Instalar CloudPrem en AWS EKS
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Request AccessEste documento te guiará a través del proceso de configuración de tu entorno de AWS y la instalación de CloudPrem en AWS EKS.
Requisitos previos
Para desplegar CloudPrem en AWS, es necesario configurar:
- Credenciales y autenticación de AWS
- Selección de regiones de AWS
- Permisos IAM para el almacenamiento de objetos S3
- Base de datos PostgreSQL RDS (recomendado)
- Clúster EKS con el controlador del balanceador de carga AWS
Credenciales de AWS
Al iniciar un nodo, CloudPrem intenta encontrar las credenciales de AWS utilizando la cadena de proveedores de credenciales implementada por rusoto_core::ChainProvider y busca las credenciales en este orden:
- Variables de entorno
AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY o AWS_SESSION_TOKEN (opcional). - Archivo de perfiles de credenciales, normalmente ubicado en
~/.aws/credentials o especificado por las variables de entorno AWS_SHARED_CREDENTIALS_FILE y AWS_PROFILE si están definidas y no están vacías. - Credenciales del contenedor de Amazon ECS, cargadas desde el contenedor de Amazon ECS si se define la variable de entorno
AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI. - Credenciales de perfiles de instancias, utilizadas en instancias Amazon EC2 y entregadas a través del servicio de metadatos de Amazon EC2.
Se devuelve un error si no se encuentran credenciales en la cadena.
Región AWS
CloudPrem intenta encontrar la región AWS desde diversas fuentes, utilizando el siguiente orden de precedencia:
- Variables de entorno: Comprueba
AWS_REGION, luego AWS_DEFAULT_REGION. - Archivo de configuración de AWS: Normalmente se encuentra en
~/.aws/config o en la ruta especificada por la variable de entorno AWS_CONFIG_FILE (si está configurada y no está vacía). - Metadatos de instancia EC2: Utiliza la región de la instancia de Amazon EC2 que se está ejecutando actualmente.
- Por defecto: Vuelve a
us-east-1 si ningún otra fuente proporciona una región.
Permisos IAM para S3
Acciones autorizadas requeridas:
ListBucket (en el bucket directamente)GetObjectPutObjectDeleteObjectListMultipartUploadPartsAbortMultipartUpload
He aquí un ejemplo de política de bucket:
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:ListBucket"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::my-bucket"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:GetObject",
"s3:PutObject",
"s3:DeleteObject",
"s3:ListMultipartUploadParts",
"s3:AbortMultipartUpload"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::my-bucket/*"
]
}
]
}
Crear una base de datos RDS
Puedes crear una micro instancia RDS con el siguiente comando. Para entornos de producción, basta con una instancia pequeña desplegada en varias zonas de disponibilidad (multi-AZ).
# Micro RDS instance for testing purposes. Takes around 5 min.
aws rds create-db-instance --db-instance-identifier cloudprem-postgres --db-instance-class db.t3.micro --engine postgres --engine-version 16.3 --master-username cloudprem --master-user-password 'FixMeCloudPrem' --allocated-storage 20 --storage-type gp2 --db-subnet-group-name <VPC-ID> --vpc-security-group-ids <VPC-SECURITY-GROUP-ID> --db-name cloudprem --backup-retention-period 0 --no-multi-az
Puede obtener información de RDS ejecutando los siguientes comandos de shell:
# Get RDS instance details
RDS_INFO=$(aws rds describe-db-instances --db-instance-identifier cloudprem-demo-postgres --query 'DBInstances[0].{Status:DBInstanceStatus,Endpoint:Endpoint.Address,Port:Endpoint.Port,Database:DBName}' --output json 2>/dev/null)
STATUS=$(echo $RDS_INFO | jq -r '.Status')
ENDPOINT=$(echo $RDS_INFO | jq -r '.Endpoint')
PORT=$(echo $RDS_INFO | jq -r '.Port')
DATABASE=$(echo $RDS_INFO | jq -r '.Database')
echo ""
echo "🔗 Full URI:"
echo "postgres://cloudprem:FixMeCloudPrem@$ENDPOINT:$PORT/$DATABASE"
echo ""
Pasos de la instalación
- Instalar el Helm chart de CloudPrem
- Verificar instalación
Instalar el Helm chart de CloudPrem
Añade y actualiza el repositorio de Datadog Helm:
helm repo add datadog https://helm.datadoghq.com
helm repo update
Crea un espacio de nombres de Kubernetes para el chart:
kubectl create namespace <NAMESPACE_NAME>
Por ejemplo, para crear un espacio de nombres cloudprem:
kubectl create namespace cloudprem
Nota: Puedes establecer un espacio de nombres predeterminado para tu contexto actual para evitar tener que escribir -n <NAMESPACE_NAME> con cada comando:
kubectl config set-context --current --namespace=cloudprem
Guarda tu clave de API de Datadog como secreto de Kubernetes:
kubectl create secret generic datadog-secret \
-n <NAMESPACE_NAME> \
--from-literal api-key="<DD_API_KEY>"
Almacena la cadena de conexión de la base de datos PostgreSQL como secreto de Kubernetes:
kubectl create secret generic cloudprem-metastore-uri \
-n <NAMESPACE_NAME> \
--from-literal QW_METASTORE_URI="postgres://<USERNAME>:<PASSWORD>@<ENDPOINT>:<PORT>/<DATABASE>"
Personalizar el Helm chart
Crea un archivo datadog-values.yaml para sustituir los valores predeterminados por tu configuración personalizada. Aquí es donde se definen los parámetros específicos del entorno, como la etiqueta de imagen, el ID de cuenta de AWS, la cuenta de servicio, la configuración de entrada, las solicitudes y los límites de recursos, etc.
Cualquier parámetro que no se haya sobrescrito explícitamente en datadog-values.yaml vuelve a los valores por defecto definidos en el values.yaml del chart.
# Show default values
helm show values datadog/cloudprem
Este es un ejemplo de un archivo datadog-values.yaml con este tipo de sobrescritura:
aws:
accountId: "123456789012"
# Environment variables
# Any environment variables defined here are available to all pods in the deployment
environment:
AWS_REGION: us-east-1
# Datadog configuration
datadog:
# The Datadog [site](https://docs.datadoghq.com/getting_started/site/) to connect to. Defaults to `datadoghq.com`.
# site: datadoghq.com
# The name of the existing Secret containing the Datadog API key. The secret key name must be `api-key`.
apiKeyExistingSecret: datadog-secret
# Service account configuration
# If `serviceAccount.create` is set to `true`, a service account is created with the specified name.
# The service account will be annotated with the IAM role ARN if `aws.accountId` and serviceAccount.eksRoleName` are set.
# Additional annotations can be added using serviceAccount.extraAnnotations.
serviceAccount:
create: true
name: cloudprem
# The name of the IAM role to use for the service account. If set, the following annotations will be added to the service account:
# - eks.amazonaws.com/role-arn: arn:aws:iam::<aws.accountId>:role/<serviceAccount.eksRoleName>
# - eks.amazonaws.com/sts-regional-endpoints: "true"
eksRoleName: cloudprem
extraAnnotations: {}
# CloudPrem node configuration
config:
# The root URI where index data is stored. This should be an S3 path.
# All indexes created in CloudPrem are stored under this location.
default_index_root_uri: s3://<BUCKET_NAME>/indexes
# Internal ingress configuration for access within the VPC
# The ingress provisions an Application Load Balancers (ALBs) in AWS which is created in private subnets.
#
# Additional annotations can be added to customize the ALB behavior.
ingress:
internal:
enabled: true
name: cloudprem-internal
host: cloudprem.acme.internal
extraAnnotations:
alb.ingress.kubernetes.io/load-balancer-name: cloudprem-internal
# Metastore configuration
# The metastore is responsible for storing and managing index metadata.
# It requires a PostgreSQL database connection string to be provided by a Kubernetes secret.
# The secret should contain a key named `QW_METASTORE_URI` with a value in the format:
# postgresql://<username>:<password>@<host>:<port>/<database>
#
# The metastore connection string is mounted into the pods using extraEnvFrom to reference the secret.
metastore:
extraEnvFrom:
- secretRef:
name: cloudprem-metastore-uri
# Indexer configuration
# The indexer is responsible for processing and indexing incoming data it receives data from various sources (for example, Datadog Agents, log collectors)
# and transforms it into searchable files called "splits" stored in S3.
#
# The indexer is horizontally scalable - you can increase `replicaCount` to handle higher indexing throughput.
# The `podSize` parameter sets vCPU, memory, and component-specific settings automatically.
# See the sizing guide for available tiers and their configurations.
indexer:
replicaCount: 2
podSize: xlarge
# Searcher configuration
# The searcher is responsible for executing search queries against the indexed data stored in S3.
# It handles search requests from Datadog's query service and returns matching results.
#
# The searcher is horizontally scalable - you can increase `replicaCount` to handle more concurrent searches.
# Resource requirements for searchers are highly workload-dependent and should be determined empirically.
# Key factors that impact searcher performance include:
# - Query complexity (for example, number of terms, use of wildcards or regex)
# - Query concurrency (number of simultaneous searches)
# - Amount of data scanned per query
# - Data access patterns (cache hit rates)
#
# Memory is particularly important for searchers as they cache frequently accessed index data in memory.
searcher:
replicaCount: 2
podSize: xlarge
Instalar o actualizar el Helm chart
helm upgrade --install <RELEASE_NAME> datadog/cloudprem \
-n <NAMESPACE_NAME> \
-f datadog-values.yaml
Verificación
Comprobar el estado del despliegue
Comprueba que todos los componentes de CloudPrem se están ejecutando:
kubectl get pods -n <NAMESPACE_NAME>
kubectl get ingress -n <NAMESPACE_NAME>
kubectl get services -n <NAMESPACE_NAME>
Desinstalar
Para desinstalar CloudPrem:
helm uninstall <RELEASE_NAME>
Siguiente paso
Configurar la ingesta de logs con el Datadog Agent ]8 - Configurar el Datadog Agent para enviar logs a CloudPrem
Referencias adicionales
Más enlaces, artículos y documentación útiles: