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インターシステムズジャパン
記事 Toshihiko Minamoto · 11月 5, 2025 8m read

InterSystems IRIS® Cloud SQL のメトリクスを Google Cloud Monitoring に送信する

新しい InterSystems IRIS® Cloud SQL と InterSystems IRIS® Cloud IntegratedML® クラウド製品のユーザーであり、デプロイメントのメトリクスにアクセスして独自の可観測性プラットフォームに送信しようと考えている方のために、メトリクスを Google Cloud Platform Monitoring(旧称 StackDriver)に送信して手っ取り早く行う方法をご紹介します。

クラウドポータルには、概要メトリクス表示用のトップレベルのメトリクスが含まれており、ユーザーに公開されているメトリクスエンドポイントを使用しますが、ある程度探索しなければ、そこにあることには気づきません。

🚩 このアプローチは、「今後名前が付けられる予定の機能」を利用している可能性があるため、それを踏まえると将来性があるものではなく、確実に InterSystemsでサポートされているアプローチではありません。


では、より包括的なセットをエクスポートしたい場合はどうでしょうか?この技術的な記事/例では、メトリクスを取得して可観測性に転送する方法を紹介します。Open Telemetry Collector を使用して、任意のメトリクスターゲットを取得し、任意の可観測性プラットフォーム送信できるように、ニーズに合わせて変更することができます。

上記の結果に導く仕組みは多数の方法で得られますが、ここでは Kubernetes pod を使用して、1 つのコンテナーで Python スクリプトを実行し、もう 1 つのコンテナーで Otel を実行して、メトリクスのプルとプッシュを行います... 自分のやり方を選択することはできますが、この例と記事では、k8s を主人公に Python を使って行います。

手順:

  • 前提条件
  • Python
  • コンテナー
  • Kubernetes
  • Google Cloud Monitoring

前提要件:

  • IRIS®  Cloud SQL の有効なサブスクリプション
  • 実行中の 1 つのデプロイメント(オプションで Integrated ML を使用)
  • 環境に提供するシークレット

環境変数

 
 シークレットの取得
この内容は少し複雑で本題から少し外れているためティーザーに入れましたが、これがシークレットの生成に必要なる値です。
ENV IRIS_CLOUDSQL_USER 'user'
ENV IRIS_CLOUDSQL_PASS 'pass'

☝ これは https://portal.live.isccloud.io の認証情報です。

ENV IRIS_CLOUDSQL_USERPOOLID 'userpoolid'
ENV IRIS_CLOUDSQL_CLIENTID 'clientid'
ENV IRIS_CLOUDSQL_API 'api'

☝ これはブラウザの開発ツールから取得する必要があります。

  • aud = clientid
  • userpoolid= iss
  • api = request utl

ENV IRIS_CLOUDSQL_DEPLOYMENTID 'deploymentid'

☝これはクラウドサービスポータルから取得できます

 

Python:

以下に、クラウドポータルからメトリクスを取得し、それを Otel Collectorが取得するメトリクスとしてローカルにエクスポートする Python ハッキングを示します。

 
iris_cloudsql_exporter.py
import time
import os
import requests
import json

from warrant import Cognito from prometheus_client.core import GaugeMetricFamily, REGISTRY, CounterMetricFamily from prometheus_client import start_http_server from prometheus_client.parser import text_string_to_metric_families

class IRISCloudSQLExporter(object): def init(self): self.access_token = self.get_access_token() self.portal_api = os.environ['IRIS_CLOUDSQL_API'] self.portal_deploymentid = os.environ['IRIS_CLOUDSQL_DEPLOYMENTID']

def collect(self):
    # Requests fodder
    url = self.portal_api
    deploymentid = self.portal_deploymentid
    print(url)
    print(deploymentid)

    headers = {
        'Authorization': self.access_token, # needs to be refresh_token, eventually
        'Content-Type': 'application/json'
    }

    metrics_response = requests.request("GET", url + '/metrics/' + deploymentid, headers=headers)
    metrics = metrics_response.content.decode("utf-8")

    for iris_metrics in text_string_to_metric_families(metrics):
        for sample in iris_metrics.samples:

            labels_string = "{1}".format(*sample).replace('\'',"\"")
            labels_dict = json.loads(labels_string)
            labels = []

            for d in labels_dict:
                labels.extend(labels_dict)
            if len(labels) > 0:
                g = GaugeMetricFamily("{0}".format(*sample), 'Help text', labels=labels)
                g.add_metric(list(labels_dict.values()), "{2}".format(*sample))
            else:
                g = GaugeMetricFamily("{0}".format(*sample), 'Help text', labels=labels)
                g.add_metric([""], "{2}".format(*sample))
            yield g

def get_access_token(self):
    try:
        user_pool_id = os.environ['IRIS_CLOUDSQL_USERPOOLID'] # isc iss 
        username = os.environ['IRIS_CLOUDSQL_USER']
        password = os.environ['IRIS_CLOUDSQL_PASS']
        clientid = os.environ['IRIS_CLOUDSQL_CLIENTID'] # isc aud 
        print(user_pool_id)
        print(username)
        print(password)
        print(clientid)
        
        try:
            u = Cognito(
                user_pool_id=user_pool_id,
                client_id=clientid,
                user_pool_region="us-east-2", # needed by warrant, should be derived from poolid doh
                username=username
            )
            u.authenticate(password=password)
        except Exception as p:
            print(p)
    except Exception as e:
        print(e)

    return u.id_token

if name == 'main':

start_http_server(8000)
REGISTRY.register(IRISCloudSQLExporter())
while True:
    REGISTRY.collect()
    print("Polling IRIS CloudSQL API for metrics data....")
    #looped e loop
    time.sleep(120)

 

Docker:

 
Dockerfile
FROM python:3.8
ADD src /src

RUN pip install prometheus_client
RUN pip install requests

WORKDIR /src

ENV PYTHONPATH '/src/'
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
ENV IRIS_CLOUDSQL_USERPOOLID 'userpoolid'
ENV IRIS_CLOUDSQL_CLIENTID 'clientid'
ENV IRIS_CLOUDSQL_USER 'user'
ENV IRIS_CLOUDSQL_PASS 'pass'
ENV IRIS_CLOUDSQL_API 'api'
ENV IRIS_CLOUDSQL_DEPLOYMENTID 'deploymentid'
RUN pip install -r requirements.txt

CMD ["python" , "/src/iris_cloudsql_exporter.py"]
docker build -t iris-cloudsql-exporter .
docker image tag iris-cloudsql-exporter sween/iris-cloudsql-exporter:latest
docker push sween/iris-cloudsql-exporter:latest


デプロイメント:

k8s、ネームスペースを作成します:

kubectl create ns iris

k8s、シークレットを追加します:

kubectl create secret generic iris-cloudsql -n iris 
--from-literal=user=$IRIS_CLOUDSQL_USER
--from-literal=pass=$IRIS_CLOUDSQL_PASS
--from-literal=clientid=$IRIS_CLOUDSQL_CLIENTID
--from-literal=api=$IRIS_CLOUDSQL_API
--from-literal=deploymentid=$IRIS_CLOUDSQL_DEPLOYMENTID
--from-literal=userpoolid=$IRIS_CLOUDSQL_USERPOOLID

otel、構成を作成します:

apiVersion: v1
data:
config.yaml: |
receivers:
prometheus:
config:
scrape_configs:
- job_name: 'IRIS CloudSQL'
# Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
scrape_interval: 30s
scrape_timeout: 30s
static_configs:
- targets: ['192.168.1.96:5000']
metrics_path: /
exporters:
  googlemanagedprometheus:
    project: "pidtoo-fhir"
service:
  pipelines:
    metrics:
      receivers: [prometheus]
      exporters: [googlemanagedprometheus]

kind: ConfigMap metadata: name: otel-config namespace: iris

k8s、otel 構成を configmap としてロードします:

kubectl -n iris create configmap otel-config --from-file config.yaml

k8s、ロードバランサー(確実にオプション)、MetalLB をデプロイします。これはクラスタ外部からグスクレイピングして検査するために行っています。

cat <<EOF | kubectl apply -f -n iris -
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: iris-cloudsql-exporter-service
spec:
  selector:
    app: iris-cloudsql-exporter
  type: LoadBalancer
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 5000
    targetPort: 8000
EOF

gcp、Google Cloud へのキーが必要です。サービスアカウントにスコープを設定する必要があります

  • roles/monitoring.metricWriter
kubectl -n iris create secret generic gmp-test-sa --from-file=key.json=key.json

k8s; deployment/pod そのもの。2 つのコンテナー:

 
deployment.yaml
kubectl -n iris apply -f deployment.yaml

実行

特に問題がなければ、ネームスペースを詳しく調べて、状況を確認してみましょう。

✔ GCP と Otel 用の 2 つの configmap

 

✔ 1 つのロードバランサー

 

✔ 1 つの pod、2 つのコンテナーが正しくスクレイピングされます

   

Google Cloud Monitoring

可観測性を調べてメトリクスが正しく受信されていることを確認し、可観測性を高めましょう!

 

 

元の記事へ さんが書いた @sween