APISIX

설치 및 설정¶

사전 조건¶

APISIX 설치
DataKit 설치

APISIX 설정¶

APISIX의 설정 파일은 config.yaml이며, datakit_host를 실제 주소로 조정해야 합니다. 호스트 환경이면 ip를 입력하고, Kubernetes 환경에서는 값을 datakit-service.datakit.svc로 조정합니다.

메트릭¶

APISIX는 Prometheus 프로토콜 방식으로 메트릭을 노출할 수 있으며, APISIX 설정 파일에 다음 구성을 추가합니다.

apisix:
  prometheus:
    enabled: true
    path: /apisix/prometheus/metrics
    metricPrefix: apisix_
    containerPort: 9091
  plugins:
    - prometheus

또한 APISIX 글로벌 플러그인에서 prometheus 플러그인을 활성화해야 합니다.

로그¶

APISIX는 여러 방식으로 로그 정보를 전송할 수 있으며, 여기서는 주로 http-logger 플러그인으로 전송합니다.

apisix:
  plugins:
    - http-logger

또한 APISIX 라우트에 http-logger 전송 주소 정보를 설정해야 하며, 내용은 다음과 같습니다.

{
  "batch_max_size": 1,
  "uri": "http://<datakit_host>:9529/v1/write/logstreaming?source=apisix_logstreaming"
}

트레이스¶

APISIX는 Opentelemetry 프로토콜로 트레이스 정보를 전송할 수 있으며, opentelemetry 플러그인을 활성화해 전송합니다.

apisix:
  plugins:
    - opentelemetry
  pluginAttrs:
    opentelemetry:
      resource:
        service.name: APISIX
        tenant.id: business_id
      collector:
        address: <datakit_host>:9529/otel
        request_timeout: 3

DataKit¶

호스트¶

DataKit가 호스트에서 실행 중이면 호스트 방식으로 데이터를 수집할 수 있으며, DataKit 설치 디렉터리로 들어가 설정합니다.

메트릭

prometheus 수집기를 활성화해 APISIX의 메트릭을 수집합니다. DataKit 설치 디렉터리의 conf.d/samples로 들어가 다음 명령을 실행합니다.

cp prom.conf.sample apisix.conf

apisix.conf 내용을 조정하며, 주로 urls를 다음과 같이 조정합니다.

[[inputs.prom]]
  ## Exporter URLs.
  urls = ["http://localhost:9091/apisix/prometheus/metrics"]

로그

logstreaming 수집기를 활성화해 APISIX의 로그를 수집합니다. DataKit 설치 디렉터리의 conf.d/log로 들어가 다음 명령을 실행합니다.

cp logstreaming.conf.sample logstreaming.conf

내용은 조정할 필요가 없습니다.

트레이스

opentelemetry 수집기를 활성화해 APISIX의 트레이스 데이터를 수집합니다. DataKit 설치 디렉터리의 conf.d/opentelemetry로 들어가 다음 명령을 실행합니다.

cp opentelemetry.conf.sample opentelemetry.conf

내용은 조정할 필요가 없습니다.

재시작

조정이 끝나면 Datakit를 재시작합니다.

Kubernetes¶

DataKit가 Kubernetes에서 실행 중이면 다음 방식으로 설정할 수 있습니다.

메트릭

KubernetesPrometheus 수집기를 통해 Prometheus의 메트릭 정보를 수집할 수 있습니다.

datakit.yaml을 편집해 ConfigMap에 apisix.conf 항목을 추가합니다.

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: datakit-conf
  namespace: datakit
data:
    apisix.conf: |-  
      [inputs.kubernetesprometheus]        
        node_local      = true
        scrape_interval = "30s"
        keep_exist_metric_name = false   
        [[inputs.kubernetesprometheus.instances]]
          role       = "pod"
          namespaces = ["apisix"]
          selector   = "app.kubernetes.io/name=apisix"      
          scrape   = "true"
          scheme   = "http"
          port     = "9091"
          path     = "/apisix/prometheus/metrics"
          interval = "30s"

         [inputs.kubernetesprometheus.instances.custom]
           measurement        = "apisix"
           job_as_measurement = false
         [inputs.kubernetesprometheus.instances.custom.tags]
           node_name        = "__kubernetes_pod_node_name"
           namespace        = "__kubernetes_pod_namespace"
           pod_name         = "__kubernetes_pod_name"
           instance         = "__kubernetes_mate_instance"
           host             = "__kubernetes_mate_host"

그다음 apisix.conf를 DataKit의 /usr/local/datakit/conf.d/kubernetesprometheus/ 디렉터리에 마운트합니다.

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

로그

datakit.yaml을 편집해 ENV_DEFAULT_ENABLED_INPUTS 환경 변수 값에 logstreaming을 추가합니다. 예시는 다음과 같습니다.

        - name: ENV_DEFAULT_ENABLED_INPUTS
          value: dk,cpu,disk,diskio,mem,swap,system,hostobject,net,host_processes,container,statsd,logstreaming

트레이스

datakit.yaml을 편집해 ENV_DEFAULT_ENABLED_INPUTS 환경 변수 값에 opentelemetry를 추가하고, 동시에 OTEL과 DDTrace 데이터 호환을 위해 ENV_INPUT_DDTRACE_COMPATIBLE_OTEL을 활성화합니다.

        - name: ENV_DEFAULT_ENABLED_INPUTS
          value: dk,cpu,disk,diskio,mem,swap,system,hostobject,net,host_processes,container,statsd,logstreaming,opentelemetry
        - name: ENV_INPUT_DDTRACE_COMPATIBLE_OTEL
          value: 'true'

재시작

조정이 끝나면 Datakit를 재시작합니다.

메트릭¶

메트릭	설명	유형
bandwidth	APISIX 트래픽（ingress/egress）	int
etcd_modify_indexes	etcd 인덱스 기록 수	int
etcd_reachable	etcd 가용성, 1은 사용 가능, 0은 사용 불가	int
http_latency_bucket	서비스의 요청 시간 지연	int
http_latency_count	서비스의 요청 시간 지연 개수	int
http_latency_sum	서비스의 요청 시간 지연 총합	int
http_requests_total	http 요청 총수	int
http_status	http 상태	int
nginx_http_current_connections	현재 nginx의 연결 수	int
nginx_metric_errors_total	nginx 오류 메트릭 수	int
node_info	노드 정보	int
shared_dict_capacity_bytes	APISIX nginx의 용량	int
shared_dict_free_space_bytes	APISIX nginx의 사용 가능 공간	int

로그¶

Pipeline을 사용해 APISIX 로그의 trace_id를 추출하여 트레이스와 로그의 연관을 구현합니다.

jsonData=load_json(_)
requestJson = jsonData["request"]
responseJson = jsonData["response"]
add_key(http_status,responseJson["status"])
add_key(url,requestJson["url"])
add_key(client_ip,jsonData["client_ip"])
trace_id = requestJson["headers"]["traceparent"]
grok(trace_id, "%{DATA}-%{DATA:trace_id}-%{DATA}")

모범 사례¶

APISIX

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메트릭¶

로그¶

트레이스¶

DataKit¶

호스트¶

Kubernetes¶

메트릭¶

로그¶

모범 사례¶

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