12 | 实战 3:构建基于 Kubernetes 的系统可观测性
翁一磊
你好,我是翁一磊。
在第 10 讲中,我们一起构建了微服务系统的可观测性,我使用的是一个在主机中部署应用的例子。而如今,容器技术已经席卷了基础设施世界,它非常适合快速扩展或频繁发布的微服务架构和环境,容器近年来的使用量也在迅速增加。
但是采用 Docker、containerd 或其他容器运行时会让编排的复杂性显著增加,这就到了 Kubernetes 发挥作用的时候了。这节课,我们就来看看如何构建基于 Kubernetes 的系统和应用的可观测性。
受到篇幅限制,Kubernetes 的基础概念和运行、管理机制我就不多做介绍了。极客时间也有关于 Kubernetes 的优秀课程,如果有需要,你可以系统地去学习一下。
Kubernetes 对可观测性意味着什么?
Kubernetes 的出现,要求我们重新思考和定位监控的策略,特别是如果你习惯于监控传统的、长期存在的主机,例如虚拟机或物理机。就像容器彻底改变了我们对在虚拟机上运行服务的看法一样,Kubernetes 也改变了我们与容器化应用程序交互的方式。
在传统的、以主机为中心的基础架构中,我们只有两个主要层面需要监控:主机和应用程序。容器的出现在主机和应用程序之间添加了一个新的抽象层;而现在,编排容器的 Kubernetes 也需要进行另外的监控。这意味着我们现在需要监控 4 个不同的层面,每个组件都有它的特殊性和侧重点:
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本文介绍了如何构建基于 Kubernetes 的系统可观测性。随着容器技术的普及,Kubernetes 的出现改变了监控策略,需要监控主机、容器、Kubernetes 集群本身和容器化的应用程序。为了实现可观测性,需要采集和分析 Kubernetes 各维度的观测数据,包括指标和日志。文章提到了使用开源工具如 Prometheus、ELK、Jaeger 等来实现数据采集和分析。在指标方面,可以监测 Kubernetes 中各类资源的运行状态和服务能力,包括 Pod 数量、Deployment 数量、CPU、内存等。在日志方面,介绍了不同的日志采集方式,包括 stdout 日志采集、logfwd 采集、Socket 远程采集和日志文件采集。通过这些方式,可以实现对 Kubernetes 系统的全面监控和分析,从而提高系统的可观测性。 此外,文章还涉及了链路追踪和用户访问数据的收集,以及服务网格的概念和 Istio 服务网格的核心组件。最后,文章提到了思考题,鼓励读者分享和讨论在建立 Kubernetes 系统和应用的可观测方面的实际工作经验和体会。 总的来说,本文深入探讨了在 Kubernetes 环境下实现系统可观测性的方法和工具,为读者提供了全面的技术指导和思考。
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- novoer希望实践部分能更深入些2022-12-31归属地:福建25
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