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Monitoramento de kubernetes
O que é monitoramento do Kubernetes?
O monitoramento do Kubernetes refere-se ao processo de coletar e analisar dados relacionados à integridade, desempenho e características de custo de aplicações conteinerizadas executadas em um cluster 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 em Kubernetes entregues como microsserviços nativos da nuvem possuem uma ordem de magnitude maior de componentes comunicando-se entre si. Distribuídas em múltiplas instâncias e até mesmo em diferentes locais, arquiteturas modernas adicionam novas complexidades às tarefas diárias de monitoramento, alertas e resolução de problemas.
Além disso, a natureza temporária dos containers pode dificultar os esforços de resolução de problemas. Containers geralmente vivem enquanto o processo que está executando dentro deles estiver ativo e desaparecem quando esse processo termina. Esta é uma das partes mais desafiadoras da resolução de problemas em containers. Quando containers morrem ou são realocados 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.
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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.
Ao rastrear e analisar métricas como consumo de CPU, uso de memória, tráfego de rede e tempos de resposta, é possível identificar áreas de ineficiência, otimizar a alocação de recursos e fazer ajuste fino de uma infraestrutura Kubernetes para desempenho ideal.
Isso pode resultar em aplicações mais responsivas e em uma experiência de usuário melhorada.
Ao monitorar métricas de uso de recursos como uso de CPU, consumo de memória e tráfego de rede, é possível identificar nós Kubernetes subutilizados ou sobrecarregados, otimizar a alocação de recursos e tomar decisões informadas sobre o escalonamento da infraestrutura.
Isso ajuda a garantir que as aplicações tenham os recursos necessários para performar de forma ideal, com o benefício adicional de reduzir custos.
Alertas e notificações ajudam a identificar e resolver proativamente a causa raiz de problemas do Kubernetes antes que levem a interrupções ou downtime.
Os resultados são melhor estabilidade do sistema e impacto mínimo de potenciais problemas nas aplicações e usuários.
Monitorar logs, eventos e métricas ajuda a identificar e diagnosticar rapidamente problemas, como falhas de pods, restrições de recursos, problemas de rede ou erros de aplicação.
Ao acelerar o processo de depuração, o downtime é reduzido e as aplicações permanecem disponíveis.
Ao analisar dados históricos e monitorar tendências na utilização de recursos, é possível prever melhor as necessidades futuras de recursos, identificar quando mais recursos Kubernetes são necessários e planejar o escalonamento de clusters de acordo.
Em última instância, aumentos na demanda de carga de trabalho não levarão a escassez de recursos.
Monitorar logs do Kubernetes, tráfego de rede e padrões de acesso torna mais fácil identificar atividades anômalas, potenciais violações e tentativas de acesso não autorizado.
Além disso, garantir que controles e políticas de segurança adequados estejam em vigor e sejam ativamente monitorados ajuda a manter a conformidade com padrões e regulamentações.
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.
Monitoramento em nível de cluster
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.
Monitoramento em nível de pod
O monitoramento em nível de pod é necessário para garantir que pods individuais dentro de um cluster Kubernetes estejam funcionando corretamente. Isso envolve olhar para três tipos de métricas: métricas do Kubernetes, métricas de contêiner e métricas de aplicação.
1. Métricas do Kubernetes
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 pod: se o número atual de instâncias que um pod tem comparado com quantas eram esperadas é baixo, o cluster pode estar sem recursos.
Status do pod: entender se os pods estão em execução e quantos estão pendentes, falharam ou foram terminados fornece visibilidade sobre sua disponibilidade e estabilidade.
Reinicializações do pod: monitorar o número de vezes que um pod reinicia 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 de CPU: monitorar o consumo de CPU de um pod ajuda a identificar potenciais gargalos de desempenho 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 da 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 de rede e o andamento da implementação em curso (ou seja, número de instâncias alteradas de uma versão anterior para uma nova).
2. Métricas de contêiner
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 de CPU/limitação: monitorar como os contêineres em execução estão consumindo CPU ajuda a identificar aqueles que são intensivos em recursos ou estão criando gargalos, o que pode impactar o desempenho geral do cluster. Acompanhar as métricas de limitação de CPU destaca se os contêineres estão sendo limitados em seu uso de CPU devido a restrições de recursos ou configurações incorretas.
Uso de memória: monitorar como os contêineres em execução estão consumindo memória chama a atenção para problemas como vazamentos de memória, uso excessivo de memória ou alocação insuficiente de memória, que podem estar afetando a estabilidade do contêiner e o desempenho geral do sistema.
Tráfego de rede/erros: 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.
3. Métricas de aplicação
Monitorar métricas de aplicação ajuda a medir o desempenho e a disponibilidade das aplicações executando dentro dos pods Kubernetes. Essas métricas são tipicamente desenvolvidas pela própria aplicação Kubernetes e estão relacionadas às regras de negócio que ela aborda, 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 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.
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Recursos
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