启用对 AKS 群集的监视

先决条件

• 托管标识身份验证是 CLI 版本 2.49.0 或更高版本中的默认设置。
• 必须使用命令中卸载 aks-preview 扩展。

Prometheus 指标

将 -enable-azure-monitor-metrics 选项与 az aks create 或 az aks update 配合使用，具体取决于是创建新群集还是更新现有群集以安装用于擦除 Prometheus 指标的指标加载项。 这将使用 Azure Monitor 中的默认 Prometheus 指标配置中所述的配置。 若要修改此配置，请参阅 在 Prometheus 的 Azure Monitor 托管服务中自定义采集 Prometheus 指标。

请参阅以下示例。

### Use default Azure Monitor workspace
az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group>

### Use existing Azure Monitor workspace
az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group> --azure-monitor-workspace-resource-id <workspace-name-resource-id>

### Use an existing Azure Monitor workspace and link with an existing Grafana workspace
az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group> --azure-monitor-workspace-resource-id <azure-monitor-workspace-name-resource-id> --grafana-resource-id  <grafana-workspace-name-resource-id>

### Use optional parameters
az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group> --ksm-metric-labels-allow-list "namespaces=[k8s-label-1,k8s-label-n]" --ksm-metric-annotations-allow-list "pods=[k8s-annotation-1,k8s-annotation-n]"

示例

az aks create/update --enable-azure-monitor-metrics --name "my-cluster" --resource-group "my-resource-group" --azure-monitor-workspace-resource-id "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/my-resource-group/providers/microsoft.monitor/accounts/my-workspace"

可选参数

上述每个命令都允许以下可选参数。 每个参数名称不同，但它们的使用是相同的。

容器日志

将 --addon monitoring 选项与 az aks create for a new cluster 或 az aks enable-addon 配合使用以更新现有群集以启用容器日志收集。 请参阅下文，修改日志收集设置。

请参阅以下示例。

### Use default Log Analytics workspace
az aks enable-addons --addon monitoring --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group-name>

### Use existing Log Analytics workspace
az aks enable-addons --addon monitoring --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group-name> --workspace-resource-id <workspace-resource-id>

### Use custom log configuration file
az aks enable-addons --addon monitoring --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group-name> --workspace-resource-id <workspace-resource-id> --data-collection-settings dataCollectionSettings.json

### Use legacy authentication
az aks enable-addons --addon monitoring --name <cluster-name> --resource-group <cluster-resource-group-name> --workspace-resource-id <workspace-resource-id> --enable-msi-auth-for-monitoring false

示例

az aks enable-addons --addon monitoring --name "my-cluster" --resource-group "my-resource-group" --workspace-resource-id "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/my-resource-group/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/my-workspace"

日志配置文件

若要自定义群集的日志收集设置，可以使用以下格式以 JSON 文件的形式提供配置。 如果未提供配置文件，则使用下表中标识的默认设置。

{
  "interval": "1m",
  "namespaceFilteringMode": "Include",
  "namespaces": ["kube-system"],
  "enableContainerLogV2": true, 
  "streams": ["Microsoft-Perf", "Microsoft-ContainerLogV2"]
}

下表描述了配置中的每个设置。

先决条件

• 必须已创建Azure Monitor工作区和Azure Managed Grafana实例。
• 模板必须部署在与Azure Managed Grafana实例相同的资源组中。
• 如果 Azure Managed Grafana 实例位于不同于 Azure Monitor 工作区订阅的其他订阅中，请根据注册资源提供程序中的指导，将 Azure Monitor 工作区订阅注册到 资源提供程序。
• AKS 群集订阅中具有User Access Administrator角色的用户可以通过部署模板直接启用Monitoring Reader角色。

Prometheus 指标

检索 Grafana 资源所需的值

如果Azure Managed Grafana实例已链接到Azure Monitor工作区，则必须在模板中包含此列表，否则将被覆盖。 在 Azure 门户中Azure Managed Grafana实例的 Overview 页上，选择 JSON 视图，并复制类似于以下示例的 azureMonitorWorkspaceIntegrations 的值。 如果该实例不存在，则实例尚未链接到任何Azure Monitor工作区。

"properties": {
    "grafanaIntegrations": {
        "azureMonitorWorkspaceIntegrations": [
            {
                "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_1"
            },
            {
                "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_2"
            }
        ]
    }
}

下载并编辑模板和参数文件

1. 下载所需的文件。

   Bicep

   • 模板文件：https://aka.ms/azureprometheus-enable-bicep-template
   • 参数文件：https://aka.ms/azureprometheus-enable-bicep-template-parameters
   • DCRA 模块：https://aka.ms/nested_azuremonitormetrics_dcra_clusterResourceId
   • 配置文件模块：https://aka.ms/nested_azuremonitormetrics_profile_clusterResourceId
   • Azure Managed Grafana角色分配模块：https://aka.ms/nested_grafana_amw_role_assignment

   JSON

   • 模板文件：https://aka.ms/azureprometheus-enable-arm-template
   • 参数文件：https://aka.ms/azureprometheus-enable-arm-template-parameters

2. 编辑参数文件中的以下值。 ARM 和 Bicep 模板使用相同的值集。 从它们的概述页面的JSON视图中检索资源 ID。

   参数	值
   azureMonitorWorkspaceResourceId	Azure Monitor工作区的资源 ID。 从 Overview 页面上的 JSON 视图 检索 Azure Monitor 工作区的数据。
   azureMonitorWorkspaceLocation	Azure Monitor工作区的位置。 从 Overview 页面上的 JSON 视图 检索 Azure Monitor 工作区的数据。
   clusterResourceId	AKS 群集的资源 ID。 从群集“概述”页的“JSON 视图”中检索。
   clusterLocation	AKS 群集的位置。 从群集“概述”页的“JSON 视图”中检索。
   metricLabelsAllowlist	要在资源的标签指标中使用的 Kubernetes 标签键的逗号分隔列表。
   metricAnnotationsAllowList	要在资源的注释指标中使用的更多 Kubernetes 标签键的逗号分隔列表。
   grafanaResourceId	托管 Grafana 实例的资源 ID。 从 Grafana 实例“概述”页面的“JSON 视图”中检索。
   grafanaLocation	托管 Grafana 实例的位置。 从 Grafana 实例“概述”页面的“JSON 视图”中检索。
   grafanaSku	托管 Grafana 实例的 SKU。 从 Grafana 实例“概述”页面的“JSON 视图”中检索。 使用sku.name。

3. 打开模板文件，并使用从 Grafana 实例检索的值更新文件末尾的 grafanaIntegrations 属性。 这类似于以下示例。 在这些示例中，full_resource_id_1 和 full_resource_id_2 已在Azure Managed Grafana资源 JSON 中。 最终的 azureMonitorWorkspaceResourceId 条目已在模板中，用于链接到参数文件中提供的Azure Monitor工作区资源 ID。

   Bicep

       resource grafanaResourceId_8 'Microsoft.Dashboard/grafana@2022-08-01' = {
           name: split(grafanaResourceId, '/')[8]
           sku: {
               name: grafanaSku
           }
           identity: {
               type: 'SystemAssigned'
           }
           location: grafanaLocation
           properties: {
               grafanaIntegrations: {
                   azureMonitorWorkspaceIntegrations: [
                       {
                           azureMonitorWorkspaceResourceId: 'full_resource_id_1'
                       }
                       {
                           azureMonitorWorkspaceResourceId: 'full_resource_id_2'
                       }
                       {
                           azureMonitorWorkspaceResourceId: azureMonitorWorkspaceResourceId
                       }
                   ]
               }
           }
       }
   

   JSON

   {
       "type": "Microsoft.Dashboard/grafana",
       "apiVersion": "2022-08-01",
       "name": "[split(parameters('grafanaResourceId'),'/')[8]]",
       "sku": {
           "name": "[parameters('grafanaSku')]"
       },
       "location": "[parameters('grafanaLocation')]",
       "properties": {
           "grafanaIntegrations": {
           "azureMonitorWorkspaceIntegrations": [
               {
                   "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_1"
               },
               {
                   "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_2"
               },
               {
                   "azureMonitorWorkspaceResourceId": "[parameters('azureMonitorWorkspaceResourceId')]"
               }
           ]
           }
       }
   }
   

4. 使用用于部署Resource Manager模板的任何有效方法，使用参数文件部署模板。 有关不同方法的示例，请参阅部署示例模板。

容器日志

先决条件

• 模板必须部署在群集所在的同一资源组中。

下载并安装模板

1. 下载和编辑模板和参数文件。

   Bicep

   • 模板文件 (Syslog)：https://aka.ms/enable-monitoring-msi-syslog-bicep-template
   • 参数文件（Syslog）： https://aka.ms/enable-monitoring-msi-syslog-bicep-parameters
   • 模板文件（非 Syslog）：https://aka.ms/enable-monitoring-msi-bicep-template
   • 参数文件（非 Syslog）：https://aka.ms/enable-monitoring-msi-bicep-parameters

   ARM

   • 模板文件：https://aka.ms/aks-enable-monitoring-msi-onboarding-template-file
   • 参数文件：https://aka.ms/aks-enable-monitoring-msi-onboarding-template-parameter-file

2. 编辑参数文件中的以下值。 ARM 和 Bicep 模板使用相同的值集。 从它们的概述页面的JSON视图中检索资源 ID。

   参数	说明
   aksResourceId	群集的资源 ID。
   aksResourceLocation	群集的位置。
   workspaceResourceId	Log Analytics工作区的资源 ID。
   resourceTagValues	为群集的现有容器见解扩展数据收集规则 (DCR) 和 DCR 的名称指定的标记值。 该名称将为 MSCI-<clusterName>-<clusterRegion>，并在 AKS 群集资源组中创建此资源。 首次载入时，可设置任意标记值。
   enableRetinaNetworkFlowLogs	一个用于指示是否启用 Retina 网络流日志的标记。
   enableContainerLogV2	用于启用 ContainerLogV2 架构的布尔标志。 如果设置为 true，stdout/stderr 日志将发送到 ContainerLogV2 表。 否则，容器日志将发送到 ContainerLog 表，除非在 ConfigMap 中另有指定。 指定单个流时，必须包含 ContainerLog 或 ContainerLogV2 的相应表。
   enableSyslog	指定是否应启用 Syslog 收集。
   syslogLevels	如果启用了 Syslog 收集，请指定要收集的日志级别。
   dataCollectionInterval	确定代理收集数据的频率。 有效值为 1m - 30m，间隔为 1m。默认值为 1m。 如果该值超出允许的范围，则默认为 1m。
   namespaceFilteringModeForDataCollection	Include：只会从命名空间字段中的值收集数据。 Exclude：会从所有命名空间收集数据，但命名空间字段中的值除外。 Off：忽略任何命名空间选择并收集所有命名空间中的数据。
   namespacesForDataCollection	逗号分隔的 Kubernetes 命名空间数组，用于根据 namespaceFilteringMode 收集清单和性能数据。 例如，如果在使用 Include 设置的情况下指定 namespaces = ["kube-system", "default"]，则只收集这两个命名空间的数据。 如果使用Exclude设置，代理会从除kube-system和default之外的所有其他命名空间收集数据。 如果使用 Off 设置，代理将从所有命名空间收集数据，包括 kube-system 和 default。 将忽略无效和无法识别的命名空间。
   streams	表流的数组。 请参阅Stream 值，了解有效流及其对应表的列表。
   useAzureMonitorPrivateLinkScope	指定是否对Azure Monitor的群集连接使用专用链接。
   azureMonitorPrivateLinkScopeResourceId	如果使用专用链接，则专用链接范围的资源 ID。

3. 使用用于部署Resource Manager模板的任何有效方法，使用参数文件部署模板。 有关不同方法的示例，请参阅部署示例模板。

先决条件

• 必须已创建Azure Monitor工作区和Azure Managed Grafana工作区。
• 模板需要部署在与Azure Managed Grafana工作区相同的资源组中。
• AKS 群集订阅中具有“用户访问管理员”角色的用户可以通过部署模板直接启用“监视读者”角色。
• 如果 Azure Managed Grafana 实例位于 Azure Monitor Workspaces 订阅以外的订阅中，请按照 此文档 将 Azure Monitor 工作区订阅注册到 Microsoft.Dashboard 资源提供程序。

检索 Grafana 资源所需的值

如果Azure Managed Grafana实例已链接到Azure Monitor工作区，则必须在模板中包含此列表，否则将被覆盖。 在 Azure 门户中Azure Managed Grafana实例的 Overview 页上，选择 JSON 视图，并复制类似于以下示例的 azureMonitorWorkspaceIntegrations 的值。 如果该实例不存在，则实例尚未链接到任何Azure Monitor工作区。

"properties": {
    "grafanaIntegrations": {
        "azureMonitorWorkspaceIntegrations": [
            {
                "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_1"
            },
            {
                "azureMonitorWorkspaceResourceId": "full_resource_id_2"
            }
        ]
    }
}

使用 Grafana 集成列表更新 azure_monitor_workspace_integrations 中的 main.tf 块。

  azure_monitor_workspace_integrations {
    resource_id  = var.monitor_workspace_id[var.monitor_workspace_id1, var.monitor_workspace_id2]
  }

下载和编辑模板

新 AKS 群集

1. 下载AddonTerraformTemplate下的所有文件。
2. 使用正确的参数值编辑 variables.tf 文件中的变量。
3. 运行 terraform init -upgrade，将 Terraform 部署进行初始化。
4. 运行 terraform plan -out main.tfplan，将 Terraform 部署进行初始化。
5. 运行 terraform apply main.tfplan，将执行计划应用到云基础结构。

注意：仅当 annotations_allowed 和 labels_allowed 关键值的变量存在时，才会在 main.tf 中传递这些变量。 这些模块是可选的。

容器日志

新 AKS 群集

1. 下载 Terraform 模板文件，具体取决于是否要启用 Syslog 集合。

   • Syslog： https://aka.ms/enable-monitoring-msi-syslog-terraform
   • 无 Syslog： https://aka.ms/enable-monitoring-msi-terraform

2. 根据您的群集设置，调整 azurerm_kubernetes_cluster 资源在 main.tf 中的位置。

3. 更新 variables.tf 中的参数以替换“”中的值<>

   参数	说明
   aks_resource_group_name	使用资源组的“AKS 概述”页中的值。
   resource_group_location	使用资源组的“AKS 概述”页中的值。
   cluster_name	定义要创建的群集名称。
   workspace_resource_id	使用 Log Analytics 工作区的资源 ID。
   workspace_region	使用Log Analytics工作区的位置。
   resource_tag_values	将为群集的现有容器见解扩展数据收集规则 (DCR) 指定的现有标记值与 DCR 的名称进行匹配。 名称将匹配 MSCI-<clusterName>-<clusterRegion>，并且此资源在 AKS 群集所在的同一资源组中创建。 首次载入时，可设置任意标记值。
   enabledContainerLogV2	要使用推荐的默认 ContainerLogV2，请将此参数值设置为 true。
   成本优化参数	请参考数据收集参数
   streams	数据收集的流。 请参阅 Stream 数值。
   use_azure_monitor_private_link_scope	用于指示是否配置 Azure Monitor Private Link Scope 的标志。
   azure_monitor_private_link_scope_resource_id	Azure Monitor 私有链接范围的资源 ID。

4. 运行 terraform init -upgrade，将 Terraform 部署进行初始化。

5. 运行 terraform plan -out main.tfplan，将 Terraform 部署进行初始化。

6. 运行 terraform apply main.tfplan，将执行计划应用到云基础结构。

现有 AKS 群集

1. 首先使用以下命令导入现有群集资源： terraform import azurerm_kubernetes_cluster.k8s <aksResourceId>
2. 将 oms_agent 附加配置文件添加到现有 azurerm_kubernetes_cluster 资源。

   oms_agent {
       log_analytics_workspace_id = var.workspace_resource_id
       msi_auth_for_monitoring_enabled = true
     }
   

3. 从 Terraform 模板复制 DCR 和 DCRA 资源
4. 运行 terraform plan -out main.tfplan 并确保更改是添加 oms_agent 属性。 注意：如果在 terraform 计划期间定义的 azurerm_kubernetes_cluster 资源不同，则会销毁现有群集并重新进行创建。
5. 运行 terraform apply main.tfplan，将执行计划应用到云基础结构。

创建新的 AKS 群集或在 Azure 门户中的现有群集上时，可以启用 Prometheus 指标和容器日志。 在这两种情况下，配置体验都是相同的。

新 AKS 群集

在 Azure 门户中创建新的 AKS 群集时，请在 Monitoring 选项卡中配置监视。

现有群集

在Azure门户中导航到群集。 在服务菜单中，选择“ 监视 ”，然后选择“ 监视设置”。

配置选项

新群集和现有群集的配置选项相同。 唯一的区别是，可能需要选择 “高级设置 ”以查看现有群集的所有选项。

已为你选择 Prometheus 指标、Grafana 和容器日志及事件。 如果您有现有的 Azure Monitor、Grafana 和 Log Analytics 工作区，它们会自动为您选择。 如果你希望选择备用工作区或创建新工作区，请选择“高级设置”。

对于容器日志，必须选择一个日志记录配置文件，该配置文件定义将收集哪些日志，以及以何种频率收集日志。 下表中列出了可用的配置文件。

如果要自定义设置，请单击“编辑集合设置”。 下表描述了其中每个设置。

通过“收集的数据”选项，可选择为群集填充的表。 这些表按最常见的方案进行分组。

Prometheus 指标

1. 下载Azure Policy模板和参数文件。

   • 模板文件：https://aka.ms/AddonPolicyMetricsProfile
   • 参数文件：https://aka.ms/AddonPolicyMetricsProfile.parameters

2. 使用以下 CLI 命令创建策略定义：

   az policy definition create --name "Prometheus Metrics addon" --display-name "Prometheus Metrics addon" --mode Indexed --metadata version=1.0.0 category=Kubernetes --rules AddonPolicyMetricsProfile.rules.json --params AddonPolicyMetricsProfile.parameters.json`
   

3. 创建策略定义后，在 Azure 门户中，选择 Policy，然后选择 Definitions。 选择创建的策略定义。

4. 选择“分配”，并在“参数”选项卡上填写详细信息。选择“查看 + 创建”。

5. 如果要将策略应用于现有群集，请从“策略分配”为该群集资源创建“修正任务”。

将策略分配给订阅后，每当新建未启用 Prometheus 的群集时，策略都将运行并启用 Prometheus 监视。

容器日志记录

1. 下载Azure Policy模板和参数文件。

   • 模板文件：https://aka.ms/enable-monitoring-msi-azure-policy-template
   • 参数文件：https://aka.ms/enable-monitoring-msi-azure-policy-parameters

2. 使用以下 CLI 命令创建策略定义：

   az policy definition create --name "AKS-Monitoring-Addon-MSI" --display-name "AKS-Monitoring-Addon-MSI" --mode Indexed --metadata version=1.0.0 category=Kubernetes --rules azure-policy.rules.json --params azure-policy.parameters.json
   

3. 创建策略定义后，在 Azure 门户中，选择 Policy，然后选择 Definitions。 选择创建的策略定义。

4. 选择“分配”，并在“参数”选项卡上填写详细信息。选择“查看 + 创建”。

5. 如果要将策略应用于现有群集，请从“策略分配”为该群集资源创建“修正任务”。

使用 az monitor diagnostic-settings create 命令使用 Azure CLI 创建诊断设置。 有关参数说明，请参阅此命令的文档。

以下示例创建一个诊断设置，用于将所有 Kubernetes 类别发送到Log Analytics工作区。 这包括 特定于资源的模式 ，用于将日志发送到 Microsoft.ContainerService/fleets 支持的资源日志中列出的特定表。

az monitor diagnostic-settings create \
--name 'Collect control plane logs' \
--resource  /subscriptions/<subscription ID>/resourceGroups/<resource group name>/providers/Microsoft.ContainerService/managedClusters/<cluster-name> \
--workspace /subscriptions/<subscription ID>/resourcegroups/<resource group name>/providers/microsoft.operationalinsights/workspaces/<log analytics workspace name> \
--logs '[{"category": "karpenter-events","enabled": true},{"category": "kube-audit","enabled": true},
{"category": "kube-apiserver","enabled": true},{"category": "kube-audit-admin","enabled": true},{"category": "kube-controller-manager","enabled": true},{"category": "kube-scheduler","enabled": true},{"category": "cluster-autoscaler","enabled": true},{"category": "cloud-controller-manager","enabled": true},{"category": "guard","enabled": true},{"category": "csi-azuredisk-controller","enabled": true},{"category": "csi-azurefile-controller","enabled": true},{"category": "csi-snapshot-controller","enabled": true},{"category": "fleet-member-agent","enabled": true},{"category": "fleet-member-net-controller-manager","enabled": true},{"category": "fleet-mcs-controller-manager","enabled": true}]'
--metrics '[{"category": "AllMetrics","enabled": true}]' \
--export-to-resource-specific true

下面是用于为控制平面日志创建诊断设置的示例模板和参数文件。 修改模板以收集不同的类别或将日志发送到其他目标。

Bicep

param clusterName string
param workspaceId string
param settingName string

resource cluster 'Microsoft.ContainerService/managedClusters@2021-05-01-preview' existing = {
  name: clusterName
}

resource setting 'Microsoft.Insights/diagnosticSettings@2021-05-01-preview' = {
  name: settingName
  scope: cluster
  properties: {
    workspaceId: workspaceId
    logs: [
      {
        category: 'kube-apiserver'
        enabled: true
      }
      {
        category: 'kube-audit'
        enabled: true
      }
      {
        category: 'kube-audit-admin'
        enabled: true
      }
      {
        category: 'kube-controller-manager'
        enabled: true
      }
      {
        category: 'kube-scheduler'
              }
      {
        category: 'cluster-autoscaler'
        enabled: true
      }
      {
        category: 'guard'
        enabled: true
      }
    ]
  }
}

JSON

{
    "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
    "contentVersion": "1.0.0.0",
    "parameters": {
        "clusterName": {
            "type": "String"
        },
        "workspaceId": {
            "type": "String"
        },
        "settingName": {
            "type": "String"
        }
    },
    "resources": [
        {
            "type": "Microsoft.Insights/diagnosticSettings",
            "apiVersion": "2021-05-01-preview",
            "scope": "[format('Microsoft.ContainerService/managedClusters/{0}', parameters('clusterName'))]",
            "name": "[parameters('settingName')]",
            "properties": {
                "workspaceId": "[parameters('workspaceId')]",
                "logs": [
                    {
                        "category": "kube-apiserver",
                        "enabled": true
                    },
                    {
                        "category": "kube-audit",
                        "enabled": true
                    },
                    {
                        "category": "kube-audit-admin",
                        "enabled": true
                    },
                    {
                        "category": "kube-controller-manager",
                        "enabled": true
                    },
                    {
                        "category": "kube-scheduler",
                        "enabled": false
                    },
                    {
                        "category": "cluster-autoscaler",
                        "enabled": true
                    },
                    {
                        "category": "guard",
                        "enabled": true
                    }
                ]
            }
        }
    ]
}

参数文件

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentParameters.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "parameters": {
    "settingName": {
        "value": "<cluster-name>"
    },
    "workspaceId": {
      "value": "/subscriptions/<subscription id>/resourcegroups/<resourcegroup name>/providers/microsoft.operationalinsights/workspaces/<workspace name>"
    },
    "scope": {
      "value": "Microsoft.<resource type>/<resourceName>"
    }
  }
}

使用以下模板为控制平面日志创建诊断设置。 修改模板以收集不同的类别或将日志发送到其他目标。

  features {}
}

variable "setting_name" {
  type        = string
  description = "Name for the diagnostic setting."
}

variable "workspace_id" {
  type        = string
  description = "Resource ID of the Log Analytics workspace."
}

variable "cluster_id" {
  type        = string
  description = "Resource ID of the AKS cluster to attach diagnostics to."
}

resource "azurerm_monitor_diagnostic_setting" "aks" {
  name                       = var.setting_name
  target_resource_id         = var.cluster_id
  log_analytics_workspace_id = var.workspace_id

  log {
    category = "kube-apiserver"
    enabled  = true
  }

  log {
    category = "kube-audit"
    enabled  = true
  }

  log {
    category = "kube-audit-admin"
    enabled  = true
  }

  log {
    category = "kube-controller-manager"
    enabled  = true
  }

  log {
    category = "kube-scheduler"
    enabled  = false
  }

  log {
    category = "cluster-autoscaler"
    enabled  = true
  }

  log {
    category = "guard"
    enabled  = true
  }
}

从群集菜单的“监视”部分选择“诊断设置”。 然后选择“ + 添加诊断设置”。

选择 Send to Log Analytics workspace 并选择发送容器日志的同一工作区。 然后选择要收集的不同 类别 。 为 诊断设置名称 指定描述性名称，例如 收集控制平面日志。

验证部署

启用监视后的几分钟内，应能够使用以下方法来验证是否已启用监视功能。

• 群集应从 “未监视的群集 ”视图移动到容器见解多群集视图中的 “受监视群集 ”视图。
• 群集的 “监视 ”视图应开始填充数据，不再提供启用监视的选项。 这包括 “节点”、“ 工作负荷”和“ 容器 ”选项卡。

请参阅 使用内置Azure策略大规模创建诊断设置，了解有关使用Azure Policy大规模创建诊断设置的详细信息。