概要

Kubernetes v1.2 で導入された Horizontal Pod Autoscaling は、CPU などの基本的なメトリクスからオートスケールが可能ですが、アプリケーションと一緒に実行するために metrics-server というリソースが必要になります。Kubernetes v1.6 では、カスタムメトリクスからオートスケールを行うことができます。

カスタムメトリクスは、ユーザー定義で、クラスター内から収集されます。Kubernetes v1.10 では、外部メトリクスのサポートが導入され、Datadog によって収集されたメトリクスなどのクラスター外からの任意のメトリクスに基づいてオートスケールされるようになりました。

まずは、Cluster Agent を External Metrics Provider として登録する必要があります。次に、Cluster Agent の提供するメトリクスに依拠するよう HPA を調整します。

v1.0.0 の時点で、Datadog Cluster Agent のカスタムメトリクスサーバーは、外部メトリクス用の External Metrics Provider インターフェイスを実装しています。このページでは、その設定方法と、Datadog メトリクスに基づいて Kubernetes ワークロードをオートスケーリングする方法について説明します。

セットアップ

要件

1. Kubernetes >v1.10: API サーバーに対して External Metrics Provider リソースを登録する必要があります。
2. Kubernetes の集計層を有効化します。
3. 有効な Datadog API キーおよびアプリケーションキー。

インストール

apiVersion: datadoghq.com/v2alpha1
kind: DatadogAgent
metadata:
  name: datadog
spec:
  global:
    credentials:
      apiKey: <DATADOG_API_KEY>
      appKey: <DATADOG_APP_KEY>

  features:
    externalMetricsServer:
      enabled: true

apiVersion: datadoghq.com/v2alpha1
kind: DatadogAgent
metadata:
  name: datadog
spec:
  global:
    credentials:
      apiSecret:
        secretName: <SECRET_NAME>
        keyName: <KEY_FOR_DATADOG_API_KEY>
      appSecret:
        secretName: <SECRET_NAME>
        keyName: <KEY_FOR_DATADOG_APP_KEY>

  features:
    externalMetricsServer:
      enabled: true

datadog:
  apiKey: <DATADOG_API_KEY>
  appKey: <DATADOG_APP_KEY>
  #(...)

clusterAgent:
  enabled: true
  # metricsProvider を有効化して Datadog のメトリクスに基づきスケール可能に設定
  metricsProvider:
    # clusterAgent.metricsProvider.enabled
    # メトリクスプロバイダーを有効にする場合は、true に設定
    enabled: true

Cluster Agent が有効になれば、HPA 用のメトリクスの取得準備は完了です。以下の 2 つのオプションがあります。

• DatadogMetric クエリを使ったオートスケーリング
• DatadogMetric クエリを使わないオートスケーリング

Datadog は、DatadogMetric オプションの使用を推奨しています。これには、DatadogMetric CustomResourceDefinition (CRD) のデプロイという追加の手順が必要ですが、実行するクエリの柔軟性が高まります。DatadogMetric クエリを使用しない場合、HPA では Kubernetes のネイティブな外部メトリクス形式が使用され、これを Cluster Agent が Datadog のメトリクスクエリに変換します。

もしメトリクスを複数の Datadog 組織に二重送信 (デュアルシッピング) している場合は、高可用性を確保するために、Cluster Agent を複数のエンドポイントからデータを取得するように設定できます。詳細については、デュアルシッピングのドキュメントを参照してください。

DatadogMetric クエリを使ったオートスケーリング

DatadogMetric Custom Resource Definition (CRD) と Datadog Cluster Agent のバージョン 1.7.0 以上を使用することで、Datadog のクエリでオートスケールを行うことができます。これはより柔軟なアプローチであり、アプリ内で使用する正確な Datadog クエリでのスケールが可能となります。

要件

オートスケールが正常に動作するには、カスタムクエリが以下のルールに従う必要があります。

• クエリの構文は正確でなければなりません。正確でない場合、オートスケールに使用されるすべてのメトリクスが更新されません (オートスケールが停止します)。
• クエリ結果は 1 つの系列のみを出力しなければなりません (それ以上の場合、結果は無効とみなされます)。
• クエリからは、少なくとも 2 つの非 NULL タイムスタンプを持つポイントの結果が得られる必要があります (1 つのポイントを返すクエリの使用も可能ですが、この場合オートスケールは不完全なポイントを使用する可能性があります)。

注: クエリは任意ですが、開始および終了時間はデフォルトで Now() - 5 minutes および Now() に設定されます

DatadogMetric CRD のセットアップ

DatadogMetric オブジェクトの Custom Resource Definition (CRD) は、Helm、Datadog Operator、または Daemonset を使用して Kubernetes クラスターに追加することができます。

kind: DatadogAgent
apiVersion: datadoghq.com/v2alpha1
metadata:
  name: datadog
spec:
  global:
    credentials:
      apiKey: <DATADOG_API_KEY>
      appKey: <DATADOG_APP_KEY>
  features:
    externalMetricsServer:
      enabled: true
      useDatadogMetrics: true

clusterAgent:
  enabled: true
  metricsProvider:
    enabled: true
    # clusterAgent.metricsProvider.useDatadogMetrics
    # DatadogMetric CRD の使用を有効化し、任意の Datadog クエリでオートスケールを実行
    useDatadogMetrics: true

DatadogMetric オブジェクトの作成

DatadogMetric カスタムリソースがクラスターに追加されたら、HPA が参照する DatadogMetric オブジェクトを作成できます。どの HPA も任意の DatadogMetric を参照できますが、Datadog では HPA と同じネームスペースに作成することを推奨しています。

注: 複数の HPA を同じ DatadogMetric で使用できます。

以下のマニフェストで DatadogMetric を作成できます。

apiVersion: datadoghq.com/v1alpha1
kind: DatadogMetric
metadata:
  name: <DATADOG_METRIC_NAME>
spec:
  query: <CUSTOM_QUERY>

サンプル DatadogMetric オブジェクト

例えば、Datadog メトリクス nginx.net.request_per_s に基づいて NGINX デプロイをオートスケールする DatadogMetric オブジェクト:

apiVersion: datadoghq.com/v1alpha1
kind: DatadogMetric
metadata:
  name: nginx-requests
spec:
  query: max:nginx.net.request_per_s{kube_container_name:nginx}.rollup(60)

HPA での DatadogMetric の利用

Cluster Agent をセットアップして、 DatadogMetric が作成されたら、HPA を更新して、そのネームスペースと名前に対応する DatadogMetric を参照するようにします。一般的なフォーマットとしては、HPA 用のメトリクスを type: External として指定し、datadogmetric@<NAMESPACE>:<DATADOG_METRIC_NAME> のようにメトリクス名を指定します。

DatadogMetric を使った HPA の例

nginx-requests という名前の DatadogMetric を使用する HPA。両方のオブジェクトがネームスペース nginx-demo にあると想定。

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: nginxext
spec:
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 3
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx
  metrics:
  - type: External
    external:
      metric:
        name: datadogmetric@nginx-demo:nginx-requests
      target:
        type: Value
        value: 9

このマニフェストでは:

• HPAは、nginx と呼ばれるデプロイを自動スケーリングするように構成されています。
• 作成されるレプリカの最大数は 3 で、最小数は 1 です。
• HPA は ネームスペース nginx-demo の DatadogMetric nginx-requests に依拠します。

DatadogMetric が HPA にリンクされたら、Datadog Cluster Agent がこれをアクティブに変更します。その後、Cluster Agent は Datadog にクエリをリクエストし、結果を DatadogMetric オブジェクトに格納し、その値を HPA に提供します。

DatadogMetric クエリを使わないオートスケーリング

DatadogMetric を使ったオートスケーリングを希望しない場合は、Kubernetes のネイティブな形式を使用して HPA を作成することができます。Cluster Agent が HPA の形式を Datadog メトリクスクエリに変換します。

Datadog Cluster Agent を実行してサービスを登録したら、HPA マニフェストを作成してメトリクスに type: External を指定します。これにより、Datadog Cluster Agent のサービスからメトリクスを取得するよう HPA に通知されます。

spec:
  metrics:
    - type: External
      external:
        metricName: "<METRIC_NAME>"
        metricSelector:
          matchLabels:
            <TAG_KEY>: <TAG_VALUE>

DatadogMetric を使わない HPA の例

Datadog メトリクスに基づいて NGINX デプロイをオートスケールする HPA マニフェストです:

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: nginxext
spec:
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 3
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx
  metrics:
  - type: External
    external:
      metric:
        name: nginx.net.request_per_s
      target:
        type: Value
        value: 9

このマニフェストでは:

• HPAは、nginx と呼ばれるデプロイを自動スケーリングするように構成されています。
• 作成されるレプリカの最大数は 3 で、最小数は 1 です。
• 使用されるメトリクスは nginx.net.request_per_s であり、スコープは kube_container_name: nginx です。この形式は、Datadog のメトリクス形式に対応しています。

30 秒ごとに、Kubernetes は Datadog Cluster Agent にクエリを送信してこのメトリクスの値を取得し、必要に応じて比例してオートスケールを行います。高度なユースケースでは、同じ HPA に複数のメトリクスを持たせることが可能です。Kubernetes 水平ポッドオートスケーリングに記載の通り、提案された値のうち最大のものが選択されます。

移行

既存の HPA は、外部メトリクスを使用して自動的に移行されます。

DD_EXTERNAL_METRICS_PROVIDER_USE_DATADOGMETRIC_CRD を true に設定したものの、依然として DatadogMetric を参照しない HPA がある場合、通常の構文 (datadogmetric@... を使用した DatadogMetric を参照しない) がサポートされます。

Datadog Cluster Agent は、自動的にそのネームスペース (dcaautogen- で始まる名前) で DatadogMetric リソースを作成するため、DatadogMetric への移行がスムーズになります。

後で HPA を移行して DatadogMetric を参照するようにした場合、自動生成されたリソースは数時間後に Datadog Cluster Agent によりクリーンアップされます。

オプションで、この動作を無効にするには、DD_EXTERNAL_METRICS_PROVIDER_ENABLE_DATADOGMETRIC_AUTOGEN を false に設定します。

- name: DD_EXTERNAL_METRICS_PROVIDER_ENABLE_DATADOGMETRIC_AUTOGEN
  value: "false"

Cluster Agent によるクエリの実行

Cluster Agent は DatadogMetric オブジェクト用に 30 秒ごとにクエリを実行します。また、Cluster Agent は、実行されたメトリクスクエリを 35 件ずつグループ化します。したがって、Datadog メトリクス API に対する 1 つのリクエストには 35 件のDatadogMetric クエリが含まれます。

これらのクエリをまとめることで、Cluster Agent はより効率的にクエリを実行し、レート制限を避けることができます。

以上のことから、Cluster Agent は DatadogMetric オブジェクト 35 個あたり、1 時間につき約 120 件の API リクエストを実行することがわかります。DatadogMetric オブジェクトをさらに追加したり、オートスケーリング機能を別の Kubernetes クラスターにも追加したりすると、同一組織内でメトリクスを取得するコール数が増加します。

また、Cluster Agent は、それぞれのメトリクスクエリについて、デフォルトで過去 5 分間のデータに対してクエリを実行します。これにより、Cluster Agent のスケーリングが直近のデータに基づいて行われることが保証されます。ただし、メトリクスクエリがクラウドインテグレーション (AWS、Azure、GCP など) からのデータに依拠している場合、データの取得にわずかな遅れが生じ、5 分間の中にデータが収まらなくなってしまいます。その場合は、Cluster Agent に環境変数を提供し、メトリクスクエリの対象となる日付範囲とデータの期間を大きくします。

- name: DD_EXTERNAL_METRICS_PROVIDER_BUCKET_SIZE
  value: "900"
- name: DD_EXTERNAL_METRICS_PROVIDER_MAX_AGE
  value: "900"

トラブルシューティング

DatadogMetric のステータス

Datadog Cluster Agent は、Datadog へのクエリの結果を反映させるために、すべての DatadogMetric リソースの status サブリソースの更新を行います。これは動作が失敗した場合に起こる状況を理解するための主な情報源となります。以下を実行してこの情報を出力することができます:

kubectl describe datadogmetric <RESOURCE NAME>

例

DatadogMetric の status 部分:

status:
  conditions:
  - lastTransitionTime: "2020-06-22T14:38:21Z"
    lastUpdateTime: "2020-06-25T09:21:00Z"
    status: "True"
    type: Active
  - lastTransitionTime: "2020-06-25T09:00:00Z"
    lastUpdateTime: "2020-06-25T09:21:00Z"
    status: "True"
    type: Valid
  - lastTransitionTime: "2020-06-22T14:38:21Z"
    lastUpdateTime: "2020-06-25T09:21:00Z"
    status: "True"
    type: Updated
  - lastTransitionTime: "2020-06-25T09:00:00Z"
    lastUpdateTime: "2020-06-25T09:21:00Z"
    status: "False"
    type: Error
  currentValue: "1977.2"

4 種類の表示により、DatadogMetric の現在の状態がわかります。

• Active: Datadog では、少なくとも 1つの HPA が参照している場合に DatadogMetric をアクティブとみなします。非アクティブな DatadogMetrics は、API の使用を最小化するため更新されません。
• Valid: 関連するクエリの回答が有効である場合、DatadogMetric が有効であると表示されます。「有効でない」状態とは、カスタムクエリが意味的に正しくないことを意味します。詳しくは、Error フィールドを参照してください。
• Updated: この表示は、Datadog Cluster Agent が DatadogMetric に触れると必ず更新されます。
• Error: この DatadogMetric の処理がエラーをトリガーすると、この状態が true となりエラーの詳細を表示します。

currentValue は Datadog から収集された値で、HPA へ返されます。

ターゲットメトリクスの Value と AverageValue

上記の例では、HPA は ターゲットタイプとして AverageValue の代わりに Value を使用しています。どちらのオプションもサポートされています。状況に応じて、Datadog メトリクスクエリを調整してください。

Value を使用する場合、Datadog メトリクスクエリから返されるメトリクス値は HPA にそのまま正確に提供され、スケーリングの判断が行われます。 AverageValue を使用する場合は、返されるメトリクス値が現在のポッド数で割られます。クエリと戻り値に基づいて HPA をどのようにスケーリングさせたいかに応じて、<Metric Value> を設定してください。

apiVersion: autoscaling/v2 を使用する場合、ターゲットメトリクスで Value を使用する構成は次のようになります。

  metrics:
  - type: External
    external:
      metric:
        name: datadogmetric@<NAMESPACE>:<DATADOG_METRIC_NAME>
      target:
        type: Value
        value: <METRIC_VALUE>

一方、AverageValue の場合は次のようになります。

  metrics:
  - type: External
    external:
      metric:
        name: datadogmetric@<NAMESPACE>:<DATADOG_METRIC_NAME>
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: <METRIC_VALUE>

その他の参考資料

お役に立つドキュメント、リンクや記事:

Datadog Cluster Agent のご紹介ブログ Datadog メトリクスを使用して Kubernetes のワークロードをオートスケーリングするブログ Autodiscovery によるクラスターチェックの実行ドキュメント Kubernetes DaemonSet のセットアップドキュメント Datadog Cluster Agent のトラブルシューティングドキュメント