本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。 # 使用 AWS Distro for OpenTelemetry 做為收集器 本節說明如何設定 AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) 收集器從 Prometheus 檢測的應用程式進行湊集，並將指標傳送至 Amazon Managed Service for Prometheus。如需有關 ADOT 匯集器的詳細資訊，請參閱 [AWS 適用於 OpenTelemetry 的 AWS Distro](https://aws.amazon.com/otel/)。 下列主題說明三種將 ADOT 設定為指標收集器的不同方式，取決於您的指標是來自 Amazon EKS、Amazon ECS 還是 Amazon EC2 執行個體。 **Topics** + [在 Amazon Elastic Kubernetes Service 叢集上使用 AWS Distro for OpenTelemetry 設定指標擷取](AMP-onboard-ingest-metrics-OpenTelemetry.md) + [使用 AWS Distro for Open Telemetry 從 Amazon ECS 設定指標擷取](AMP-onboard-ingest-metrics-OpenTelemetry-ECS.md) + [使用遠端寫入設定 Amazon EC2 執行個體擷取的指標](AMP-onboard-ingest-metrics-remote-write-EC2.md) # 在 Amazon Elastic Kubernetes Service 叢集上使用 AWS Distro for OpenTelemetry 設定指標擷取 您可以使用 AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) 收集器從 Prometheus 檢測應用程式抓取指標，並將指標傳送至 Amazon Managed Service for Prometheus。 **注意** 如需 ADOT 收集器的詳細資訊，請參閱 [AWS Distro for OpenTelemetry](https://aws.amazon.com/otel/)。 如需 Prometheus 檢測應用程式的詳細資訊，請參閱 [什麼是與 Prometheus 相容的指標？](prom-compatible-metrics.md)。 使用 ADOT 收集 Prometheus 指標涉及三個 OpenTelemetry 元件：Prometheus 接收器、Prometheus 遠端寫入匯出程式和 SigV4 驗證延伸。 您可以使用現有的 Prometheus 組態，來組態 Prometheus 接收器來執行服務探索和指標抓取。Prometheus 接收器會以 Prometheus 展開格式抓取指標。您要抓取的任何應用程式或端點都應使用 Prometheus 用戶端程式庫進行組態。Prometheus 接收器在 Prometheus 說明文件中，支援[組態](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/)中說明的全套 Prometheus 抓取和重新標籤組態。您可以將這些組態直接貼到您的 ADOT 收集器組態中。 Prometheus 遠端寫入匯出程式會使用 `remote_write` 端點將抓取的指標傳送至您的管理入口網站工作區。將使用 AWS SigV4 身分驗證延伸的安全身分驗證 AWS 通訊協定 Sigv4 簽署匯出資料的 HTTP 請求。如需詳細資訊，請參閱[簽章版本 4 簽署程序](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/signature-version-4.html)。 收集器會自動探索 Amazon EKS 上的 Prometheus 指標端點，並使用[](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#kubernetes_sd_config)中找到的組態。 以下示範是在執行 Amazon Elastic Kubernetes Service 或自我管理 Kubernetes 的叢集上進行此組態的範例。若要執行這些步驟，您必須擁有 AWS 來自預設登入資料鏈中任何潛在選項的 AWS 登入資料。如需詳細資訊，請參閱[設定 AWS SDK for Go](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/v1/developer-guide/configuring-sdk.html)。此示範使用範例應用程式，用於程序的整合測試。範例應用程式會在 `/metrics` 端點公開指標，例如 Prometheus 用戶端程式庫。 ## 先決條件 在開始下列擷取設定步驟之前，您必須為服務帳戶和信任政策設定 IAM 角色。 **設定服務帳戶和信任政策的 IAM 角色** 1. 遵循 [自 Amazon EKS 叢集設定指標擷取作業的服務角色](set-up-irsa.md#set-up-irsa-ingest) 中的步驟，為服務帳戶建立 IAM 角色。 當 ADOT 收集器抓取並匯出指標時，將使用此角色。 1. 接下來，編輯信任政策。前往 [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/home) 開啟 IAM 主控台。 1. 在左側導覽窗格中選擇**角色**，然後尋找您在步驟 1 中建立的 **amp-iamproxy-ingest-role**。 1. 選擇**信任關係**索引標籤，然後選擇**編輯信任關係**。 1. 在信任關係政策 JSON 中，取代 `aws-amp` 為 `adot-col`，然後選擇**更新信任原則**。結果信任政策應如下所示： ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "Federated": "arn:aws:iam::111122223333:oidc-provider/oidc.eks.us-east-1.amazonaws.com/id/EXAMPLED539D4633E53DE1B71EXAMPLE" }, "Action": "sts:AssumeRoleWithWebIdentity", "Condition": { "StringEquals": { "oidc.eks.us-east-1.amazonaws.com/id/EXAMPLED539D4633E53DE1B71EXAMPLE:sub": "system:serviceaccount:adot-col:amp-iamproxy-ingest-service-account", "oidc.eks.us-east-1.amazonaws.com/id/EXAMPLED539D4633E53DE1B71EXAMPLE:aud": "sts.amazonaws.com" } } } ] } ``` ------ 1. 選擇**權限**索引標籤，並確定已將下列權限政策附加至該角色。 ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "aps:RemoteWrite", "aps:GetSeries", "aps:GetLabels", "aps:GetMetricMetadata" ], "Resource": "*" } ] } ``` ------ ## 啟用 Prometheus 指標收集 **注意** 當您在 Amazon EKS 中建立命名空間時，依預設 `alertmanager` 會停用節點匯出程式。 **在 Amazon EKS 或 Kubernetes 叢集上啟用 Prometheus 集合** 1. 分隔並複製從 [aws-otel-community](https://github.com/aws-observability/aws-otel-community) 儲存庫中的樣本應用程式。 然後，執行以下命令。 ``` cd ./sample-apps/prometheus-sample-app docker build . -t prometheus-sample-app:latest ``` 1. 將此圖片推送到註冊表，例如 Amazon ECR 或 DockerHub。 1. 複製此 Kubernetes 組態並套用，在叢集中部署範例應用程式。通過在 `prometheus-sample-app.yaml` 檔案中替換 `{{PUBLIC_SAMPLE_APP_IMAGE}}` 將圖像變更為剛才推送的圖像。 ``` curl https://raw.githubusercontent.com/aws-observability/aws-otel-collector/main/examples/eks/aws-prometheus/prometheus-sample-app.yaml -o prometheus-sample-app.yaml kubectl apply -f prometheus-sample-app.yaml ``` 1. 輸入下列命令，確認已啟動範例應用程式。在命令的輸出中，您將在 `NAME` 欄中看到 `prometheus-sample-app`。 ``` kubectl get all -n aoc-prometheus-pipeline-demo ``` 1. 啟動 ADOT 收集器的預設執行個體。若要執行此作業，請先輸入下列命令來拉取 ADOT 收集器的 Kubernetes 組態。 ``` curl https://raw.githubusercontent.com/aws-observability/aws-otel-collector/main/examples/eks/aws-prometheus/prometheus-daemonset.yaml -o prometheus-daemonset.yaml ``` 然後編輯範本檔案，將您 `YOUR_ENDPOINT` 的 Amazon Managed Service for Prometheus 工作區以及您 `YOUR_REGION` 的區域替換 **remote\$1write** 端點。查看工作區詳細資料時，請使用在 Amazon Managed Service for Prometheus 主控台中顯示的 **remote\$1write** 端點。 您也需要在 Kubernetes 組態的服務帳戶區段`YOUR_ACCOUNT_ID`中將 變更為 AWS 您的帳戶 ID。 在此範例中，ADOT 收集器組態使用註解 (`scrape=true`) 來判斷要抓取哪些目標端點。這可讓 ADOT 收集器區分範例應用程式端點與叢集中的 kube 系統端點。若您要抓取不同範例應用程式，則可以將其從重新標籤組態中移除。 1. 輸入下列命令以部署 ADOT 收集器。 ``` kubectl apply -f prometheus-daemonset.yaml ``` 1. 輸入下列命令，確認已啟動 ADOT 收集器。在 `NAMESPACE` 欄中尋找 `adot-col`。 ``` kubectl get pods -n adot-col ``` 1. 使用記錄匯出程式確認管線是否正常運作。我們的範例範本已與記錄匯出程式整合。輸入下列命令： ``` kubectl get pods -A kubectl logs -n adot-col name_of_your_adot_collector_pod ``` 範例應用程式中的某些抓取指標將依照以下範例所示： ``` Resource labels: -> service.name: STRING(kubernetes-service-endpoints) -> host.name: STRING(192.168.16.238) -> port: STRING(8080) -> scheme: STRING(http) InstrumentationLibraryMetrics #0 Metric #0 Descriptor: -> Name: test_gauge0 -> Description: This is my gauge -> Unit: -> DataType: DoubleGauge DoubleDataPoints #0 StartTime: 0 Timestamp: 1606511460471000000 Value: 0.000000 ``` 1. 若要測試 Amazon Managed Service for Prometheus 是否收到指標，請使用 `awscurl`。此工具可讓您透過命令列使用 AWS Sigv4 身分驗證來傳送 HTTP 請求，因此您必須在本機設定 AWS 登入資料，並具有從 Amazon Managed Service for Prometheus 查詢的正確許可。如需安裝 的指示`awscurl`，請參閱 [awscurl](https://github.com/okigan/awscurl)。 在下列命令中，將 `AMP_REGION` 和 `AMP_ENDPOINT` 替換為 Amazon Managed Service for Prometheus 工作區的資訊。 ``` awscurl --service="aps" --region="AMP_REGION" "https://AMP_ENDPOINT/api/v1/query?query=adot_test_gauge0" {"status":"success","data":{"resultType":"vector","result":[{"metric":{"__name__":"adot_test_gauge0"},"value":[1606512592.493,"16.87214000011479"]}]}} ``` 如果您收到指標作為回應，則表示管道設定已成功，且指標已成功從範例應用程式傳播到 Amazon Managed Service for Prometheus。 **清除** 若要清理此示範，請輸入下列命令。 ``` kubectl delete namespace aoc-prometheus-pipeline-demo kubectl delete namespace adot-col ``` ## 進階組態 Prometheus 接收器在 Prometheus 說明文件中，支援[組態](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/)中說明的全套 Prometheus 抓取和重新標籤組態。您可以將這些組態直接貼到您的 ADOT 收集器組態中。 Prometheus 接收器的組態包括您的服務探索、抓取組態和重新標籤組態。接收器組態如下所示。 ``` receivers: prometheus: config: [[Your Prometheus configuration]] ``` 以下是範例組態。 ``` receivers: prometheus: config: global: scrape_interval: 1m scrape_timeout: 10s scrape_configs: - job_name: kubernetes-service-endpoints sample_limit: 10000 kubernetes_sd_configs: - role: endpoints tls_config: ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt insecure_skip_verify: true bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token ``` 如果您有現有的 Prometheus 組態，則必須將 `$` 個字元替換為 `$$` 以避免將值替換為環境變數。\$1 這對於 relabel\$1configurations 的替換值特別重要。例如，若您開始使用下列 relabel\$1configuration： ``` relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_scheme,__address__,__meta_kubernetes_ingress_path] regex: (.+);(.+);(.+) replacement: ${1}://${2}${3} target_label: __param_target ``` 它將成為以下幾點： ``` relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_scheme,__address__,__meta_kubernetes_ingress_path] regex: (.+);(.+);(.+) replacement: $${1}://${2}${3} target_label: __param_target ``` **Prometheus 遠端寫入匯出程式和 Sigv4 身分驗證延伸** Prometheus 遠端寫入匯出程式和 Sigv4 身分驗證延伸的設定較 Prometheus 接收器容易。在此管道階段已擷取指標，我們已準備好將這些資料匯出到 Amazon Managed Service for Prometheus。下列範例顯示成功組態與 Amazon Managed Service for Prometheus 通訊的最低需求。 ``` extensions: sigv4auth: service: "aps" region: "user-region" exporters: prometheusremotewrite: endpoint: "https://aws-managed-prometheus-endpoint/api/v1/remote_write" auth: authenticator: "sigv4auth" ``` 此組態會使用來自預設 AWS 登入資料鏈的 AWS 登入資料，傳送由 AWS SigV4 簽署的 HTTPS 請求。如需詳細資訊，請參閱[設定 適用於 Go 的 AWS SDK](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/v1/developer-guide/configuring-sdk.html)。您必須將服務指定為 `aps`。 無論部署方法為何，ADOT 收集器都必須能夠存取預設 AWS 登入資料鏈中列出的其中一個選項。Sigv4 身分驗證延伸取決於 適用於 Go 的 AWS SDK ，並使用它來擷取登入資料並進行身分驗證。您必須確保這些憑證有 Amazon Managed Service for Prometheus 的遠端寫入權限。 # 使用 AWS Distro for Open Telemetry 從 Amazon ECS 設定指標擷取 本節說明如何從 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 收集指標，並使用 AWS Distro for Open Telemetry (ADOT) 將其擷取至 Amazon Managed Service for Prometheus。這同時說明如何在 Amazon Managed Grafana 中將指標視覺化。 ## 先決條件 **重要** 在開始之前，您必須在具有預設設定的 AWS Fargate 叢集上擁有 Amazon ECS 環境、Amazon Managed Service for Prometheus 工作區，以及 Amazon Managed Grafana 工作區。我們假設您熟悉容器工作負載、Amazon Managed Service for Prometheus，以及 Amazon Managed Grafana。 如需詳細資訊，請參閱下列連結： + 如需如何使用預設設定在 Fargate 叢集上建立 Amazon ECS 環境的詳細資訊，請參閱《*Amazon ECS 開發人員指南*》中的[建立叢集](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/create_cluster.html)。 + 如需如何建立 Amazon Managed Service for Prometheus 的詳細資訊，請參閱《*Amazon Managed Service for Prometheus 使用者指南*》中的[建立工作區](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/AMP-onboard-create-workspace.html)。 + 如需如何建立 Amazon Managed Grafana 工作區的詳細資訊，請參閱《*Amazon Managed Grafana 使用者指南*》中的[建立工作區](https://docs.aws.amazon.com/grafana/latest/userguide/AMG-create-workspace.html)。 ## 步驟 1：定義自訂 ADOT 收集器容器映像 使用下列組態檔作為範本，定義您自己的 ADOT 收集器容器映像檔。將 *my-remote-URL* 和 *my-region* 替換為您的 `endpoint` 和 `region` 值。將組態儲存在一個名為 *adot-config.yaml* 檔案中的組態。 **注意** 此組態使用 `sigv4auth` 延伸來驗證 Amazon Managed Service for Prometheus 的呼叫。如需有關組態 `sigv4auth` 的詳細資訊，請參閱 GitHub 上的[驗證器 - Sigv4](https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/tree/main/extension/sigv4authextension)。 ``` receivers: prometheus: config: global: scrape_interval: 15s scrape_timeout: 10s scrape_configs: - job_name: "prometheus" static_configs: - targets: [ 0.0.0.0:9090 ] awsecscontainermetrics: collection_interval: 10s processors: filter: metrics: include: match_type: strict metric_names: - ecs.task.memory.utilized - ecs.task.memory.reserved - ecs.task.cpu.utilized - ecs.task.cpu.reserved - ecs.task.network.rate.rx - ecs.task.network.rate.tx - ecs.task.storage.read_bytes - ecs.task.storage.write_bytes exporters: prometheusremotewrite: endpoint: my-remote-URL auth: authenticator: sigv4auth logging: loglevel: info extensions: health_check: pprof: endpoint: :1888 zpages: endpoint: :55679 sigv4auth: region: my-region service: aps service: extensions: [pprof, zpages, health_check, sigv4auth] pipelines: metrics: receivers: [prometheus] exporters: [logging, prometheusremotewrite] metrics/ecs: receivers: [awsecscontainermetrics] processors: [filter] exporters: [logging, prometheusremotewrite] ``` ## 步驟 2：將您的 ADOT 收集器容器映像推送至 Amazon ECR 儲存庫 使用 Dockerfile 建立容器映像，然後將其推送至 Amazon Elastic Container Registry (ECR) 儲存庫。 1. 建立 Dockerfile 以複製和新增您的容器映像檔並將其新增至 OTEL Docker 映像檔中。 ``` FROM public.ecr.aws/aws-observability/aws-otel-collector:latest COPY adot-config.yaml /etc/ecs/otel-config.yaml CMD ["--config=/etc/ecs/otel-config.yaml"] ``` 1. 建立 Amazon ECR 儲存庫。 ``` # create repo: COLLECTOR_REPOSITORY=$(aws ecr create-repository --repository aws-otel-collector \ --query repository.repositoryUri --output text) ``` 1. 建立容器映像。 ``` # build ADOT collector image: docker build -t $COLLECTOR_REPOSITORY:ecs . ``` **注意** 這假設您正在執行容器的相同環境中建構容器。若否，您可能需要在建立映像時使用 `--platform` 參數。 1. 登入 Amazon ECR 儲存庫。將 *my-region* 替換為您的 `region` 值。 ``` # sign in to repo: aws ecr get-login-password --region my-region | \ docker login --username AWS --password-stdin $COLLECTOR_REPOSITORY ``` 1. 推送您的容器映像。 ``` # push ADOT collector image: docker push $COLLECTOR_REPOSITORY:ecs ``` ## 步驟 3：建立 Amazon ECS 任務定義來抓取 Amazon Managed Service for Prometheus 建立 Amazon ECS 任務定義來抓取 Amazon Managed Service for Prometheus。您的工作定義應包含名為 `adot-collector` 的容器和名為 `prometheus` 的容器。`prometheus` 產生指標，和 `adot-collector` 抓取 `prometheus`。 **注意** Amazon Managed Service for Prometheus 以服務的形式執行，並從容器收集指標。在這種情況下，容器會以代理程式模式在本端執行 Prometheus，並將本端指標傳送至 Amazon Managed Service for Prometheus。 **範例：任務定義** 以下為任務定義外觀的範例。您可以使用此範例作為建立您任務定義的範本。將 `adot-collector` 的 `image` 值替換為儲存庫 URL 和映像標籤 (`$COLLECTOR_REPOSITORY:ecs`)。將 `adot-collector` 和 `prometheus` 的 `region` 個值替換為 `region` 個值。 ``` { "family": "adot-prom", "networkMode": "awsvpc", "containerDefinitions": [ { "name": "adot-collector", "image": "account_id.dkr.ecr.region.amazonaws.com/image-tag", "essential": true, "logConfiguration": { "logDriver": "awslogs", "options": { "awslogs-group": "/ecs/ecs-adot-collector", "awslogs-region": "my-region", "awslogs-stream-prefix": "ecs", "awslogs-create-group": "True" } } }, { "name": "prometheus", "image": "prom/prometheus:main", "logConfiguration": { "logDriver": "awslogs", "options": { "awslogs-group": "/ecs/ecs-prom", "awslogs-region": "my-region", "awslogs-stream-prefix": "ecs", "awslogs-create-group": "True" } } } ], "requiresCompatibilities": [ "FARGATE" ], "cpu": "1024" } ``` ## 步驟 4：授予您的任務存取 Amazon Managed Service for Prometheus 的許可 若要將抓取指標傳送至 Amazon Managed Service for Prometheus，您的 Amazon ECS 任務必須具有正確的許可，才能為您呼叫 AWS API 操作。您必須為任務建立 IAM 角色，並將 `AmazonPrometheusRemoteWriteAccess` 政策附加至 IAM 角色。如需有關建立此角色並附加政策的詳細資訊，請參閱[為任務建立 IAM 角色和政策](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/task-iam-roles.html#create_task_iam_policy_and_role)。 在您將 `AmazonPrometheusRemoteWriteAccess` 附加至 IAM 角色並將該角色用於您的任務之後，Amazon ECS 可以將您抓取的指標傳送到 Amazon Managed Service for Prometheus。 ## 步驟 5：在 Amazon Managed Grafana 中視覺化您的指標 **重要** 在開始之前，您必須在 Amazon ECS 任務定義中執行 Fargate 任務。否則，Amazon Managed Service for Prometheus 將無法使用您的指標。 1. 在 Amazon Managed Grafana 工作區的導覽窗格中，選擇 AWS 圖示下的**資料來源**。 1. 在**資料來源**索引標籤上，針對**服務**選取 **Amazon Managed Service for Prometheus**，然後選擇您的**預設區域**。 1. 選擇 **[新增資料來源]**。 1. 使用 `ecs` 和 `prometheus` 個前綴查詢和檢視您的指標。 # 使用遠端寫入設定 Amazon EC2 執行個體擷取的指標 本節說明如何在 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 執行個體中使用遠端寫入執行 Prometheus 伺服器。這會說明如何從使用 Go 編寫的示範應用程式收集指標，並將其傳送到 Amazon Managed Service for Prometheus 工作區。 ## 先決條件 **重要** 在開始前，您必須安裝 Prometheus v2.26 或更高版本。我們假設您熟悉 Prometheus、Amazon EC2 和 Amazon Managed Service for Prometheus。有關如何安裝 Prometheus 的訊息，請參閱 Prometheus 網站上的[入門](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/getting_started/)。 如果您不熟悉 Amazon EC2 或 Amazon Managed Service for Prometheus，建議您先從閱讀以下各節開始： + [Amazon Elastic Compute Cloud 是什麼？](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/concepts.html) + [Amazon Managed Service for Prometheus 是什麼？](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/what-is-Amazon-Managed-Service-Prometheus.html) ## 建立 Amazon EC2 的 IAM 角色 若要串流指標，您必須先使用 AWS 受管政策 **AmazonPrometheusRemoteWriteAccess** 建立 IAM 角色。然後，您可以啟動具有角色的執行個體，並將指標串流到 Amazon Managed Service for Prometheus 工作區。 1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/) 開啟 IAM 主控台。 1. 從導覽窗格，選擇 **Roles (角色)**，然後選擇 **Create role (建立角色)**。 1. 對於信任的實體類型，選擇 **AWS service** (AWS 服務)。針對使用案例，選擇 **EC2**。選擇**下一步：許可**。 1. 在搜尋列中，輸入 **Amazon PrometheusRemoteWriteAccess**。針對**政策名稱**，選取 **AmazonPrometheusRemoteWriteAccess** 然後選擇 **附加政策**。選擇 **Next: Add Tags (下一步：新增標籤)**。 1. (選用) 為您的 IAM 角色建立 IAM 標籤。選擇 **[下一步：檢閱]**。 1. 輸入您的角色名稱。選擇**建立政策**。 ## 啟動 Amazon EC2 執行個體 若要啟動 Amazon EC2 執行個體，請遵循《*適用於 Linux 執行個體的 Amazon Elastic Compute Cloud 使用者指南*》中[啟動執行個體](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/iam-roles-for-amazon-ec2.html#launch-instance-with-role)的指示。 ## 執行示範應用程式 建立 IAM 角色並使用 角色啟動 EC2 執行個體後，您可以執行示範應用程式來查看它是否有效。 **執行示範應用程式和測試指標** 1. 使用下列範本建立名為 `main.go` 的 Go 檔案。 ``` package main import ( "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp" "net/http" ) func main() { http.Handle("/metrics", promhttp.Handler()) http.ListenAndServe(":8000", nil) } ``` 1. 執行以下命令以安裝正確相依項目。 ``` sudo yum update -y sudo yum install -y golang go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp ``` 1. 執行示範應用程式。 ``` go run main.go ``` 展示應用程式應該在連接埠 8000 上運行，並顯示所有暴露的 Prometheus 指標。以下是這些指標的範例。 ``` curl -s http://localhost:8000/metrics ... process_max_fds 4096# HELP process_open_fds Number of open file descriptors.# TYPE process_open_fds gauge process_open_fds 10# HELP process_resident_memory_bytes Resident memory size in bytes.# TYPE process_resident_memory_bytes gauge process_resident_memory_bytes 1.0657792e+07# HELP process_start_time_seconds Start time of the process since unix epoch in seconds.# TYPE process_start_time_seconds gauge process_start_time_seconds 1.61131955899e+09# HELP process_virtual_memory_bytes Virtual memory size in bytes.# TYPE process_virtual_memory_bytes gauge process_virtual_memory_bytes 7.77281536e+08# HELP process_virtual_memory_max_bytes Maximum amount of virtual memory available in bytes.# TYPE process_virtual_memory_max_bytes gauge process_virtual_memory_max_bytes -1# HELP promhttp_metric_handler_requests_in_flight Current number of scrapes being served.# TYPE promhttp_metric_handler_requests_in_flight gauge promhttp_metric_handler_requests_in_flight 1# HELP promhttp_metric_handler_requests_total Total number of scrapes by HTTP status code.# TYPE promhttp_metric_handler_requests_total counter promhttp_metric_handler_requests_total{code="200"} 1 promhttp_metric_handler_requests_total{code="500"} 0 promhttp_metric_handler_requests_total{code="503"} 0 ``` ## 建立 Amazon Managed Service for Prometheus 工作區 若要建立 Amazon Managed Service for Prometheus 工作區，請按照[建立工作區](AMP-create-workspace.md)中的指示操作。 ## 執行 Prometheus 伺服器 1. 使用下列範例 YAML 檔案作為範本，以建立名為 `prometheus.yaml` 的新檔案。針對 `url`，將 *my-region* 值替換您的地區值，以及將 *my-workspace-id* 替換為針對您產生 Amazon Managed Service for Prometheus 的工作區 ID。針對 `region`，將 *my-region* 替換為您的地區值。 **範例：YAML 檔案** ``` global: scrape_interval: 15s external_labels: monitor: 'prometheus' scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:8000'] remote_write: - url: https://aps-workspaces.my-region.amazonaws.com/workspaces/my-workspace-id/api/v1/remote_write queue_config: max_samples_per_send: 1000 max_shards: 200 capacity: 2500 sigv4: region: my-region ``` 1. 執行 Prometheus 伺服器，將示範應用程式的指標傳送至您的 Amazon Managed Service for Prometheus 工作區。 ``` prometheus --config.file=prometheus.yaml ``` Prometheus 伺服器現在應該會將示範應用程式的指標傳送到您的 Amazon Managed Service for Prometheus 工作區。