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Configuração do gerenciador de tarefas Sintético

Este documento irá guiá-lo na configuração do seu gerenciador de tarefas Sintético , mostrando como:

Configuração usando variáveis de ambiente

As variáveis ambientais permitem ajustar a configuração do gerenciador de tarefas Sintético para atender às suas necessidades ambientais e funcionais específicas.

Variáveis definidas pelo usuário para monitor com script

Os gerenciadores de tarefas Private Sintético permitem configurar variáveis de ambiente para monitor com script. Essas variáveis são gerenciadas localmente no SJM e podem ser acessadas via $env.USER_DEFINED_VARIABLES. Você pode definir variáveis definidas pelo usuário de duas maneiras. Você pode montar um arquivo JSON ou fornecer uma variável de ambiente ao SJM no lançamento. Se ambos forem fornecidos, o SJM utilizará apenas valores fornecidos pelo ambiente.

Acessando variáveis de ambiente definidas pelo usuário a partir do script

Para fazer referência a uma variável de ambiente definida pelo usuário configurada, use o $env.USER_DEFINED_VARIABLES reservado seguido do nome de uma determinada variável com notação de ponto (por exemplo, $env.USER_DEFINED_VARIABLES.MY_VARIABLE).

Cuidado

Variáveis de ambiente definidas pelo usuário não são limpas do log. Considere usar o recurso de credenciais seguras para informações confidenciais.

Módulos de nós personalizados

Módulos de nós personalizados são fornecidos em chamadas por minuto e SJM. Eles permitem criar um conjunto customizado de módulos de nós e utilizá-los em monitoramento scriptado ( API script e browser script) para monitoramento sintético.

Configure seu diretório de módulos personalizados

Crie um diretório com um arquivo package.json seguindo as diretrizes oficiais do npm na pasta raiz. O SJM instalará qualquer dependência listada no arquivo package.json campo dependencies . Essas dependências estarão disponíveis ao executar o monitor no gerenciador de tarefas Sintético privado. Veja um exemplo disso abaixo.

Exemplo

Neste exemplo, um diretório de módulo customizado é usado com a seguinte estrutura:

/example-custom-modules-dir/
    ├── counter
    │   ├── index.js
    │   └── package.json
    └── package.json            ⇦ the only mandatory file

O package.json define dependencies como um módulo local (por exemplo, counter) e qualquer módulo hospedado (por exemplo, smallest versão 1.0.1):

{
    "name": "custom-modules",
    "version": "1.0.0",                                ⇦ optional
    "description": "example custom modules directory", ⇦ optional
    "dependencies": {
    "smallest": "1.0.1",                               ⇦ hosted module
    "counter": "file:./counter"                        ⇦ local module
    }
}

Adicione seu diretório de módulos personalizados ao SJM para Docker, Podman ou Kubernetes

Para verificar se os módulos foram instalados corretamente ou se ocorreu algum erro, procure as seguintes linhas no synthetics-job-manager contêiner ou log pod :

2024-06-29 03:51:28,407{UTC} [main] INFO  c.n.s.j.p.options.CustomModules - Detected mounted path for custom node modules
2024-06-29 03:51:28,408{UTC} [main] INFO  c.n.s.j.p.options.CustomModules - Validating permission for custom node modules package.json file
2024-06-29 03:51:28,409{UTC} [main] INFO  c.n.s.j.p.options.CustomModules - Installing custom node modules...
2024-06-29 03:51:44,670{UTC} [main] INFO  c.n.s.j.p.options.CustomModules - Custom node modules installed successfully.

Agora você pode adicionar "require('smallest');" ao script de monitor que você envia para esta localização privada.

Mudar package.json

Além dos módulos locais e hospedados, você também pode utilizar módulos Node.js. Para atualizar os módulos customizados usados pelo seu SJM, faça alterações no arquivo package.json e reinicie o SJM. Durante o processo de reinicialização, o SJM reconhecerá a alteração na configuração e executará automaticamente as operações de limpeza e reinstalação para garantir que os módulos atualizados sejam aplicados.

Cuidado

Módulos locais: embora seu package.json possa incluir qualquer módulo local, esses módulos devem residir na árvore no diretório do módulo personalizado. Se armazenado fora da árvore, o processo de inicialização falhará e você verá uma mensagem de erro no log docker após iniciar o SJM.

Armazenamento permanente de dados

O usuário pode querer usar o armazenamento permanente de dados para fornecer o arquivo user_defined_variables.json ou oferecer suporte a módulos de nós personalizados.

Docker

Para definir o armazenamento permanente de dados no Docker:

  1. Crie um diretório no host onde você está iniciando o Job Manager. Este é o seu diretório de origem.

  2. inicie o Job Manager, montando o diretório de origem no diretório de destino /var/lib/newrelic/synthetics.

    Exemplo:

    bash
    $
    docker run ... -v /sjm-volume:/var/lib/newrelic/synthetics:rw ...

Homem-Pod

Para definir o armazenamento permanente de dados no Podman:

  1. Crie um diretório no host onde você está iniciando o Job Manager. Este é o seu diretório de origem.
  2. inicie o Job Manager, montando o diretório de origem no diretório de destino /var/lib/newrelic/synthetics.

Exemplo:

bash
$
podman run ... -v /sjm-volume:/var/lib/newrelic/synthetics:rw,z ...

Kubernetes

Para definir o armazenamento permanente de dados no Kubernetes, o usuário tem duas opções:

  1. Forneça um PersistentVolumeClaim (PVC) existente para um PersistentVolume (PV) existente, definindo o valor de configuração synthetics.persistence.existingClaimName . Exemplo:

    bash
    $
    helm install ... --set synthetics.persistence.existingClaimName=sjm-claim ...

  2. Forneça um nome PersistentVolume (PV) existente, definindo o valor de configuração synthetics.persistence.existingVolumeName . Helm irá gerar um PVC para o usuário. O usuário também pode definir opcionalmente os seguintes valores:

  • synthetics.persistence.storageClass: A classe de armazenamento do PV existente. Se não for fornecido, o Kubernetes usará a classe de armazenamento padrão.

  • synthetics.persistence.size: O tamanho da reivindicação. Se não for definido, o padrão atualmente é 2Gi.

    bash
    $
    helm install ... --set synthetics.persistence.existingVolumeName=sjm-volume --set synthetics.persistence.storageClass=standard ...

Considerações de dimensionamento para Docker, Podman, Kubernetes e OpenShift

Docker e Podman

Para garantir que sua localização privada seja executada com eficiência, você deve provisionar recursos de CPU suficientes em seu host para lidar com sua workload de monitoramento. Muitos fatores influenciam o dimensionamento, mas você pode estimar rapidamente suas necessidades. Você precisará de 1 núcleo de CPU para cada monitor pesado (por exemplo, navegador simples, navegador com script ou monitor de API com script). Abaixo estão duas fórmulas para ajudar você a calcular o número de núcleos necessários, seja para diagnosticar uma configuração atual ou planejar uma futura.

Fórmula 1: Diagnosticando um Local Existente

Se sua localização privada atual estiver com dificuldades para acompanhar e você suspeitar que há trabalhos na fila, use esta fórmula para descobrir quantos núcleos você realmente precisa. Baseia-se no desempenho observável do seu sistema.

A equação:

C_req=(R_proc+R_crescimento)\vezesD_meˊd,mC\_req = (R\_proc + R\_crescimento) \vezes D\_méd,m

  • C_reqC\_req = Núcleos de CPU necessários.
  • R_procR\_proc = A taxa de trabalhos pesados sendo processados por minuto.
  • R_growthR\_growth = A taxa de crescimento da sua fila jobManagerHeavyweightJobs por minuto.
  • D_avg,mD\_avg,m = A duração média de trabalhos pesados em minutos.

Veja como funciona: esta fórmula calcula sua taxa real de chegada de trabalhos adicionando os trabalhos que seu sistema está processando aos trabalhos que estão se acumulando na fila. Multiplicar essa carga total pela duração média do trabalho informa exatamente quantos núcleos você precisa para concluir todo o trabalho sem filas.

Fórmula 2: Previsão de um local novo ou futuro

Se você estiver configurando uma nova localização privada ou planejando adicionar mais monitores, use esta fórmula para prever suas necessidades com antecedência.

A equação:

C_req=N_mon\vezesD_meˊd,m\vezes1P_meˊd,mC\_req = N\_mon \vezes D\_méd,m \vezes \frac1P\_méd,m

  • C_reqC\_req = Núcleos de CPU necessários.
  • N_monN\_mon = O número total de monitores pesados que você planeja executar.
  • D_avg,mD\_avg,m = A duração média de um trabalho pesado em minutos.
  • P_avg,mP\_avg,m = O período médio para monitores pesados em minutos (por exemplo, um monitor que é executado a cada 5 minutos tem P_avg,m=5P\_avg,m = 5).

Veja como funciona: isso calcula sua workload esperada a partir de princípios básicos: quantos monitores você tem, com que frequência eles são executados e quanto tempo eles levam.

Fatores importantes de dimensionamento

Ao usar essas fórmulas, lembre-se de levar em conta estes fatores:

  • Duração do trabalho (D_avg,mD\_avg,m): Sua média deve incluir trabalhos que expiram (geralmente ~3 minutos), pois eles mantêm um núcleo durante toda a sua duração.
  • Falhas e novas tentativas de trabalho: quando um monitor falha, ele é automaticamente repetido. Essas tentativas são trabalhos adicionais que aumentam a carga total. Um monitor que falha consistentemente e tenta novamente multiplica efetivamente seu período, impactando significativamente as taxas de transferência.
  • Escalonamento: além de adicionar mais núcleos a um host (escalonamento vertical), você pode implantar gerenciadores de tarefas adicionais da Sintéticos com a mesma chave de localização privada para balancear a carga de tarefas em vários ambientes (escalonamento horizontal).

É importante observar que um único Sintéticos Job Manager (SJM) tem um limite de taxas de transferência de aproximadamente 15 trabalhos pesados por minuto. Isso se deve a uma estratégia de segmentação interna que favorece a competição eficiente de trabalhos entre vários SJMs em relação ao número bruto de trabalhos processados por SJM. Se seus cálculos indicarem a necessidade de taxas de transferência mais altas, você deverá expandir implantando SJMs adicionais. Você pode verificar se sua fila de tarefas está crescendo para determinar se mais SJMs são necessários.

Adicionar mais SJMs com a mesma chave de localização privada oferece diversas vantagens:

  • Balanceamento de carga: Os trabalhos para localização privada são distribuídos em todos os SJMs disponíveis.
  • Proteção contra failover: se uma instância do SJM ficar inativa, outras poderão continuar processando trabalhos.
  • Taxas de transferência totais mais altas: As taxas de transferência totais para sua localização privada tornam-se a soma das taxas de transferência de cada SJM (por exemplo, dois SJMs fornecem até ~30 trabalhos/minuto).

Consulta NRQL para diagnóstico

Você pode executar essas consultas no criador de consultas para obter as entradas para a fórmula de diagnóstico. Certifique-se de definir o intervalo de tempo para um período longo o suficiente para obter uma média estável.

1. Encontre a taxa de trabalhos processados por minuto (R_procR\_proc): esta consulta conta o número de trabalhos não ping (pesados) concluídos no último dia e mostra a taxa média por minuto.

FROM SyntheticCheck SELECT rate(uniqueCount(id), 1 minute) AS 'job rate per minute' WHERE location = 'YOUR_PRIVATE_LOCATION' AND type != 'SIMPLE' SINCE 1 day ago

2. Encontre a taxa de crescimento da fila por minuto (R_growthR\_growth): esta consulta calcula o crescimento médio por minuto da fila jobManagerHeavyweightJobs em um gráfico de série temporal. Uma linha acima de zero indica que a fila está crescendo, enquanto uma linha abaixo de zero significa que ela está diminuindo.

FROM SyntheticsPrivateLocationStatus SELECT derivative(jobManagerHeavyweightJobs, 1 minute) AS 'queue growth rate per minute' WHERE name = 'YOUR_PRIVATE_LOCATION' TIMESERIES SINCE 1 day ago

Dica

Certifique-se de selecionar a conta onde existe a localização privada. É melhor visualizar essa consulta como uma série temporal porque a função derivada pode variar muito. O objetivo é obter uma estimativa da taxa de crescimento da fila por minuto. Play diferentes intervalos de tempo para ver o que funciona melhor.

3. Encontre o número total de monitores pesados (N_monN\_mon): Esta consulta encontra a contagem exclusiva de monitores pesados.

FROM SyntheticCheck SELECT uniqueCount(monitorId) AS 'monitor count' WHERE location = 'YOUR_PRIVATE_LOCATION' AND type != 'SIMPLE' SINCE 1 day ago

4. Encontre a duração média da tarefa em minutos (D_avg,mD\_avg,m): esta consulta encontra a duração média de execução de tarefas não ping concluídas e converte o resultado de milissegundos para minutos. executionDuration representa o tempo que o trabalho levou para ser executado no host.

FROM SyntheticCheck SELECT average(executionDuration)/60e3 AS 'avg job duration (m)' WHERE location = 'YOUR_PRIVATE_LOCATION' AND type != 'SIMPLE' SINCE 1 day ago

5. Encontre o período médio do monitor de peso pesado (P_avg,mP\_avg,m): Se a fila jobManagerHeavyweightJobs da localização privada estiver crescendo, não será preciso calcular o período médio do monitor a partir dos resultados existentes. Isso precisará ser estimado a partir da lista de monitores na página Monitores Sintético. Certifique-se de selecionar a conta New Relic correta e talvez seja necessário filtrar por privateLocation.

Dica

Monitores Sintéticos podem existir em múltiplas subcontas. Se você tiver mais subcontas do que as que podem ser selecionadas no criador de consulta, escolha as contas com mais monitores.

Nota sobre monitores de ping e a fila pingJobs

Os monitores de ping são diferentes. São trabalhos leves que não consomem um núcleo de CPU completo cada. Em vez disso, eles usam uma fila separada (pingJobs) e são executados em um pool de threads de trabalho.

Embora consumam menos recursos, um alto volume de tarefas de ping, especialmente aquelas com falhas, ainda pode causar problemas de desempenho. Tenha estes pontos em mente:

  • Modelo de recursos: os trabalhos de ping utilizam threads de trabalho, não núcleos de CPU dedicados. O cálculo de núcleo por trabalho não se aplica a eles.
  • Tempo limite e nova tentativa: uma tarefa de ping com falha pode ocupar um thread de trabalho por até 60 segundos. Primeiro, ele tenta uma solicitação HTTP HEAD (tempo limite de 30 segundos). Se isso falhar, ele tenta imediatamente com uma solicitação HTTP GET (outro tempo limite de 30 segundos).
  • Dimensionamento: embora a fórmula de dimensionamento seja diferente, os mesmos princípios se aplicam. Para lidar com um grande volume de trabalhos de ping e evitar que a fila pingJobs cresça, talvez seja necessário aumentar e/ou diminuir a escala. Aumentar a escala significa aumentar os recursos de CPU e memória por host ou namespace. Escalar significa adicionar mais instâncias do tempo de execução do ping. Isso pode ser feito implantando mais gerenciadores de tarefas em mais hosts, em mais namespaces ou até mesmo dentro do mesmo namespace. Como alternativa, o ping-runtime no Kubernetes permite que você defina um número maior de réplicas por implantação.

Kubernetes e OpenShift

Cada tempo de execução usado pelo gerenciador de tarefas Kubernetes e do OpenShift Sintético pode ser dimensionado independentemente definindo valores no gráfico do helm. O node-api-runtime e o node-browser-runtime são dimensionados independentemente usando uma combinação das configurações parallelism e completions.

Uma consideração importante ao dimensionar seus tempos de execução é que uma única instância SJM tem uma taxa máxima de download de aproximadamente 15 trabalhos pesados por minuto ( API com script e monitores de navegador). Isso se deve a uma estratégia de segmentação interna que favorece a competição eficiente de trabalhos entre vários SJMs em relação ao número bruto de trabalhos processados por SJM.

Você pode usar a duração média do seu trabalho para calcular o parallelism efetivo máximo para um único SJM antes de atingir este teto de taxas de transferência:

Paralelismo∗maˊximo\aprox.15\vezesD∗avg,mParalelismo*máximo \aprox. 15 \vezes D*avg,m

Onde D_avg,mD\_avg,m é a duração média do trabalho pesado em minutos.

Se suas necessidades de monitoramento excederem esse limite de ~15 trabalhos/minuto, você deverá expandir implantando múltiplas instâncias de SJM. Você pode verificar se sua fila de tarefas está crescendo para ver se mais instâncias são necessárias.

A configuração parallelism controla quantos pods de um tempo de execução específico são executados simultaneamente e é o equivalente à variável de ambiente HEAVYWEIGHT_WORKERS no Docker e no Podman SJM. A configuração completions controla quantos pods de um tempo de execução específico devem ser concluídos antes que o CronJob possa iniciar outro trabalho Kubernetes para esse tempo de execução. Para maior eficiência, completions deve ser definido como 6-10x o valor parallelism.

As equações a seguir podem ser usadas como ponto de partida para completions e parallelism para cada tempo de execução.

Concluso~es=300D_avg,sConclusões = \frac300D\_avg,s

Onde D_avg,sD\_avg,s é a duração média do trabalho em segundos.

Paralelismo=\fracN_mCompletionsParalelismo = \fracN\_mCompletions

Onde N_mN\_m é o número de tarefas do Sintético que você precisa executar a cada 5 minutos.

A consulta a seguir pode ser usada para obter duração média e tarifa para uma localização privada.

-- non-ping average job duration by runtime type
FROM SyntheticCheck SELECT average(duration) AS 'avg job duration'
WHERE type != 'SIMPLE' AND location = 'YOUR_PRIVATE_LOCATION' FACET typeLabel SINCE 1 hour ago


-- non-ping jobs per minute by runtime type
FROM SyntheticCheck SELECT rate(uniqueCount(id), 5 minutes) AS 'jobs per 5 minutes'
WHERE type != 'SIMPLE' AND location = 'YOUR_PRIVATE_LOCATION' FACET typeLabel SINCE 1 hour ago

Dica

As consultas acima são baseadas em resultados atuais. Se sua localização privada não tiver nenhum resultado ou o gerente de trabalho não estiver apresentando o melhor desempenho, os resultados da consulta poderão não ser precisos. Nesse caso, tente alguns valores diferentes para completions e parallelism até ver uma duração de kubectl get jobs -n YOUR_NAMESPACE de pelo menos 5 minutos (conclusões suficientes) e a fila não estiver crescendo (paralelismo suficiente).

Exemplo

Descrição

parallelism=1

completions=1

O runtime executará 1 job Sintético por minuto. Após a conclusão de 1 trabalho, a configuração CronJob iniciará um novo trabalho no minuto seguinte. Throughput will be extremely limited with this configuration.

parallelism=1

completions=6

O runtime executará 1 job Sintético por vez. Após a conclusão do trabalho, um novo trabalho será iniciado imediatamente. Depois que a configuração do número de jobs completions for concluída, a configuração CronJob iniciará um novo job do Kubernetes e redefinirá o contador de conclusões. Throughput will be limited, but slightly better. Um único trabalho Sintético de longa duração bloqueará o processamento de quaisquer outros trabalhos Sintético deste tipo.

parallelism=3

completions=24

O runtime executará 3 jobs Sintético de uma só vez. Após a conclusão de qualquer um desses trabalhos, um novo trabalho será iniciado imediatamente. Depois que a configuração do número de jobs completions for concluída, a configuração CronJob iniciará um novo job do Kubernetes e redefinirá o contador de conclusões. Throughput is much better with this or similar configurations. Um único trabalho Sintético de longa duração terá impacto limitado no processamento de outros trabalhos Sintético deste tipo.

Se os trabalhos Sintético demorarem mais para serem concluídos, serão necessárias menos conclusões para preencher 5 minutos com trabalhos, mas serão necessários mais pods paralelos. Da mesma forma, se mais trabalhos Sintético precisarem ser processados por minuto, mais pods paralelos serão necessários. A configuração parallelism afeta diretamente quantos jobs Sintético por minuto podem ser executados. Um valor muito pequeno e a fila poderá crescer. Um valor muito grande e os nós podem ficar com recursos limitados.

Se suas configurações parallelism estiverem funcionando bem para manter a fila em zero, definir um valor mais alto para completions do que o calculado em 300 / avg job duration pode ajudar a melhorar a eficiência de duas maneiras:

  • Acomode a variabilidade nas durações dos trabalhos de forma que pelo menos 1 minuto seja preenchido com trabalhos Sintético, que é a duração mínima do CronJob.
  • Reduza o número de ciclos de conclusões para minimizar a ineficiência de "próximo ao fim das conclusões", onde o próximo conjunto de conclusões não pode começar até que o trabalho final seja concluído.

É importante observar que o valor completions não deve ser muito grande ou o CronJob receberá um aviso como este:

8m40s       Warning   TooManyMissedTimes     cronjob/synthetics-node-browser-runtime                  too many missed start times: 101. Set or decrease .spec.startingDeadlineSeconds or check clock skew

Dica

New Relic não se responsabiliza por quaisquer modificações que você fizer nos arquivos do gerenciador de tarefas do Sintéticos.

Expandindo com múltiplas instâncias SJM

Para atingir taxas totais de transferência maiores, você pode instalar várias versões do SJM Helm no mesmo namespace Kubernetes. Cada SJM competirá por trabalhos da mesma localização privada, fornecendo balanceamento de carga, proteção contra failover e um aumento nas taxas totais de transferência de trabalho.

Ao instalar várias versões do SJM, você deve fornecer um nome exclusivo para cada versão. Todas as instâncias devem ser configuradas com a mesma chave de localização privada em seu arquivo values.yaml. Embora não seja obrigatório, é recomendável definir fullnameOverride para criar nomes de recursos mais curtos e gerenciáveis.

Por exemplo, para instalar dois SJMs chamados sjm-alpha e sjm-beta no namespace newrelic :

bash
$
helm upgrade --install sjm-alpha -n newrelic newrelic/synthetics-job-manager -f values.yaml --set fullnameOverride=sjm-alpha --create-namespace
bash
$
helm upgrade --install sjm-beta -n newrelic newrelic/synthetics-job-manager -f values.yaml --set fullnameOverride=sjm-beta

Você pode continuar esse padrão para quantos SJMs forem necessários para evitar que a fila de trabalhos cresça. Para cada SJM, defina parallelism e completions como um valor razoável com base na duração média do seu trabalho e no limite de ~15 trabalhos por minuto por instância.

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