EKSで機械学習 #10 Container Insightsの導入

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eks eks テキストリンク

はじめに

このシリーズでは Amazon EKSで機械学習を行っていきたいと思います

シリーズ目次

EKSで機械学習 #1 準備編
EKSで機械学習 #2 クラスター作成編
EKSで機械学習 #3 Managed Worker Node作成編
EKSで機械学習 #4 GPU Managed Worker Node作成編
EKSで機械学習 #5 Cluster AutoScaler設定編
EKSで機械学習 #6 HPAの設定
EKSで機械学習 #7 EFSの設定
EKSで機械学習 #8 Argo CDを利用したCD環境の構築
EKSで機械学習 #9 SageMaker Operaterの導入
EKSで機械学習 #10 Container Insightsの導入（この記事）

この記事の目的

AWSではContainer基盤のメトリクス取得・モニタリング基盤として、Container Insightを提供しており、
それを導入してみたいと思います。

参考にしたドキュメント

違う点

このドキュメントでは、IAM roleはworker nodeに割り当てて利用していますが、
せっかくなので、service accountにIAM roleを割り当ててしまいます。

service account with IAM roleの作成

以下のコマンドを実行します。
container insightでは、amazon-cloudwatchというnamespaceと
その中にcloudwatch-agent / fluentd というservice accountを作成します・

まず、 cloudwatch-agent

eksctl create iamserviceaccount --cluster=ml --name=cloudwatch-agent --namespace=amazon-cloudwatch --attach-policy-arn=arn:aws:iam::aws:policy/CloudWatchAgentServerPolicy --region=us-west-2 --approve
hAgentServerPolicy --region=us-west-2 --approve
[ℹ]  eksctl version 0.13.0
[ℹ]  using region us-west-2
[ℹ]  2 iamserviceaccount(s) that already exist (kube-system/cluster-autoscaler,sagemaker-k8s-operator-system/sagemaker-k8s-operator-default) will be excluded
[ℹ]  1 iamserviceaccount (amazon-cloudwatch/cloudwatch-agent) was included (based on the include/exclude rules)
[ℹ]  combined exclude rules: kube-system/cluster-autoscaler,sagemaker-k8s-operator-system/sagemaker-k8s-operator-default
[ℹ]  no iamserviceaccounts present in the current set were excluded by the filter
[!]  serviceaccounts that exists in Kubernetes will be excluded, use --override-existing-serviceaccounts to override
[ℹ]  1 task: { 2 sequential sub-tasks: { create IAM role for serviceaccount "amazon-cloudwatch/cloudwatch-agent", create serviceaccount "amazon-cloudwatch/cloudwatch-agent" } }
[ℹ]  building iamserviceaccount stack "eksctl-ml-addon-iamserviceaccount-amazon-cloudwatch-cloudwatch-agent"
[ℹ]  deploying stack "eksctl-ml-addon-iamserviceaccount-amazon-cloudwatch-cloudwatch-agent"
[ℹ]  created namespace "amazon-cloudwatch"
[ℹ]  created serviceaccount "amazon-cloudwatch/cloudwatch-agent"

次に fluentd

eksctl create iamserviceaccount --cluster=ml --name=fluentd --namespace=amazon-cloudwatch --attach-policy-arn=arn:aws:iam::aws:policy/CloudWatchAgentServerPolicy --region=us-west-2 --approve
[ℹ]  eksctl version 0.13.0
[ℹ]  using region us-west-2
[ℹ]  3 iamserviceaccount(s) that already exist (amazon-cloudwatch/cloudwatch-agent,kube-system/cluster-autoscaler,sagemaker-k8s-operator-system/sagemaker-k8s-operator-default) will be excluded
[ℹ]  1 iamserviceaccount (amazon-cloudwatch/fluentd) was included (based on the include/exclude rules)
[ℹ]  combined exclude rules: amazon-cloudwatch/cloudwatch-agent,kube-system/cluster-autoscaler,sagemaker-k8s-operator-system/sagemaker-k8s-operator-default
[ℹ]  no iamserviceaccounts present in the current set were excluded by the filter
[!]  serviceaccounts that exists in Kubernetes will be excluded, use --override-existing-serviceaccounts to override
[ℹ]  1 task: { 2 sequential sub-tasks: { create IAM role for serviceaccount "amazon-cloudwatch/fluentd", create serviceaccount "amazon-cloudwatch/fluentd" } }
[ℹ]  building iamserviceaccount stack "eksctl-ml-addon-iamserviceaccount-amazon-cloudwatch-fluentd"
[ℹ]  deploying stack "eksctl-ml-addon-iamserviceaccount-amazon-cloudwatch-fluentd"
[ℹ]  created serviceaccount "amazon-cloudwatch/fluentd"

namespaceができていることを確認

k get ns
NAME                            STATUS   AGE
amazon-cloudwatch               Active   105s
argocd                          Active   2d2h
default                         Active   4d23h
kube-node-lease                 Active   4d23h
kube-public                     Active   4d23h
kube-system                     Active   4d23h
sagemaker-k8s-operator-system   Active   2d1h

service account ができていることを確認

k get sa -n amazon-cloudwatch
NAME               SECRETS   AGE
cloudwatch-agent   1         27m
default            1         27m
fluentd            1         26m

cloudwatch-agent daemonsetのインストール

（ドキュメントと全く同じ手順なため省略)

fluentd daemonsetのインストール

ドキュメントと同じですが、なぜかconfigmapの作成がyamlになっていないためyamlを書きました

fluentd-configmap.yaml
apiVersion: v1
data:
  # key, value形式で設定を記述する
  cluster.name: ml
  logs.region: us-west-2
kind: ConfigMap
metadata:
  name: cluster-info
  namespace: amazon-cloudwatch

あとは同じです。

動作確認

CloudWatch Agentの確認

正常にメトリクスが取得できていることが分かりました

fluentd の確認

こちらもPodのログ（標準出力）がCloudWatch logsに保存されていることが分かります

まとめ

Container Insightsを導入して、EKS周りのメトリクスを取得してみました。