Información general

Este check monitoriza Kubernetes Cluster Autoscaler a través del Datadog Agent.

Configuración

Sigue las instrucciones a continuación para instalar y configurar este check para un Agent que se ejecute en un host. Para entornos en contenedores, consulta las plantillas de integración de Autodiscovery para obtener orientación sobre la aplicación de estas instrucciones.

Instalación

El check de Kubernetes Cluster Autoscaler está incluido en el paquete del Datadog Agent. (Agent >= 7.55.x) No es necesaria ninguna instalación adicional en tu servidor.

Configuración

1. Edita el archivo kubernetes_cluster_autoscaler.d/conf.yaml, en la carpeta conf.d/ en la raíz de tu directorio de configuración del Agent para comenzar a recopilar tus datos de rendimiento kubernetes_cluster_autoscaler. Consulta el kubernetes_cluster_autoscaler.d/conf.yaml de ejemplo para conocer todas las opciones de configuración disponibles.

2. Reinicia el Agent.

Recopilación de métricas

Asegúrate de que las métricas con formato Prometheus están expuestas en tu clúster kubernetes_cluster_autoscaler. Para que el Agent empiece a recopilar métricas, los pods kubernetes_cluster_autoscaler deben estar anotados.

Kubernetes Cluster Autoscaler tiene endpoints de métricas y livenessProbe a los que se puede acceder en el puerto 8085. Estos endpoints se encuentran en /metrics y /health-check y proporcionan información valiosa sobre el estado de tu clúster durante las operaciones de escalado.

Nota: Para cambiar el puerto por defecto, utiliza el indicador --address.

Para configurar el Cluster Autoscaler para exponer métricas, haz lo siguiente:

1. Habilita el acceso a la ruta /metrics y expón el puerto 8085 del despliegue de Cluster Autoscaler:

ports:
--name: app
containerPort: 8085

b) Ordena a tu Prometheus que lo depure, añadiendo la siguiente anotación a tu servicio de Cluster Autoscaler:

prometheus.io/scrape: true

Nota: Los métricas enumeradas solo pueden recopilarse si están disponibles. Algunas métricas solo se generan cuando se realizan determinadas acciones.

Los únicos parámetros necesarios para configurar el check kubernetes_cluster_autoscaler son:

• CONTAINER_NAME Nombre del contenedor del controlador de Cluster Autoscaler.
• openmetrics_endpoint Este parámetro debe establecerse en la ubicación donde se exponen las métricas con formato Prometheus. El puerto por defecto es 8085. Para configurar un puerto diferente, utiliza la [variable de entorno] METRICS_PORT (https://kubernetes.io/docs/tasks/inject-data-application/define-environment-variable-container/). En entornos con contenedores, debe utilizarse %%host%% para la autodetección de host.

apiVersion: v1
kind: Pod
# (...)
metadata:
  name: '<POD_NAME>'
  annotations:
    ad.datadoghq.com/<CONTAINER_NAME>.checks: |
      {
        "kubernetes_cluster_autoscaler": {
          "init_config": {},
          "instances": [
            {
              "openmetrics_endpoint": "http://%%host%%:8085/metrics"
            }
          ]
        }
      }
    # (...)
spec:
  containers:
    - name: '<CONTAINER_NAME>'
# (...)

Validación

Ejecuta el subcomando de estado del Agent y busca kubernetes_cluster_autoscaler en la sección Checks.

Datos recopilados

Métricas

Eventos

La integración de Kubernetes Cluster Autoscaler no incluye ningún evento.

Checks de servicio

kubernetes_cluster_autoscaler.openmetrics.health

Devuelve CRITICAL si el Agent no puede conectarse al endpoint de Kubernetes Cluster Autoscaler OpenMetrics, en caso contrario devuelve OK.

Estados: ok, critical

Solucionar problemas

¿Necesitas ayuda? Ponte en contacto con el servicio de asistencia de Datadog.