監(jiān)控Kubernetes，第一部分：挑戰(zhàn)+數(shù)據(jù)來源

VioletJack 發(fā)布于2019-07-01 16:59 / 686人閱讀

摘要：在本系列的第一部分中，我將介紹監(jiān)控的挑戰(zhàn)和主要數(shù)據(jù)來源。稍后，我將深入探討和部署，并使用下面列出的數(shù)據(jù)源的實際示例。監(jiān)控挑戰(zhàn)使團隊更容易管理容器，在自動維護所需狀態(tài)的同時調(diào)度和配置容器。

作者：Sean Porter

我們的行業(yè)長期以來一直依賴基于微服務的架構(gòu)來更快、更安全地交付軟件。微服務的出現(xiàn)和無處不在自然為容器技術(shù)鋪平了道路，使我們能夠重新思考如何構(gòu)建和部署我們的應用程序。Docker在2013年加入戰(zhàn)場，對于專注于基礎(chǔ)架構(gòu)和云遷移現(xiàn)代化的公司而言，像Docker這樣的工具對于大規(guī)模快速發(fā)布應用程序至關(guān)重要。

但是，隨著速度的提升帶來了挑戰(zhàn)，容器在編排方面引入了不小的復雜性。進入Kubernetes：一個開源容器編排系統(tǒng)，用于自動化容器化應用程序的部署、擴展和管理，Kubernetes控制平面命令和控制你的基礎(chǔ)架構(gòu)。Kubernetes最初由谷歌于2014年推出，現(xiàn)在由云原生計算基金會維護（順便提一下，谷歌幫助組建了Kubernetes，以確保它保持自由免費和競爭力）。如果你使用Docker來容器化你的應用程序，那么你肯定會使用Kubernetes進行編排。（當然還有其他的編排器，比如Docker Swarm和Apache Mesos，但Kubernetes已成為容器編排領(lǐng)域的領(lǐng)導者。）

在本系列的第一部分中，我將介紹監(jiān)控Kubernetes的挑戰(zhàn)和主要數(shù)據(jù)來源。稍后，我將深入探討Kubernetes和Docker部署，并使用下面列出的數(shù)據(jù)源的實際示例。

Kubernetes監(jiān)控：挑戰(zhàn)

Kubernetes使團隊更容易管理容器，在自動維護所需狀態(tài)的同時調(diào)度和配置容器。核心價值觀是它作為一個通用平臺，Kubernetes可以在任何地方部署你的應用程序，無論是AWS、GCP、Azure還是裸機。同樣，所有這些功能和自動化都帶來了挑戰(zhàn)，特別是在關(guān)注性能方面。無論部署的規(guī)模如何，你仍需要知道該部署中有多少可用資源，以及了解已部署應用程序和容器的運行狀況。正如微服務使我們重新思考如何構(gòu)建應用程序一樣，Kubernetes要求我們改變傳統(tǒng)的監(jiān)控方法，容器編排的動態(tài)特性需要采用動態(tài)的監(jiān)控方法。

以下是我看到的挑戰(zhàn)：

在這個新的動態(tài)時代，你的應用程序在不斷地移動。

在Kubernetes之前，將應用程序分布在多個云（公共和私有云，以及不同的云提供商）中并非易事。現(xiàn)在分發(fā)應用程序很容易，我們遇到了一系列新問題。

就像從單體到微服務架構(gòu)的轉(zhuǎn)變一樣，采用Kubernetes意味著需要監(jiān)控許多小塊。

你已經(jīng)聽說過像牛（cattle）一樣處理你的基礎(chǔ)設(shè)施而不是寵物（pet）的優(yōu)點。Kubernetes是這種畜牧方法的縮影，可以輕松實現(xiàn)大量和短暫的基礎(chǔ)設(shè)施。就這樣，通過標簽（label）和注釋（annotation）等標識符跟蹤您的Kubernetes pod及其容器變得至關(guān)重要。

Kubernetes監(jiān)控：數(shù)據(jù)來源

基本上，監(jiān)控工具從四個來源收集Kubernetes數(shù)據(jù)：

運行著Kubelet的Kubernetes主機。Kubernetes主機的資源有限，因此監(jiān)控它們尤其重要。有許多方法可以從這些主機中獲取數(shù)據(jù)，但最常見的方法是使用Prometheus節(jié)點導出器（node exporter）從Kubernetes主機中獲取數(shù)據(jù)，并在HTTP端點上公開系統(tǒng)資源遙測數(shù)據(jù)（例如CPU使用和內(nèi)存）。

Kubernetes進程，又叫做Kubelet指標，包括apiserver、kube-scheduler和kube-controller-manager的指標。這些內(nèi)容為你提供有關(guān)Kubernetes節(jié)點及其運行工作的詳細信息。

Kubelet的內(nèi)置cAdvisor。這里有一個很好的總結(jié)，但基本上Kubelet附帶了對cAdvisor的內(nèi)置支持，它可以收集、聚合、處理和導出正在運行的容器的指標。cAdvisor（它還具有對Docker容器的原生支持）為你提供每容器使用、跟蹤資源隔離參數(shù)和歷史資源使用情況。因為Kubernetes是控制平面，它可以指定使用多少內(nèi)存，并利用cAdvisor跟蹤。

kube-state-metrics，它為你提供集群級別的信息，可以全面了解Kubernetes集群上發(fā)生的情況，例如你配置的所有pod及其當前狀態(tài)。kube-state-metrics覆蓋所有Kubernetes服務并收集有關(guān)其當前狀態(tài)的信息，例如運行的容器數(shù)量、處于特定狀態(tài)的容器數(shù)量、是否有任何表明它們不健康或我們處于容量飽和狀態(tài)等。從README，kube-state-metrics“監(jiān)聽Kubernetes API服務器”。

接下來：容器狀態(tài)和使用Prometheus收集數(shù)據(jù)

如果你有跟蹤這話題，你可能會注意到你可以使用Prometheus監(jiān)控所有這四個數(shù)據(jù)源。你可能還注意到我們只討論監(jiān)控Kubernetes而不是監(jiān)控它上面運行的應用程序（并且，這可能與你聽到的有關(guān)Kubernetes監(jiān)控的所有內(nèi)容一致）。在我的下一篇文章中，我將以Prometheus展示Kubernetes和Docker監(jiān)控，討論它為什么能夠很好地適應Kubernetes生態(tài)系統(tǒng)，并識別差距。