Kubernetes监控内容、工具和最佳实践
Kubernetes 凭借其强大的功能，已成为部署和管理容器化工作负载的“容器编排平台”。然而，其架构的复杂性和动态特性给监控已部署工作负载和平台本身带来了重大挑战。
译自 Kubernetes Monitoring - What to Monitor, Tools and Best Practices | SigNoz，作者 Favour Daniel SigNoz Community。
Kubernetes 监控对于维护容器化应用程序的健康、性能和可靠性至关重要。它提供对资源利用率、系统行为和潜在瓶颈的见解，确保最佳运行。
本文将讨论 Kubernetes 监控及其重要性、要监控的关键指标以及监控最佳实践。
什么是 Kubernetes 监控？
Kubernetes 监控是保持 Kubernetes 集群正常运行的关键流程。它是一种主动方法，涉及持续跟踪、分析和可视化 Kubernetes 集群的健康和性能。这种方法能够在应用程序或集群本身中断之前及早发现和解决潜在问题。
为什么 Kubernetes 监控很重要？
Kubernetes 监控很重要，原因有很多，因为它对于保持容器化基础设施正常运行是必要的。以下是您应该监控 Kubernetes 集群的一些原因：
- 它提供对集群和节点的完全可见性。
- 它有助于检测异常或偏离预期行为，例如资源使用量突然增加、pod 故障或应用程序错误。
- 它提供实时性能见解，供您采取行动。
- 它减少了 MTTR，因为您可以快速深入了解问题以解决问题。
- 它有助于在问题影响应用程序和用户之前识别和解决潜在问题。
您应该监控哪些 Kubernetes 指标？
指标是从系统收集的特定测量值或数据点。它们提供有关系统不同方面的可量化信息，例如 CPU 使用率、内存消耗、网络流量和应用程序性能。
监控 Kubernetes 集群涉及收集和分析这些指标，以深入了解容器化应用程序的健康、性能和整体状况。为了有效监控 Kubernetes 集群，第一步是确定哪些指标与您的监控需求最相关。以下是 Kubernetes 中要监控的一些关键指标：
控制平面指标
控制平面负责管理集群的状态。控制平面由 API 服务器、kube-scheduler、etcd、kube-controller-manager 和 cloud-controller-manager 组成。监控这些组件生成的指标对于维护 Kubernetes 集群的稳定性、性能和可靠性至关重要。
节点指标
节点负责运行容器化应用程序并执行控制平面分配的任务。如果没有节点，您的 pod 将无处可运行，这使得它们很重要。监控节点指标，包括资源利用率（例如 CPU 使用率、内存消耗、磁盘 I/O 和网络流量）及其整体健康状况，对于及时发现资源限制或性能瓶颈等问题至关重要。
Pod 指标
Pod 负责运行容器。可以收集和分析 Pod 指标，以了解 Pod 如何利用资源。它们提供对 Kubernetes 集群中各个 Pod 的行为和性能的见解。Pod 指标包括 Pod 健康状况（正在运行、挂起、失败）、CPU 和内存使用情况以及网络流量。
容器指标
容器负责封装和运行应用程序代码及其依赖项。容器指标提供对 Pod 中各个容器的性能和资源利用率的见解。这些指标对于确保容器高效运行且不会消耗超出必要的资源至关重要。容器指标包括 CPU 使用率、内存利用率和网络利用率。
Kubernetes 监控挑战
DevOps 和 SRE 团队在监控 Kubernetes 时面临的主要挑战是其架构复杂性。这种复杂性源于需要监控跨集群或跨集群群组中多个组件（如容器、pod 和命名空间）的应用程序。
Kubernetes 从其不同的组件中生成了大量的指标。传统的监控方法可能专注于收集特定指标或仅支持某些类型的来源。即使在收集指标后，也很难将它们关联起来进行有效分析以识别和解决问题。
另一个监控挑战与 Pod 和容器的短暂性和动态性有关。Pod 和容器具有短暂的生命周期 - 可以创建、更新、重新启动和销毁。这些持续的变化使得跟踪在其中运行的应用程序和服务的运行状况和性能变得困难。
Kubernetes 监控最佳实践
为了有效地监控 Kubernetes 集群及其上运行的应用程序的运行状况、性能和可靠性，有一些最佳实践需要采纳并实施。以下是其中一些：
识别要监控的正确指标
Kubernetes 指标数量众多，如果你不小心，你可能会发现自己在监控错误的内容。根据你的监控目标识别指标非常重要。例如，如果你的重点是性能，请优先考虑 CPU 使用率、内存消耗和请求延迟指标。
优先使用 tag 和 label
tag 和 label 为你的 Kubernetes 环境提供了额外的上下文和组织结构，使其更易于管理、监控和故障排除。通过在各种 Kubernetes 对象（如 Pod、部署、命名空间和节点）上附加一致的标签，你可以有效地过滤和分析应用程序特定部分中的问题。例如，你可以按环境（例如“生产”或“暂存”）或层（例如“前端”或“后端”）过滤 Pod。
实施“单一视图”监控
此方法涉及将所有监控数据合并到一个统一的界面中，使其更易于监控和管理你的集群。此合并视图简化了监控和管理 Kubernetes 环境的过程，因为它消除了在多个工具和界面之间切换的需要。
这也有助于关联监控数据。通过将所有指标、日志、跟踪和事件放在一个地方，你可以轻松地查看系统的不同部分如何交互。这使你能够识别模式并更快地查明问题的根本原因。
选择正确的监控工具
选择正确的 Kubernetes 监控工具对于 Kubernetes 集群的持续运行状况和性能至关重要。以下是选择工具时需要考虑的关键因素：
- 性能评估：彻底检查工具的性能指标。
- 用户友好界面：评估工具界面的直观性和可访问性。
- 易于实施：优先考虑易于部署和管理的工具。
- 集成能力：评估工具如何与现有系统和工具无缝集成。
- 可扩展性：确保工具可以与你的 Kubernetes 基础设施一起扩展。
- 成本考虑：分析定价结构以符合你的预算和需求。
- 社区和支持：选择由活跃社区和强大的支持渠道支持的工具，以进行故障排除和协助。
流行 Kubernetes 监控工具
选择理想的监控工具需要对其功能和定价进行全面评估，以满足你的特定监控要求。为了帮助做出决策，我们编制了一份最流行的 Kubernetes 监控工具列表，包括从开源到 SaaS 解决方案。
结论
有效的 Kubernetes 监控对于 Kubernetes 环境的平稳运行和最佳性能至关重要。通过实施强大的监控解决方案，组织可以深入了解其集群，主动识别问题并确保其基础设施的持续运行状况。