Kubernetes環境でChronyの時刻同期を監視！Azure Managed PrometheusとGrafana連携によるエラー検知

Kubernetes環境におけるChronyサービスの状態監視、できていますか？本記事では、Azure Kubernetes Service (AKS) 上のChronyを監視し、時刻同期のエラーやずれを検知する効果的なソリューション、「Chrony Tracker」を紹介します。Managed PrometheusとGrafanaを連携させ、精度の高い時刻同期を実現しましょう。

Chrony Trackerとは？AKSの時刻同期を可視化するソリューション

Chrony Trackerは、AKSクラスタにおけるChronyの時刻同期状況を監視するためのサンプルソリューションです。Managed PrometheusとGrafanaを活用し、クロックエラーやずれを検知します。exporterスクリプトはChronyのメトリクスを収集し、PrometheusがそれをGrafanaで可視化することで、システム全体の正確な時刻同期を保証します。同様のアプローチは、他の監視ツールでも応用可能です。時刻同期の精度向上は、ログ分析やトランザクション処理など、システム全体の信頼性向上に繋がります。

Chrony Trackerの主要機能

メトリクス公開: chrony_clock_error_msメトリクスを用いてクロックエラーをミリ秒単位で表示。
Dockerコンテナ: Kubernetesクラスタ上のDaemonSetとして設計。Prometheusとの連携をスムーズにします。
セキュリティ: 非rootユーザーで実行し、読み取り専用ファイルシステムを採用。セキュリティリスクを最小限に抑えます。

仕組みを理解する

Chrony Trackerはどのようにして時刻同期を監視しているのでしょうか？

Kubernetesノード上のChronyへのアクセス: DaemonSet定義ファイルを通して、ホストのChronyソケット（/run/chrony）をPodに公開し、chronyc trackingコマンドを実行できるようにします。
Exporterスクリプト: chrony_exporter.pyスクリプトは、chronyc trackingコマンドの出力結果を解析し、以下の計算式に基づいてメトリクスを生成します。

clock_error = |last_offset| + root_dispersion + (0.5 * root_delay)

計算結果は、Prometheusのメトリクスchrony_clock_error_msとして公開されます。
Prometheus連携: 提供されるPrometheus ConfigMap (ama-metrics-prometheus-config-configmap.yaml) を利用して、Prometheusがexporterからメトリクスを収集するように設定します。

Chrony Trackerの導入手順

リポジトリのクローン: git clone https://github.com/Azure/chrony-tracker
Dockerイメージのビルド: docker build --platform=linux/amd64 -t <tag> .
Dockerコンテナのプッシュ: 作成したDockerイメージをコンテナレジストリにプッシュ。
YAMLファイルの更新: chrony-ds.yamlのイメージパスを適切なものに変更。
デプロイ: kubectl apply -f chrony-ds.yamlでDaemonSetをデプロイ。
Prometheus ConfigMapの適用: kubectl apply -f ama-metrics-prometheus-config-configmap.yaml を適用し、Prometheusを再起動 (ama-metrics-xxx Podを削除)。
Grafanaでメトリクスを確認: Azure Managed Grafanaでメトリクスを可視化。