# Información de contenedores con métricas de OpenTelemetry para Amazon EKS
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**Vista previa**  
Información de contenedores con métricas de OpenTelemetry proporciona visibilidad del estado operativo de su infraestructura de clústeres de Amazon EKS. Está disponible en versión preliminar pública sin costo adicional en Este de EE. UU. (Norte de Virginia), Oeste de EE. UU. (Oregón), Europa (Irlanda), Asia-Pacífico (Singapur) y Asia-Pacífico (Sídney).

El complemento de observabilidad de EKS de Amazon CloudWatch recopila métricas de código abierto de sus clústeres de Amazon EKS y las envía a CloudWatch mediante OpenTelemetry Protocol (OTLP) con una granularidad de 30 segundos. Estas métricas utilizan los nombres de métricas de sus fuentes originales, como Advisor, Prometheus Node Exporter, NVIDIA DCGM, Kube State Metrics y AWS Neuron Monitor. Puede consultar estas métricas mediante PromQL en CloudWatch Query Studio o mediante la API de consultas compatible con Prometheus.

Cada métrica se enriquece automáticamente con hasta 150 etiquetas, incluidos los atributos de convención semántica de OpenTelemetry y las etiquetas de pod y nodo de Kubernetes. PromQL gestiona la agregación en el momento de la consulta, por lo que cada métrica se publica una vez por recurso en lugar de hacerlo en varios niveles de agregación. El complemento también correlaciona las métricas de aceleración de AWS Neuron y AWS Elastic Fabric Adapter con los módulos y contenedores específicos que las utilizan, lo que proporciona una visibilidad que no ofrecen los orígenes de métricas por sí solos.

Para usar Información de contenedores con OpenTelemetry en un clúster de Amazon EKS, instale el complemento de observabilidad de EKS de Amazon CloudWatch (versión `v6.0.1-eksbuild.1` o posterior) mediante la consola de Amazon EKS o mediante infraestructura como código.

Para más información sobre la configuración de Información de Contenedores con OpenTelemetry, consulte [Configuración de Información de contenedores](deploy-container-insights.md).

Para obtener más información sobre cómo consultar estas métricas con PromQL, consulte [Consultas PromQL](CloudWatch-PromQL-Querying.md).

## Comparación entre Información de contenedores con OpenTelemetry e Información de contenedores (mejorada)
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En la siguiente tabla, se resumen las diferencias entre Información de contenedores con OpenTelemetry e Información de contenedores (mejorada).


| Característica | Información de contenedores (mejorada) | Información de contenedores con OpenTelemetry | 
| --- | --- | --- | 
| Nombres de métricas | Métricas en formato CloudWatch (por ejemplo, pod\$1cpu\$1utilization) | Nativos de código abierto (por ejemplo, container\$1cpu\$1usage\$1seconds\$1total) | 
| Etiquetas por métrica | De 3 a 6 dimensiones predefinidas por métrica | Hasta 150 etiquetas, incluidas todas las etiquetas de pod y nodo de Kubernetes | 
| Agregación | Agregación previa en varios niveles (clúster, espacio de nombres, carga de trabajo, módulo) | Métricas sin procesar por recurso; agregadas en el momento de la consulta con PromQL | 
| Lenguaje de consulta | API de Métricas de CloudWatch | PromQL (compatible con Prometheus) | 
| Ingesta de métricas | Registros de CloudWatch en formato EMF | Punto de conexión de OTLP | 

## Cómo se etiquetan las métricas
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Cada métrica recopilada por Información de contenedores con OpenTelemetry contiene etiquetas de tres orígenes.

Etiquetas nativas del origen de telemetría  
Etiquetas de la fuente de métricas original (por ejemplo, cAdvisor proporciona etiquetas como `pod`, `namespace` y `container`). Se conservan como atributos de puntos de datos.

Atributos de recursos de OpenTelemetry  
El complemento agrega atributos de recursos siguiendo las convenciones semánticas de OpenTelemetry para [Kubernetes](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/resource/k8s/), [Host](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/resource/host/) y [Nube](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/resource/cloud/), como `k8s.pod.name`, `k8s.namespace.name`, `k8s.node.name`, `host.name` y `cloud.region`. Estos atributos son consistentes en todos los orígenes de métricas.

Etiquetas de pods y nodos de Kubernetes  
Todas las etiquetas de pods y nodos detectadas por la API de Kubernetes se adjuntan como atributos de recurso con los prefijos `k8s.pod.label` y `k8s.node.label`.

Para obtener más información sobre cómo elegir un complemento de observabilidad de EKS, consulte [Consultas PromQL](CloudWatch-PromQL-Querying.md).

## Métricas admitidas
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En la siguiente tabla se indican los orígenes y categorías de métricas recopiladas por Información de contenedores con OpenTelemetry.


| Origen de la métrica | Categoría métrica | Requisitos previos | 
| --- | --- | --- | 
| cAdvisor | Métricas de CPU | - | 
| cAdvisor | Métricas de memoria | - | 
| cAdvisor | Métricas de red | - | 
| cAdvisor | Métricas del disco y del sistema de archivos | - | 
| Exportador de nodos de Prometheus | Métricas de CPU | - | 
| Exportador de nodos de Prometheus | Métricas de memoria | - | 
| Exportador de nodos de Prometheus | Métricas de disco | - | 
| Exportador de nodos de Prometheus | Métricas del sistema de archivos | - | 
| Exportador de nodos de Prometheus | Métricas de red | - | 
| Exportador de nodos de Prometheus | Métricas del sistema | - | 
| Exportador de nodos de Prometheus | Métricas de VMStat | - | 
| Exportador de nodos de Prometheus | Métricas de Netstat y sockets | - | 
| DCGM de NVIDIA | Métricas de uso y rendimiento de la GPU | Es necesario instalar el [complemento de dispositivo NVIDIA](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin) y el [kit de herramientas de contenedores](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit) de NVIDIA. | 
| DCGM de NVIDIA | Métricas de memoria de la GPU | Es necesario instalar el [complemento de dispositivo NVIDIA](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin) y el [kit de herramientas de contenedores](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit) de NVIDIA. | 
| DCGM de NVIDIA | Métricas térmicas y de potencia de la GPU | Es necesario instalar el [complemento de dispositivo NVIDIA](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin) y el [kit de herramientas de contenedores](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit) de NVIDIA. | 
| DCGM de NVIDIA | Métricas de limitación de la GPU | Es necesario instalar el [complemento de dispositivo NVIDIA](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin) y el [kit de herramientas de contenedores](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit) de NVIDIA. | 
| DCGM de NVIDIA | Métricas de errores y fiabilidad de la GPU | Es necesario instalar el [complemento de dispositivo NVIDIA](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin) y el [kit de herramientas de contenedores](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit) de NVIDIA. | 
| DCGM de NVIDIA | Métricas NVLink de la GPU | Es necesario instalar el [complemento de dispositivo NVIDIA](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin) y el [kit de herramientas de contenedores](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit) de NVIDIA. | 
| DCGM de NVIDIA | Métricas informacionales de la GPU | Es necesario instalar el [complemento de dispositivo NVIDIA](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin) y el [kit de herramientas de contenedores](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit) de NVIDIA. | 
| AWS Neuron Monitor | Métricas de NeuronCore | Es necesario instalar el [controlador Neuron](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/general/setup/neuron-setup/pytorch/neuronx/ubuntu/torch-neuronx-ubuntu22.html) y el [complemento de dispositivo Neuron](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/containers/kubernetes-getting-started.html). | 
| AWS Neuron Monitor | Métricas de NeuronDevice | Es necesario instalar el [controlador Neuron](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/general/setup/neuron-setup/pytorch/neuronx/ubuntu/torch-neuronx-ubuntu22.html) y el [complemento de dispositivo Neuron](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/containers/kubernetes-getting-started.html). | 
| AWS Neuron Monitor | Métricas de sistema de Neuron | Es necesario instalar el [controlador Neuron](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/general/setup/neuron-setup/pytorch/neuronx/ubuntu/torch-neuronx-ubuntu22.html) y el [complemento de dispositivo Neuron](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/containers/kubernetes-getting-started.html). | 
| AWS Elastic Fabric Adapter | Métricas de EFA | Es necesario instalar el [complemento de dispositivo EFA](https://github.com/aws/eks-charts/tree/master/stable/aws-efa-k8s-device-plugin). | 
| NVMe | Métricas SMART de NVMe | - | 
| Métricas de estado de Kube | Métricas pod, node, Deployment, DaemonSet, StatefulSet, ReplicaSet, Job, CronJob, Service, Namespace, PersistentVolume, PersistentVolumeClaim | - | 
| Servidor de la API de Kubernetes | Métricas del servidor de API y de etcd | - |