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09. リソースのモニタリング

Helmをインストールする

HelmはKubenetes用のパッケージマネージャーらしい。

Installing Helm | Helm

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$ curl -fsSL -o get_helm.sh https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-4
$ chmod 700 get_helm.sh
$ ./get_helm.sh

kube-prometheus-stackをインストールする

kube-prometheus-stackをインストールするとPrometheus(メトリクスの収集・保存)とGrafana(可視化・ダッシュボード)を使えるようになる。

GitHub - prometheus-community/helm-charts: Prometheus community Helm charts · GitHub

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$ helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
$ helm repo update

$ helm install kube-prometheus-stack prometheus-community/kube-prometheus-stack \
  --namespace monitoring \
  --create-namespace

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$ kubectl get pods -n monitoring
NAME                                                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
alertmanager-kube-prometheus-stack-alertmanager-0           2/2     Running   0          2m9s
kube-prometheus-stack-grafana-df7d5489d-fv5gx               3/3     Running   0          2m23s
kube-prometheus-stack-kube-state-metrics-69ff47cc6c-kcrhp   1/1     Running   0          2m23s
kube-prometheus-stack-operator-79dc5d8695-gkvqf             1/1     Running   0          2m23s
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-njf7c        1/1     Running   0          2m23s
prometheus-kube-prometheus-stack-prometheus-0               2/2     Running   0          2m8s

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$ kubectl port-forward -n monitoring svc/kube-prometheus-stack-grafana 3001:80

パスワードを確認する。

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$ kubectl get secret -n monitoring kube-prometheus-stack-grafana -o jsonpath="{.data.admin-password}" | base64 --decode

Webブラウザでhttp://localhost:3001を開きGrafanaにアクセスする。ユーザー名admin、上記のパスワードでログインする。

Podを監視する

左のメニューにあるDashboardからKubernetes / Compute Resources / Podを選択することで、Podを確認できる。

このグラフを参考にDeploymentのYAMLを編集することでCPUリソースの割当精度を上げることができる。

k8s/app-deployment.yaml
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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
# 略
spec:
  template:
    spec:
      containers:
        - env:
          ports:
            - containerPort: 3000
              protocol: TCP
          resources: # CPUの使用量の下限・上限を指定する
            requests:
              cpu: "100m" # Pod1個で0.1コアを確保する
            limits:
              cpu: "500m" # Pod1個で最大0.5コアを確保する

mはミリコアという単位である。(例えば"100m"は100ミリコアで、"0.1"と等しい)

1コアはCPU使用率100%を示し、物理コア1つを100%使い切る。

Raspberry Pi 5は4コアなので、全コアを使い切ることは4コア(4000m)に相当する。

cpu: "4"とすると、Pod1つに4コア使い切ってしまうことになる。

同様にメモリ使用率も確認できる。

k8s/app-deployment.yaml
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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
# 略
spec:
  template:
    spec:
      containers:
        - env:
          ports:
            - containerPort: 3000
              protocol: TCP
          resources: # CPUの使用量の下限・上限を指定する
            requests:
              cpu: "0.1" # Pod1個に確保するCPU使用率[コア]
              memory: "128Mi" # Pod1個に確保するメモリ量[B]
            limits:
              cpu: "0.5" # Pod1個に確保する最大CPU使用率[コア]
              memory: "256Mi" # Pod1個に確保する最大メモリ量[B]

Kubernetes / Compute Resources / Node (Pods)からノード全体のリソース使用状況を確認できる。