Gloo Gateway与Datadog监控集成指南

概述

在现代云原生架构中，API网关作为关键基础设施组件，其监控和可观测性至关重要。本文将详细介绍如何将Solo.io的Gloo Gateway与Datadog监控平台进行集成，实现对Envoy代理和Gloo组件的全面监控。

前置准备

在开始集成前，请确保已具备以下条件：

1. Datadog账户：拥有有效的Datadog账户，可申请试用版
2. Kubernetes集群：已部署并运行正常的K8s集群
3. Gloo Gateway安装：已在集群上部署Gloo Gateway
4. Helm工具：已安装Helm v3版本
5. kubectl配置：已配置好集群访问权限

Datadog准备工作

集成组件安装

在Datadog控制台中需要启用两个关键集成：

1. Kubernetes集成：用于收集集群级指标
2. Envoy集成：专门用于收集Envoy代理指标

API密钥获取

从Datadog控制台的"集成 > 代理 > Kubernetes"页面获取API密钥，该密钥将用于后续的Helm安装。

Helm安装Datadog

配置values文件

创建datadog-values.yaml配置文件，关键配置如下：

datadog:
  logs:
    enabled: true  # 启用日志收集
    containerCollectAll: true  # 收集所有容器日志

执行Helm安装

使用获取的API密钥执行安装命令：

helm install datadog-gloo -f datadog-values.yaml \
  --set datadog.site='datadoghq.com' \
  --set datadog.apiKey=YOUR_API_KEY \
  --set datadog.prometheusScrape.enabled=true \
  datadog/datadog

安装完成后，验证Datadog Pod状态：

kubectl get pods | grep datadog

Gloo Gateway配置调整

网关代理注解更新

为gateway-proxy部署添加Datadog特定的注解：

spec:
  template:
    metadata:
      annotations:
        ad.datadoghq.com/gateway-proxy.check_names: '["envoy"]'
        ad.datadoghq.com/gateway-proxy.init_configs: '[{}]'
        ad.datadoghq.com/gateway-proxy.instances: '[{"stats_url": "http://%%host%%:8081/metrics"}]'
        ad.datadoghq.com/gateway-proxy.logs: '[{"source": "envoy", "service": "gloo","log_processing_rules":
         [{"type": "multi_line", "name": "log_start_with_date","pattern" : "^\\[[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}|{"}]}]'

Envoy配置调整

修改gateway-proxy-envoy-config ConfigMap，更新指标路由：

route:
  prefix_rewrite: "/stats"  # 原为"/stats/prometheus"
  cluster: admin_port_cluster

验证集成效果

检查Datadog Agent状态

kubectl exec $POD_NAME -- agent status | grep envoy

预期输出应显示Envoy集成已成功加载。

Datadog控制台验证

在Datadog控制台中检查以下内容：

1. Envoy概览仪表板：查看网关代理的关键指标
2. 指标浏览器：搜索Gloo相关指标
3. 日志中心：查看Gloo组件日志

生产环境建议

1. Helm值管理：建议通过Helm values文件管理配置变更，而非直接修改资源
2. 多网关场景：如有多个网关实例，需为每个网关配置相应注解
3. 性能考量：监控数据量较大时，注意调整Datadog Agent资源限制

总结

通过本文的集成方案，您可以在Datadog平台中全面监控Gloo Gateway的各项指标和日志，为API网关的稳定运行提供有力保障。这种集成不仅提供了实时监控能力，还能帮助进行历史数据分析，是构建可靠API基础设施的重要一环。