Content last updated 2026-08-26

GitLab システム管理者 - ハンズオンラボ: GitLab Omnibus のロギングと監視

このハンズオンガイドでは、GitLab Omnibus インスタンスの監視とログ分析の方法を紹介します。

推定所要時間: 30 分

目的

このラボの目的は、ログ分析と監視のために Prometheus と Grafana を使用する方法を示すことです。

タスク A. Prometheus サービスへのアクセス

  1. GitLab の Prometheus サーバーには TCP ポート 9090 で接続できます。残念ながら、トレーニング環境では現在そのポートへのインバウンドトラフィックがブロックされています。回避策として、次のように SSH トンネルを開くことができます。

    ssh -L 9090:localhost:9090 -i <SSH_KEY_NAME> student-user@<BASTION_SERVER_IP>
ssh -L 9090:localhost:9090 -i ~/.ssh/ilt_key root@<OMNIBUS_IP>

  2. Web ブラウザーで http://localhost:9090 に移動して、組み込み Prometheus サーバーを表示します。

  3. Prometheus で利用可能なメトリクスを表示するには、http://localhost:9090/metrics に移動します。

    各メトリクスの詳細なリストについては、ドキュメントを参照してください。

タスク B. Prometheus メトリクスの表示

この例では、GitLab インスタンスに送信された HTTP リクエストを監視したいとします。これを実現するために、組み込みの GitLab メトリクスを使用できます。

  1. http://localhost:9090 に移動します。

  2. 虫眼鏡ボタンの横の入力欄に http_requests_total と入力します。

  3. Execute ボタンをクリックします。

  4. Table をクリックして、クエリによって生成されたすべての結果のテーブルを表示します。

    結果にさまざまな HTTP リクエストが表示される可能性があります。各リクエストの job、instance、HTTP method、status が確認できます。

  5. Graph をクリックしてデータのグラフを表示します。

    グラフの左側に - と + ボタンがあります。これらのボタンをクリックしてグラフのスケールを変更できます。スケールを調整してデータへの影響を確認してみてください。

タスク C. アラート設定

Prometheus は特定のメトリクスに基づいて管理者にアラートを送信するために使用できます。GitLab には Prometheus の定義済みアラートセットが付属しています。

  1. http://localhost:9090 に移動します。

  2. 上部メニューで Alerts をクリックします。

    GitLab と Node という 2 つのアラートルールセットがあることに注意してください。GitLab アラートは、サービスのダウン、Postgres のダウン、サービス内の高いキューイングなどのプラットフォームの問題に対応します。Node アラートは GitLab がデプロイされているサーバーに対応します。

  3. アラートルールを含むファイルをメモします。デフォルトでは、ファイルは /var/opt/gitlab/prometheus/rules/gitlab.rules です。

    管理者として、このファイル内にカスタムルールを定義してアラートに使用できます。これにより、潜在的な問題に対してシステムを監視できます。

タスク D. 一般的なパフォーマンスメトリクス

管理者が GitLab インスタンスのパフォーマンスを監視するために使用できるさまざまなメトリクスがあります。インスタンスを監視するために使用できる一般的なクエリをいくつか見てみましょう。

  1. http://localhost:9090 に移動します。

  2. 虫眼鏡ボタンの横の入力欄に、次のクエリを入力します。

    ((node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes) or ((node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes + node_memory_Cached_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes)) * 100

    このクエリにより、インスタンスで利用可能なメモリの割合が表示されます。

  3. Graph タブをクリックして、経時的なメモリの割合を表示します。

  4. クエリ入力欄で前のクエリを削除し、次のクエリに置き換えます。

    1 - avg without (mode,cpu) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]))

    このクエリにより、インスタンスで使用された CPU の割合が表示されます。

  5. Graph をクリックして、経時的な CPU 使用率を表示します。

    これらのメトリクスや他の多くのメトリクスについて、特定の条件に対してアラートを設定することを検討することをお勧めします。例えば、CPU 使用率が継続的に 50% を超える場合にアラートを設定できます。これは問題の兆候である可能性があります。

タスク E. Grafana のインストール

Grafana は、GitLab インスタンスのログとメトリクスを可視化する方法を提供します。まず Grafana をインストールしましょう。

  1. GitLab インスタンスに SSH 接続します。

  2. wget -q -O - https://apt.grafana.com/gpg.key | gpg --dearmor > /etc/apt/keyrings/grafana.gpg を使用して Grafana キーをインスタンスにプルします。

  3. echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/grafana.gpg] https://apt.grafana.com stable main" | tee /etc/apt/sources.list.d/grafana.list を使用してリポジトリをパッケージマネージャーに追加します。

  4. apt リポジトリを更新します: sudo apt-get update

  5. apt-get install loki promtail grafana を使用して Grafana と関連コンポーネントをインストールします。

  6. sudo systemctl start grafana-server を使用して Grafana サーバーを起動します。

  7. Grafana が実行されていることを確認するには、http://your-omnibus-ip:3000/login に移動します。デフォルトのユーザー名とパスワードは admin です。

タスク F. ログを収集するための Grafana の設定

Grafana は、ログの収集と分析のための便利なツールを提供します。Grafana が GitLab のログファイルをキャプチャして表示するように設定する方法を見てみましょう。

  1. GitLab インスタンスに SSH 接続します。

  2. お好みのテキストエディターで /etc/promtail/config.yml ファイルを開きます。

  3. このファイルで、サーバー、positions、クライアントを確認します。

    server:
  http_listen_port: 9080
  grpc_listen_port: 0

positions:
  filename: /tmp/positions.yaml

clients:
- url: http://localhost:3100/loki/api/v1/push

  4. 特に loki の URL とポートをメモします。後で使用します。

  5. ログ収集設定は、設定ファイルの scrape_configs セクションで設定されます。これらの設定には、次の値を設定する必要があります。

    • targets: ターゲットログファイルの場所（通常は localhost）
    • job: ログスクレイピングジョブの一意の名前
    • __path__: ログファイルの場所

  6. 例として、次の scrape_configs を Grafana 設定ファイルにコピーして、既存の scrape_configs ファイルを置き換えます。

    scrape_configs:
- job_name: nginx
  static_configs:
  - targets:
      - localhost
    labels:
      job: nginx
      __path__: /var/log/gitlab/nginx/*
- job_name: workhorse
  static_configs:
  - targets:
      - localhost
    labels:
      job: workhorse
      __path__: /var/log/gitlab/gitlab-workhorse/*
- job_name: rails
  static_configs:
  - targets:
      - localhost
    labels:
      job: rails
      __path__: /var/log/gitlab/gitlab-rails/production_json.log

    この設定により、3 つのログファイル（NGINX、Workhorse、rails）が Grafana に追加されます。

  7. このデータを追加したら、ファイルを保存します。sudo systemctl restart promtail を使用して promtail を再起動します。sudo systemctl status promtail でサービスが実行されていることを確認します。

  8. 任意のテキストエディターで /etc/loki/config.yml ファイルを開きます。querier: に関する最後の 3 行をコメントアウトまたは削除します。最終的なファイルは次のようになります。

    auth_enabled: false

server:
  http_listen_port: 3100
  grpc_listen_port: 9096
  log_level: debug
  grpc_server_max_concurrent_streams: 1000

common:
  instance_addr: 127.0.0.1
  path_prefix: /tmp/loki
  storage:
    filesystem:
      chunks_directory: /tmp/loki/chunks
      rules_directory: /tmp/loki/rules
  replication_factor: 1
  ring:
    kvstore:
      store: inmemory

query_range:
  results_cache:
    cache:
      embedded_cache:
        enabled: true
        max_size_mb: 100

limits_config:
  metric_aggregation_enabled: true

schema_config:
  configs:
    - from: 2020-10-24
      store: tsdb
      object_store: filesystem
      schema: v13
      index:
        prefix: index_
        period: 24h

pattern_ingester:
  enabled: true
  metric_aggregation:
    loki_address: localhost:3100

ruler:
  alertmanager_url: http://localhost:9093

frontend:
  encoding: protobuf

#querier:
#  engine:
#    enable_multi_variant_queries: true

  9. ファイルを保存します。sudo systemctl restart loki を使用して loki を再起動します。sudo systemctl status loki でサービスが実行されていることを確認します。

  10. また、ログが Promtail と Loki で読み取れるようにする必要があります。これを行うには、chmod -R 755 /var/log/gitlab コマンドを使用してパーミッションを変更します。

  11. これが完了したら、http://your-gitlab-ip:3000/login で Grafana に移動します。

  12. admin ユーザーとして認証します。

  13. 左サイドバーで Connections > Add new connection を選択します。

  14. Loki を選択します。

  15. Add new data source を選択します。

  16. URL に http://localhost:3100 を入力します。

  17. Save & Test を選択します。

  18. Data source successfully connected というメッセージが表示されます。

タスク G. Grafana でデータを分析する

  1. Grafana インスタンスに移動します。

  2. 左サイドバーで Explore を選択します。

  3. Outline の横のドロップダウンリストで Loki が選択されていることを確認します。

  4. Label filters に job を入力します。

  5. 値に nginx を入力します。

    必要に応じて、設定ファイルに定義されている任意のジョブ名に置き換えることができます。

  6. Run query を選択して結果を表示します。ここで時間をとって、Grafana でのログのレビューとフィルタリングオプションを確認してください。

ラボガイド完了

このラボ演習を完了しました。このコースの他のラボガイドを参照できます。

ご提案はありますか?

このラボに変更を加えたい場合は、マージリクエストを通じて変更内容を送信してください。

最終更新 October 28, 2026: Merge pull request #591 from kyama0/translation/batch-2026-10-28-1 (5d840611)
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