編譯 | 徐杰承

2023年，原生云應用及平臺發展迅猛。大量企業都在努力發揮其應用程序的最大潛力，以確保極致的用戶體驗并推動業務增長。

混合云環境的興起和容器化技術(如Kubernetes)的采用徹底改變了現代應用程序的開發、部署和擴展方式。

在這個數字舞臺上，K8S是大多數云原生應用程序和工作負載的首選平臺，這個流行的開源工具有助于容器編排和發現、負載平衡和其他功能。根據一份報告，96%的公司目前已在其云系統中使用或正在評估K8S的實施。

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然而，隨之而來的是一系列新的挑戰。隨著應用程序復雜性的增加，對有效的可觀測性解決方案的需求也在增加，這些解決方案使企業能夠深入了解其容器化的工作負載，也是混合云環境中管理和優化容器化應用程序的一個重要前提。

本文將深入K8S的可觀測性，探索六種有效的策略，這些策略可以讓企業在混合云環境中釋放其容器化應用程序的全部潛力。

1、使用集群日志記錄與日志聚合

為了深入了解分布式系統，集群日志記錄是一個基本策略。在K8S環境中，應用程序會跨越多個容器和節點，因此收集和分析各種來源的日志就變得至關重要。

集群日志記錄包括將不同組件的日志整合到一個易于訪問的位置。集群日志記錄的重要性在于它能夠提供系統行為和性能的整體視圖。

利用K8S集群日志，您可以關聯事件并識別K8S集群中的模式，從而實現高效的故障排除和故障原因分析。

想要在K8S中實現集群日志記錄，您可以利用強大的日志聚合工具或云原生解決方案，如亞馬遜觀測日志或者谷歌云日志。這些工具提供了可擴展且高效的方法來收集、存儲和分析來自 K8S 集群的日志。

2、利用分布式追蹤實現端到端可見性

在微服務分布在多個容器和節點上的復雜 K8S 環境中，了解不同組件之間的請求和交互流很具有挑戰性。這就是分布式追蹤發揮作用的地方——在請求遍歷各種服務時提供對請求執行路徑的端到端可見性。

分布式追蹤允許您追蹤請求從入口到接觸的所有微服務的流程，從而捕獲有關每個步驟的寶貴信息。通過使用追蹤庫或代理檢測應用程序，可以生成追蹤數據，以顯示每個服務的持續時間、延遲和潛在瓶頸。

在 Kubernetes 中利用分布式追蹤的好處是非常顯著的。

首先，它可以幫助您了解服務之間的依賴關系，從而實現更好的故障排除和性能優化。當請求出現延遲或錯誤時，您可以快速確定出現問題的服務或組件并采取糾正措施。

其次，分布式追蹤允許您測量和監視各個服務及其交互的性能。

通過分析追蹤數據，您可以識別性能瓶頸，檢測低效的資源使用情況，并優化系統的整體響應能力。這些信息對于容器規劃和確保 Kubernetes 環境中的可擴展性非常重要。

對企業而言，可以選擇一些流行的分布式追蹤解決方案。這些工具為有效收集和可視化追蹤數據提供了必要的工具和基礎設施。通過將這些解決方案集成到您的K8S部署中，可以全面了解您的微服務行為，并推動持續改進。

3、將K8S與APM解決方案集成

為了在K8S中實現全面的可觀測性，有必要將您的環境與應用性能監控(APM)解決方案進行集成。APM解決方案提供了超越傳統指標和日志的高級監控功能，能夠洞察各個應用程序組件的性能和行為。

APM集成的主要好處之一是能夠檢測和診斷K8S應用程序中的性能瓶頸。

借助APM解決方案，您可以在請求通過各種服務時對其進行跟蹤，并確定高延遲或資源沖突的區間。有了這些信息，就可以采取有針對性的措施來優化關鍵路徑并提高應用程序的整體性能。

許多APM解決方案提供專門的K8S集成，簡化了對容器化應用程序的監控和管理。這些集成提供了預配置的儀表板、警報和工具庫，簡化了K8S環境中APM數據的捕獲和分析。

4、使用基于指標的監控

基于指標的監控構成了K8S中可觀測性的基礎。它包括收集和分析關鍵指標，這些指標提供了對您的K8S集群和應用程序的健康、性能和資源利用率的洞察。

談到Kubernetes中基于指標的監控，有幾個基本組件需要考慮:

節點級指標:監控Kubernetes集群中單個節點的資源利用率對于容量規劃和基礎設施優化至關重要。CPU使用率、內存使用率、磁盤I/O和網絡帶寬等指標有助于您識別潛在的資源瓶頸，并確保最佳分配。        

Pod級指標:Pod是Kubernetes的基本部署單位。通過監控與pod相關的指標，您可以評估它們的資源消耗、運行狀況和整體性能。關鍵的pod級指標包括CPU和內存使用情況、網絡吞吐量和請求成功率。  

容器級指標:pod中的容器封裝了單獨的應用程序組件。監控容器級指標有助于您了解特定應用程序服務或流程的資源消耗和行為。CPU使用率、內存使用率和文件系統使用率等指標提供了對容器性能的洞察。

• 特定應用指標:根據應用程序的需求，您可能需要監控特定業務邏輯或領域的定制指標。這些指標可以包括交互率、錯誤率、緩存命中率或其他相關的性能指標。

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5、自定義Kubernetes事件增強可觀測性

自定義事件在K8S組件之間以及K8S和外部系統之間進行通信。它們可以發出重要事件的信號，比如部署、伸縮操作、配置更改，甚至是容器中特定于應用程序的事件。

通過利用自定義事件，您可以在可觀測性方面獲得幾個好處:

• 主動監控:自定義事件允許您定義和監控需要注意的特定條件。例如可以創建事件來指示何時資源不足、何時pod出現故障或何時超過特定閾值。通過捕獲這些事件，您可以在問題升級之前主動檢測并解決問題。
• 上下文信息:自定義事件包括有助于故障排除和分析根本原因的附加上下文信息。您可以附加相關的詳細信息，例如錯誤消息、時間戳、受影響的資源或任何其他元數據，以便深入了解事件的重要性。這種額外的背景有助于更有效地理解和解決問題。
• 與外部系統的集成:K8S自定義事件可以由外部系統使用，例如監控平臺或事故管理工具。集成這些系統允許您基于特定事件觸發自動響應或通知。這簡化了事件響應流程，并確保及時解決關鍵問題。

利用自定義K8S事件，您可以使用K8S事件掛鉤（event hooks）、定制控制器，甚至使用K8S API開發您的事件驅動應用程序。通過定義事件觸發器、捕獲相關信息并對事件做出反應，您可以建立一個健壯的可觀測性框架，補充傳統的監視方法。

6、整合綜合監控實現可觀測性主動發現

綜合監控模擬用戶行為或代表與應用程序日常交互的特定事務。這些綜合監控可以設置在不同的位置定期運行，模擬用戶行為并測量關鍵性能指標。

在您的K8S環境中集成合成監控有幾個主要好處:

• 主動問題檢測:綜合監控允許您在真實用戶受到影響之前發現問題。通過定期模擬用戶交互，您可以識別性能下降、錯誤或無響應的組件。這種早期檢測使您能夠主動解決問題并保持高應用程序可用性。
• 性能基準測試:綜合監控為性能基準和SLA合規性提供了基線。通過從不同的位置運行一致的測試，您可以測量正常情況下的響應時間、延遲和可用性。這些基準可作為檢測異常和確保最佳性能的參考。
• 位置監測:可以將綜合監控配置為從不同的位置運行，從而在不同區域深入了解應用程序的性能。這有助于識別可能影響用戶體驗的延遲問題或位置差異。通過這些信息優化您的應用性能，您可以確保全球一致的用戶體驗。

可以利用專業工具將綜合監控整合進你的K8S環境。這些工具提供了創建和部署綜合監控、監控性能指標以及生成報告的能力。

為基于微服務的應用程序獲得 K8S 可觀測性的一種方法是使用 Datadog、Splunk、Middleware 和 Dynatrace 等第三方工具。這些工具能夠捕獲指標和事件，提供多個現成的報告、圖表和警報以節省時間。

7、總結

通過利用以上提到的6種策略，您可以增強對 K8S 部署的行為和性能的理解。實施這些策略將提供對分布式系統的全面洞察，從而實現高效的故障排除、性能優化、主動問題檢測和改進的用戶體驗。

無論您是在運營小規模 K8S 環境還是管理復雜的混合云部署，應用這些策略都將有助于應用程序的成功和可靠性的提升。

原文鏈接：https://dzone.com/articles/6-effective-strategies-for-kubernetes-observabilit