聚合和POD是云计算领域中的两个重要概念。
聚合的优势:
聚合的应用场景:
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
POD的特殊之处:
POD的应用场景:
Kubernetes中的DaemonSet是一种资源对象,它允许我们在Kubernetes集群中运行一个Pod的副本,确保每个节点上都有一个Pod在运行。DaemonSet通常用于运行需要在每个节点上运行的系统级别服务,如日志收集器、监视代理和网络代理等。
集群部署在 k8s 上,告警使用 Prometheus + alertManager + prometheusManager,helm 方式部署。
Container存储介面(Container Storage Interface,CSI)能让使用者像安装Pod一样,轻松安装Volume插件,而这使得第三方存储供应商可以脱离Kubernetes的
DaemonSet是Kubernetes中一种非常有用的控制器,它允许在每个节点上运行一个Pod副本。它的用途非常广泛,包括在集群中运行全局服务、收集日志、监控系统和应用程序指标、执行安全审计等。
Prometheus 是为 Kubernetes 这样的动态环境而生的。它的服务发现能力和查询语言非常强大,Kubernetes 运维过程中,用户可以借 Prometheus 解决监控问题。
本文介绍了腾讯云容器服务中的监控能力,包括指标、视图、统计方式和计算方式等方面的介绍。
HPA似乎很简单。我通过遵循所有的文档来启用它。但它对我不起作用! 这是真的,HPA(水平Pod自动定标器)不工作的某些应用或者是应用程序所有者做了什么错误的事情,破坏了HPA?继续往下读吧。 在继续
小米的弹性调度平台(Ocean)以及容器平台主要基于开源容器自动化管理平台kubernetes(简称k8s)来提供服务,完善的监控系统提高容器服务的质量的前提。不同于传统物理主机,每个容器相当于一个主机,导致一台物理主机上的系统指标数量成本增长,总的监控指标规模相当庞大(经线上统计,每node指标达到10000+)。此外,为了避免重复造轮,需要最大限度的利用公司的监控报警系统,需要把k8s的监控和报警融入其中。在小米现有的基础设施之上,落地该监控,是一个不小的挑战。
上篇文章我们主要对告警排班进行了阐述,具体实现思路可以添加下方二维码一起来聊一聊。当然我们针对告警排班并没有做到通用,针对这种情况后期会输出一个可通用demo。当我们在使用告警时经常会遇到告警洪流的问题,所以我们针对此类问题特此做一了个告警聚合来尽可能的避免改问题的出现
当2021年容器化 云原生炙手可热时代, 但凡想在云市场分一杯羹的云厂商,K8S已经成为所有云厂商重要的ALL in 项目之一。如果在2016年的时候 你是否还对Kubernetes 这么重要 是否swarm更加优秀,当时我研发老板对我说的,这个东西没有什么用,你好好做DBA 做好运维就可以的时候。我已经敏锐感知到运维时代在变化 。
受PromQL的启发,Loki也有自己的LogQL查询语句。根据官方的说法,它就像一个分布式的grep日志聚合查看器。和PromeQL一样,LogQL也是使用标签和运算符进行过滤,它主要分为两个部分:
首先来看一下,整个需求的来源:当把应用迁移到 Kubernetes 之后,要如何去保障应用的健康与稳定呢?其实很简单,可以从两个方面来进行增强:
本次内容根据2017年11月4日 K8S Geek Gathering 沙龙深圳站腾讯云高级工程师王天夫的演讲内容整理而成。 本次分享的主要内容涉及腾讯云容器的顶层整体设计,包括产品功能,及提供的
数据异常到监控发出告警的时间与多个参数相关,包括采集间隔,扫描间隔,group 发送间隔,告警持续时间 for 等。 最长的时间为 采集间隔 + 扫描间隔 + group 发送间隔 + 告警持续时间 for。 默认采集间隔,扫描间隔均为 60s,group 发送间隔设置为 30s,告警持续时间 1min。告警的最长最短时间为
Calico 赋能 DevOps 和平台团队,为其容器和 Kubernetes 环境实现可观测性和高效调试。
一个 Pod 启动时会发生些什么?一个 Service 拿到公共 IP 之前又会干点啥?Deployment 的状态是怎么切换的?
数据中心是现代软件技术的基础,在企业拓展能力方面起着至关重要的作用。传统的数据中心使用三层体系结构,服务器根据位置划分为pod,如图1所示。
从 Kubernetes 1.8 开始,资源使用指标(如容器 CPU 和内存使用率)通过 Metrics API 在 Kubernetes 中获取。 这些指标可以直接被用户访问(例如通过使用 kubectl top 命令),或由集群中的控制器使用(例如,Horizontal Pod Autoscale 可以使用这些指标作出决策)。
监控是整个运维以及产品整个生命周期最重要的一环,它旨在事前能够及时预警发现故障,事中能够结合监控数据定位问题,事后能够提供数据用于分析问题。
谈到日志收集,估计大家第一个想到的就是ELK这个比较成熟的方案,如果是特别针对云原生上的,那么将采集器稍微变一下为 Fluentd 组成 EFK 即可。以上两种方案其实没有本质上的区别,采集器换了换而已。最终存储、查询等等采用的还是 elasticsearch 这一套。
Kubernetes 是一个强大的容器编排平台,用于自动化复杂应用程序的部署、管理和扩展。它通常带有kubectl客户端工具,允许用户使用 CLI(命令行界面)与 Kubernetes 集群进行交互。
Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式,手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置。自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标,并指定Pod副本数量的范围,系统将自动在这个范围内根据性能指标的变化进行调整。
Kubernetes从1.1版本开始, 新增了名为Horizontal Pod Autoscaler(HPA) 的控制器, 用于实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。 HPA控制器基于Master的kube-controller-manager服务启动参数–horizontal-pod-autoscaler-sync-period定义的探测周期(默认值为15s) , 周期性地监测目标Pod的资源性能指标, 并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比, 在满足条件时对Pod副本数量进行调整。Kubernetes在早期版本中, 只能基于Pod的CPU使用率进行自动扩缩容操作, 关于CPU使用率的数据来源于Heapster组件。 Kubernetes从1.6版本开始, 引入了基于应用自定义性能指标的HPA机制, 并在1.9版本之后逐步成熟。
Prometheus 中的一些关键设计,比如注重标准和生态、监控目标动态发现机制、PromQL等。
谈到日志收集,估计大家第一个想到的就是ELK这个比较成熟的方案,如果是特别针对云原生上的,那么将采集器稍微变一下为
Loki 是一个由Grafana Labs 开发的开源日志聚合系统,旨在为云原生架构提供高效的日志处理解决方案。
常规的做法是给集群资源预留保障集群可用,通常20%左右。这种方式看似没什么问题,但放到Kubernetes中,就会发现如下2个问题。
如何查看各节点的资源使用情况? 如何监控kubernetes集群资源?自kubernetes 1.8开始,资源使用指标(如容器 CPU 和内存使用率)通过 Metrics API 在 Kubernet
1. 用于支持自动扩缩容的 CPU/memory HPA metrics:metrics-server;2. 通用的监控方案:使用第三方可以获取 Prometheus 格式监控指标的监控系统,如 Prometheus Operator;3. 事件传输:使用第三方工具来传输、归档 kubernetes events;
弹性伸缩这种功能,不是很多系统都已经实现了,我们直接用就行了吗,为什么还需要个指南呢。 因为。。。。我们先来看看都有哪些相关知识点吧。。。
Logging Operator是BanzaiCloud下开源的一个云原生场景下的日志采集方案。它在 2020 年 3 月的时候经过重构后的 v3 版本,底层凭借高效的 fluentbit 和插件丰富的 flunetd,Logging Operator几乎已经完美的适配了 kubernetes 模式下的日志采集场景,未来可期。去年偶然间发现Rancher 在 2.5 版本之后也采用了 Logging Operator 作为统一的日志解决方案,足以说明它正在被一些以 Kubernetes 为核心的管理平台接受,并集成至内部(也包括小白的 KubeGems)。
在微服务和容器化应用程序的时代,有效管理和监控应用程序的健康状况和性能变得至关重要。Kubernetes 是一个开源系统,用于自动化部署、扩展和管理容器化的应用程序,它已经成为企业寻求敏捷性和韧性的首选解决方案。
实际生产系统, 会遇到某个服务需要扩容的场景,也可能会遇到由于资源紧张或者工作负载降低而需要减少服务实例数量的场景。
杨濡溪,腾讯云后台开发工程师,目前主要负责腾讯云 Prometheus 监控服务、TKE集群巡检等技术研发工作。 杨鹏,腾讯云后台开发工程师,曾负责腾讯云专有云后台技术研发工作,目前主要负责腾讯云 Prometheus 监控服务、TKE集群后台技术研发工作。 引言 Prometheus 作为云原生时代最流行的监控组件,已然成为社区监控事实上的标准,但是在多集群,大集群等场景下,只使用 Prometheus 是远远不够的;单集群场景下我们一般主要关注指标采集、存储、告警、可视化等基础监控能力,随着集群规模的
今天我们公布了Kubernetes 1.7,这一里程碑版本引入了更为强大的安全性、存储以及扩展性因素,旨在满足Kubernetes在广泛企业环境下所面临的实际需求。
在这篇文章中,我们讨论了三个开源的负载平衡器控制器,它们可以与任何Kubernetes的发行版一起使用。
守护进程(DaemonSet)是一种Kubernetes控制器,用于在集群中的所有节点上运行一个Pod副本,以便在集群中实现全局的一致性。与其他控制器(如ReplicaSet或Deployment)不同,DaemonSet的目标是在每个节点上运行一个副本,而不是在整个集群中运行一组副本。
最近,在对公司容器云的日志方案进行设计的时候,发现主流的 ELK 或者 EFK 比较重,再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上,最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构。
通常情况下,在部署了 K8S 服务之后,为了更好地监控服务的运行情况,都会接入对应的日志系统来进行检测和分析,比如常见的 Filebeat + ElasticSearch + Kibana 这一套组合来完成。 虽然该组合可以满足我们对于服务监控的要求,但是如果只是部署一个内部单服务用的话,未免显得大材小用,而且部署服务还会带来大量的资源消耗。那么有没有简单查看 K8S 中多个 Pod 中的日志工具呢?咳咳咳,那么今天就介绍两款超好用的多容器实时日志查看工具 Kubetail 和 Stern。
前段时间我们将 istio 版本升级到 1.12 后导致现有的应用监控有部分数据丢失(页面上显示不出来)。
与将每个容器放入其自己的 Pod 中相比,Multi-container Pods 的优势在于它们可以紧密地协同工作,并共享一些关键资源。
近几年,随着有赞业务的快速发展,应用数目与实例规模在快速地增加。有赞的服务注册与发现架构近几年也一直在快速平稳地演进,以支撑业务的发展。本文主要介绍有赞近几年服务注册与发现架构的演进过程。
随着更多的组织开始拥抱云原生技术,Kubernetes已成为容器编排领域的行业标准。向 Kubernetes转变的这股潮流,很大程度上简化了容器化应用程序的部署、扩展和管理,并实现了自动化,为传统的单体式系统提供了胜于传统管理协议的众多优势。
混合云以及容器逐渐成为承载微服务应用的主要基础设施,对于云原生应用的监控保障,也面临诊断难、规模广、弹性大、波动性强等挑战,这些挑战同时也使得云原生应用可观测性成为了运维开发关注的焦点。基于云杉网络在混合云网络场景下的多年实践,给大家分享在构建统一的云原生应用可观测性数据平台中的一些思考和经验。
本教程将介绍如何设置 Grafana 和 Loki 来有效监控您的 Milvus 实例。
虽然微服务通常是单独部署的,但大多数企业级微服务架构要求服务彼此交互以及与其他外部服务交互。 使用进程间通信(IPC)机制实现该通信。 根据应用程序的要求,微服务之间的通信可以是同步的或异步的。
Kubernetes 已成为容器编排事实上的标准,为大规模管理容器化应用程序提供了强大的平台。Kubernetes 的一项基本功能是其弹性伸缩功能,它允许应用程序根据工作负载和性能指标进行扩展或缩减。在本文中,我们将探讨 Horizontal Pod Autoscaler (HPA),它是 Kubernetes 自动缩放的关键组件。我们将深入研究 HPA 的基础知识、它的工作原理以及如何使用自定义指标和资源限制来增强其性能。
集群巡检是对集群系统进行定期检查和评估的过程,其主要目的是确保集群的稳定性、性能和安全性。以下是集群巡检的几个主要用途:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云