Автоінструментування
Якщо ви використовуєте можливість OpenTelemetry Operator робити інʼєкцію автоінструментування і не бачите жодних трейсів або метрик, дотримуйтесь цих кроків з усунення несправностей, щоб зрозуміти, що відбувається.
Кроки з усунення несправностей
Перевірте статус встановлення
Після встановлення ресурсу Instrumentation, переконайтеся, що він встановлений правильно, виконавши цю команду:
kubectl describe otelinst -n <namespace>
Де <namespace> — це простір імен, в якому розгорнуто ресурс Instrumentation.
Ваш результат повинен виглядати так:
Name: python-instrumentation
Namespace: application
Labels: app.kubernetes.io/managed-by=opentelemetry-operator
Annotations: instrumentation.opentelemetry.io/default-auto-instrumentation-apache-httpd-image:
ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-operator/autoinstrumentation-apache-httpd:1.0.3
instrumentation.opentelemetry.io/default-auto-instrumentation-dotnet-image:
ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-operator/autoinstrumentation-dotnet:0.7.0
instrumentation.opentelemetry.io/default-auto-instrumentation-go-image:
ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-go-instrumentation/autoinstrumentation-go:v0.2.1-alpha
instrumentation.opentelemetry.io/default-auto-instrumentation-java-image:
ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-operator/autoinstrumentation-java:1.26.0
instrumentation.opentelemetry.io/default-auto-instrumentation-nodejs-image:
ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-operator/autoinstrumentation-nodejs:0.40.0
instrumentation.opentelemetry.io/default-auto-instrumentation-python-image:
ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-operator/autoinstrumentation-python:0.39b0
API Version: opentelemetry.io/v1alpha1
Kind: Instrumentation
Metadata:
Creation Timestamp: 2023-07-28T03:42:12Z
Generation: 1
Resource Version: 3385
UID: 646661d5-a8fc-4b64-80b7-8587c9865f53
Spec:
...
Exporter:
Endpoint: http://otel-collector-collector.opentelemetry.svc.cluster.local:4318
...
Propagators:
tracecontext
baggage
Python:
Image: ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-operator/autoinstrumentation-python:0.39b0
Resource Requirements:
Limits:
Cpu: 500m
Memory: 32Mi
Requests:
Cpu: 50m
Memory: 32Mi
Resource:
Sampler:
Events: <none>
Перевірте логи OpenTelemetry Operator
Перевірте логи OpenTelemetry Operator на наявність помилок, виконавши цю команду:
kubectl logs -l app.kubernetes.io/name=opentelemetry-operator --container manager -n opentelemetry-operator-system --follow
Логи не повинні містити жодних помилок, повʼязаних з автоінструментуванням.
Перевірте порядок розгортання
Переконайтеся, що порядок розгортання правильний. Ресурс Instrumentation повинен бути розгорнутий перед розгортанням відповідних ресурсів Deployment, які автоматично інструментуються.
Розгляньте наступний фрагмент анотації автоінструментування:
annotations:
instrumentation.opentelemetry.io/inject-python: 'true'
Коли pod запускається, анотація повідомляє оператору шукати ресурс Instrumentation у просторі імен podʼа та виконувати інʼєкцію Python автоінструментування в pod. Це додає init-контейнер з назвою opentelemetry-auto-instrumentation до podʼа застосунку, який потім використовується для інʼєкції автоінструментування в контейнер застосунку.
Що ви можете побачити, коли виконаєте:
kubectl describe pod <your_pod_name> -n <namespace>
Де <namespace> — це простір імен, в якому розгорнуто ваш pod. Вивід повинен виглядати як наступний приклад, який показує, як може виглядати специфікація podʼа після інʼєкції автоінструментування:
Name: py-otel-server-f89fdbc4f-mtsps
Namespace: opentelemetry
Priority: 0
Service Account: default
Node: otel-target-allocator-talk-control-plane/172.24.0.2
Start Time: Mon, 15 Jul 2024 17:23:45 -0400
Labels: app=my-app
app.kubernetes.io/name=py-otel-server
pod-template-hash=f89fdbc4f
Annotations: instrumentation.opentelemetry.io/inject-python: true
Status: Running
IP: 10.244.0.10
IPs:
IP: 10.244.0.10
Controlled By: ReplicaSet/py-otel-server-f89fdbc4f
Init Containers:
opentelemetry-auto-instrumentation-python:
Container ID: containerd://20ecf8766247e6043fcad46544dba08c3ef534ee29783ca552d2cf758a5e3868
Image: ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-operator/autoinstrumentation-python:0.45b0
Image ID: ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-operator/autoinstrumentation-python@sha256:3ed1122e10375d527d84c826728f75322d614dfeed7c3a8d2edd0d391d0e7973
Port: <none>
Host Port: <none>
Command:
cp
-r
/autoinstrumentation/.
/otel-auto-instrumentation-python
State: Terminated
Reason: Completed
Exit Code: 0
Started: Mon, 15 Jul 2024 17:23:51 -0400
Finished: Mon, 15 Jul 2024 17:23:51 -0400
Ready: True
Restart Count: 0
Limits:
cpu: 500m
memory: 32Mi
Requests:
cpu: 50m
memory: 32Mi
Environment: <none>
Mounts:
/otel-auto-instrumentation-python from opentelemetry-auto-instrumentation-python (rw)
/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount from kube-api-access-x2nmj (ro)
Containers:
py-otel-server:
Container ID: containerd://95fb6d06b08ead768f380be2539a93955251be6191fa74fa2e6e5616036a8f25
Image: otel-target-allocator-talk:0.1.0-py-otel-server
Image ID: docker.io/library/import-2024-07-15@sha256:a2ed39e9a39ca090fedbcbd474c43bac4f8c854336a8500e874bd5b577e37c25
Port: 8082/TCP
Host Port: 0/TCP
State: Running
Started: Mon, 15 Jul 2024 17:23:52 -0400
Ready: True
Restart Count: 0
Environment:
OTEL_NODE_IP: (v1:status.hostIP)
OTEL_POD_IP: (v1:status.podIP)
OTEL_METRICS_EXPORTER: console,otlp_proto_http
OTEL_LOGS_EXPORTER: otlp_proto_http
OTEL_PYTHON_LOGGING_AUTO_INSTRUMENTATION_ENABLED: true
PYTHONPATH: /otel-auto-instrumentation-python/opentelemetry/instrumentation/auto_instrumentation:/otel-auto-instrumentation-python
OTEL_TRACES_EXPORTER: otlp
OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_PROTOCOL: http/protobuf
OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_PROTOCOL: http/protobuf
OTEL_SERVICE_NAME: py-otel-server
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT: http://otelcol-collector.opentelemetry.svc.cluster.local:4318
OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES_POD_NAME: py-otel-server-f89fdbc4f-mtsps (v1:metadata.name)
OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES_NODE_NAME: (v1:spec.nodeName)
OTEL_PROPAGATORS: tracecontext,baggage
OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES: service.name=py-otel-server,service.version=0.1.0,k8s.container.name=py-otel-server,k8s.deployment.name=py-otel-server,k8s.namespace.name=opentelemetry,k8s.node.name=$(OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES_NODE_NAME),k8s.pod.name=$(OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES_POD_NAME),k8s.replicaset.name=py-otel-server-f89fdbc4f,service.instance.id=opentelemetry.$(OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES_POD_NAME).py-otel-server
Mounts:
/otel-auto-instrumentation-python from opentelemetry-auto-instrumentation-python (rw)
/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount from kube-api-access-x2nmj (ro)
Conditions:
Type Status
Initialized True
Ready True
ContainersReady True
PodScheduled True
Volumes:
kube-api-access-x2nmj:
Type: Projected (a volume that contains injected data from multiple sources)
TokenExpirationSeconds: 3607
ConfigMapName: kube-root-ca.crt
ConfigMapOptional: <nil>
DownwardAPI: true
opentelemetry-auto-instrumentation-python:
Type: EmptyDir (a temporary directory that shares a pod's lifetime)
Medium:
SizeLimit: 200Mi
QoS Class: Burstable
Node-Selectors: <none>
Tolerations: node.kubernetes.io/not-ready:NoExecute op=Exists for 300s
node.kubernetes.io/unreachable:NoExecute op=Exists for 300s
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal Scheduled 99s default-scheduler Successfully assigned opentelemetry/py-otel-server-f89fdbc4f-mtsps to otel-target-allocator-talk-control-plane
Normal Pulling 99s kubelet Pulling image "ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-operator/autoinstrumentation-python:0.45b0"
Normal Pulled 93s kubelet Successfully pulled image "ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-operator/autoinstrumentation-python:0.45b0" in 288.756166ms (5.603779501s including waiting)
Normal Created 93s kubelet Created container opentelemetry-auto-instrumentation-python
Normal Started 93s kubelet Started container opentelemetry-auto-instrumentation-python
Normal Pulled 92s kubelet Container image "otel-target-allocator-talk:0.1.0-py-otel-server" already present on machine
Normal Created 92s kubelet Created container py-otel-server
Normal Started 92s kubelet Started container py-otel-server
Якщо ресурс Instrumentation не присутній на момент розгортання ресурсу Deployment, init-контейнер не може бути створений. Це означає, що якщо ресурс Deployment розгорнуто перед тим, як ви розгорнули ресурс Instrumentation, автоінструментування не зможе ініціалізуватися.
Перевірте, чи init-контейнер opentelemetry-auto-instrumentation запустився правильно (або взагалі запустився), виконавши наступну команду:
kubectl get events -n <namespace>
Де <namespace> — це простір імен, в якому розгорнуто ваш pod. Вивід повинен виглядати як наступний приклад:
53s Normal Created pod/py-otel-server-7f54bf4cbc-p8wmj Created container opentelemetry-auto-instrumentation
53s Normal Started pod/py-otel-server-7f54bf4cbc-p8wmj Started container opentelemetry-auto-instrumentation
Якщо у виводі відсутні записи Created або Started для opentelemetry-auto-instrumentation, можливо, є проблема з вашою конфігурацією автоінструментування. Це може бути результатом будь-чого з наступного:
- Ресурс
Instrumentationне був встановлений або не був встановлений правильно. - Ресурс
Instrumentationбув встановлений після розгортання застосунку. - Є помилка в анотації автоінструментування або анотація знаходиться в неправильному місці. Дивіться наступний розділ.
Ви також можете перевірити вивід команди events на наявність помилок, оскільки вони можуть допомогти вказати на вашу проблему.
Перевірте анотацію автоінструментування
Розгляньте наступний фрагмент анотації автоінструментування:
annotations:
instrumentation.opentelemetry.io/inject-python: 'true'
Якщо ваш ресурс Deployment розгорнуто в просторі імен з назвою application, а у вас є ресурс Instrumentation з назвою my-instrumentation, який розгорнуто в просторі імен з назвою opentelemetry, то вищезгадана анотація не працюватиме.
Натомість анотація повинна бути:
annotations:
instrumentation.opentelemetry.io/inject-python: 'opentelemetry/my-instrumentation'
Де opentelemetry — це простір імен ресурсу Instrumentation, а my-instrumentation — це назва ресурсу Instrumentation.
Можливі значення для анотації можуть бути:
- “true” — робити інʼєкцію ресурсу
OpenTelemetryCollectorз простору імен. - “sidecar-for-my-app” — назва екземпляра CR
OpenTelemetryCollectorв поточному просторі імен. - “my-other-namespace/my-instrumentation” — назва та простір імен екземпляра CR
OpenTelemetryCollectorв іншому просторі імен. - “false” — не виконувати інʼєкцію
Перевірте конфігурацію автоінструментування
Анотація автоінструментування могла бути додана неправильно. Перевірте наступне:
- Ви автоінструментуєте для правильної мови? Наприклад, ви намагалися автоінструментувати Python-застосунок, додавши анотацію автоінструментування JavaScript?
- Ви розмістили анотацію автоінструментування в правильному місці? Коли ви визначаєте ресурс
Deployment, є два місця, де ви могли б додати анотації:spec.metadata.annotationsіspec.template.metadata.annotations. Анотація автоінструментування повинна бути додана доspec.template.metadata.annotations, інакше вона не працює.
Перевірте конфігурацію точки доступу автоінструментування
Конфігурація spec.exporter.endpoint в ресурсі Instrumentation дозволяє вам визначити місце призначення для ваших телеметричних даних. Якщо ви пропустите це, стандартно використовується http://localhost:4317, що призводить до втрати даних.
Якщо ви надсилаєте свої телеметричні дані до Collector, значення spec.exporter.endpoint повинно посилатися на назву вашого Collector Service.
Наприклад: http://otel-collector.opentelemetry.svc.cluster.local:4318.
Де otel-collector — це назва сервісу Kubernetes OTel Collector Service.
Крім того, якщо Collector працює в іншому просторі імен, ви повинні додати opentelemetry.svc.cluster.local до назви сервісу Collector, де opentelemetry — це простір імен, в якому знаходиться Collector. Це може бути будь-який простір імен на ваш вибір.
Нарешті, переконайтеся, що ви використовуєте правильний порт Collector. Зазвичай ви можете вибрати або 4317 (gRPC), або 4318 (HTTP); однак для Python автоінструментування ви можете використовувати тільки порт 4318.
Перевірте джерела конфігурації
Автоінструментування наразі перевизначає JAVA_TOOL_OPTIONS для Java, PYTHONPATH для Python та NODE_OPTIONS для Node.js, коли вони встановлені в Docker-образі або визначені в ConfigMap. Це відома проблема, і тому ці методи встановлення цих змінних середовища слід уникати, поки проблема не буде вирішена.
Дивіться референсні проблеми для Java, Python та Node.js.
Відгук
Чи це було корисним?
Дякуємо. Ми цінуємо ваші відгуки!
Будь ласка, дайте нам знати як ми можемо покращити цю сторінку. Ми цінуємо ваші відгуки!