監控Kubernetes，第一部分：挑戰+資料來源
監控Kubernetes，第一部分：挑戰+資料來源
作者：Sean Porter
我們的行業長期以來一直依賴基於微服務的架構來更快、更安全地交付軟體。微服務的出現和無處不在自然為容器技術鋪平了道路，使我們能夠重新思考如何構建和部署我們的應用程式。Docker在2013年加入戰場，對於專注於基礎架構和雲遷移現代化的公司而言，像Docker這樣的工具對於大規模快速釋出應用程式至關重要。
但是，隨著速度的提升帶來了挑戰，容器在編排方面引入了不小的複雜性。進入Kubernetes：一個開源容器編排系統，用於自動化容器化應用程式的部署、擴充套件和管理，Kubernetes控制平面命令和控制你的基礎架構。Kubernetes最初由谷歌於2014年推出，現在由雲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式，那麼你肯定會使用Kubernetes進行編排。（當然還有其他的編排器，比如Docker Swarm和Apache Mesos，但Kubernetes已成為容器編排領域的領導者。）
在本系列的第一部分中，我將介紹監控Kubernetes的挑戰和主要資料來源。稍後，我將深入探討Kubernetes和Docker部署，並使用下面列出的資料來源的實際示例。
Kubernetes監控：挑戰
Kubernetes使團隊更容易管理容器，在自動維護所需狀態的同時排程和配置容器。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式，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，特別是在關注效能方面。無論部署的規模如何，你仍需要知道該部署中有多少可用資源，以及瞭解已部署應用程式和容器的執行狀況。正如微服務使我們重新思考如何構建應用程式一樣，Kubernetes要求我們改變傳統的監控方法，容器編排的動態特性需要採用動態的監控方法。
以下是我看到的挑戰：
- 在這個新的動態時代，你的應用程式在不斷地移動。
- 在Kubernetes之前，將應用程式分佈在多個雲（公共和私有云，以及不同的雲提供商）中並非易事。現在分發應用程式很容易，我們遇到了一系列新問題。
- 就像從單體到微服務架構的轉變一樣，採用Kubernetes意味著需要監控許多小塊。
- 你已經聽說過像牛（cattle）一樣處理你的基礎設施而不是寵物（pet）的優點。Kubernetes是這種畜牧方法的縮影，可以輕鬆實現大量和短暫的基礎設施。就這樣，通過標籤（label）和註釋（annotation）等識別符號跟蹤您的Kubernetes pod及其容器變得至關重要。
Kubernetes監控：資料來源
基本上，監控工具從四個來源收集Kubernetes資料：
- 執行著Kubelet的Kubernetes主機。Kubernetes主機的資源有限，因此監控它們尤其重要。有許多方法可以從這些主機中獲取資料，但最常見的方法是使用Prometheus節點匯出器（node exporter）從Kubernetes主機中獲取資料，並在HTTP端點上公開系統資源遙測資料（例如CPU使用和記憶體）。
- Kubernetes程序，又叫做Kubelet指標，包括apiserver、kube-scheduler和kube-controller-manager的指標。 這些內容為你提供有關Kubernetes節點及其執行工作的詳細資訊。
- Kubelet的內建cAdvisor。這裡有一個很好的總結，但基本上Kubelet附帶了對cAdvisor的內建支援，它可以收集、聚合、處理和匯出正在執行的容器的指標。cAdvisor（它還具有對Docker容器的原生支援）為你提供每容器使用、跟蹤資源隔離引數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記憶體，並利用cAdvisor跟蹤。
- kube-state-metrics，它為你提供叢集級別的資訊，可以全面瞭解Kubernetes叢集上發生的情況，例如你配置的所有pod及其當前狀態。kube-state-metrics覆蓋所有Kubernetes服務並收集有關其當前狀態的資訊，例如執行的容器數量、處於特定狀態的容器數量、是否有任何表明它們不健康或我們處於容量飽和狀態等。從README，kube-state-metrics“監聽Kubernetes API伺服器”。
接下來：容器狀態和使用Prometheus收集資料
如果你有跟蹤這話題，你可能會注意到你可以使用Prometheus監控所有這四個資料來源。你可能還注意到我們只討論監控Kubernetes而不是監控它上面執行的應用程式（並且，這可能與你聽到的有關Kubernetes監控的所有內容一致）。在我的下一篇文章中，我將以Prometheus展示Kubernetes和Docker監控，討論它為什麼能夠很好地適應Kubernetes生態系統，並識別差距。