Habilitar a monitorização para os clusters AKS

Pré-requisitos

• A autenticação de identidade gerenciada é padrão na CLI versão 2.49.0 ou superior.
• A extensão aks-preview deve ser desinstalada dos clusters AKS usando o comando az extension remove --name aks-preview.

Métricas Prometheus

Use a -enable-azure-monitor-metrics opção com az aks create ou az aks update, dependendo se está a criar um novo cluster ou a atualizar um cluster existente para instalar o complemento de métricas que recolhe as métricas do Prometheus. Isso usará a configuração descrita em Configuração de métricas padrão do Prometheus no Azure Monitor. Para modificar essa configuração, consulte Personalizar a coleta de métricas do Prometheus no serviço gerido pelo Azure Monitor para Prometheus.

Veja os exemplos a seguir.

### Use default Azure Monitor workspace
az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group>

### Use existing Azure Monitor workspace
az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group> --azure-monitor-workspace-resource-id <workspace-name-resource-id>

### Use an existing Azure Monitor workspace and link with an existing Grafana workspace
az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group> --azure-monitor-workspace-resource-id <azure-monitor-workspace-name-resource-id> --grafana-resource-id  <grafana-workspace-name-resource-id>

### Use optional parameters
az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group> --ksm-metric-labels-allow-list "namespaces=[k8s-label-1,k8s-label-n]" --ksm-metric-annotations-allow-list "pods=[k8s-annotation-1,k8s-annotation-n]"

Exemplo

az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name "my-cluster" --resource-group "my-resource-group" --azure-monitor-workspace-resource-id "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/my-resource-group/providers/microsoft.monitor/accounts/my-workspace"

Parâmetros opcionais

Cada um dos comandos acima permite os seguintes parâmetros opcionais. O nome do parâmetro é diferente para cada um, mas seu uso é o mesmo.

Logs de contêiner

Use a opção --addon monitoring com az aks create para um novo cluster ou az aks enable-addon para atualizar um cluster existente para habilitar a coleta de logs de contentor. Consulte abaixo para modificar as configurações de coleta de log.

Veja os exemplos a seguir.

### Use default Log Analytics workspace
az aks enable-addons --addon monitoring --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group-name>

### Use existing Log Analytics workspace
az aks enable-addons --addon monitoring --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group-name> --workspace-resource-id <workspace-resource-id>

### Use custom log configuration file
az aks enable-addons --addon monitoring --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group-name> --workspace-resource-id <workspace-resource-id> --data-collection-settings dataCollectionSettings.json

### Use legacy authentication
az aks enable-addons --addon monitoring --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group-name> --workspace-resource-id <workspace-resource-id> --enable-msi-auth-for-monitoring false

Exemplo

az aks enable-addons --addon monitoring --name "my-cluster" --resource-group "my-resource-group" --workspace-resource-id "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/my-resource-group/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/my-workspace"

Arquivo de configuração de log

Para personalizar as configurações de coleta de log para o cluster, você pode fornecer a configuração como um arquivo JSON usando o seguinte formato. Se você não fornecer um arquivo de configuração, as configurações padrão identificadas na tabela abaixo serão usadas.

{
  "interval": "1m",
  "namespaceFilteringMode": "Include",
  "namespaces": ["kube-system"],
  "enableContainerLogV2": true, 
  "streams": ["Microsoft-Perf", "Microsoft-ContainerLogV2"]
}

Cada uma das configurações na configuração é descrita na tabela a seguir.

Pré-requisitos

• O espaço de trabalho do Azure Monitor e a instância do Azure Managed Grafana já devem ser criados.
• O modelo deve ser implantado no mesmo grupo de recursos que a instância do Azure Managed Grafana.
• Se a instância do Azure Managed Grafana estiver numa assinatura diferente da do espaço de trabalho do Azure Monitor, registe a assinatura do espaço de trabalho do Azure Monitor com o Microsoft.Dashboard provedor de recursos usando as orientações em Registar provedor de recursos.
• Os utilizadores com a User Access Administrator função na subscrição do cluster AKS podem habilitar a Monitoring Reader função diretamente ao implantar o modelo.

Métricas Prometheus

Recuperar valores necessários para o recurso Grafana

Se a instância do Azure Managed Grafana já estiver vinculada a um espaço de trabalho do Azure Monitor, você deverá incluir essa lista no modelo ou ela será substituída. Na página de Visão geral da instância do Azure Managed Grafana no portal do Azure, selecione a vista de JSON, e copie o valor de azureMonitorWorkspaceIntegrations, que será semelhante ao exemplo abaixo. Se não existir, a instância não foi vinculada a nenhum espaço de trabalho do Azure Monitor.

"properties": {
    "grafanaIntegrations": {
        "azureMonitorWorkspaceIntegrations": [
            {
                "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_1"
            },
            {
                "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_2"
            }
        ]
    }
}

Baixar e editar modelo e arquivo de parâmetro

1. Transfira os ficheiros necessários.

   Bíceps

   • Arquivo de modelo: https://aka.ms/azureprometheus-enable-bicep-template
   • Arquivo de parâmetros: https://aka.ms/azureprometheus-enable-bicep-template-parameters
   • Módulo DCRA: https://aka.ms/nested_azuremonitormetrics_dcra_clusterResourceId
   • Módulo de perfil: https://aka.ms/nested_azuremonitormetrics_profile_clusterResourceId
   • Módulo de atribuição de função do Azure Managed Grafana: https://aka.ms/nested_grafana_amw_role_assignment

   JSON

   • Arquivo de modelo: https://aka.ms/azureprometheus-enable-arm-template
   • Arquivo de parâmetros: https://aka.ms/azureprometheus-enable-arm-template-parameters

2. Edite os seguintes valores no arquivo de parâmetro. O mesmo conjunto de valores é usado para os modelos ARM e Bicep. Obtenha o ID dos recursos a partir da visualização JSON na página de Visão geral.

   Parâmetro	Valor
   azureMonitorWorkspaceResourceId	ID do recurso para o espaço de trabalho do Azure Monitor. Recupere a partir da vista JSON na página Resumo do espaço de trabalho do Azure Monitor.
   azureMonitorWorkspaceLocation	Local do espaço de trabalho do Azure Monitor. Recupere a partir da vista JSON na página Resumo do espaço de trabalho do Azure Monitor.
   clusterResourceId	Identificador de recurso para o cluster AKS. Recupere da Visualização JSON na Página de Visão Geral do cluster.
   clusterLocation	Localização do cluster AKS. Recupere da Visualização JSON na Página de Visão Geral do cluster.
   metricLabelsAllowlist	Lista separada por vírgulas de chaves de rótulos do Kubernetes a serem usadas na métrica de rótulos do recurso.
   metricAnnotationsAllowList	Lista separada por vírgulas de chaves de rótulo adicionais do Kubernetes a serem utilizadas na métrica de anotações do recurso.
   grafanaResourceId	ID do recurso para a instância gerenciada do Grafana. Recupere a partir da vista JSON na página Visão geral da instância Grafana.
   grafanaLocation	Localização da instância gerida do Grafana. Recupere a partir da vista JSON na página Visão geral da instância Grafana.
   grafanaSku	SKU para a instância gerenciada do Grafana. Recupere a partir da vista JSON na página Visão geral da instância Grafana. Utilize o sku.name.

3. Abra o arquivo de modelo e atualize a grafanaIntegrations propriedade no final do arquivo com os valores recuperados da instância Grafana. Isso será semelhante aos exemplos a seguir. Nesses exemplos, full_resource_id_1 e full_resource_id_2 já estavam no recurso JSON do Azure Managed Grafana. A entrada final azureMonitorWorkspaceResourceId já está no modelo e é usada para vincular à ID de recurso do espaço de trabalho do Azure Monitor fornecida no arquivo de parâmetros.

   Bíceps

       resource grafanaResourceId_8 'Microsoft.Dashboard/grafana@2022-08-01' = {
           name: split(grafanaResourceId, '/')[8]
           sku: {
               name: grafanaSku
           }
           identity: {
               type: 'SystemAssigned'
           }
           location: grafanaLocation
           properties: {
               grafanaIntegrations: {
                   azureMonitorWorkspaceIntegrations: [
                       {
                           azureMonitorWorkspaceResourceId: 'full_resource_id_1'
                       }
                       {
                           azureMonitorWorkspaceResourceId: 'full_resource_id_2'
                       }
                       {
                           azureMonitorWorkspaceResourceId: azureMonitorWorkspaceResourceId
                       }
                   ]
               }
           }
       }
   

   JSON

   {
       "type": "Microsoft.Dashboard/grafana",
       "apiVersion": "2022-08-01",
       "name": "[split(parameters('grafanaResourceId'),'/')[8]]",
       "sku": {
           "name": "[parameters('grafanaSku')]"
       },
       "location": "[parameters('grafanaLocation')]",
       "properties": {
           "grafanaIntegrations": {
           "azureMonitorWorkspaceIntegrations": [
               {
                   "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_1"
               },
               {
                   "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_2"
               },
               {
                   "azureMonitorWorkspaceResourceId": "[parameters('azureMonitorWorkspaceResourceId')]"
               }
           ]
           }
       }
   }
   

4. Implante o modelo com o arquivo de parâmetro usando qualquer método válido para implantar modelos do Gerenciador de Recursos. Para obter exemplos de métodos diferentes, consulte Implantar os modelos de exemplo.

Logs de contêiner

Pré-requisitos

• O modelo deve ser implantado no mesmo grupo de recursos que o cluster.

Baixar e instalar modelo

1. Baixe e edite o modelo e o arquivo de parâmetros.

   Bíceps

   • Arquivo de modelo (Syslog): https://aka.ms/enable-monitoring-msi-syslog-bicep-template
   • Arquivo de parâmetro (Syslog): https://aka.ms/enable-monitoring-msi-syslog-bicep-parameters
   • Arquivo de modelo (No Syslog): https://aka.ms/enable-monitoring-msi-bicep-template
   • Arquivo de parâmetro (No Syslog): https://aka.ms/enable-monitoring-msi-bicep-parameters

   ARM

   • Arquivo de modelo: https://aka.ms/aks-enable-monitoring-msi-onboarding-template-file
   • Arquivo de parâmetros: https://aka.ms/aks-enable-monitoring-msi-onboarding-template-parameter-file

2. Edite os seguintes valores no arquivo de parâmetro. O mesmo conjunto de valores é usado para os modelos ARM e Bicep. Obtenha o ID dos recursos a partir da visualização JSON na página de Visão geral.

   Parâmetro	Descrição
   aksResourceId	ID do recurso do cluster.
   aksResourceLocation	A localização do cluster.
   workspaceResourceId	ID do recurso do espaço de trabalho do Log Analytics.
   resourceTagValues	Valores de tag especificados para a regra de coleta de dados (DCR) da extensão existente do Container insights do cluster e o nome do DCR. O nome será MSCI-<clusterName>-<clusterRegion> e este recurso será criado em um grupo de recursos de clusters AKS. Para a primeira integração, você pode definir valores de tag arbitrários.
   enableRetinaNetworkFlowLogs	Sinalizador para indicar se os logs de fluxo de rede do Retina devem ser ativados.
   enableContainerLogV2	Sinalizador booleano para habilitar o esquema ContainerLogV2. Se definido como true, os logs stdout/stderr são enviados para a tabela ContainerLogV2 . Caso contrário, os logs de contêiner são enviados para a tabela ContainerLog , a menos que especificado de outra forma no ConfigMap. Ao especificar os fluxos individuais, você deve incluir a tabela correspondente para ContainerLog ou ContainerLogV2.
   enableSyslog	Especifica se a coleção Syslog deve ser habilitada.
   syslogLevels	Se a coleção Syslog estiver habilitada, especifica os níveis de log a serem coletados.
   dataCollectionInterval	Determina a frequência com que o agente coleta dados. Os valores válidos são 1m - 30m em intervalos de 1m O valor padrão é 1m. Se o valor estiver fora do intervalo permitido, o padrão será 1 m.
   namespaceFilteringModeForDataCollection	Include: Coleta apenas dados dos valores no campo namespaces . Excluir: recolhe dados de todos os namespaces, exceto pelos valores no campo de namespaces. Desativado: ignora todas as seleções de namespace e coleta dados em todos os namespaces.
   namespacesForDataCollection	Matriz de namespaces Kubernetes separados por vírgulas para coletar dados de inventário e perf com base no namespaceFilteringMode. Por exemplo, namespaces = ["kube-system", "default"] com uma configuração Include coleta apenas esses dois namespaces. Com uma configuração Exclude , o agente coleta dados de todos os outros namespaces, exceto kube-system e default. Com uma configuração Off , o agente coleta dados de todos os namespaces, incluindo kube-system e default. Namespaces inválidos e não reconhecidos são ignorados.
   streams	Uma matriz de fluxos de tabelas. Consulte Valores de fluxo para obter uma lista dos fluxos válidos e suas tabelas correspondentes.
   useAzureMonitorPrivateLinkScope	Especifica se o link privado deve ser usado para a conexão de cluster com o Azure Monitor.
   azureMonitorPrivateLinkScopeResourceId	Quando se utiliza um link privado, o ID do recurso do escopo do link privado.

3. Implante o modelo com o arquivo de parâmetro usando qualquer método válido para implantar modelos do Gerenciador de Recursos. Para obter exemplos de métodos diferentes, consulte Implantar os modelos de exemplo.

Pré-requisitos

• O espaço de trabalho do Azure Monitor e o espaço de trabalho do Azure Managed Grafana já devem ser criados.
• O modelo precisa ser implantado no mesmo grupo de recursos que o espaço de trabalho do Azure Managed Grafana.
• Os usuários com a função de Administrador de Acesso de Usuário na assinatura do cluster AKS podem habilitar a função Leitor de Monitoramento diretamente implantando o modelo.
• Se a instância do Azure Managed Grafana estiver em uma assinatura diferente da assinatura do Azure Monitor Workspaces, registre a assinatura do Azure Monitor Workspace com o Microsoft.Dashboard provedor de recursos seguindo esta documentação.

Recuperar valores necessários para o recurso Grafana

Se a instância do Azure Managed Grafana já estiver vinculada a um espaço de trabalho do Azure Monitor, você deverá incluir essa lista no modelo ou ela será substituída. Na página de Visão geral da instância do Azure Managed Grafana no portal do Azure, selecione a vista de JSON, e copie o valor de azureMonitorWorkspaceIntegrations, que será semelhante ao exemplo abaixo. Se não existir, a instância não foi vinculada a nenhum espaço de trabalho do Azure Monitor.

"properties": {
    "grafanaIntegrations": {
        "azureMonitorWorkspaceIntegrations": [
            {
                "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_1"
            },
            {
                "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_2"
            }
        ]
    }
}

Atualize o bloco azure_monitor_workspace_integrations no main.tf com a lista de integrações do Grafana.

  azure_monitor_workspace_integrations {
    resource_id  = var.monitor_workspace_id[var.monitor_workspace_id1, var.monitor_workspace_id2]
  }

Baixar e editar modelos

Novo grupo AKS

1. Baixe todos os arquivos em AddonTerraformTemplate.
2. Edite as variáveis em variables.tf arquivo com os valores de parâmetro corretos.
3. Execute terraform init -upgrade para inicializar a implantação do Terraform.
4. Execute terraform plan -out main.tfplan para inicializar a implantação do Terraform.
5. Execute terraform apply main.tfplan para aplicar o plano de execução à sua infraestrutura de nuvem.

Nota: Passe as variáveis para as chaves annotations_allowed e labels_allowed em main.tf somente quando esses valores existirem. Estes são blocos opcionais.

Logs de contêiner

Novo grupo AKS

1. Baixe o arquivo de modelo Terraform dependendo se você deseja habilitar a coleção Syslog.

   • Syslog: https://aka.ms/enable-monitoring-msi-syslog-terraform
   • Sem Syslog: https://aka.ms/enable-monitoring-msi-terraform

2. Com base nas configurações do seu cluster, ajuste o azurerm_kubernetes_cluster recurso em main.tf.

3. Atualizar parâmetros em variables.tf para substituir valores em "<>"

   Parâmetro	Descrição
   aks_resource_group_name	Use os valores na página Visão geral do AKS para o grupo de recursos.
   resource_group_location	Use os valores na página Visão geral do AKS para o grupo de recursos.
   cluster_name	Defina o nome do cluster que você gostaria de criar.
   workspace_resource_id	Use o ID de recurso do seu espaço de trabalho do Log Analytics.
   workspace_region	Use o local do seu espaço de trabalho do Log Analytics.
   resource_tag_values	Corresponder os valores de tag existentes especificados para a regra de coleta de dados (DCR) de extensão de Container insights do cluster existente e para o nome do DCR. O nome coincidirá com MSCI-<clusterName>-<clusterRegion> e este recurso será criado no mesmo grupo de recursos que os clusters AKS. Para a primeira integração, você pode definir os valores de tag arbitrários.
   enabledContainerLogV2	Defina esse valor de parâmetro como true para usar o padrão recomendado ContainerLogV2.
   Parâmetros de otimização de custos	Consulte Parâmetros de coleta de dados
   streams	Fluxos para recolha de dados. Consulte Valores de fluxo.
   use_azure_monitor_private_link_scope	Sinalizador para indicar se o Escopo de Link Privado do Azure Monitor deve ser configurado.
   azure_monitor_private_link_scope_resource_id	ID de recurso do Azure para o Escopo de Ligação Privada do Azure Monitor.

4. Execute terraform init -upgrade para inicializar a implantação do Terraform.

5. Execute terraform plan -out main.tfplan para inicializar a implantação do Terraform.

6. Execute terraform apply main.tfplan para aplicar o plano de execução à sua infraestrutura de nuvem.

Cluster AKS existente

1. Importe o recurso de cluster existente primeiro com o comando: terraform import azurerm_kubernetes_cluster.k8s <aksResourceId>
2. Adicione o perfil de complemento oms_agent ao recurso azurerm_kubernetes_cluster existente.

   oms_agent {
       log_analytics_workspace_id = var.workspace_resource_id
       msi_auth_for_monitoring_enabled = true
     }
   

3. Copie os recursos DCR e DCRA dos modelos Terraform
4. Execute terraform plan -out main.tfplan e verifique se a alteração está adicionando a propriedade oms_agent. Nota: Se o recurso definido for diferente durante o azurerm_kubernetes_cluster plano de terraforme, o cluster existente será destruído e recriado.
5. Execute terraform apply main.tfplan para aplicar o plano de execução à sua infraestrutura de nuvem.

Você pode habilitar métricas e logs de contêiner do Prometheus ao criar um novo cluster AKS ou em um cluster existente no portal do Azure. Em ambos os casos, a experiência de configuração é a mesma.

Novo cluster AKS

Ao criar um novo cluster AKS no portal do Azure, configure o monitoramento na guia Monitoramento .

Cluster existente

Navegue até o cluster no portal do Azure. No menu de serviço, selecione Monitor e, em seguida, Configurações do monitor.

Opções de configuração

As opções de configuração são as mesmas para clusters novos e existentes. A única diferença é que talvez seja necessário selecionar Configurações avançadas para exibir todas as opções de um cluster existente.

3. As métricas Prometheus, Grafana e Container Logs e eventos são selecionados para você. Se você tiver o espaço de trabalho existente do Azure Monitor, o espaço de trabalho do Grafana e o espaço de trabalho do Log Analytics, eles serão selecionados para você.
4. Selecione Configurações avançadas se quiser selecionar espaços de trabalho alternativos ou criar novos. A configuração Perfis de registos de log e Perfis tradicionais permite modificar os detalhes padrão de recolha para ajudar na redução dos custos de monitorização. Consulte Habilitar configurações de otimização de custos em Insights de contêiner para obter detalhes.
5. Selecione Configurar.

Para logs de contêiner, você deve selecionar um perfil de log, que define quais logs serão coletados e com que frequência. Os perfis disponíveis estão listados na tabela a seguir.

Se quiser personalizar as configurações, clique em Editar configurações de coleção. Cada uma dessas configurações é descrita na tabela a seguir.

A opção Dados coletados permite selecionar as tabelas que são preenchidas para o cluster. As tabelas são agrupadas pelos cenários mais comuns.

Métricas Prometheus

1. Baixe os arquivos de modelo e parâmetro da Política do Azure.

   • Arquivo de modelo: https://aka.ms/AddonPolicyMetricsProfile
   • Arquivo de parâmetros: https://aka.ms/AddonPolicyMetricsProfile.parameters

2. Crie a definição de política usando o seguinte comando da CLI:

   az policy definition create --name "Prometheus Metrics addon" --display-name "Prometheus Metrics addon" --mode Indexed --metadata version=1.0.0 category=Kubernetes --rules AddonPolicyMetricsProfile.rules.json --params AddonPolicyMetricsProfile.parameters.json`
   

3. Depois de criar a definição de política, no portal do Azure, selecione Política e, em seguida , Definições. Selecione a definição de política que criou.

4. Selecione Atribuir e preencha os detalhes no separador Parâmetros. Selecione Rever e Criar.

5. Se desejar aplicar a política a um cluster existente, crie uma tarefa de Correção para esse recurso de cluster a partir da Atribuição de Política.

Depois que a política for atribuída à assinatura, sempre que você criar um novo cluster sem o Prometheus habilitado, a política será executada e implantada para habilitar o monitoramento do Prometheus.

Registro de contêineres

1. Baixe os arquivos de modelo e parâmetro da Política do Azure.

   • Arquivo de modelo: https://aka.ms/enable-monitoring-msi-azure-policy-template
   • Arquivo de parâmetros: https://aka.ms/enable-monitoring-msi-azure-policy-parameters

2. Crie a definição de política usando o seguinte comando da CLI:

   az policy definition create --name "AKS-Monitoring-Addon-MSI" --display-name "AKS-Monitoring-Addon-MSI" --mode Indexed --metadata version=1.0.0 category=Kubernetes --rules azure-policy.rules.json --params azure-policy.parameters.json
   

3. Depois de criar a definição de política, no portal do Azure, selecione Política e, em seguida , Definições. Selecione a definição de política que criou.

4. Selecione Atribuir e preencha os detalhes no separador Parâmetros. Selecione Rever e Criar.

5. Se desejar aplicar a política a um cluster existente, crie uma tarefa de Correção para esse recurso de cluster a partir da Atribuição de Política.

Use o comando az monitor diagnostic-settings create para criar uma configuração de diagnóstico com a CLI do Azure. Consulte a documentação deste comando para obter descrições de seus parâmetros.

O exemplo a seguir cria uma configuração de diagnóstico que envia todas as categorias do Kubernetes para um espaço de trabalho do Log Analytics. Isso inclui o modo específico de recursos para enviar os logs para tabelas específicas listadas em Logs de recursos suportados para Microsoft.ContainerService/fleets.

az monitor diagnostic-settings create \
--name 'Collect control plane logs' \
--resource  /subscriptions/<subscription ID>/resourceGroups/<resource group name>/providers/Microsoft.ContainerService/managedClusters/<cluster-name> \
--workspace /subscriptions/<subscription ID>/resourcegroups/<resource group name>/providers/microsoft.operationalinsights/workspaces/<log analytics workspace name> \
--logs '[{"category": "karpenter-events","enabled": true},{"category": "kube-audit","enabled": true},
{"category": "kube-apiserver","enabled": true},{"category": "kube-audit-admin","enabled": true},{"category": "kube-controller-manager","enabled": true},{"category": "kube-scheduler","enabled": true},{"category": "cluster-autoscaler","enabled": true},{"category": "cloud-controller-manager","enabled": true},{"category": "guard","enabled": true},{"category": "csi-azuredisk-controller","enabled": true},{"category": "csi-azurefile-controller","enabled": true},{"category": "csi-snapshot-controller","enabled": true},{"category": "fleet-member-agent","enabled": true},{"category": "fleet-member-net-controller-manager","enabled": true},{"category": "fleet-mcs-controller-manager","enabled": true}]'
--metrics '[{"category": "AllMetrics","enabled": true}]' \
--export-to-resource-specific true

A seguir estão exemplos de modelos e arquivos de parâmetros para criar uma configuração de diagnóstico para logs de plano de controle. Modifique os modelos para coletar categorias diferentes ou enviar os logs para um destino diferente.

Bíceps

param clusterName string
param workspaceId string
param settingName string

resource cluster 'Microsoft.ContainerService/managedClusters@2021-05-01-preview' existing = {
  name: clusterName
}

resource setting 'Microsoft.Insights/diagnosticSettings@2021-05-01-preview' = {
  name: settingName
  scope: cluster
  properties: {
    workspaceId: workspaceId
    logs: [
      {
        category: 'kube-apiserver'
        enabled: true
      }
      {
        category: 'kube-audit'
        enabled: true
      }
      {
        category: 'kube-audit-admin'
        enabled: true
      }
      {
        category: 'kube-controller-manager'
        enabled: true
      }
      {
        category: 'kube-scheduler'
              }
      {
        category: 'cluster-autoscaler'
        enabled: true
      }
      {
        category: 'guard'
        enabled: true
      }
    ]
  }
}

JSON

{
    "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
    "contentVersion": "1.0.0.0",
    "parameters": {
        "clusterName": {
            "type": "String"
        },
        "workspaceId": {
            "type": "String"
        },
        "settingName": {
            "type": "String"
        }
    },
    "resources": [
        {
            "type": "Microsoft.Insights/diagnosticSettings",
            "apiVersion": "2021-05-01-preview",
            "scope": "[format('Microsoft.ContainerService/managedClusters/{0}', parameters('clusterName'))]",
            "name": "[parameters('settingName')]",
            "properties": {
                "workspaceId": "[parameters('workspaceId')]",
                "logs": [
                    {
                        "category": "kube-apiserver",
                        "enabled": true
                    },
                    {
                        "category": "kube-audit",
                        "enabled": true
                    },
                    {
                        "category": "kube-audit-admin",
                        "enabled": true
                    },
                    {
                        "category": "kube-controller-manager",
                        "enabled": true
                    },
                    {
                        "category": "kube-scheduler",
                        "enabled": false
                    },
                    {
                        "category": "cluster-autoscaler",
                        "enabled": true
                    },
                    {
                        "category": "guard",
                        "enabled": true
                    }
                ]
            }
        }
    ]
}

Arquivo de parâmetros

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentParameters.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "parameters": {
    "settingName": {
        "value": "<cluster-name>"
    },
    "workspaceId": {
      "value": "/subscriptions/<subscription id>/resourcegroups/<resourcegroup name>/providers/microsoft.operationalinsights/workspaces/<workspace name>"
    },
    "scope": {
      "value": "Microsoft.<resource type>/<resourceName>"
    }
  }
}

Use o modelo abaixo para criar uma configuração de diagnóstico para os registos do plano de controlo. Modifique o modelo para coletar categorias diferentes ou enviar os logs para um destino diferente.

  features {}
}

variable "setting_name" {
  type        = string
  description = "Name for the diagnostic setting."
}

variable "workspace_id" {
  type        = string
  description = "Resource ID of the Log Analytics workspace."
}

variable "cluster_id" {
  type        = string
  description = "Resource ID of the AKS cluster to attach diagnostics to."
}

resource "azurerm_monitor_diagnostic_setting" "aks" {
  name                       = var.setting_name
  target_resource_id         = var.cluster_id
  log_analytics_workspace_id = var.workspace_id

  log {
    category = "kube-apiserver"
    enabled  = true
  }

  log {
    category = "kube-audit"
    enabled  = true
  }

  log {
    category = "kube-audit-admin"
    enabled  = true
  }

  log {
    category = "kube-controller-manager"
    enabled  = true
  }

  log {
    category = "kube-scheduler"
    enabled  = false
  }

  log {
    category = "cluster-autoscaler"
    enabled  = true
  }

  log {
    category = "guard"
    enabled  = true
  }
}

Selecione Configurações de diagnóstico na seção Monitoramento do menu do cluster. Em seguida, selecione + Adicionar configuração de diagnóstico.

Selecione Enviar para o espaço de trabalho do Log Analytics e selecione o mesmo espaço de trabalho para o qual você envia seus logs de contêiner. Em seguida, selecione as diferentes Categorias que deseja coletar. Dê ao nome da configuração de Diagnóstico um nome descritivo, como Recolher Registos do Plano de Controlo.

Verificar a implementação

Dentro de alguns minutos após habilitar o monitoramento, você poderá usar os seguintes métodos para verificar se os recursos de monitoramento estão habilitados.

• O cluster deve ser movido da vista Clusters não monitorados para a vista Clusters monitorados na vista multicluster do Container Insights.
• A visualização Monitor para o cluster deve começar a ser preenchida com dados e não fornecer mais uma opção para habilitar o monitoramento. Isso inclui as guias Nodos, Cargas de trabalho e Contentores.

Consulte Criar configurações de diagnóstico em escala usando Políticas do Azure internas para obter detalhes sobre como usar a Política do Azure para criar configurações de diagnóstico em escala.