La distribución de checks de endpoint se habilita en el despliegue del Operator del Cluster Agent a través de la clave de configuración de features.clusterChecks.enabled:

kind: DatadogAgent
apiVersion: datadoghq.com/v2alpha1
metadata:
  name: datadog
spec:
  features:
    clusterChecks:
      enabled: true

Esta configuración habilita la distribución de los checks de clúster y de los checks de endpoint entre el Cluster Agent y los Agents.

La distribución de checks de endpoint se habilita por defecto en el despliegue de Helm del Cluster Agent a través de la clave de configuración de datadog.clusterChecks.enabled:

datadog:
  clusterChecks:
    enabled: true
  # (...)
clusterAgent:
  enabled: true
  # (...)

Esta configuración habilita la distribución de los checks de clúster y de los checks de endpoint entre el Cluster Agent y los Agents.

Configuración del Cluster Agent

Habilita el proveedor de configuración y el proceso de escucha kube_endpoints en el Datadog Cluster Agent. Establece las variables de entorno DD_EXTRA_CONFIG_PROVIDERS y DD_EXTRA_LISTENERS:

DD_EXTRA_CONFIG_PROVIDERS="kube_endpoints"
DD_EXTRA_LISTENERS="kube_endpoints"

Nota: Si los endpoints monitorizados no están respaldados por pods, debes habilitar los checks de clúster. Añade el proveedor de configuración y el proceso de escucha kube_services:

DD_EXTRA_CONFIG_PROVIDERS="kube_endpoints kube_services"
DD_EXTRA_LISTENERS="kube_endpoints kube_services"

Reinicia el Agent para aplicar el cambio de configuración.

Configuración del Agent

Habilita los proveedores de configuración endpointschecks en el Agent basado en nodos. Esto puede hacerse de dos formas:

• Estableciendo la variable de entorno DD_EXTRA_CONFIG_PROVIDERS. Si tienes varios valores, se necesita una cadena en la que los valores estén separados entre sí por espacios:

  DD_EXTRA_CONFIG_PROVIDERS="endpointschecks"
  

• O añadiéndolo al archivo de configuración datadog.yaml:

  config_providers:
      - name: endpointschecks
        polling: true
  

Nota: Si los endpoints monitorizados no están respaldados por pods, debes habilitar los checks de clúster. Esto se puede hacer añadiendo el proveedor de configuración clusterchecks:

DD_EXTRA_CONFIG_PROVIDERS="endpointschecks clusterchecks"

Reinicia el Agent para aplicar el cambio de configuración.

Utiliza el campo clusterAgent.confd para definir la configuración del check:

#(...)
clusterAgent:
  confd:
    <INTEGRATION_NAME>.yaml: |-
      advanced_ad_identifiers:
        - kube_endpoints:
            name: "<ENDPOINTS_NAME>"
            namespace: "<ENDPOINTS_NAMESPACE>"
      cluster_check: true
      init_config:
      instances:
        - url: "http://%%host%%"
          name: "<EXAMPLE_NAME>"      

Integra un archivo /conf.d/http_check.yaml en el contenedor del Cluster Agent con el siguiente contenido:

advanced_ad_identifiers:
  - kube_endpoints:
      name: "<ENDPOINTS_NAME>"
      namespace: "<ENDPOINTS_NAMESPACE>"
cluster_check: true
init_config:
instances:
  - url: "http://%%host%%"
    name: "<EXAMPLE_NAME>"

Nota: AD Annotations v2 se introdujo en el Datadog Agent v7.36 para simplificar la configuración de la integración. Si tu versión del Datadog Agent es anterior, usa AD Annotations v1.

La sintaxis para anotar servicios es similar a la utilizada para anotar pods de Kubernetes:

ad.datadoghq.com/endpoints.checks: |
  {
    "<INTEGRATION_NAME>": {
      "init_config": <INIT_CONFIG>,
      "instances": [<INSTANCE_CONFIG>]
    }
  }  
ad.datadoghq.com/endpoints.logs: '[<LOGS_CONFIG>]'

Esta sintaxis admite una variable de plantilla %%host%% que se sustituye por la IP de cada endpoint. Las etiquetas kube_namespace, kube_service y kube_endpoint_ip se añaden automáticamente a las instancias.

Nota: La configuración personalizada de logs de los endpoints solo se admite durante la recopilación de logs con el socket de Docker, y no durante la recopilación de archivos de logs de Kubernetes.

Ejemplo: check de HTTP en un servicio respaldado por NGINX con un check de NGINX en los endpoints del servicio

Este servicio está asociado a los pods del despliegue de nginx. En función de esta configuración:

• Se distribuye un check de endpoint basado en nginx para cada pod de NGINX que respalde este servicio. Este check lo ejecutan los Agents en los mismos nodos que los pods de NGINX (utilizando la IP del pod como %%host%%).
• Se distribuye un check de clúster basado en http_check hacia un único Agent del clúster. Este check utiliza la IP del servicio como %%host%%, lo que equilibra automáticamente la carga en los respectivos endpoints.
• Los checks se distribuyen con las etiquetas (tags) env:prod, service:my-nginx y version:1.19.0, correspondientes a las etiquetas (labels) del etiquetado de servicios unificado.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
    name: nginx
    labels:
        app: nginx
        tags.datadoghq.com/env: "prod"
        tags.datadoghq.com/service: "my-nginx"
        tags.datadoghq.com/version: "1.19.0"
    annotations:
      ad.datadoghq.com/service.checks: |
        {
          "http_check": {
            "init_config": {},
            "instances": [
              {
                "url": "http://%%host%%",
                "name": "My Nginx",
                "timeout": 1
              }
            ]
          }
        }        
      ad.datadoghq.com/endpoints.checks: |
        {
          "nginx": {
            "init_config": {},
            "instances": [
              {
                "name": "My Nginx Service Endpoints",
                "nginx_status_url": "http://%%host%%:%%port%%/status/"
              }
            ]
          }
        }        
      ad.datadoghq.com/endpoints.logs: '[{"source":"nginx","service":"webapp"}]'
spec:
    ports:
        - port: 80
          protocol: TCP
    selector:
        app: nginx

La sintaxis para anotar servicios es similar a la utilizada para anotar pods de Kubernetes:

ad.datadoghq.com/endpoints.check_names: '[<INTEGRATION_NAME>]'
ad.datadoghq.com/endpoints.init_configs: '[<INIT_CONFIG>]'
ad.datadoghq.com/endpoints.instances: '[<INSTANCE_CONFIG>]'
ad.datadoghq.com/endpoints.logs: '[<LOGS_CONFIG>]'

Esta sintaxis admite una variable de plantilla %%host%% que se sustituye por la IP de cada endpoint. Las etiquetas kube_namespace, kube_service y kube_endpoint_ip se añaden automáticamente a las instancias.

Nota: La configuración personalizada de logs de los endpoints solo se admite durante la recopilación de logs con el socket de Docker, y no durante la recopilación de archivos de logs de Kubernetes.

Ejemplo: check de HTTP en un servicio respaldado por NGINX con un check de NGINX en los endpoints del servicio

Este servicio está asociado a los pods del despliegue de nginx. En función de esta configuración:

• Se distribuye un check de endpoint basado en nginx para cada pod de NGINX que respalde este servicio. Este check lo ejecutan los Agents en los mismos nodos que los pods de NGINX (utilizando la IP del pod como %%host%%).
• Se distribuye un check de clúster basado en http_check hacia un único Agent del clúster. Este check utiliza la IP del servicio como %%host%%, lo que equilibra automáticamente la carga en los respectivos endpoints.
• Los checks se distribuyen con las etiquetas (tags) env:prod, service:my-nginx y version:1.19.0, correspondientes a las etiquetas (labels) del etiquetado de servicios unificado.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
    name: nginx
    labels:
        app: nginx
        tags.datadoghq.com/env: "prod"
        tags.datadoghq.com/service: "my-nginx"
        tags.datadoghq.com/version: "1.19.0"
    annotations:
        ad.datadoghq.com/endpoints.check_names: '["nginx"]'
        ad.datadoghq.com/endpoints.init_configs: '[{}]'
        ad.datadoghq.com/endpoints.instances: |
            [
              {
                "name": "My Nginx Service Endpoints",
                "nginx_status_url": "http://%%host%%:%%port%%/nginx_status"
              }
            ]            
        ad.datadoghq.com/service.check_names: '["http_check"]'
        ad.datadoghq.com/service.init_configs: '[{}]'
        ad.datadoghq.com/service.instances: |
            [
              {
                "name": "My Nginx Service",
                "url": "http://%%host%%"
              }
            ]            
        ad.datadoghq.com/endpoints.logs: '[{"source":"nginx","service":"webapp"}]'
spec:
    ports:
        - port: 80
          protocol: TCP
    selector:
        app: nginx