Prometheus与Kubernetes

Kubernetes作为开源的容器编排工具,为用户提供了一个可以统一调度,统一管理的云操作系统。其解决如用户应用程序如何运行的问题。而一旦在生产环境中大量基于Kubernetes部署和管理应用程序后,作为系统管理员,还需要充分了解应用程序以及Kubernetes集群服务运行质量如何,通过对应用以及集群运行状态数据的收集和分析,持续优化和改进,从而提供一个安全可靠的生产运行环境。 这一小节中我们将讨论当使用Kubernetes时的监控策略该如何设计。

Kubernetes架构

为了能够更好的理解Kubernetes下的监控体系,我们需要了解Kubernetes的基本架构,如下所示,是Kubernetes的架构示意图:

Kubernetes架构

Kubernetes的核心组件主要由两部分组成:Master组件和Node组件,其中Matser组件提供了集群层面的管理功能,它们负责响应用户请求,处理集群实际,并且对集群资源进行统一的调度和管理。Node组件会运行在集群的所有节点上,它们负责管理和维护节点中运行的Pod,为Kubernetes集群提供运行时环境。

Master组件主要包括:

  • kube-apiserver:负责对外暴露Kubernetes API;
  • etcd:用于存储Kubernetes集群的所有数据;
  • kube-scheduler: 负责为新创建的Pod选择可供其运行的节点;
  • kube-controller-manager: 包含Node Controller,Deployment Controller,Endpoint Controller等等,通过与apiserver交互使相应的资源达到预期状态。

Node组件主要包括:

  • kubelet:负责维护和管理节点上Pod的运行状态;
  • kube-proxy:负责维护主机上的网络规则以及转发。
  • Container Runtime:如Docker,rkt,runc等提供容器运行时环境。

监控Kubernetes

从物理结构上讲Kubernetes主要用于整合和管理底层的基础设施资源,对外提供应用容器的自动化部署和管理能力,这些基础设施可能是物理机、虚拟机、云主机等等。因此,基础资源的使用直接影响当前集群的容量和应用的状态。在这部分,我们需要关注集群中各个节点的主机负载,CPU使用率、内存使用率、存储空间以及网络吞吐等监控指标。

从自身架构上讲,kube-apiserver是Kubernetes提供所有服务的入口,无论是外部的客户端还是集群内部的组件都直接与kube-apiserver进行通讯。因此,kube-apiserver的并发和吞吐量直接决定了集群性能的好坏。其次,对于外部用户而言,Kubernetes是否能够快速的完成pod的调度以及启动,是影响其使用体验的关键因素。而这个过程主要由kube-scheduler负责完成调度工作,而kubelet完成pod的创建和启动工作。因此在Kubernetes集群本身我们需要评价其自身的服务质量,主要关注在Kubernetes的API响应时间,以及Pod的启动时间等指标上。

Kubernetes的最终目标还是需要为业务服务,因此我们还需要能够监控应用容器的资源使用情况。对于内置了对Prometheus支持的应用程序,也要支持从这些应用程序中采集内部的监控指标。最后,结合黑盒监控模式,对集群中部署的服务进行探测,从而当应用发生故障后,能够快速处理和恢复。

综上所述,我们需要综合使用白盒监控和黑盒监控模式,建立从基础设施,Kubernetes核心组件,应用容器等全面的监控体系。

powered by Gitbook 该教程制作时间: 2018-05-16 21:27:49