Minikube 설정을 통해 Grafana의 Prometheus 데이터 소스 문제 해결

Minikube에서 Prometheus-Grafana 통합 문제 해결

Kubernetes 기반 모니터링 스택을 배포할 때 메트릭 수집 및 시각화를 위한 두 가지 강력한 도구인 Prometheus와 Grafana를 통합하는 것이 일반적입니다. 사용 미니쿠베 로컬 Kubernetes 환경으로서 특히 데이터 소스 구성을 설정할 때 통합 문제가 발생하는 것은 드문 일이 아닙니다.

이 문서에서는 추가할 때 발생하는 일반적인 문제를 다룹니다. 프로메테우스 Grafana의 데이터 소스로. 새로운 네임스페이스에 Grafana를 배포한 후 Prometheus와 유사한 서비스에 연결됩니다. OpenTelemetry 수집기 실패합니다. 이 문제는 서비스를 올바르게 배포하고 관련 구성을 적용한 후에 발생합니다.

특히 HTTP를 통해 Prometheus를 쿼리할 때 발생하는 오류는 당황스러울 수 있습니다. "잘못된 HTTP 응답" 메시지는 전송 연결이 끊어졌음을 나타낼 수 있습니다. 이 오류는 Minikube의 다양한 네트워킹 또는 서비스 노출 문제로 인해 발생할 수 있습니다.

이 문서에서는 근본 원인을 파악하고 문제에 대한 실제 해결 방법을 제공하는 절차를 안내합니다. 성공적인 설정을 보장하기 위해 연결 문제를 해결하겠습니다. 프로메테우스 그리고 그라파나 당신의 쿠버네티스 환경.

Grafana의 Prometheus DataSource 문제에 대한 솔루션 이해

첫 번째 스크립트는 Kubernetes의 YAML 구성을 활용하여 NodePort를 통해 Prometheus 서비스를 제공합니다. 이 전략은 Grafana와 같은 외부 플랫폼에서 Kubernetes 클러스터 내부에서 작동하는 서비스에 액세스하려는 경우 매우 유용합니다. 'NodePort' 유형은 Grafana가 이후에 데이터 소스로 사용할 수 있는 특정 포트의 서비스로 외부 트래픽을 라우팅합니다. 이 전략은 프로그램이 Minikube 또는 유사한 로컬 클러스터에서 실행될 때 개발 및 테스트 시나리오에 적합합니다.

두 번째 옵션은 Kubernetes를 사용합니다. 입구 HTTP를 통해 Prometheus 서비스를 노출하여 클러스터 외부에서 액세스할 수 있도록 합니다. Ingress는 외부 경로를 설정하여 작동하며, 이 경우 Grafana는 HTTP 엔드포인트를 통해 Prometheus를 직접 쿼리할 수 있습니다. Ingress를 사용하는 주요 이점은 로드 밸런싱, SSL 종료, 이름 기반 가상 호스팅을 비롯한 보다 광범위한 라우팅 기능을 제공한다는 것입니다. 이 솔루션은 모니터링 서비스에 대한 안전하고 확장 가능한 액세스가 필요한 프로덕션 시나리오에 적합합니다.

세 번째 방법은 사용자 정의 GoLang 프록시를 사용하여 Grafana에서 Prometheus로 HTTP 요청을 전달합니다. GoLang 서버는 요청을 수신하고 이를 Kubernetes 클러스터 내의 적절한 엔드포인트로 라우팅합니다. 이 방법은 네트워크 제한으로 인해 Grafana에서 Prometheus로의 직접 연결이 불가능한 상황이나 요청이 Prometheus에 도달하기 전에 추가 처리가 필요한 경우에 유용합니다. GoLang 스크립트는 간단하지만 효과적이어서 다른 솔루션에 실행 가능한 옵션을 제공합니다.

마지막으로 GoLang의 단위 테스트는 프록시가 예상대로 작동하는지 보장합니다. 'httptest.NewRequest' 및 'httptest.NewRecorder'를 사용하여 HTTP 요청 및 응답을 테스트하면 프록시가 외부 종속성에 의존하지 않고 트래픽을 올바르게 전달하는지 확인할 수 있습니다. 이러한 단위 테스트는 실제 트래픽을 모방하고 Grafana가 의도한 대로 Prometheus와 상호 작용하는지 확인합니다. 단위 테스트는 프록시 서버가 다양한 컨텍스트에서 안정적으로 작동하는지 확인하고 프로젝트가 확장됨에 따라 코드 품질을 유지하는 데 중요합니다.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus-service
  namespace: default
spec:
  selector:
    app: prometheus
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 9090
    targetPort: 9090
  type: NodePort

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: prometheus-ingress
  namespace: default
spec:
  rules:
  - host: prometheus.local
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: prometheus-service
            port:
              number: 9090

package main
import (
  "net/http"
  "log"
)
func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
  http.Redirect(w, r, "http://prometheus-service.default.svc:9090", 301)
}
func main() {
  http.HandleFunc("/", handler)
  log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

package main
import (
  "net/http"
  "net/http/httptest"
  "testing"
)
func TestHandler(t *testing.T) {
  req := httptest.NewRequest("GET", "http://localhost:8080", nil)
  rr := httptest.NewRecorder()
  handler(rr, req)
  if status := rr.Code; status != http.StatusMovedPermanently {
    t.Errorf("wrong status code: got %v want %v", status, http.StatusMovedPermanently)
  }
}

Kubernetes에서 Prometheus 및 Grafana 통합 최적화

Kubernetes에 Prometheus와 Grafana를 통합하려면 네임스페이스 전반에 걸쳐 적절한 서비스 노출이 필요합니다. 해당 시나리오에서는 OpenTelemetry Collector를 기본 네임스페이스에 설치하고 Grafana를 별도의 네임스페이스에 설치했습니다. ClusterIP와 같은 Kubernetes 기능은 내부 통신을 향상시키지만 올바른 설정 없이는 네임스페이스 간 통신이 어려울 수 있습니다. Grafana가 의도한 엔드포인트를 통해 Prometheus에 연결할 수 있도록 서비스 이름과 DNS 항목이 올바르게 구성되었는지 확인하는 것이 중요합니다.

Grafana와 Prometheus 통합을 디버깅하는 동안 고려해야 할 또 다른 사항은 서비스 유형이 접근성에 미치는 영향입니다. 에이 클러스터IP 서비스는 내부 클러스터 사용을 위한 것이며 Kubernetes 클러스터 내에서만 액세스할 수 있습니다. Grafana가 다른 네임스페이스에 설치되어 있거나 외부 액세스가 필요한 경우 노드포트 또는 입구 서비스 유형이 더 적합합니다. 이 업데이트를 사용하면 클러스터 외부에서 또는 네임스페이스를 통해 트래픽을 라우팅할 수 있습니다.

또한 Kubernetes의 서비스 간 네트워크 문제를 진단하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 "HTTP 전송 연결이 끊어졌습니다"와 같은 메시지가 나타날 경우 더욱 그렇습니다. 이러한 문제는 잘못 구성된 포트나 프로토콜로 인해 발생할 수 있습니다. 'kubectl 포트 전달' 및 네트워크 정책과 같은 도구를 사용하면 개발자가 서비스 전반의 연결을 실시간으로 확인할 수 있어 네트워크 문제를 더 신속하게 격리하고 처리할 수 있습니다. Prometheus와 Grafana가 원활하게 통신하려면 올바른 포트(예: gRPC의 경우 4317)를 노출해야 합니다.