Como alcançar a observabilidade do Kubernetes: princípios e melhores práticas

Os contêineres e ambientes Kubernetes (K8s) são a principal abordagem para empacotar, implantar e gerenciar aplicativos em contêineres em grande escala. A configuração dinâmica, de código aberto e baseada em microsserviços do Kubernetes pode ser uma ótima opção para empresas que buscam maximizar a agilidade da infraestrutura. No entanto, a flexibilidade distribuída que torna o Kubernetes atraente também pode dificultar a implementação de práticas de monitoramento e observabilidade do Kubernetes.

A observabilidade compreende uma variedade de processos e métricas que ajudam as equipes a terem insights acionáveis sobre o estado interno de um sistema, examinando as saídas do sistema. É uma parte essencial da manutenção de qualquer infraestrutura de TI. Mas gerenciar o enorme volume de dados, nós, pods, serviços e endpoints que compõem os ambientes Kubernetes exige práticas de observabilidade apropriadas para o trabalho.

Neste blog, discutimos como a observabilidade do Kubernetes funciona e como as organizações podem usá-la para otimizar arquiteturas de TI nativas da nuvem.

Em termos gerais, a observabilidade descreve o quão bem os estados internos do sistema podem ser inferidos a partir de saídas externas. É a capacidade de diagnosticar e entender por que um sistema está se comportando de uma maneira específica, o que é vital para solucionar problemas, decifrar problemas de desempenho e melhorar o design do sistema.

Em DevOps, o conceito de observabilidade evoluiu para se referir à visibilidade de ponta a ponta de um estado do sistema, conforme ditado pelos dados de telemetria. As principais classes de dados utilizadas, conhecidas como os três pilares da observabilidade, são logs, métricas e rastreios.

Os logs incluem eventos discretos registrados sempre que algo ocorre no sistema, como status ou mensagens de erro ou detalhes da transação. Os logs do Kubernetes podem ser escritos em texto estruturado e não estruturado.

Uso da CPU, consumo de memória, E/S de rede, latência de solicitação ou quaisquer indicadores específicos do negócio. As métricas do Kubernetes geralmente são agregadas para criar dados de observabilidade de séries temporais que podem ajudar as equipes a identificar tendências e padrões.

Rastreios ajudam as equipes a seguir uma solicitação ou transação por meio dos vários serviços e componentes de um sistema distribuído. Eles também ajudam as equipes a visualizar as dependências entre diferentes componentes de uma infraestrutura para que atrasos e erros possam ser localizados rapidamente.

Alcançar uma observabilidade bem-sucedida exige a implementação de ferramentas de monitoramento apropriadas do Kubernetes e a implementação de processos eficazes para coletar, armazenar e analisar as três saídas principais. Isso pode incluir a configuração e manutenção de sistemas de monitoramento, agregadores de logs de aplicativos, ferramentas de gestão de desempenho de aplicativos (APM) ou outras plataformas de observabilidade.

No entanto, os ambientes Kubernetes também exigem um exame mais completo das métricas padrão. Os sistemas Kubernetes compreendem um vasto ambiente de contêineres interconectados, microsserviços e outros componentes, os quais geram grandes quantidades de dados. A Kubernetes programa e automatiza tarefas relacionadas ao contentor durante todo o ciclo de vida do aplicativo, incluindo:

Implementação

O Kubernetes pode implementar um número específico de contêineres em um host específico e mantê-los funcionando em seu estado desejado.

Implementações

Uma implementação é uma modificação de implementação do Kubernetes. O Kubernetes permite que as equipes iniciem, pausem, retomem e revertam implementações.

Descoberta de serviços

O Kubernetes pode expor automaticamente um contêiner à Internet ou a outros contêineres utilizando um nome DNS ou endereço IP.

Ajuste automático de escala

Quando o tráfego aumenta, o Kubernetes pode ativar automaticamente novos clusters para lidar com a carga de trabalho adicional.

Armazenamento provisionamento

As equipes podem configurar o Kubernetes para montar armazenamento local ou em nuvem persistente para contêineres.

Balanceamento de Carga

Com base na utilização da CPU ou métricas personalizadas, os recursos de balanceamento de carga do Kubernetes podem distribuir cargas de trabalho em toda a rede para manter o desempenho e a estabilidade.

Self-healing para alta disponibilidade

O Kubernetes pode depurar, reiniciar ou substituir automaticamente um contêiner com defeito para evitar o tempo de inatividade. Ele também pode descomissionar contêineres que não atendam aos requisitos de verificação de saúde.

Com tantos componentes em mudança, interação e camadas, surgem muitos problemas potenciais e pontos de falha, portanto muitas áreas em que o monitoramento em tempo real se torna uma necessidade. Isso também significa que uma abordagem convencional para monitorar logs, métricas e rastreamentos pode ser insuficiente para a observabilidade em um ambiente Kubernetes.

Como cada componente em uma arquitetura Kubernetes é interdependente de outros componentes, a observabilidade exige uma abordagem mais holística.

A observabilidade do Kubernetes exige que as organizações vão além da coleta e análise de dados em nível de cluster a partir de registros, rastreamentos e métricas; conectar pontos de dados para entender melhor os relacionamentos e eventos nos clusters do Kubernetes é fundamental para o processo. Isso significa que as organizações devem contar com uma estratégia de observabilidade personalizada e nativa da nuvem e examinar todas as fontes de dados disponíveis no sistema.

A observabilidade em um ambiente K8s envolve:

1. Indo além de métricas, registros e aplicativos. Assim como o monitoramento de máquina virtual (VM), a observabilidade do Kubernetes deve levar em conta todos os dados de log (de contêineres, nós mestres e de trabalho e a infraestrutura subjacente) e métricas em nível de aplicativo. No entanto, diferentemente das VMs, o Kubernetes orquestra interações de contêineres que transcendem aplicativos e clusters. Dessa forma, os ambientes do Kubernetes armazenam enormes quantidades de dados valiosos tanto fora quanto dentro de clusters e aplicativos de rede. Isso inclui dados em pipelines de CI/CD (que alimentam clusters K8s) e fluxos de trabalho GitOps (que alimentam clusters K8s).

O Kubernetes também não expõe métricas, logs e dados de rastreamento da mesma forma que os aplicativos e VMs tradicionais. O Kubernetes tende a capturar "instantâneos" de dados ou informações capturadas em um ponto específico do ciclo de vida. Em um sistema em que cada componente dentro de cada cluster registra diferentes tipos de dados em diferentes formatos em diferentes velocidades, pode ser difícil — ou impossível — estabelecer a observabilidade simplesmente analisando pontos de dados discretos.

Além disso, o Kubernetes não cria arquivos de registro mestre no nível do aplicativo ou do cluster. Cada aplicativo e cluster registra dados em seu respectivo ambiente, de modo que os usuários precisam agregar e exportar dados manualmente para ver tudo em um só lugar. E como os contêineres podem girar para cima, para baixo ou desaparecer completamente em segundos, até mesmo os dados agregados manualmente podem entregar uma imagem incompleta sem o contexto adequado.

2. Priorizar o contexto e a correlação de dados. Tanto o monitoramento quanto a observabilidade são partes essenciais da manutenção de uma infraestrutura eficiente do Kubernetes. O que os diferencia é uma questão de objetivo. Enquanto o monitoramento ajuda a esclarecer o que está acontecendo em um sistema, a observabilidade visa esclarecer por que o sistema está se comportando da maneira que está. Para esse fim, a observabilidade eficaz do Kubernetes prioriza a conexão dos pontos entre os pontos de dados para chegar à causa raiz dos gargalos de desempenho e problemas de funcionalidade.

Para entender o comportamento do cluster do Kubernetes, você precisa entender cada evento individual em um cluster dentro do contexto de todos os outros eventos do cluster, o comportamento geral do cluster e quaisquer eventos que levaram ao evento em questão.

Por exemplo, se um pod começar em um nó de trabalho e terminar em outro, você precisará entender todos os eventos que estão acontecendo simultaneamente nos outros nós do Kubernetes e todos os eventos que estão acontecendo em seus outros serviços do Kubernetes, servidores de API e namespaces para ter uma compreensão clara da mudança, sua causa raiz e suas possíveis consequências.

Em outras palavras, apenas monitorar tarefas geralmente é inadequado em um ambiente Kubernetes. Para alcançar a observabilidade do Kubernetes, receber insights relevantes do sistema ou realizar análises precisas de causa raiz, as equipes de TI devem ser capazes de agregar dados de toda a rede e contextualizá-los.

3. Usando ferramentas de observabilidade do Kubernetes. Implementar e manter a observabilidade do Kubernetes é uma tarefa grande e complexa. No entanto, utilizar as estruturas e ferramentas certas pode simplificar o processo e melhorar a visualização geral dos dados e a transparência.

As empresas podem escolher entre uma variedade de soluções de observabilidade, incluindo programas que automatizam a agregação e a análise de métricas (como Prometheus e Grafana), programas que automatizam o registro (como ELK, Fluentd e Elasticsearch) e programas que facilitam a visibilidade do rastreamento (como Jaeger). Soluções integradas, como o OpenTelemetry, podem gerenciar todas as três principais práticas de observabilidade. E soluções personalizadas e nativas da nuvem, como Google Cloud Operations, AWS X-Ray, Azure Monitor e IBM Instana Observability, oferecem ferramentas de observabilidade e painéis Kubernetes otimizados para clusters em execução em sua infraestrutura.

• Defina seus KPIs. Descubra quais indicadores-chave de desempenho, como desempenho do aplicativo, funcionamento do sistema e uso de recursos, oferecem os insights mais úteis sobre o comportamento da sua infraestrutura. Revise-os conforme necessário.
• Centralize o registro. Os ambientes K8s geram grandes quantidades de dados. Agregar e armazená-los utilizando uma solução de registro centralizada é essencial para o gerenciamento de dados.
• Monitorar o uso de recursos. Colete dados em tempo real sobre memória, CPU e uso de rede para você dimensionar proativamente os recursos quando necessário.
• Configure alertas e alarmes. Use limites de KPI estabelecidos para configurar alertas e alarmes. Essa prática permite que as equipes recebam notificações oportunas quando surgirem problemas.

O Kubernetes é a plataforma de orquestração de contêineres padrão do setor, gerenciando cargas de trabalho em contêineres com eficiência notável. No entanto, a arquitetura de microsserviços distribuída e de várias camadas do Kubernetes exige mecanismos robustos de observabilidade e soluções avançadas, como o IBM Instana Observability.

O Instana Observability oferece observabilidade automatizada do Kubernetes e recursos de APM projetados para monitorar toda a pilha de aplicações do Kubernetes — de nós e pods a contêineres e aplicações — para todas as distribuições do Kubernetes.

A observabilidade no Kubernetes não é apenas uma implementação técnica; é uma abordagem estratégica que exige um planejamento atento e uma cultura organizacional que valoriza a transparência dos dados.

O Instana Observability ajuda equipes a terem conhecimentos abrangentes de seus ambientes Kubernetes e a disponibilizar aplicativos robustos e de alto desempenho em um mundo cada vez mais baseado na nuvem.