Google Kubernetes Engine のログの収集

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このページでは、Google Cloud Platform (GCP) サービスからログを取得する Sumo パイプラインを説明し、Google Kubernetes Engine からログを収集する手順を紹介します。

Collection process for GCP services

The key components in the collection process for GCP services are: Google Stackdriver, Google Cloud Pub/Sub, and Sumo’s Google Cloud Platform (GCP) source running on a hosted collector.

The integration works like this: Google Stackdriver collects logs from GCP services. Once you’ve configured the pipeline shown below, the logs collected by Stackdriver will be published to a Google Pub/Sub topic. A Sumo GCP source on a hosted collector subscribed to that topic ingests the logs into Sumo.

The configuration process is as follows.

Configure a GCP source on a hosted collector. You'll obtain the HTTP URL for the source, and then use Google Cloud Console to register the URL as a validated domain.
Create a topic in Google Pub/Sub and subscribe the GCP source URL to that topic.
Create an export of GCP logs from Stackdriver. Exporting involves writing a filter that selects the log entries you want to export, and choosing a Pub/Sub as the destination. The filter and destination are held in an object called a sink.

See the sections below for instructions.

Stackdriver からの Google Kubernetes Engine ログのエクスポートの作成

[Logging (ログ)] に移動して [Exports (エクスポート)] をクリックします。
[Create Export (エクスポートの作成)] をクリックします。
GCP サービスを選択してログを絞り込みます。シンクを作成するための推奨 GCP サービスは「GKE Cluster」です。これにより、サービスのログを Sumo Logic に送信します。右側の [Edit Export (エクスポートの編集)] ウィンドウで次の操作を実行します。右側の [Edit Export (エクスポートの編集)] ウィンドウで次の操作を実行します。
1. Sink 名を入力します。たとえば、"gce-vm-instance" です。
2. [Sink Service (Sink サービス)] として [Cloud Pub/Sub] を選択します。
3. [Sink Destination (Sink ターゲット)] を「Google Cloud Platform ソース」の手順で作成した Pub/Sub トピックに設定します。たとえば、"pub-sub-logs" です。
4. [Create Sink (Sink の作成)] をクリックします。

クエリのサンプル

一定期間にわたって作成されたリソース

_sourceCategory=*gcp* logName resource "\"type\":\"gke_cluster\"" | parse regex "\"logName\":\"(?<log_name>[^\"]+)\"" | where log_name matches "projects/*/logs/events" | json "message.data.resource.labels" as labels | json field=labels "project_id", "cluster_name" as project, cluster | timeslice 1h | count as events by _timeslice, cluster, project | transpose row _timeslice column cluster, project