la fin de ce tutoriel, vous aurez un exemple de base d'une application qui transfère toutes ses données d'observabilité vers la Suite Elastic pour le monitoring et l'analyse.</p>
<h2>Pourquoi choisir Elastic Observability pour Kubernetes&nbsp;?</h2>
<p>L'observabilité s'appuie sur trois "piliers" en matière de données&nbsp;: les logs, les indicateurs et le monitoring des performances applicatives (ou APM). On ne manque pas d'articles qui cartographient les différents outils et fournisseurs pour regrouper "la meilleure race" de monitoring pour Kubernetes, assemblant 3-6&nbsp;outils, fournisseurs et technologies différents...&nbsp;</p>
<p>N'ayez pas peur. <a href="/fr/observability">Elastic Observability</a> combine vos logs, indicateurs et données APM pour une visibilité et une analyse unifiées à l'aide d'un outil. Commencez par résoudre les problèmes en vous basant sur une anomalie de latence à laquelle font face les utilisateurs dans les données APM (détectées par Machine Learning), pivotez vers les indicateurs d'un pod Kubernetes en particulier, observez les logs générés par ce pod et corrélez-les avec les indicateurs et les logs décrivant les événements se produisant sur l'hôte et le réseau, tout en restant dans la même interface utilisateur. Maintenant, l'observabilité est bien faite&nbsp;!&nbsp;</p>
<p>Et tandis que cela est plus simple pour les utilisateurs, il y encore beaucoup à faire en arrière-plan parce que...</p>
<h3>Les logs Kubernetes sont des cibles en mouvement</h3>
<p>Kubernetes effectue l'orchestration en déployant les conteneurs en hôtes disponibles. Cela distribue nativement les composants d'applications dans différents hôtes, rendant impossible de savoir d'avance lorsque le composant atterrit.</p>
<p>Les conteneurs s'exécutant dans les pods Kubernetes produisent des logs comme stdout ou stderr. Ces logs sont écrits dans un emplacement connu comme kubelet comme fichiers nommés après l'ID de pod. Afin de lier les logs au composant ou au pod qui a les a produits, les utilisateurs doivent découvrir quels pods de composants s'exécutent sur l'hôte actuel et quels sont leurs ID.</p>
<p>En ajoutant plus de complexité, Kubernetes peut décider d'augmenter ou de réduire l'application et, par conséquent, le nombre de pods représentant le composant d'applications peut changer.&nbsp;</p>
<h3>Heureusement, Filebeat adore une cible en mouvement</h3>
<p>Pour collecter les logs des pods, il suffit que <a href="/fr/beats/filebeat">Filebeat</a> soit exécuté comme DaemonSet dans notre cluster Kubernetes. Filebeat peut être configuré pour communiquer avec l'API de kubelet locale, obtenir la liste des pods s'exécutant sur l'hôte actuel et collecter les logs produits par les pods. Ces logs sont annotés avec toutes les métadonnées pertinentes de Kubernetes, comme l'ID du pod, le nom du conteneur, les termes et les annotations du conteneur, etc.&nbsp;</p>
<p>Filebeat utilise ces annotations pour découvrir quel type de composants s'exécutent dans le pod et peut décider du module de logging qui s'applique aux logs traités. Regardez, sans les mains&nbsp;! L'ingestion de logs Kubernetes avec Filebeat est super facile. D'accord, vous êtes sur le point de commencer, mais une remarque rapide (et importante) avant de le faire&nbsp;:</p>
<table style="background: #FFFFD2;">
  <tbody>
    <tr>
      <td><strong>Avant de commencer&nbsp;:</strong> le tutoriel suivant suppose que vous disposez d'un environnement Kubernetes configuré. Nous avons créé un <a href="/fr/blog/kubernetes-observability-tutorial-k8s-cluster-setup-demo-app-deployment">blog supplémentaire qui vous guide tout au long du processus de configuration d'un environnement Minikube à nœud unique avec une application de démonstration</a> pour exécuter le reste des activités.</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<h2>Collecte des logs Kubernetes avec Filebeat</h2>
<p>Nous utiliserons<a href="/fr/elasticsearch/service"> Elasticsearch Service sur Elastic Cloud</a>. Cependant, tout ce qui est décrit ici peut fonctionner avec les clusters Elastic déployés sur votre propre infrastructure, que vous autogériez ou que vous utilisiez des systèmes d'orchestration comme&nbsp;<a href="/fr/ece">Elastic Cloud Enterprise (ECE)</a>&nbsp;ou <a href="/fr/elastic-cloud-kubernetes">Elastic Cloud on Kubernetes (ECK)</a>. Le code de ce tutoriel est disponible dans le référentiel GitHub suivant&nbsp;:&nbsp;<a href="https://github.com/michaelhyatt/k8s-o11y-workshop">http://github.com/michaelhyatt/k8s-o11y-workshop</a></p>
<h3>Déploiement de Filebeat comme un DaemonSet</h3>
<p>Une seule instance de Filebeat doit être déployée par hôte Kubernetes. Une fois qu'elle est déployée, Filebeat communique avec l'hôte via l'API kubelet pour récupérer les informations sur les pods qui s'exécutent, toutes les annotations des métadonnées ainsi que l'emplacement des fichiers de logs.</p>
<p>La configuration de déploiement du DaemonSet est définie dans le fichier $HOME/k8s-o11y-workshop/filebeat/filebeat.yml.&nbsp;Ayons une analyse plus approfondie de la partie descripteur de déploiement représentant la configuration de Filebeat.</p>
<p>Cette partie augmente le nombre total de champs possibles de 1&nbsp;000&nbsp;par défaut à 5&nbsp;000. Les déploiements Kubernetes peuvent introduire un grand nombre de termes et d'annotations qui entraînent des champs de schémas qui peuvent excéder les 1&nbsp;000&nbsp;par défaut.</p><pre class="prettyprint">setup.template.settings:<br />  index.mapping.total_fields.limit: 5000<br /></pre>
<p>Les paramètres du mécanisme de découverte automatique ordonnent à Filebeat d'utiliser la découverte automatique Kubernetes et se basent sur la découverte automatique axée sur les indices qui fonctionne sur les annotations.</p><pre class="prettyprint">filebeat.autodiscover:<br /> providers:<br />   - type: kubernetes<br />     host: ${NODE_NAME}<br />     hints.enabled: true<br /></pre>
<p>La prochaine session définit la chaîne de processeurs qui sera appliquée à tous les logs capturés par cette instance Filebeat. Tout d'abord, cela enrichira l'événement avec les métadonnées provenant de Docker, de Kubernetes, de l'hôte et des fournisseurs cloud. Puis, il y a une section drop_event qui filtre les messages en se basant sur le contenu et certains des champs de métadonnées créés par les processeurs précédents. Cela est utile lorsqu'il y a un type d'événements bruyant qui continue de dominer les logs. Remarquez la manière logique dont et et ou sont utilisés pour élaborer l'état de la correspondance.</p><pre class="prettyprint">processors:<br />  - add_cloud_metadata:<br />  - add_host_metadata:<br />  - add_docker_metadata:<br />  - add_kubernetes_metadata:<br />  - drop_event:<br />      when:<br />        or:<br />        - contains:<br />            message: "OpenAPI AggregationController: Processing item k8s_internal_local_delegation_chain"<br />        - and:<br />          - equals:<br />              kubernetes.container.name: "metricbeat"<br />          - contains:<br />              message: "INFO"<br />          - contains:<br />              message: "Non-zero metrics in the last"<br />        - and:<br />          - equals:<br />              kubernetes.container.name: "packetbeat"<br />          - contains:<br />              message: "INFO"<br />          - contains:<br />              message: "Non-zero metrics in the last"<br />        - contains:<br />            message: "get services heapster"<br />        - contains:<br />            kubernetes.container.name: "kube-addon-manager"<br />        - contains:<br />            kubernetes.container.name: "dashboard-metrics-scraper"<br /></pre>
<h2>Modules Filebeat et découverte automatique utilisant les annotations</h2>
<p>Nous avons vu ci-dessus comment la découverte automatique appliquera le module approprié aux stdout/stderr pour les déployer sous un format propre au module. <a href="/guide/en/beats/filebeat/7.8/configuration-autodiscover-hints.html">En savoir plus sur la découverte automatique dans les documents Filebeat</a>.</p>
<p>Maintenant, voyons comment les différents composants dans notre exemple d'application sont configurés pour fonctionner avec la découverte automatique axée sur les indices de Kubernetes.</p>
<h3>Exemple de NGINX</h3>
<p>Voici l'extrait de code de $HOME/k8s-o11y-workshop/nginx/nginx.yml qui demande à Filebeat de traiter les logs depuis ce pod comme logs NGINX, où stdout représente le log d'accès, et stderr représente le log d'erreurs&nbsp;:</p><pre class="prettyprint">annotations:<br />  co.elastic.logs/module: nginx<br />  co.elastic.logs/fileset.stdout: access<br />  co.elastic.logs/fileset.stderr: error<br /></pre>
<h2>Traitement des logs d'applications multiligne&nbsp;</h2>
<p>Un autre exemple de découverte automatique axée sur les indices configure Filebeat pour traiter les entrées de log multiligne petclinic comme événement de log unique. Cela est utile lorsque les composants consignent des messages multiligne, comme les traces de la suite Java qui représentent un seul événement, mais seront traités par défaut comme un seul événement par ligne délimité par la fin de la ligne.</p>
<p>Voici un extrait de $HOME/k8s-o11y-workshop/petclinic/petclinic.yml qui représente la configuration de gestion des événements multiligne qui est comprise par Filebeat au moyen de la découverte automatique axée sur les indices&nbsp;:</p><pre class="prettyprint">annotations:<br />  co.elastic.logs/multiline.pattern: '^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}'<br />  co.elastic.logs/multiline.negate: "true"<br />  co.elastic.logs/multiline.match: "after"<br /></pre>
<p><a href="/guide/en/beats/filebeat/7.8/multiline-examples.html">En savoir plus sur le traitement des événements multiligne dans les documents Filebeat.</a></p>
<h2>Analyse des logs Kubernetes dans la Suite Elastic</h2>
<p>Maintenant que les logs ont été ingérés dans Elasticsearch, c'est le moment de les mettre à profit.</p>
<h3>Utilisation de l'application Logs dans Kibana</h3>
<p>L'<a href="/fr/log-monitoring">application Logs</a>&nbsp;dans Kibana vous permet de rechercher, filtrer et faire le suivi de tous les logs collectés dans la Suite Elastic. Au lieu de devoir accéder en SSH aux différents serveurs, de devoir exécuter "cd" dans le répertoire et d'effectuer le suivi des fichiers individuels, tous les logs sont disponibles dans un seul outil dans l'application Logs.&nbsp;</p>
<ul>
  <li>Vérifier les logs de filtrage à l'aide de la recherche avec le clavier ou en texte brut.</li>
  <li>Vous pouvez avancer et reculer l'heure à l'aide du sélecteur d'heure ou de l'affichage de la chronologie sur le côté.&nbsp;</li>
  <li>Si vous souhaitez regarder la mise à jour des logs devant vous de style tail -f, cliquez sur le bouton <strong>Streaming</strong> (Diffusion), puis utilisez le surlignage pour accentuer la partie importante des informations que vous attendez de voir.</li>
</ul>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltab337a23afe950b4/5eec4a3f18cea32a006fc2d0/blog-k8s-o11y-logs-app.jpg" data-sys-asset-uid="bltab337a23afe950b4" alt="Recherche des entrées de Filebeat dans l'application Logs dans Kibana" style="display: block;margin: auto;" /></p>
<h3>Visualisations Kibana prêtes à utiliser</h3>
<p>Lorsque vous exécutez la tâche de configuration de Filebeat, entre autres, cela a précréé un ensemble de <a href="/guide/en/beats/filebeat/7.8/view-kibana-dashboards.html">tableaux de bord prêts à utiliser dans Kibana</a>. Une fois que notre exemple d'application petclinic est enfin déployé, nous pouvons naviguer vers les tableaux de bord Filebeat prêts à utiliser pour MySQL, NGINX et voir si les modules Filebeat ne capturent pas uniquement les logs, mais peuvent également capturer les indicateurs que les composants consignent. L'activation de ces visualisations nécessite d'exécuter les composants MySQL et NGINX de l'exemple d'application.</p>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt7cd3cc05a1ab4047/5eec4a68dee8140c761c17c2/blog-k8s-o11y-logs-nginx.jpg" data-sys-asset-uid="blt7cd3cc05a1ab4047" alt="Tableau de bord NGinx prêt à utiliser dans Kibana" style="display: block;margin: auto;" /></p>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltee22cb8374d201b9/5eec4a7f8d39260a3ded6ead/blog-k8s-o11y-logs-mysql.jpg" data-sys-asset-uid="bltee22cb8374d201b9" alt="Tableau de bord MySQL prêt à utiliser dans Kibana" style="display: block;margin: auto;" /></p>
<h3>Machine Learning et détection des anomalies de logging&nbsp;</h3>
<p>À partir de la <a href="/fr/blog/elastic-stack-7-5-0-released">version&nbsp;7.5</a>, la Suite Elastic peut détecter des anomalies dans le taux de logs des composants d'applications. Elle peut être utilisée pour détecter les choses suivantes&nbsp;:</p>
<ul>
  <li>une nouvelle source d'applications ou de logs vient juste d'arriver&nbsp;;</li>
  <li>l'activité de logging a soudainement augmenté en raison d'une promotion (ou d'une attaque&nbsp;!)&nbsp;;</li>
  <li>le transfert de logs s'est soudainement arrêté, peut-être en raison d'un dysfonctionnement d'un agent ou du pipeline d'ingestion.</li>
</ul>
<p>Nous avons introduit<a href="/guide/en/kibana/7.8/xpack-ml-anomalies.html"> la fonctionnalité d'anomalies de taux de logs</a> directement dans l'application Logs, ce qui permet aux opérateurs d'obtenir des réponses instantanées aux questions ci-dessus. Activez-la en un simple clic dans l'application Logs.</p>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt80e09349e72bb510/5eec4479146cc4629e1ad7a0/blog-k8s-o11y-logs-anomalies.png" data-sys-asset-uid="blt80e09349e72bb510" alt="Détection des anomalies par Machine Learning des données de logs" style="display: block;margin: auto;" /></p>
<h3>Détection des inconnues avec la classification des entrées de logs</h3>
<p>Une autre application utile de Machine Learning associée aux logs est <a href="/guide/en/elastic-stack-overview/current/ml-configuring-categories.html">la détection de nouvelles entrées de type logs </a>qui n'ont pas été observées avant. Au plus haut niveau, le Machine Learning enlève toutes les parties numériques et variables des entrées de logs, comme les horodatages, les valeurs numériques, etc., capture ce qui est laissé et effectue une catégorisation des parties fixes des entrées de logs. Puis, il essaie de les rassembler en groupes et continue d'identifier de nouveaux groupes apparaissant comme des anomalies qui représentent les entrées de logs qui n'ont pas été observées avant.</p>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc112d18649b0060a/5eec448f464b61607c65ef6f/blog-k8s-o11y-logs-classification.png" data-sys-asset-uid="bltc112d18649b0060a" alt="Catégorisation des messages de log" style="display: block;margin: auto;" /></p>
<h3>Tâches de Machine&nbsp;Learning prêtes à l'emploi – NGINX</h3>
<p>Au moment où nous exécutons la tâche de configuration de Filebeat, cela a précréé les tâches de Machine Learning prêtes à utiliser. Si elles sont activées, elles peuvent commencer à détecter des anomalies dans les données stdout et stderr NGINX ingérées depuis Filebeat.</p>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt53427a2a80321ab7/5eec4a9f34f8f30c7cfb30a0/blog-k8s-o11y-logs-nginx-ml.jpg" data-sys-asset-uid="blt53427a2a80321ab7" alt="Application du Machine Learning aux logs NGINX" style="display: block;margin: auto;" /></p>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltc7a6facd6cc94767/5eec44d06b547b2c37e3af26/blog-k8s-o11y-logs-nginx-anomaly-viewer.jpg" data-sys-asset-uid="bltc7a6facd6cc94767" alt="Détection des anomalies dans les logs NGINX" style="display: block;margin: auto;" /></p>
<h2>Résumé</h2>
<p>Dans cette partie, nous avons ingéré des logs Kubernetes dans la Suite Elastic à l'aide de Filebeat et de ses modules. Vous pouvez commencer à monitorer vos systèmes et votre infrastructure aujourd'hui en vous inscrivant à un essai gratuit de <a href="/fr/cloud/elasticsearch-service/signup">Elasticsearch Service</a> sur Elastic Cloud ou en <a href="/fr/start">téléchargeant</a> la Suite Elastic et en l'hébergeant vous-même. Une fois que vous êtes opérationnel, monitorez la disponibilité de vos hôtes avec <a href="/fr/uptime-monitoring">Elastic Uptime</a> et instrumentez les applications s'exécutant sur vos hôtes avec <a href="/fr/apm">Elastic APM</a>. Vous serez en route vers un système entièrement observable, complètement intégré avec votre nouveau cluster d'indicateurs. Si vous rencontrez des difficultés ou si vous avez des questions, allez dans nos <a href="https://discuss.elastic.co/">forums de discussion</a>, nous sommes là pour vous aider.</p>
<p>À suivre&nbsp;: <a href="/fr/blog/kubernetes-observability-tutorial-k8s-metrics-collection-and-analysis">Collecte des indicateurs de performance et d'intégrité</a></p>

Kubernetes observability tutorial: Log monitoring and analysis

Tutoriel sur l'observabilité Kubernetes : Monitoring et analyse des logs

Ce blog vous montrera comment configurer l'environnement que vous utiliserez pour la série de blogs de tutoriels sur l'observabilité de Kubernetes.

<p>Ce blog vous montrera comment configurer l'environnement que vous utiliserez pour la série de blogs de tutoriels sur l'observabilité de Kubernetes. Si vous n'avez pas vu la <a href="/fr/blog/kubernetes-observability-tutorial-k8s-log-monitoring-and-analysis-elastic-stack">Partie&nbsp;1&nbsp;: monitoring et analyse des logs</a>, veuillez commencer ici, étant donné que cet article complète la série et n'est pas censé être indépendant. Une fois que vous avez consulté cet article, revenez ici pour savoir comment configurer votre environnement de tutoriel.
</p><h2>1re&nbsp;étape&nbsp;: lancez-vous avec le déploiement d'Elasticsearch&nbsp;Service</h2><p>Le moyen le plus facile d'utiliser la Suite Elastic pour ce tutoriel est de vous lancer avec un <a href="/fr/elasticsearch/service">essai gratuit de 14&nbsp;jours de notre Elasticsearch Service sur Elastic Cloud</a>. En quelques clics (pas besoin de carte bancaire), votre cluster sera opérationnel. Ou, si vous préférez, <a href="/fr/downloads">téléchargez la Suite Elastic, puis installez-la localement.&nbsp;</a>Il est possible de modifier facilement toutes les instructions de ce tutoriel pour travailler avec un cluster Elasticsearch autonome sur votre propre matériel.&nbsp;
</p><h2>2e&nbsp;étape&nbsp;: configuration du cluster Kubernetes à nœud unique Minikube
</h2><p>Maintenant que votre déploiement de la Suite Elastic est opérationnel, passons à l'environnement Minikube.
</p><h3>Préparation d'un environnement Kubernetes</h3><p>Cette présentation vous aidera à configurer un environnement Minikube à nœud unique pour exécuter le reste des activités du tutoriel, comme la capture de logs, d'indicateurs et de données de performances applicatives. Tandis qu'il y a d'autres moyens de créer un environnement qui prend en charge le tutoriel, comme les cours Strigo.io, GKE, les hébergements AWS autonomes, cet exemple présente la création d'un environnement hôte Debian&nbsp;9 avec des captures d'écran prises depuis Google Cloud.
</p><p><strong>Remarque&nbsp;:</strong> si vous avez votre propre cluster Kubernetes dans l'un des environnements de cloud, ou vos propres serveurs, vous pouvez ignorer cette partie. Effectuez uniquement ces étapes si vous n'avez pas votre propre cluster Kubernetes sous la main.
</p><h4>Configuration initiale</h4><p>Créez un serveur Debian&nbsp;9. Commencez par des spécifications plus basses, puis augmentez-les si vous en avez besoin. Voici les spécifications requises&nbsp;:
</p><ul>
	<li>2&nbsp;ou 4&nbsp;processeurs&nbsp;;</li>
	<li>RAM de 8&nbsp;ou 16&nbsp;Go&nbsp;;</li>
	<li>espace disque de 100&nbsp;Go&nbsp;;</li>
	<li>Linux OS Debian&nbsp;9 (Stretch)&nbsp;;</li>
	<li>assurez la connectivité externe aux ports&nbsp;30080-30085 sur les serveurs sélectionnés. Cela peut impliquer de configurer les règles du pare-feu du serveur.</li>
</ul><p>Exemple de configuration depuis Google Cloud&nbsp;:
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blte661dbaccc8d696b/5eebc62718cea32a006fc123/blog-k8s-o11y-setup-config.jpg" data-sys-asset-uid="blte661dbaccc8d696b" alt="" style="display: block; margin: auto; width:350px;">
</p><h4>Installation des packs de prérequis</h4><p>Reportez-vous aux étapes suivantes pour installer votre propre cluster à nœud unique Kubernetes sur le serveur Debian&nbsp;9. Commencez par exécuter la commande suivante&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">$ sudo apt-get install -y git tmux
</pre><h4>Vérification du code depuis mon référentiel Github</h4><p>Exécutez la commande suivante pour cloner l'exemple de code depuis mon référentiel GitHub&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">$ git clone https://github.com/michaelhyatt/k8s-o11y-workshop
</pre><h4>Installation des prérequis</h4><p>Exécutez la commande suivante pour installer kubectl, Minikube et Docker&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">$ cd k8s-o11y-workshop
$ ./install/install-debian9.sh
</pre><h4>Démarrage de Minikube et Kubernetes</h4><p>Cette commande démarrera l'environnement Minikube&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">$ ./install/start_k8s.sh
</pre><p>Assurez-vous que l'environnement est opérationnel et sans erreurs en exécutant la commande suivante et en consultant les services avec l'état <code>Running</code>&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">$ kubectl get pods --namespace=kube-system
</pre><p>Le résultat doit ressembler à ceci&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE
coredns-5644d7b6d9-jhjlm             1/1     Running   0          106s
coredns-5644d7b6d9-npwr7             1/1     Running   0          105s
etcd-minikube                        1/1     Running   0          55s
kube-addon-manager-minikube          1/1     Running   0          43s
kube-apiserver-minikube              1/1     Running   0          57s
kube-controller-manager-minikube     1/1     Running   0          47s
kube-proxy-fm476                     1/1     Running   0          105s
kube-scheduler-minikube              1/1     Running   0          50s
kube-state-metrics-57cd6fdf9-gfgl8   1/1     Running   0          102s
storage-provisioner                  1/1     Running   0          101s
</pre><p>Votre cluster à nœud unique Kubernetes Minikube est désormais opérationnel.
</p><h2>3e&nbsp;étape&nbsp;: déploiement de l'application de démonstration</h2><p>Maintenant que votre cluster Kubernetes est opérationnel, déployons l'application de démonstration.
</p><h3>Création et mise à jour des détails et secrets de connexion</h3><p>Vérifiez que l'éditeur Theia est opérationnel. Vous pouvez également utiliser d'autres éditeurs comme vim et nano pour modifier le fichier install/create_secrets.sh.
</p><pre class="prettyprint">$ kubectl get pods
</pre><p>Le résultat doit ressembler à ceci&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
theia-86d9888954-npk7l   1/1     Running   0          74s
</pre><p>Assurez-vous d'avoir enregistré les détails suivants depuis la configuration de votre cluster Elastic Cloud&nbsp;:
</p><ul>
	<li><code>cloud_id</code>&nbsp;: doit être sous la forme de "<cluster-name>:<very-long-string>"</very-long-string></cluster-name></li>
	<li><code>cloud_auth</code>&nbsp;: doit être sous la forme "elastic:<password>"</password></li>
	<li><code>apm_url</code>&nbsp;: l'URL pour le serveur APM commençant par https://</li>
	<li><code>apm_token</code>&nbsp;: un token secret pour vous connecter au serveur APM.</li>
</ul><p>Ces détails seront utilisés pour créer les secrets Kubernetes qui connectent les composants s'exécutant sur ce serveur avec le cluster Elastic Cloud.
</p><p>Trouvez l'adresse IP publique du serveur, puis ouvrez une fenêtre du navigateur à http://<ip-address>:30083
</ip-address></p><p>Dans l'éditeur, ouvrez le fichier install/create_secrets.sh, puis mettez à jour les quatre informations, comme ci-dessus. Enfin, enregistrez le fichier.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt03d828d5aa700d02/5eebf8d91f2ce66076804d96/blog-k8s-o11y-setup-secrets.jpg" data-sys-asset-uid="blt03d828d5aa700d02" alt="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>Créez les secrets en exécutant cette commande dans la fenêtre du terminal&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">$ ./install/create_secrets.sh
</pre><h3>Exécution de la configuration de Beats</h3><p>La Suite Elastic offre différents <a href="/fr/beats">Beats</a> pour transférer les données vers Elasticsearch. Pour effectuer le suivi des fichiers logs k8s, nous allons utiliser <a href="/fr/beats/filebeat">Filebeat</a>. Pour collecter différents indicateurs de l'application et des pods du système, y compris Kubernetes même, nous allons utiliser <a href="/fr/beats/metricbeat">Metricbeat</a>.
</p><p>La configuration de Beats nécessite que vous créiez tous les artefacts associés à l'ingestion de données&nbsp;: pipelines d'ingestion, modèles d'index et visualisations Kibana prêtes à utiliser. L'exécution d'une commande à la fois traitera les éléments ci-dessus et il sera uniquement nécessaire d'exécuter une fois par Beat déployé dans le cluster Kubernetes.
</p><p>Pour exécuter les tâches de configuration Metricbeat et Filebeat, exécutez les commandes de configuration suivantes&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">$ kubectl create -f $HOME/k8s-o11y-workshop/filebeat/filebeat-setup.yml
$ kubectl create -f $HOME/k8s-o11y-workshop/metricbeat/metricbeat-setup.yml
</pre><p>Puis, attendez simplement que la tâche soit terminée en observant le changement de statut de <code>ContainerCreation</code>à <code>Running</code>, et enfin à <code>Completed</code> avec la commande kubectl suivante&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">$ kubectl get pods --namespace=kube-system
</pre><p>Le statut des pods qui en résulte doit être similaire à ceci&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">NAME                                 READY   STATUS      RESTARTS   AGE
coredns-5644d7b6d9-jhjlm             1/1     Running     0          2d
coredns-5644d7b6d9-npwr7             1/1     Running     0          2d
etcd-minikube                        1/1     Running     0          2d
filebeat-init-nkghj                  0/1     Completed   0          2m
kube-addon-manager-minikube          1/1     Running     0          2d
kube-apiserver-minikube              1/1     Running     0          2d
kube-controller-manager-minikube     1/1     Running     0          2d
kube-proxy-fm476                     1/1     Running     0          2d
kube-scheduler-minikube              1/1     Running     0          2d
kube-state-metrics-57cd6fdf9-gfgl8   1/1     Running     0          2d
storage-provisioner                  1/1     Running     0          2d
metricbeat-init-gm6wj                0/1     Completed   0          2m
</pre><h3>Juste au cas où vous auriez oublié de créer les secrets...</h3><p>La raison la plus courante d'erreurs à ce stade sera des informations d'identification Elastic Cloud incorrectes. Seulement si vous voyez des erreurs dénotant qu'il est impossible de se connecter au cluster de cloud, poursuivez avec les étapes suivantes.
</p><ol>
	<li>Vérifiez les quatre valeurs de cloud et d'APM, selon la section précédente.</li>
	<li>Supprimez les informations d'identification et les tâches de configuration de Beats, comme suit&nbsp;:
	<pre class="prettyprint">$ kubectl delete secret cloud-secret --namespace=kube-system
$ kubectl delete secret cloud-secret
$ kubectl delete secret apm-secret
</pre></li>
	<li>Mettez à jour les informations d'identification dans l'éditeur web Theia, selon la section ci-dessus ou via les éditeurs vim/nano.</li>
	<li>Recréez les secrets en exécutant la commande à nouveau&nbsp;:
	<pre class="prettyprint">$ ./install/create_secrets.sh
</pre></li>
	<li>Réessayez les commandes de configuration Beats.</li>
</ol><h3>Déploiement de vos Beats</h3><p>Pour déployer Filebeat et Metricbeat, exécutez les deux commandes suivantes&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">$ kubectl create -f $HOME/k8s-o11y-workshop/filebeat/filebeat.yml
$ kubectl create -f $HOME/k8s-o11y-workshop/metricbeat/metricbeat.yml
</pre><p>Pour valider que les Beats s'exécutent, exécutez la commande suivante&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">$ kubectl get pods --namespace=kube-system
</pre><p>Il doit y avoir trois pods Kubernetes supplémentaires qui s'exécutent, un pour Filebeat et deux pour Metricbeat&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">NAME                                 READY   STATUS      RESTARTS   AGE
coredns-5644d7b6d9-jhjlm             1/1     Running     0          2d
coredns-5644d7b6d9-npwr7             1/1     Running     0          2d
etcd-minikube                        1/1     Running     0          2d
filebeat-init-nkghj                  0/1     Completed   0          2d
filebeat-wnltr                       1/1     Running     0          4m
kube-addon-manager-minikube          1/1     Running     0          2d
kube-apiserver-minikube              1/1     Running     0          2d
kube-controller-manager-minikube     1/1     Running     0          2d
kube-proxy-fm476                     1/1     Running     0          2d
kube-scheduler-minikube              1/1     Running     0          2d
kube-state-metrics-57cd6fdf9-gfgl8   1/1     Running     0          2d
metricbeat-777d6c6c45-gzfwr          1/1     Running     0          4m
metricbeat-init-rjz4q                0/1     Completed   0          4m
metricbeat-vxbj5                     1/1     Running     0          4m
storage-provisioner                  1/1     Running     0          2d
</pre><h3>Vérification de l'envoi des données par les Beats vers Elasticsearch</h3><p>Pour une vérification supplémentaire que les Beats se connectent avec succès au cluster Elastic Cloud et envoient des données, ouvrez les logs et les applications Metrics dans Kibana. Une action doit se poursuivre ici.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt80722a340231926d/5eebf91d7253820a4364e072/blog-k8s-o11y-setup-logs.jpg" data-sys-asset-uid="blt80722a340231926d" alt="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltdd76f6c9c0de2078/5eebf92c293eef25d2b6e9a2/blog-k8s-o11y-setup-metrics.png" data-sys-asset-uid="bltdd76f6c9c0de2078" alt="" style="display: block; margin: auto;">
</p><h3>Déploiement des composants d'applications</h3><p>Déployez MySQL&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">$ kubectl create -f $HOME/k8s-o11y-workshop/mysql/mysql.yml
</pre><p>Vérifiez que le conteneur est opérationnel en observant le pod s'exécuter dans l'application Metrics et en observant les logs MySQL en les sélectionnant depuis le menu de pod&nbsp;:
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltf0d7242d9d449345/5eebf94a6b547b2c37e3ae5b/blog-k8s-o11y-setup-metrics.png" data-sys-asset-uid="bltf0d7242d9d449345" alt="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>Attendez la ligne du log MySQL "ready for connections" (prêt pour les connexions)&nbsp;:
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt780775f2fd45e505/5eebf959146cc4629e1ad6c6/blog-k8s-o11y-setup-logs-sql.jpg" data-sys-asset-uid="blt780775f2fd45e505" alt="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>Déployez l'application petclinic et le proxy NGINX&nbsp;:
</p><pre class="prettyprint">$ kubectl create -f $HOME/k8s-o11y-workshop/petclinic/petclinic.yml
$ kubectl create -f $HOME/k8s-o11y-workshop/nginx/nginx.yml
</pre><h3>Vérification de l'exécution de tous les composants</h3><p>Observez que tous les composants s'exécutent dans l'application Metrics dans Kibana&nbsp;:
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltad47bb42d177a761/5eebf9667bcaf625d820ec50/blog-k8s-o11y-setup-metrics-all.png" data-sys-asset-uid="bltad47bb42d177a761" alt="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>Vérifiez que l'interface utilisateur petclinic est disponible sur http://<public-ip>:30080. Vous pouvez obtenir l'adresse IP publique de l'application web petclinic utilisant la commande <code>kubectl get services</code>.
</public-ip></p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt36f67d3035f9e46d/5eebf976146cc4629e1ad6ca/blog-k8s-o11y-setup-app.jpg" data-sys-asset-uid="blt36f67d3035f9e46d" alt="" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>Vous êtes fin prêt. Vous pouvez désormais revenir à votre tutoriel prévu régulièrement&nbsp;: <a href="/fr/blog/kubernetes-observability-tutorial-k8s-log-monitoring-and-analysis-elastic-stack">Tutoriel sur l'observabilité Kubernetes&nbsp;: monitoring et analyse des logs</a>.
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