Kubernetes 클러스터 애플리케이션에서 SkyWalking을 사용한 분산 추적 데이터 수집¶

개요¶

Kubernetes 클러스터에서 애플리케이션은 모두 이미지 형태로 배포됩니다. SkyWalking을 사용하여 애플리케이션의 분산 추적 데이터를 수집할 때, 기존 방식처럼 SkyWalking Agent를 각 애플리케이션 이미지에 직접 포함시켜 배포하면 이미지가 너무 커지고, 이후 SkyWalking 버전을 업그레이드할 때도 불편합니다. 이 문서에서는 공식 SkyWalking 이미지를 사용하여 initContainers 방식으로 애플리케이션에 SkyWalking Agent를 제공하여 분산 추적 데이터를 수집하는 방법을 소개합니다.

전제 조건¶

DataKit 설치¶

<DataKit 설치>
DataKit 버전 >= 1.4.15

Input 활성화¶

SkyWalking 수집기를 활성화하려면 DataKit이 설치된 서버에 /usr/local/datakit/conf.d/skywalking/skywalking.conf 파일을 추가해야 합니다. DaemonSet 방식으로 배포할 때는 먼저 ConfigMap을 정의한 후 파일을 DataKit 컨테이너에 마운트해야 합니다. 이를 위해 DataKit 배포 시 사용한 datakit.yaml 파일이 필요합니다.

skywalking.conf 정의¶

datakit.yaml 파일의 ConfigMap 리소스에 skywalking.conf 정의를 추가합니다.

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: datakit-conf
  namespace: datakit
data:  
    ## 아래는 새로 추가된 내용입니다
    skywalking.conf: |- 
        [[inputs.skywalking]]
          ## skywalking grpc server listening on address
          address = "0.0.0.0:11800"

skywalking.conf 마운트¶

datakit.yaml 파일의 volumeMounts 아래에 다음 내용을 추가합니다.

        - mountPath: /usr/local/datakit/conf.d/skywalking/skywalking.conf
          name: datakit-conf
          subPath: skywalking.conf

DataKit 재시작¶

kubectl delete -f datakit.yaml
kubectl apply -f datakit.yaml

Java 분산 추적 데이터 수집¶

테스트 애플리케이션 작성¶

예제에서는 datakit-springboot-demo를 사용하며, 다운로드 후 jar 파일(service-demo-1.0-SNAPSHOT.jar)로 빌드합니다.

이미지 생성¶

Dockerfile을 작성합니다.

FROM openjdk:8u292

RUN /bin/cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
RUN echo 'Asia/Shanghai' >/etc/timezone
ENV jar service-demo-1.0-SNAPSHOT.jar

ENV workdir /data/app/
RUN mkdir -p ${workdir}
COPY ${jar} ${workdir}
WORKDIR ${workdir}
ENTRYPOINT ["sh", "-ec", "exec java ${JAVA_OPTS} -jar ${jar} ${PARAMS} "]

이미지를 빌드하고 이미지 레지스트리에 업로드합니다.

docker build -t 172.16.0.246/df-demo/service-demo:v1  .
docker push 172.16.0.246/df-demo/service-demo:v1

애플리케이션 배포¶

애플리케이션 배포를 위한 skywalking-demo.yaml 파일에서 initContainers를 사용하여 apache/skywalking-java-agent:8.7.0-alpine 이미지를 초기화합니다. 동일한 Pod의 애플리케이션은 skywalking-agent.jar에 접근할 수 있습니다. 그런 다음 JAVA_OPTS에서 jar의 시작 명령을 정의합니다. 여기서 -Dskywalking.agent.service_name=skywalking-demo-master는 애플리케이션의 별칭을 skywalking-demo-master로 정의합니다.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: skywalking-demo-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: skywalking-demo-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: skywalking-demo-pod
      annotations:
    spec:
      containers:
      - name: skywalking-demo-demo-container
        image: 172.16.0.246/df-demo/service-demo:v1
        env:
        - name: HOST_IP
          valueFrom:
            fieldRef:
              apiVersion: v1
              fieldPath: status.hostIP
        - name: HOST_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              apiVersion: v1
              fieldPath: spec.nodeName      
        - name: JAVA_OPTS
          value: |-
                -javaagent:/skywalking/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=skywalking-demo-master  -Dskywalking.collector.backend_service=$(HOST_IP):11800           
        ports:
        - containerPort: 8090
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - mountPath: /skywalking
          name: skywalking-agent
      initContainers:
        - name: agent-container
          image: apache/skywalking-java-agent:8.7.0-alpine
          volumeMounts:
            - name: skywalking-agent   
              mountPath: /agent
          command: [ "/bin/sh" ]
          args: [ "-c", "cp -R /skywalking/agent /agent/" ]  
      restartPolicy: Always
      volumes:
        - name: skywalking-agent
          emptyDir: {}

kubectl apply -f skywalking-demo.yaml

애플리케이션 접근¶

Pod 포트를 확인합니다.

애플리케이션을 호출하여 분산 추적 데이터를 생성합니다.

curl 10.244.36.98:8090/ping

애플리케이션 성능 모니터링(APM)¶

『Guance』에 로그인하여 'APM' 모듈로 이동한 후 skywalking-demo-master 애플리케이션을 확인합니다.