觀察混合云環(huán)境中的Kubernetes需要理解分布式系統(tǒng)的行為和性能。以下六個策略可以幫助實現(xiàn)這一目標(biāo)。

2023年，原生云應(yīng)用和平臺快速增長。組織機構(gòu)不斷努力最大化其應(yīng)用程序的潛力，確保無縫的用戶體驗，并推動業(yè)務(wù)增長。

混合云環(huán)境的崛起和Kubernetes等容器化技術(shù)的采用，徹底改變了現(xiàn)代應(yīng)用程序的開發(fā)、部署和擴展方式。

在這個數(shù)字領(lǐng)域，Kubernetes是大多數(shù)云原生應(yīng)用程序和工作負(fù)載的選擇平臺，被各行各業(yè)廣泛采用。

開始使用Kubernetes

然而，這種轉(zhuǎn)變也帶來了一系列新的挑戰(zhàn)。

隨著應(yīng)用程序的復(fù)雜性增加，對強大觀測解決方案的需求也越來越大，這些解決方案使企業(yè)能夠深入了解其容器化工作負(fù)載。這就是Kubernetes觀測性的重要方面——在混合云環(huán)境中管理和優(yōu)化容器化應(yīng)用程序。

在本博客文章中，我們將深入探討Kubernetes的觀測性，探討六個有效的策略，可以幫助企業(yè)充分發(fā)揮其在混合云環(huán)境中容器化應(yīng)用程序的潛力。

這些策略基于行業(yè)專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗，將為您提供工具和知識，以增強您的Kubernetes部署的可觀測性，推動業(yè)務(wù)成功。

了解Kubernetes中的可觀測性讓我們先從基礎(chǔ)知識開始。

Kubernetes是一種管理容器化應(yīng)用程序的強大工具。但是，盡管它具有強大的功能，但在混合云環(huán)境中跟蹤發(fā)生的情況可能很困難。這就是觀測性的作用所在。

觀測性是在特定環(huán)境中收集、分析和處理數(shù)據(jù)的過程。在Kubernetes的上下文中，觀測性指的是深入了解在Kubernetes集群中運行的容器化應(yīng)用程序的行為、性能和健康狀況。

Kubernetes觀測性基于三個關(guān)鍵支柱：

• 日志：日志提供有關(guān)Kubernetes集群內(nèi)部行為和事件的重要信息。它們捕獲應(yīng)用程序輸出、系統(tǒng)錯誤和操作事件等重要細(xì)節(jié)。分析日志有助于故障排除、了解應(yīng)用程序行為，并識別模式或異常。
• 指標(biāo)：指標(biāo)是定量測量，提供有關(guān)Kubernetes環(huán)境性能和資源利用率的見解。它們包括CPU使用情況、內(nèi)存消耗、網(wǎng)絡(luò)流量和請求延遲等信息。監(jiān)控和分析指標(biāo)有助于識別性能瓶頸、規(guī)劃容量和優(yōu)化資源分配。
• 跟蹤：跟蹤使您能夠全面了解在Kubernetes應(yīng)用程序中的微服務(wù)之間傳遞請求的流程。分布式跟蹤捕獲不同組件之間的時序數(shù)據(jù)和依賴關(guān)系，提供對請求路徑的全面理解。跟蹤有助于識別延遲問題、了解系統(tǒng)依賴關(guān)系，并優(yōu)化關(guān)鍵路徑以提高應(yīng)用程序性能。

Kubernetes的可觀測性流程通常涉及從各種來源收集和分析數(shù)據(jù)，以了解系統(tǒng)的內(nèi)部狀態(tài)并提供可操作的智能。通過實施正確的觀測策略，您可以深入了解應(yīng)用程序和基礎(chǔ)架構(gòu)，幫助您：

快速檢測和故障排除問題提高性能和可靠性優(yōu)化資源使用滿足合規(guī)要求觀測性流程正在IT團隊中迅速被采用。到2026年，70%的組織將成功應(yīng)用觀測性來實現(xiàn)決策制定的低延遲，同時增加分布式、有組織和簡化的數(shù)據(jù)管理流程。

使用集中日志和日志聚合 對于了解分布式系統(tǒng)，集中日志是一種關(guān)鍵策略。在跨多個容器和節(jié)點的Kubernetes環(huán)境中，收集和分析來自各種來源的日志變得至關(guān)重要。

集中日志涉及將不同組件的日志合并到一個易于訪問的位置。集中日志的重要性在于它能夠提供系統(tǒng)行為和性能的整體視圖。

通過Kubernetes日志，您可以關(guān)聯(lián)事件并在Kubernetes集群中識別模式，實現(xiàn)高效的故障排除和根本原因分析。

要在Kubernetes中實施集中日志記錄，您可以利用強大的日志聚合工具或云原生解決方案，如Amazon CloudWatch Logs或Google Cloud Logging。這些工具提供可擴展和高效的方式來收集、存儲和分析來自Kubernetes集群的日志。

利用分布式跟蹤實現(xiàn)端到端可見性 在復(fù)雜的Kubernetes環(huán)境中，微服務(wù)分布在多個容器和節(jié)點上，理解請求的流動和不同組件之間的交互變得具有挑戰(zhàn)性。這就是分布式跟蹤的作用，它提供了對請求的執(zhí)行路徑的端到端可見性，從而捕獲有關(guān)每個步驟的有價值的信息。

分布式跟蹤允許您追蹤請求從入口點到觸及的所有微服務(wù)的過程，并捕獲有關(guān)每個服務(wù)持續(xù)時間、延遲和潛在瓶頸的有價值信息。

利用分布式跟蹤在Kubernetes中的好處是顯著的。

首先，它幫助您了解服務(wù)之間的依賴關(guān)系和關(guān)系，實現(xiàn)更好的故障排除和性能優(yōu)化。當(dāng)請求遇到延遲或錯誤時，您可以快速識別負(fù)責(zé)的服務(wù)或組件并采取糾正措施。

其次，分布式跟蹤使您能夠測量和監(jiān)控各個服務(wù)及其交互的性能。

通過分析跟蹤數(shù)據(jù)，您可以識別性能瓶頸、檢測資源使用效率低下，并優(yōu)化系統(tǒng)的整體響應(yīng)能力。這些信息對于容量規(guī)劃和確保Kubernetes環(huán)境的可擴展性非常有價值。

有幾種流行的分布式跟蹤解決方案可供選擇。這些工具提供必要的儀器設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施，以有效地收集和可視化跟蹤數(shù)據(jù)。通過將這些解決方案集成到您的Kubernetes部署中，您可以全面了解微服務(wù)的行為，并推動持續(xù)改進。

將Kubernetes與APM解決方案集成 為了在Kubernetes中實現(xiàn)全面的可觀測性，將您的環(huán)境與應(yīng)用性能監(jiān)控(APM)解決方案集成是必不可少的。APM解決方案提供了超越傳統(tǒng)指標(biāo)和日志的高級監(jiān)控功能，提供有關(guān)單個應(yīng)用程序組件性能和行為的見解。

APM集成的主要好處之一是能夠檢測和診斷Kubernetes應(yīng)用程序中的性能瓶頸。

通過APM解決方案，您可以追蹤請求在各個服務(wù)中傳遞的過程，并識別高延遲或資源爭用的區(qū)域。憑借這些信息，您可以采取有針對性的措施，優(yōu)化關(guān)鍵路徑，改進整體應(yīng)用程序性能。

許多APM解決方案提供了專用的Kubernetes集成，簡化了容器化應(yīng)用程序的監(jiān)控和管理。這些集成提供預(yù)配置的儀表板、警報和儀器設(shè)備庫，簡化了在Kubernetes環(huán)境中捕獲和分析APM數(shù)據(jù)。

使用基于指標(biāo)的監(jiān)控 基于指標(biāo)的監(jiān)控是Kubernetes中可觀測性的基礎(chǔ)。它涉及收集和分析關(guān)鍵指標(biāo)，以了解您的Kubernetes集群和應(yīng)用程序的健康狀況、性能和資源利用率。

在Kubernetes中基于度量標(biāo)準(zhǔn)進行監(jiān)控時，有幾個關(guān)鍵組件需要考慮：

節(jié)點級別的度量標(biāo)準(zhǔn)：監(jiān)控Kubernetes集群中每個節(jié)點的資源利用情況對于容量規(guī)劃和基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化至關(guān)重要。CPU使用率、內(nèi)存使用率、磁盤I/O和網(wǎng)絡(luò)帶寬等度量標(biāo)準(zhǔn)可以幫助您識別潛在的資源瓶頸，并確保資源分配的最佳化。

Pod級別的度量標(biāo)準(zhǔn)：Pod是Kubernetes中的基本部署單位。監(jiān)控與Pod相關(guān)的度量標(biāo)準(zhǔn)可以評估它們的資源消耗、健康狀況和總體性能。關(guān)鍵的Pod級別度量標(biāo)準(zhǔn)包括CPU和內(nèi)存使用率、網(wǎng)絡(luò)吞吐量和請求成功率。

容器級別的度量標(biāo)準(zhǔn)：Pod內(nèi)的容器封裝了單個應(yīng)用程序組件。監(jiān)控容器級別的度量標(biāo)準(zhǔn)可以幫助您了解特定應(yīng)用服務(wù)或進程的資源消耗和行為。如CPU使用率、內(nèi)存使用率和文件系統(tǒng)利用率等度量標(biāo)準(zhǔn)可以提供有關(guān)容器性能的洞察。

特定應(yīng)用程序的度量標(biāo)準(zhǔn)：根據(jù)您的應(yīng)用程序需求，您可能需要監(jiān)控與業(yè)務(wù)邏輯或領(lǐng)域相關(guān)的自定義度量標(biāo)準(zhǔn)。這些度量標(biāo)準(zhǔn)可能包括事務(wù)率、錯誤率、緩存命中率或其他相關(guān)的性能指標(biāo)。

使用定制的Kubernetes事件實現(xiàn)增強的觀測能力定制事件在Kubernetes組件之間和Kubernetes與外部系統(tǒng)之間進行通信。它們可以標(biāo)識重要的事件，例如部署、擴展操作、配置更改或者甚至是容器內(nèi)部的特定應(yīng)用程序事件。

通過利用定制事件，您可以獲得觀測能力方面的多個好處：

主動監(jiān)控：定制事件允許您定義和監(jiān)控需要關(guān)注的特定條件。例如，您可以創(chuàng)建事件以指示資源不足、Pod失敗或特定閾值超過的情況。通過捕獲這些事件，您可以在問題升級之前主動檢測和解決問題。

上下文信息：定制事件可以包含額外的上下文信息，有助于故障排除和分析根本原因。您可以附加相關(guān)詳細(xì)信息，如錯誤消息、時間戳、受影響的資源或任何其他提供有關(guān)事件重要性的元數(shù)據(jù)。這些額外的上下文有助于更有效地理解和解決問題。

與外部系統(tǒng)集成：Kubernetes的定制事件可以被外部系統(tǒng)，如監(jiān)控平臺或事件管理工具所使用。集成這些系統(tǒng)可以基于特定事件觸發(fā)自動響應(yīng)或通知。這簡化了事件響應(yīng)流程，確保及時解決關(guān)鍵問題。要利用定制的Kubernetes事件，您可以使用Kubernetes事件鉤子、定制控制器，甚至使用Kubernetes API開發(fā)基于事件驅(qū)動的應(yīng)用程序。

通過定義事件觸發(fā)器、捕獲相關(guān)信息并對事件作出反應(yīng)，您可以建立一個強大的觀測能力框架，與傳統(tǒng)的監(jiān)控方法相輔相成。

引入合成監(jiān)測實現(xiàn)主動觀測 合成監(jiān)測模擬用戶使用應(yīng)用程序時的用戶操作或特定事務(wù)。這些合成測試可以定期從不同的地理位置運行，模擬用戶行為并測量關(guān)鍵性能指標(biāo)。

在您的Kubernetes環(huán)境中引入合成監(jiān)測有幾個關(guān)鍵好處：

主動問題檢測：合成測試允許您在真實用戶受到影響之前檢測到問題。通過定期模擬用戶交互，您可以識別性能下降、錯誤或無響應(yīng)組件。這種早期檢測使您能夠主動處理問題，并保持高度的應(yīng)用程序可用性。

性能基準(zhǔn)測試：合成監(jiān)測為性能基準(zhǔn)測試和服務(wù)級別協(xié)議(SLA)合規(guī)性提供了基準(zhǔn)。您可以通過從不同地點運行一致的測試來測量正常條件下的響應(yīng)時間、延遲和可用性。這些基準(zhǔn)可以作為檢測異常和確保最佳性能的參考。

地理洞察：合成測試可以配置為從不同的地理位置運行，提供關(guān)于您的應(yīng)用程序在各個地區(qū)的性能的見解。這有助于識別可能影響用戶體驗的延遲問題或地區(qū)差異。通過根據(jù)這些洞察優(yōu)化您的應(yīng)用程序性能，您可以確保全球用戶獲得一致的用戶體驗。您可以利用專門的工具將合成監(jiān)測納入您的Kubernetes環(huán)境中。這些工具提供創(chuàng)建和調(diào)度合成測試、監(jiān)控性能度量和生成報告的功能。

在傳統(tǒng)和微服務(wù)架構(gòu)的應(yīng)用程序中實現(xiàn)Kubernetes的觀測能力，可以使用第三方工具，如Datadog、Splunk、Middleware和Dynatrace等。這些工具可以捕獲度量和事件，并提供多種預(yù)置的報告、圖表和警報，從而節(jié)省時間。

總結(jié)本文介紹了在混合云環(huán)境中實現(xiàn)Kubernetes觀測能力的六個實用策略。

通過利用集中式日志和日志聚合，利用分布式跟蹤，將Kubernetes與APM解決方案集成，采用基于度量標(biāo)準(zhǔn)的監(jiān)控，引入定制的Kubernetes事件和合成監(jiān)測，您可以增強對Kubernetes部署行為和性能的理解。

實施這些策略將為您的分布式系統(tǒng)提供全面的洞察力，實現(xiàn)高效的故障排除、性能優(yōu)化、主動問題檢測和改進的用戶體驗。

無論您是在操作小規(guī)模的Kubernetes環(huán)境還是管理復(fù)雜的混合云部署，應(yīng)用這些策略將有助于您的應(yīng)用程序的成功和可靠性。