Azure AKS に CloudPrem をインストールする This product is not supported for your selected
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CloudPrem は Preview 版です CloudPrem Preview に参加すると、新しいセルフ ホスト型のログ管理機能を利用できます。
Request Access 概要 このドキュメントでは、Azure 環境の構成から Azure AKS への CloudPrem のインストールまでを順を追って説明します。
前提条件 Azure に CloudPrem をインストールする前に、関連するインフラストラクチャー リソースを準備する必要があります。これらのコンポーネントは、CloudPrem の稼働に必要なコンピュート、ストレージ、データベース、ネットワークの基盤を担います。
必要なインフラストラクチャー 用意すべきコンポーネントは次のとおりです:
Azure Kubernetes Service (AKS) CloudPrem は Kubernetes 上で完全に動作します。利用するワークロードに合わせて、十分な CPU、メモリ、ディスク容量を備えた AKS クラスターが必要です。詳しくは、Kubernetes クラスターのサイジングに関する推奨事項を参照してください。
AKS クラスターをデプロイする クラスターへの接続と状態を確認する クラスターに到達でき、ノードが Ready 状態になっていることを確認するには、次のコマンドを実行します:
kubectl get nodes -o wide
Azure PostgreSQL Flexible Server CloudPrem は、メタデータと設定情報を PostgreSQL データベースに保存します。Datadog では、Azure Database for PostgreSQL Flexible Server の利用を推奨しています。このデータベースは AKS クラスターから接続できる必要があり、できればプライベート ネットワークを有効にした構成にしてください。詳しくは、PostgreSQL のサイジングに関する推奨事項を参照してください。
PostgreSQL データベースを作成する データベースへの接続を確認する セキュリティ上の理由から、CloudPrem 専用のデータベースとユーザーを作成し、そのユーザーにはクラスター全体ではなく、そのデータベースに対してのみ権限を付与してください。
PostgreSQL クライアントの psql を使って、AKS ネットワーク内から PostgreSQL データベースに接続します。まず、psql が含まれるイメージを使って、Kubernetes クラスター内に対話型 Pod を起動します:
kubectl run psql-client \
\
\
= bitnami/postgresql:latest \
次に、プレースホルダーの値を実際の値に置き換えたうえで、シェルから次のコマンドを実行します:
psql "host=<HOST> \
port=<PORT> \
dbname=<DATABASE> \
user=<USERNAME> \
password=<PASSWORD>"
接続に成功すると、次のようなプロンプトが表示されます:
psql ( 15.2)
SSL connection ( protocol: TLS...)
Type "help" for help.
<DATABASE>= >
Blob Storage コンテナ CloudPrem は、ログを永続化するために Azure Blob Storage を使用します。この用途専用のコンテナを作成してください。
Blob Storage コンテナを作成する 環境ごとに専用のコンテナを用意し (たとえば cloudprem-prod や cloudprem-staging)、ストレージ アカウント単位ではなく、コンテナ単位で最小権限の RBAC ロールを割り当ててください。
クライアント ID と権限 Blob Storage コンテナには、Azure AD アプリケーションに読み取り / 書き込みアクセス権を付与する必要があります。CloudPrem 専用のアプリケーションを登録し、それに対応するサービス プリンシパルに、上で作成した Blob Storage コンテナの Contributor ロールを割り当ててください。
アプリケーションを登録する Microsoft Entra ID でアプリケーションを登録する
Contributor ロールを割り当てる Blob データへのアクセス用 Azure ロールを割り当てる
NGINX Ingress Controller パブリック NGINX Ingress Controller パブリック Ingress は、Datadog 側のコントロール プレーンとクエリ サービスが、パブリック インターネット経由で CloudPrem クラスターを管理し、クエリを実行できるようにするために欠かせません。これにより、次の仕組みを通じて CloudPrem の gRPC API へ安全にアクセスできます:
Datadog のサービスからのトラフィックを受け付ける、インターネット向けの Azure Load Balancer を作成します。 Ingress Controller で TLS を終端する構成を採用します。 Datadog と CloudPrem クラスターの間の通信に HTTP/2 (gRPC) を使用します。 Datadog のサービスが有効なクライアント証明書を提示する必要がある相互 TLS (mTLS) 認証を必須にします。 コントローラーを TLS passthrough モードで構成し、クライアント証明書を ssl-client-cert ヘッダーとして CloudPrem の Pod に転送します。 有効なクライアント証明書がない、または証明書ヘッダーが欠けているリクエストを拒否します。 パブリック NGINX Ingress Controller を作成するには、次の nginx-public.yaml を Helm の values ファイルとして使用します:
Copy
controller :
electionID : public-ingress-controller-leader
ingressClass : nginx-public
ingressClassResource :
name : nginx-public
enabled : true
default : false
controllerValue : k8s.io/public-ingress-nginx
service :
type : LoadBalancer
annotations :
service.beta.kubernetes.io/azure-load-balancer-health-probe-request-path : /healthz 続いて、次のコマンドで Helm を使ってコントローラーをインストールします:
helm upgrade --install nginx-public ingress-nginx \
\
\
\
コントローラー Pod が起動していることを確認します:
kubectl get pods -n nginx-ingress-public -l app.kubernetes.io/component= controller
Service に外部 IP が表示されていることを確認します:
kubectl get svc -n nginx-ingress-public -l app.kubernetes.io/component= controller
内部 NGINX Ingress Controller 内部 Ingress は、HTTP 経由で Datadog Agent や環境内の他のログ コレクターからログを取り込めるようにします。内部 NGINX Ingress Controller を作成するには、次の nginx-internal.yaml を Helm の values ファイルとして使用します:
Copy
controller :
electionID : internal-ingress-controller-leader
ingressClass : nginx-internal
ingressClassResource :
name : nginx-internal
enabled : true
default : false
controllerValue : k8s.io/internal-ingress-nginx
service :
type : LoadBalancer
annotations :
service.beta.kubernetes.io/azure-load-balancer-internal : true
service.beta.kubernetes.io/azure-load-balancer-health-probe-request-path : /healthz 続いて、次のコマンドで Helm を使ってコントローラーをインストールします:
helm upgrade --install nginx-internal ingress-nginx \
\
\
\
コントローラー Pod が起動していることを確認します:
kubectl get pods -n nginx-ingress-internal -l app.kubernetes.io/component= controller
Service に外部 IP が表示されていることを確認します:
kubectl get svc -n nginx-ingress-internal -l app.kubernetes.io/component= controller
DNS 必要に応じて、パブリック ロード バランサーの IP を指す DNS エントリを追加できます。これにより、今後 IP が変わっても Datadog 側の設定を更新せずに済みます。
インストール手順 CloudPrem Helm チャートをインストールする インストールを確認する CloudPrem Helm チャートをインストールする Datadog Helm リポジトリを追加し、更新します:
helm repo add datadog https://helm.datadoghq.com
helm repo update
このチャート用の Kubernetes 名前空間を作成します:
kubectl create namespace <NAMESPACE_NAME>
たとえば、cloudprem 名前空間を作成するには、次のようにします:
kubectl create namespace cloudprem
注 : 現在のコンテキストに既定の名前空間を設定しておくと、各コマンドで毎回 -n <NAMESPACE_NAME> を入力する手間を省けます:
kubectl config set-context --current --namespace= cloudprem
Datadog API キーを Kubernetes シークレットとして保存します:
kubectl create secret generic datadog-secret \
\
= "<DD_API_KEY>"
PostgreSQL データ ベースの接続文字列を Kubernetes シークレットとして保存します:
PostgreSQL の接続情報を取得するには、Azure Portal で All resources を開き、Azure Database for PostgreSQL flexible server インスタンスをクリックします。次に、Getting started タブで、Connect card 内の View connection strings リンクをクリックします。
kubectl create secret generic cloudprem-metastore-uri \
\
QW_METASTORE_URI = postgres://<USERNAME>:<PASSWORD>@<HOST>:<PORT>/<DATABASE>
たとえば、cloudprem 名前空間に metastore-uri シークレットを保存するには、次のようにします:
USERNAME = cloudprem-prod
PASSWORD = 1234567890
HOST = cloudprem-prod.postgres.database.azure.com
PORT = 5432
DATABASE = cloudprem_prod
kubectl create secret generic metastore-uri \
\
QW_METASTORE_URI = "postgres:// $USERNAME : $PASSWORD @ $HOST : $PORT / $DATABASE "
クライアント シークレットまたはストレージ アカウントのアクセス キーを Kubernetes シークレットとして保存します:
kubectl create secret generic <SECRET_NAME> \
\
= <SECRET_VALUE>
Helm チャートをカスタマイズします:
datadog-values.yaml ファイルを作成し、既定値を環境に合わせた設定で上書きします。このファイルでは、イメージ タグ、Azure テナント ID、サービス アカウント、Ingress の設定、リソースの要求量と上限など、環境固有の項目を定義します。
datadog-values.yaml で明示的に上書きしていないパラメーターには、チャートの values.yaml に定義された既定値が適用されます。
# Show default values
helm show values datadog/cloudprem
以下は、Azure 向けの上書き設定を含む datadog-values.yaml の例です:
Copy
# Datadog の設定
datadog :
# 接続先の Datadog サイト (https://docs.datadoghq.com/getting_started/site/) です。既定値は `datadoghq.com` です。
# site: datadoghq.com
# Datadog API キーを格納した既存の Secret 名です。キー名は `api-key` である必要があります。
apiKeyExistingSecret : datadog-secret
azure :
tenantId : <TENANT_ID> # 必須
clientId : <CLIENT_ID> # Blob Storage の認証に AD アプリを使う場合は必須
clientSecretRef :
name : <SECRET_NAME>
key : <SECRET_KEY>
storageAccount :
name : <STORAGE_ACCOUNT_NAME> # 必須
# Blob Storage の認証にストレージ アカウントのアクセス キーを使う場合は、
# 上の `clientSecretRef` セクションをコメント アウトし、
# 次の `accessKeySecretRef` セクションを有効にしてください:
# accessKeySecretRef:
# name: <SECRET_NAME>
# key: <SECRET_KEY>
# サービス アカウントの設定
# `serviceAccount.create` を `true` にすると、指定した名前でサービス アカウントが作成されます。
# 追加のアノテーションは serviceAccount.extraAnnotations で指定できます。
serviceAccount :
create : true
name : cloudprem
# CloudPrem ノードの設定
config :
# インデックス データを保存するルート URI です。Azure のパスを指定してください。
# CloudPrem で作成されるすべてのインデックスは、この場所の下に保存されます。
default_index_root_uri : azure://<CONTAINER_NAME>/indexes
# 内部 Ingress の設定
# 内部 Ingress の NLB は、プライベート サブネット内に作成されます。
#
# 追加のアノテーションを使って ALB の動作をカスタマイズできます。
ingress :
# 内部 Ingress は、Kubernetes クラスター外で動作する Datadog Agent や他のログ コレクターが
# CloudPrem にログを送信するために使用します。
internal :
enabled : true
ingressClassName : nginx-internal
host : cloudprem.acme.internal
extraAnnotations : {}
# Metastore の設定
# Metastore は、インデックス メタ データの保存と管理を担います。
# Kubernetes シークレットで PostgreSQL データ ベースの接続文字列を渡す必要があります。
# Secret には `QW_METASTORE_URI` という名前のキーを含め、値は次の形式にしてください:
# postgresql://<username>:<password>@<host>:<port>/<database>
#
# Secret を参照するために extraEnvFrom を使い、Metastore の接続文字列を Pod にマウントします。
metastore :
extraEnvFrom :
- secretRef :
name : cloudprem-metastore-uri
# Indexer の設定
# Indexer は、さまざまなソース (例: Datadog Agent、ログ コレクター) から受け取ったデータを処理してインデックス化し、
# それを S3 に保存される検索可能なファイル "splits" に変換します。
#
# Indexer は水平スケールに対応しています。`replicaCount` を増やすと、より高いインデックス処理スループットに対応できます。
# `podSize` パラメーターを使うと、vCPU、メモリ、コンポーネント固有の設定が自動で決まります。
# 利用可能なティアとその構成については、サイジング ガイドを参照してください。
indexer :
replicaCount : 2
podSize : xlarge
# Searcher の設定
# Searcher は、S3 に保存されたインデックス済みデータに対して検索クエリを実行します。
# Datadog のクエリ サービスからの検索リクエストを処理し、一致した結果を返します。
#
# Searcher は水平スケールに対応しています。`replicaCount` を増やすと、同時検索数を増やせます。
# Searcher に必要なリソースはワークロードへの依存度が高いため、実測をもとに決める必要があります。
# Searcher の性能に影響する主な要因は次のとおりです:
# - クエリの複雑さ (例: 語数、ワイルドカードや regex の使用)
# - クエリの同時実行数 (同時に実行される検索の数)
# - クエリごとのスキャン対象データ量
# - データ アクセス パターン (キャッシュ ヒット率)
#
# Searcher では、頻繁に参照されるインデックス データをメモリにキャッシュするため、特にメモリが重要です。
searcher :
replicaCount : 2
podSize : xlarge Helm チャートをインストールまたはアップグレードする
helm upgrade --install <RELEASE_NAME> datadog/cloudprem \
\
確認 デプロイ状況を確認する CloudPrem の各コンポーネントがすべて稼働していることを確認します:
kubectl get pods -n <NAMESPACE_NAME>
kubectl get ingress -n <NAMESPACE_NAME>
kubectl get services -n <NAMESPACE_NAME>
アンインストール CloudPrem をアンインストールするには、次のコマンドを実行します:
helm uninstall <RELEASE_NAME>
次のステップ Datadog Agent でログ取り込みを設定する
