O que é monitoramento do Kubernetes?

O Kubernetes, também conhecido como K8s ou kube, é uma plataforma de orquestração de contêineres para agendar e automatizar a implementação, gerenciamento e escalonamento de aplicações conteinerizadas. Originalmente projetado pelo Google, o projeto agora é mantido pela Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Monitorar clusters Kubernetes permite que administradores e usuários acompanhem aspectos como tempo de atividade, uso de recursos do cluster e a interação entre os componentes do cluster. O monitoramento ajuda a identificar rapidamente problemas como recursos insuficientes, falhas, pods que não conseguem iniciar e nós que não podem se juntar ao cluster.

As aplicações no Kubernetes entregues como microsserviços nativos da nuvem têm uma ordem de grandeza de mais componentes que se comunicam entre si. Distribuídas em várias instâncias e até mesmo locais, as arquiteturas modernas adicionam novas complexidades às tarefas diárias de monitoramento, alerta e solução de problemas.

Além disso, a natureza efêmera dos contêineres pode prejudicar os esforços de solução de problemas. Os contêineres geralmente vivem enquanto o processo está em execução dentro deles e desaparecem quando esse processo morre. Essa é uma das partes mais desafiadoras de solucionar problemas em contêineres. Quando os contêineres morrem ou são reagendados para nós alternativos, os detalhes necessários para a resposta a incidentes podem não existir mais.

Embora o Kubernetes tenha operadores de cluster embutidos para monitorar clusters e enviar alertas com base em pods em execução, ferramentas de código aberto e soluções de monitoramento de terceiros ajudam a fornecer visibilidade total em um ambiente K8s.

Um monitoramento adequado do Kubernetes oferece uma série de benefícios, desde manter a estabilidade e a capacidade de resposta do desempenho da aplicação até melhorar a segurança e a conformidade.

Uma visibilidade completa em um stack Kubernetes requer a coleta de dados de telemetria não apenas sobre os contêineres que estão sendo constantemente criados, destruídos e que chamam uns aos outros, mas também sobre o próprio cluster Kubernetes.

Para o monitoramento de clusters, há várias métricas em nível de cluster a serem acompanhadas, que ajudam a determinar a integridade geral de um cluster Kubernetes.

Funções dos nós: monitorar se todos os nós do cluster estão funcionando corretamente e em que capacidade ajuda a determinar quais recursos de nuvem são necessários para executar o cluster.

Disponibilidade dos nós: monitorar quantos nós do cluster estão disponíveis ajuda a determinar quais recursos de nuvem estão sendo pagos (se estiver usando um provedor de nuvem como AWS ou Microsoft Azure) e como o cluster está sendo usado.

Uso de recursos dos nós: monitorar como o cluster como um todo está usando recursos (memória, CPU, largura de banda e uso de disco) ajuda a informar decisões sobre aumentar ou diminuir o tamanho ou número de nós em um cluster.

Número de pods em execução: monitorar pods em execução mostra se o número de nós disponíveis é suficiente e, no caso de uma falha de nó, se eles podem ou não lidar com toda a carga de trabalho dos pods.

O monitoramento em nível de pod é necessário para garantir que pods individuais dentro de um cluster do Kubernetes estejam funcionando corretamente. Isso envolve olhar para três tipos de métricas: métricas do Kubernetes, métricas de contêineres e métricas de aplicações..

Monitorar métricas do Kubernetes ajuda a garantir que todos os pods em uma implementação do Kubernetes estejam em execução e saudáveis.

Número de instâncias de pods: se o número atual de instâncias que um pod tem em comparação com quantas eram esperadas é baixo, o cluster pode estar sem recursos.

Status dos pods: entender se os pods estão em execução e quantos estão pendentes, falharam ou foram encerrados fornece visibilidade sobre sua disponibilidade e estabilidade.

Reinicializações do pods: monitorar o número de vezes que um pod é reiniciado indica a estabilidade da aplicação dentro do pod. Com reinicializações frequentes, um problema subjacente, como falhas ou restrições de recursos, pode ser a causa.

Uso da CPU: monitorar o consumo da CPU de um pod ajudará a identificar gargalos de desempenho potenciais e garantir que os pods tenham recursos de processamento suficientes.

Uso de memória: monitorar o consumo de memória de um pod ajuda a detectar vazamentos de memória ou uso excessivo de memória que podem impactar a estabilidade de uma aplicação.

Uso de rede: monitorar os bytes enviados/recebidos de um pod fornece insights sobre seus padrões de comunicação e ajuda a identificar quaisquer problemas de rede.

As métricas do Kubernetes também incluem verificações de integridade, dados da rede e o como a implementação em andamento está indo (ou seja, número de instâncias alteradas de uma versão mais antiga para uma nova).

Monitorar métricas de contêiner dos pods ajuda a determinar o quão próximo você está dos limites de recursos que configurou. Essas métricas também permitem detectar pods presos em um estado de CrashLoopBackoff.

Uso/limitação da CPU: monitorar como os contêineres em execução estão consumindo a CPU ajuda a identificar aqueles que têm um uso intenso de recursos ou estão criando gargalos, o que pode impactar o desempenho geral do cluster. Acompanhar as métricas de limitação da CPU destaca se os contêineres estão sendo limitados em seu uso da CPU devido a restrições de recursos ou configurações incorretas.

Uso de memória: monitorar o consumo de memória pelos contêineres em execução chama a atenção para problemas como vazamentos de memória, uso excessivo de memória ou alocação insuficiente de memória, o que pode estar afetando a estabilidade dos contêineres e o desempenho geral do sistema.

Tráfego/erros de rede: monitorar o tráfego de rede dos contêineres, bem como erros como perda de pacotes ou falhas de conexão, ajuda a avaliar seus padrões de comunicação e identificar uso excessivo de rede ou picos inesperados de tráfego.

Monitorar métricas das aplicações ajuda a medir o desempenho e a disponibilidade das aplicações que estão sendo executadas dentro dos pods do Kubernetes. Essas métricas são tipicamente desenvolvidas pela própria aplicação do Kubernetes e estão relacionadas às business rules com as quais ela lida, como latência, capacidade de resposta, taxas de erro e tempos de resposta.

A seguir estão várias melhores práticas a serem consideradas para monitorar com sucesso ambientes do Kubernetes.

Use Kubernetes DaemonSets: DaemonSets permitem que você implemente um agente que monitora cada nó do seu ambiente Kubernetes e todos os recursos nesse nó em todo o cluster Kubernetes. Daemons ajudam a garantir que os hosts apareçam e estejam preparados para fornecer métricas.

Faça uso inteligente de rótulos: a criação de um esquema de rotulagem lógico, consistente e coerente facilita a identificação de diferentes componentes e ajuda a fornecer o máximo valor do seu monitoramento de Kubernetes.

Use a descoberta de serviços: a funcionalidade de descoberta de serviços para o Google Kubernetes Engine (GKE) permite que você monitore continuamente suas aplicações, mesmo se não souber onde elas estão sendo executadas. Ela adapta automaticamente a coleta de métricas à movimentação de contêineres para uma compreensão mais completa da integridade de um cluster.

Configure alertas e notificações: configure alertas para métricas críticas, como utilização de CPU ou memória, e seja notificado quando essas métricas atingirem determinados limites. Ferramentas de monitoramento com alertas inteligentes ajudam a minimizar a fadiga de alertas, enviando apenas notificações para eventos ou mudanças significativas.

Monitore os elementos do plano de controle: monitorar regularmente os elementos do plano de controle do Kubernetes, como o servidor API, kube-dns, kubelet, kube-proxy, etcd e controller manager, ajuda a garantir que os serviços do cluster estejam funcionando sem problemas.

Monitore a experiência do usuário: embora não seja medido nativamente na plataforma Kubernetes, monitorar a experiência do usuário pode, às vezes, alertar você sobre problemas antes que sejam descobertos dentro do cluster.

Use ferramentas integradas e de código aberto: independentemente de seus casos de uso, aproveite as ferramentas de monitoramento integradas do Kubernetes, como Kubernetes Dashboard, cAdvisor (Container Advisor) e Kube-state-metrics, bem como ferramentas populares de código aberto, incluindo Prometheus, Grafana, Jaeger e Elastic Stack (anteriormente ELK Stack). Além de implementação, solução de problemas e monitoramento, essas ferramentas oferecem funções adicionais, como visualizações de dados e coleta e armazenamento de métricas de séries temporais de várias fontes.

Use uma solução de monitoramento K8s baseada em SaaS: para facilitar o gerenciamento do Kubernetes, desenvolvimento de infraestrutura e custos, além de receber atualizações regulares, utilize um sistema de monitoramento baseado em SaaS com automação integrada, em vez de uma solução local.