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這一目標。

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

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

在這個數字領域，Kubernetes是大多數云原生應用程序和工作負載的選擇平臺，被各行各業(yè)廣泛采用。

開始使用Kubernetes

然而，這種轉變也帶來了一系列新的挑戰(zhàn)。

隨著應用程序的復雜性增加，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)境中容器化應用程序的潛力。

這些策略基于行業(yè)專業(yè)知識和實踐經驗，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)務成功。

了解Kubernetes中的可觀測性讓我們先從基礎知識開始。

Kubernetes是一種管理容器化應用程序的強大工具。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、分析和處理數據的過程。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用程序的行為、性能和健康狀況。

Kubernetes觀測性基于三個關鍵支柱：

• 日志：日志提供有關Kubernetes集群內部行為和事件的重要信息。它們捕獲應用程序輸出、系統(tǒng)錯誤和操作事件等重要細節(jié)。分析日志有助于故障排除、了解應用程序行為，并識別模式或異常。
• 指標：指標是定量測量，提供有關Kubernetes環(huán)境性能和資源利用率的見解。它們包括CPU使用情況、內存消耗、網絡流量和請求延遲等信息。監(jiān)控和分析指標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應用程序中的微服務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據和依賴關系，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)依賴關系，并優(yōu)化關鍵路徑以提高應用程序性能。

Kubernetes的可觀測性流程通常涉及從各種來源收集和分析數據，以了解系統(tǒng)的內部狀態(tài)并提供可操作的智能。通過實施正確的觀測策略，您可以深入了解應用程序和基礎架構，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%的組織將成功應用觀測性來實現決策制定的低延遲，同時增加分布式、有組織和簡化的數據管理流程。

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，您可以關聯事件并在Kubernetes集群中識別模式，實現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端到端可見性 在復雜的Kubernetes環(huán)境中，微服務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的過程，并捕獲有關每個服務持續(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，它幫助您了解服務之間的依賴關系和關系，實現更好的故障排除和性能優(yōu)化。當請求遇到延遲或錯誤時，您可以快速識別負責的服務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)控各個服務及其交互的性能。

通過分析跟蹤數據，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備和基礎設施，以有效地收集和可視化跟蹤數據。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中實現全面的可觀測性，將您的環(huán)境與應用性能監(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)指標和日志的高級監(jiān)控功能，提供有關單個應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)化關鍵路徑，改進整體應用程序性能。

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

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

在Kubernetes中基于度量標準進行監(jiān)控時，有幾個關鍵組件需要考慮：

節(jié)點級別的度量標準：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)劃和基礎設施優(yōu)化至關重要。CPU使用率、內存使用率、磁盤I/O和網絡帶寬等度量標準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級別的度量標準：Pod是Kubernetes中的基本部署單位。監(jiān)控與Pod相關的度量標準可以評估它們的資源消耗、健康狀況和總體性能。關鍵的Pod級別度量標準包括CPU和內存使用率、網絡吞吐量和請求成功率。

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

特定應用程序的度量標準：根據您的應用程序需求，您可能需要監(jiān)控與業(yè)務邏輯或領域相關的自定義度量標準。這些度量標準可能包括事務率、錯誤率、緩存命中率或其他相關的性能指標。

使用定制的Kubernetes事件實現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部的特定應用程序事件。

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。您可以附加相關詳細信息，如錯誤消息、時間戳、受影響的資源或任何其他提供有關事件重要性的元數據。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)自動響應或通知。這簡化了事件響應流程，確保及時解決關鍵問題。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)基于事件驅動的應用程序。

通過定義事件觸發(fā)器、捕獲相關信息并對事件作出反應，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)測實現主動觀測 合成監(jiān)測模擬用戶使用應用程序時的用戶操作或特定事務。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鍵性能指標。

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

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，并保持高度的應用程序可用性。

性能基準測試：合成監(jiān)測為性能基準測試和服務級別協議(SLA)合規(guī)性提供了基準。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時間、延遲和可用性。這些基準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，提供關于您的應用程序在各個地區(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。通過根據這些洞察優(yōu)化您的應用程序性能，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)和微服務架構的應用程序中實現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，并提供多種預置的報告、圖表和警報，從而節(jié)省時間。

總結本文介紹了在混合云環(huán)境中實現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，采用基于度量標準的監(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)境還是管理復雜的混合云部署，應用這些策略將有助于您的應用程序的成功和可靠性。