So erreichen Sie Kubernetes-Observability: Prinzipien und Best Practices

Kubernetes (K8s) Container und Umgebungen sind der führende Ansatz für die Verpackung, Bereitstellung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen im großen Maßstab. Die dynamische, auf Microservices basierende Open-Source-Konfiguration von Kubernetes kann für Unternehmen, die die Agilität ihrer Infrastruktur maximieren möchten, sehr gut geeignet sein. Die verteilte Flexibilität, die Kubernetes so attraktiv macht, kann jedoch auch die Implementierung von Kubernetes-Überwachungs- und Observability-Praktiken erschweren.

Die Observability umfasst eine Reihe von Prozessen und Metriken, die Teams dabei helfen, durch die Untersuchung von Systemausgaben umsetzbare Einblicke in den internen Zustand eines Systems zu gewinnen. Sie ist ein wesentlicher Bestandteil der Wartung jeder IT-Infrastruktur. Die Verwaltung der schieren Menge an Daten, Knoten, Pods, Diensten und Endgeräten, aus denen Kubernetes-Umgebungen bestehen, erfordert jedoch Observability-Praktiken, die für diese Aufgabe geeignet sind.

In diesem Blog erläutern wir, wie die Observability von Kubernetes funktioniert und wie Unternehmen sie zur Optimierung cloudnativer IT-Architekturen nutzen können.

Im Allgemeinen beschreibt die Observability, wie gut interne Systemzustände aus externen Ausgaben abgeleitet werden können. Es ist die Fähigkeit, zu diagnostizieren und zu verstehen, warum sich ein System auf eine bestimmte Weise verhält, was für die Fehlerbehebung, die Entschlüsselung von Leistungsproblemen und die Verbesserung des Systemdesigns von entscheidender Bedeutung ist.

Bei DevOps hat sich das Konzept der Observability weiterentwickelt und bezieht sich nun auf die durch Telemetriedaten vorgegebene End-to-End-Sichtbarkeit eines Systemzustands. Die primär verwendeten Datenklassen – bekannt als die drei Säulen der Observability – sind Protokolle, Metriken und Traces.

Protokolle enthalten einzelne Ereignisse, die jedes Mal aufgezeichnet werden, wenn etwas im System geschieht, wie z. B. Status- oder Fehlermeldungen oder Transaktionsdetails. Kubernetes-Protokolle können sowohl in strukturiertem als auch in unstrukturiertem Text geschrieben werden.

CPU-Auslastung, Speicherverbrauch, Netzwerk-E/A, Anfragelatenz oder beliebige geschäftsspezifische Indikatoren. Kubernetes-Metriken werden häufig aggregiert, um Observability-Daten in Zeitreihen zu erstellen, mit deren Hilfe Teams Trends und Muster erkennen können.

Traces helfen Teams, eine Anfrage oder Transaktion durch die verschiedenen Services und Komponenten eines verteilten Systems zu verfolgen. Sie helfen Teams auch dabei, die Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Komponenten einer Infrastruktur zu visualisieren, sodass Verzögerungen und Fehler schnell gefunden werden können.

Voraussetzung für eine erfolgreiche Observability ist der Einsatz geeigneter Kubernetes-Überwachungstools und die Implementierung effektiver Prozesse zur Erfassung, Speicherung und Analyse der drei primären Outputs. Dies kann die Einrichtung und Wartung von Überwachungssystemen, Anwendungsprotokoll-Aggregatoren, APM-Tools (Application Performance Management) oder anderen Observability-Plattformen umfassen.

Kubernetes-Umgebungen erfordern jedoch auch eine gründlichere Untersuchung der Standardmetriken. Kubernetes-Systeme umfassen eine riesige Umgebung aus miteinander verbundenen Containern, Microservices und anderen Komponenten, die alle große Datenmengen generieren. Kubernetes plant und automatisiert Aufgaben im Zusammenhang mit Containern während des gesamten Lebenszyklus einer Anwendung, einschließlich:

Bereitstellung

Kubernetes kann eine bestimmte Anzahl von Containern auf einem bestimmten Host bereitstellen und diese im gewünschten Zustand ausführen.

Rollouts

Ein Rollout bezeichnet eine Kubernetes-Bereitstellungsänderung. Kubernetes ermöglicht es Teams, Rollouts zu initiieren, anzuhalten, fortzusetzen und zurückzusetzen.

Serviceerkennung

Kubernetes kann automatisch einen Container im Internet oder anderen Containern unter Verwendung eines DNS-Namens oder einer IP-Adresse zur Verfügung stellen.

Automatische Skalierung

Wenn der Datenverkehr in die Höhe schießt, kann die automatische Skalierung von Kubernetes bei Bedarf neue Cluster aufsetzen, um die zusätzliche Workload zu bewältigen.

Speicherbereitstellung

Teams können Kubernetes einrichten, um persistenten lokalen oder Cloud-Speicher für Container bereitzustellen.

Lastausgleich

Basierend auf CPU-Auslastung oder benutzerdefinierten Metriken können Kubernetes Lastverteilung -Funktionen Workloads über das Netzwerk verteilen, um Leistung und Stabilität zu gewährleisten.

Automatische Fehlerbehebung für hohe Verfügbarkeit

Kubernetes kann einen fehlgeschlagenen Container automatisch debuggen, neu starten oder ersetzen, um Ausfallzeiten zu verhindern. Es kann auch Container stilllegen, die die Anforderungen der Zustandsprüfung nicht erfüllen.

Bei so vielen sich verändernden, interagierenden und geschichteten Komponenten gibt es ebenso viele potenzielle Probleme und Fehlerquellen, daher gibt es viele Bereiche, in denen eine Echtzeitüberwachung erforderlich ist. Es bedeutet auch, dass sich ein herkömmlicher Ansatz zur Überwachung von Protokollen, Metriken und Spuren für die Observability in einer Kubernetes-Umgebung als unzureichend erweisen könnte.

Da jede Komponente in einer Kubernetes-Architektur von anderen Komponenten abhängig ist, erfordert die Observability einen ganzheitlicheren Ansatz.

Die Observability von Kubernetes erfordert, dass Unternehmen über das Sammeln und Analysieren von Daten auf Clusterebene aus Protokollen, Traces und Metriken hinausgehen. Die Verknüpfung von Datenpunkten zum besseren Verständnis von Beziehungen und Ereignissen innerhalb von Kubernetes-Clustern ist ein zentraler Bestandteil des Prozesses. Das bedeutet, dass Unternehmen auf eine maßgeschneiderte, cloudnative Observability-Strategie angewiesen sind und jede verfügbare Datenquelle innerhalb des Systems genau unter die Lupe nehmen müssen.

Die Observability in einer K8s-Umgebung umfasst:

1. Jenseits von Metriken, Protokollen und Apps. Ähnlich wie bei der Überwachung virtueller Maschinen (VM) muss die Kubernetes-Observability alle Protokolldaten (von Containern, Master- und Worker-Knoten und der zugrundeliegenden Infrastruktur) und Metriken auf App-Ebene berücksichtigen. Im Gegensatz zu VMs koordiniert Kubernetes jedoch Container-Interaktionen, die über Apps und Cluster hinausgehen. Daher enthalten Kubernetes-Umgebungen enorme Mengen wertvoller Daten sowohl außerhalb als auch innerhalb von Netzwerkclustern und Apps. Dazu gehören Daten in CI/CD-Pipelines (die in K8s-Cluster eingespeist werden) und GitOps-Workflows (die K8s-Cluster unterstützen).

Kubernetes legt auch keine Daten zu Metriken, Protokollen und Traces auf die gleiche Weise offen wie herkömmliche Apps und VMs. Kubernetes neigt dazu, Daten-„Snapshots“ oder Informationen zu erfassen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt im Lebenszyklus erfasst wurden. In einem System, in dem jede Komponente innerhalb jedes Clusters verschiedene Datentypen in unterschiedlichen Formaten und mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten aufzeichnet, kann es schwierig – oder unmöglich – sein, die Observability durch die einfache Analyse einzelner Datenpunkte zu ermitteln.

Außerdem erstellt Kubernetes keine Master-Protokolldateien, weder auf App- noch auf Clusterebene. Jede Anwendung und jeder Cluster zeichnet Daten in ihrer jeweiligen Umgebung auf, sodass die Benutzer die Daten manuell aggregieren und exportieren müssen, um sie alle an einem Ort zu sehen. Und da sich Container innerhalb von Sekunden drehen, verlangsamen oder ganz verschwinden können, können selbst manuell gesammelte Daten ohne den richtigen Kontext ein unvollständiges Bild vermitteln.

2. Priorisierung von Kontext und Datenkorrelation. Sowohl die Überwachung als auch die Observability sind wichtige Bestandteile für die Aufrechterhaltung einer effizienten Kubernetes-Infrastruktur. Was sie unterscheidet, ist eine Frage der Zielsetzung. Während die Überwachung dazu beiträgt, zu klären, was in einem System vor sich geht, zielt die Observability darauf ab, zu klären, warum sich das System so verhält, wie es sich verhält. Zu diesem Zweck legt eine effektive Kubernetes-Observability Wert darauf, die Punkte zwischen den Datenpunkten zu verbinden, um die Ursache von Leistungsengpässen und Funktionsproblemen zu finden.

Um das Verhalten eines Kubernetes-Clusters zu verstehen, müssen Sie jedes einzelne Ereignis in einem Cluster im Kontext aller anderen Clusterereignisse, des allgemeinen Verhaltens des Clusters und aller Ereignisse, die zu dem betreffenden Ereignis geführt haben, verstehen.

Wenn beispielsweise ein Pod in einem Arbeitsknoten beginnt und in einem anderen endet, müssen Sie alle Ereignisse verstehen, die gleichzeitig in den anderen Kubernetes-Knoten und in Ihren anderen Kubernetes-Diensten, API-Servern und Namespaces stattfinden, um ein klares Verständnis der Änderung, ihrer Ursache und ihrer möglichen Folgen zu erhalten.

Mit anderen Worten: In einer Kubernetes-Umgebung reicht es oft nicht aus, nur die Aufgaben zu überwachen. Um Kubernetes-Observability zu erreichen, relevante Systeminformationen zu erhalten oder genaue Ursachenanalysen durchzuführen, müssen IT-Teams in der Lage sein, Daten aus dem gesamten Netzwerk zu aggregieren und in einen Kontext zu setzen.

3. Verwenden von Kubernetes-Observability-Tools. Die Implementierung und Aufrechterhaltung der Observability von Kubernetes ist ein großes, komplexes Unterfangen. Die Verwendung der richtigen Frameworks und Tools kann den Prozess jedoch vereinfachen und die Datenvisualisierung und -transparenz insgesamt verbessern.

Unternehmen können aus einer Reihe von Observability-Lösungen wählen, darunter Programme, die die Aggregation und Analyse von Metriken automatisieren (wie Prometheus und Grafana), Programme, die die Protokollierung automatisieren (wie ELK, Fluentd und Elasticsearch) und Programme, die die Nachverfolgung der Sichtbarkeit erleichtern (wie Jaeger). Integrierte Lösungen wie OpenTelemetry können alle drei wichtigen Observability-Praktiken verwalten. Und maßgeschneiderte, cloudnative Lösungen wie Google Cloud Operations, AWS X-Ray, Azure Monitor und IBM Instana Observability bieten Observability-Tools und Kubernetes-Dashboards, die für Cluster optimiert sind, die auf ihrer Infrastruktur ausgeführt werden.

• Definieren Sie Ihre KPIs. Finden Sie heraus, welche Leistungskennzahlen, wie z. B. die Leistung der App, der Systemzustand und die Ressourcennutzung, Ihnen die nützlichsten Einblicke in das Verhalten Ihrer Infrastruktur geben. Überarbeiten Sie sie nach Bedarf.
• Zentralisieren Sie die Protokollierung. K8s-Umgebungen generieren riesige Datenmengen. Die Aggregation und Speicherung mithilfe einer zentralisierten Protokollierungslösung ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenverwaltung.
• Überwachen Sie die Ressourcennutzung. Erfassen Sie Echtzeitdaten zur Speicher-, CPU- und Netzwerkauslastung, damit Sie Ressourcen bei Bedarf proaktiv skalieren können.
• Richten Sie Warnungen und Alarme ein. Verwenden Sie etablierte KPI-Schwellenwerte, um Alerts und Alarme zu konfigurieren. Durch diese Vorgehensweise erhalten die Teams zeitnahe Benachrichtigungen, wenn Probleme auftreten.

Kubernetes ist die branchenübliche Plattform für die Container-Orchestrierung, die containerisierte Workloads mit bemerkenswerter Effizienz verwaltet. Die verteilte, mehrschichtige Microservices-Architektur von Kubernetes erfordert jedoch robuste Observability-Mechanismen und fortschrittliche Lösungen, wie IBM Instana Observability.

Instana Observability bietet automatisierte Kubernetes-Observability- und APM-Funktionen, die darauf ausgelegt sind, Ihren gesamten Kubernetes-Anwendungsstacks – von Knoten und Pods bis hin zu Containern und Anwendungen – für alle Kubernetes-Distributionen zu überwachen.

Observability in Kubernetes ist nicht nur eine technische Implementierung, sondern ein strategischer Ansatz, der eine sorgfältige Planung und eine Unternehmenskultur erfordert, die Wert auf Datentransparenz legt.

Instana Observability hilft Teams dabei, ein umfassendes Verständnis ihrer Kubernetes-Umgebungen zu erlangen und robuste, leistungsstarke Anwendungen in einer zunehmend cloudbasierten Welt bereitzustellen.