Monitoring OpenTelemetry metrics

Primero, debes activar el colector cuando el sitio esté detenido. Esto se puede hacer como usuario del site en la línea de comandos utilizando omd config en el menú de configuración basado en texto:

Ve a Addons y activa OPENTELEMETRY_COLLECTOR:

No es necesario cambiar el puerto para la monitorización del colector, ya que está configurado en el siguiente puerto libre a partir del 14317, incluso si se utilizan varios sites.

Después de activar el colector, reinicia el site con omd start.

Ve a Setup > Hosts > OpenTelemetry collector (experimental) y empieza a configurar un nuevo colector haciendo clic en el botón «Add OpenTelemetry collector configuration»:

En General properties, asigna un ID y un título al nuevo colector. Para Site restriction, debes mover al menos una entrada de la izquierda a la derecha. En la captura de pantalla anterior, el site local mysite es el único disponible.

Para garantizar que los hosts se creen automáticamente, configura una nueva conexión OpenTelemetry con la administración dinámica del host. Como preparación —al menos para las primeras pruebas— te recomendamos crear una carpeta separada en la que guardes los hosts de OpenTelemetry generados automáticamente.

Para configurar la nueva conexión para la administración dinámica del host, ve a Setup > Hosts > Dynamic host management > Add connection:

Realiza los siguientes ajustes en la caja Connection properties:

Completa la nueva conexión con Save.

Para garantizar que también se generen los servicios de Checkmk, debes crear al menos una configuración del agente especial de OpenTelemetry. La regla necesaria se encuentra en «Setup > Agents > Other integrations > OpenTelemetry (experimental):»

En la caja «OpenTelemetry (experimental)», decide si quieres realizar la monitorización del propio colector de OpenTelemetry —a través del puerto que se mostró durante la activación del colector—.

En la condición de la regla, es obvio asignar el agente especial a la carpeta en la que se crearán automáticamente los hosts; en el ejemplo, esta es la carpeta «OpenTelemetryTest».

Guarda la regla con el nombre «Save».

Ahora que los tres componentes —el colector, la administración dinámica del host y el agente especial— están configurados, debes activar los cambios pendientes.

Probablemente querrás configurar el colector de OpenTelemetry para Checkmk porque en algún lugar de tu entorno de TI ya hay algo generando métricas de OpenTelemetry.

Si aún no es así, o si quieres probar rápidamente la configuración de ejemplo descrita en este artículo, puedes hacerlo con la aplicación de ejemplo «Hello metric» que encontrarás en nuestro repositorio de GitHub, la cual se ejecuta en un entorno virtual de Python.

Tarda unos dos o tres minutos desde que se envían los primeros datos, se crea el host y se detecta el servicio, hasta que este aparece en la monitorización. La siguiente imagen muestra los servicios de la aplicación de ejemplo «Hello metric»:

El nombre del host hello-metric se genera a partir del nombre del servicio indicado como opción en el comando opentelemetry-instrument, exactamente como se especifica en la configuración del colector de OpenTelemetry. El nombre del servicio OTel metric hellolevel en Checkmk se genera a partir del nombre de la métrica, con el prefijo OTel metric añadido por el agente especial.

Si activas la opción Monitor the collector en la configuración del agente especial, es decir, la monitorización del colector, se crearán varios servicios adicionales en el host,

La aplicación de ejemplo «Dice Roll» que se presenta en el sitio web de OpenTelemetry funciona de manera muy similar a «Hello metric». Esta aplicación de ejemplo es, en muchos aspectos, más práctica que «Hello metric». Por ejemplo, «Dice Roll» envía métricas de OpenTelemetry cada vez que se llama al servidor de la aplicación (¡y solo entonces!) e introduce el tipo de datos «Contador». Puedes utilizar el entorno virtual de Python creado para el ejemplo «Hello metric» para probar también el ejemplo «Dice Roll». Sin embargo, también tendrás que instalar el módulo de Python flask (pip install flask) y crear el archivo app.py en la versión ampliada con métricas, tal y como se describe en estas instrucciones.

En la siguiente llamada, sustituye el servidor Checkmk como destino (aquí 198.51.100.42 con el puerto gRPC 4317):

Tu servidor Flask ya está listo y puedes acceder a él en el puerto seleccionado (aquí: 8080) para lanzar un dado con cada llamada. Puedes ver los datos del dado, por ejemplo, como salida de curl -v http://localhost:8080/rolldice. Cada lanzamiento de dado que activas de esta manera se transmite a Checkmk como un punto de datos.

Al cabo de unos minutos, el host dice-server aparecerá en la monitorización con el servicio OTel metric dice.rolls. Este tiene seis gráficos, de Value_1__Per_Sec a Value_6__Per_Sec, que corresponden a las frecuencias de los números del uno al seis obtenidos hasta el momento. El motivo de la conversión es que las métricas de OpenTelemetry utilizan contadores, que solo pueden incrementarse —un tipo de datos que no está previsto en Checkmk. Para una visualización más clara, Checkmk realiza por tanto la conversión teniendo en cuenta el componente temporal.

La captura de pantalla muestra uno de estos gráficos, que se basa en las llamadas una vez por segundo a /rolldice dentro del periodo de monitorización.

Puedes establecer umbrales y otras opciones para los servicios utilizando la regla Setup > Services > Service monitoring rules > OpenTelemetry (experimental). Aquí puedes establecer reglas para métricas individuales o para todas las métricas de un servicio. La captura de pantalla de ejemplo muestra la selección del contador para throws con el número 5, como se muestra arriba. Se puede acceder a los nombres de las métricas conocidas a través de la lista o como sugerencias mientras escribes. Puedes introducir métricas que aún no se conocen pero que sabes que aparecerán como texto libre.

Dependiendo del tipo de datos que proporcione el punto de datos de OpenTelemetry, puede ser útil calcular tasas. Esto resulta útil para contadores, como por ejemplo para paquetes de red descartados. Si varias fuentes proporcionan datos asignados al mismo servicio de Checkmk, también puedes especificar si se debe realizar una agregación (por ejemplo, suma o promedio) o si simplemente deben tener prioridad los puntos de datos más recientes, más grandes o más pequeños de un intervalo.