CoreOS Tectonic Monitoring
CoreOS Tectonic Monitoring et gestion des performances
Comme la version de Kubernetes à code source ouvert (K8s), les services Kubernetes commerciaux comme CoreOS Tectonic sont difficiles à surveiller, surtout lorsque vous essayez de comprendre comment les performances des applications sont connectées au système Kubernetes. CoreOS Tectonic est un cluster Kubernetes hébergé, qui est livré comme qu'infrastructure en tant que service (IaaS) et fourni par CoreOS (acquis par Red Hat début 2018). CoreOS Tectonic Monitoring d'Instana, qui fait partie de nos solutions plus larges d'APM et de surveillance de l'infrastructure d'application, offre une visibilité complète sur Tectonic, le moteur Kubernetes, les conteneurs, les plateformes d'infrastructure d'application exécutées dans les conteneurs et les applications qui s'exécutent sur l'ensemble du système.
La surveillance automatisée de Kubernetes d'Instana aide les équipes opérationnelles, de DevOps et d'ingénierie à optimiser les performances des applications et à mieux automatiser les flux de travaux de gestion des performances en allant au-delà des simples indicateurs pour fournir des fonctionnalités de surveillance avancées :
- Reconnaissance des nœuds Kubernetes et des services déployés
- Instrumentation automatique du code des services déployés (le cas échéant)
- Visualisation des cartes de dépendance des services
- Suivi de 100 % des demandes sur tous les systèmes et services
- Contrôle de la santé des applications et des services
La surveillance complète de l’infrastructure CoreOS Tectonic nécessite une visibilité des performances pour les hôtes virtuels, les pods en cours d’exécution, les conteneurs et l’orchestration, ainsi que pour toutes les applications et tous les services déployés sur le cluster.
Instana est le moyen le plus rapide et le plus simple de surveiller CoreOS Tectonic dans toute la pile pour fournir des analyses complètes sur les applications. L'agent Instana identifie automatiquement toutes les instances Kubernetes, les technologies de service déployées, déploie les détecteurs de contrôle nécessaires et commence à tracer les applications et les requêtes. Instana détermine également automatiquement l'état de santé du cluster Tectonic.
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Surveillance des performances tectoniques de CoreOS
Une fois déployé, l'agent Instana identifie automatiquement tous les nœuds Tectonic Kubernetes en cours d'exécution, puis déploie et configure automatiquement le détecteur de surveillance tectonique d'Instana (ou le détecteur de surveillance Kubernetes). La base de connaissances d'Instana sait déjà quels indicateurs de performance sont pertinents et comment les collecter. Pour surveiller la santé du cluster Tectonic, des mesures supplémentaires sont également collectées. Puisque la configuration automatique d'Instana collecte toutes les informations pertinentes, le contrôle des clusters Kubernetes hébergés est on ne peut plus simple.
Pour déterminer la santé globale du service, les détecteurs Instana Monitoring collectent également des indicateurs clés de performance sur l'environnement de cluster Tectonic surveillé.
Avec l’aide de l’intelligence artificielle (IA) et des signatures de santé de la base de connaissances concernée, Instana détecte automatiquement les problèmes du cluster Kubernetes et les incidents de service. Instana automatise ensuite l'escalade des incidents et l'identification des causes premières en fonction de leur gravité pour vous aider à résoudre les problèmes avant que les utilisateurs ne soient affectés.
Surveillance de la configuration de CoreOS Tectonic
En plus des données de performance et de santé, le détecteur Kubernetes Monitoring d'Instana collecte également des données de configuration relatives à Kubernetes, aux pods et aux conteneurs, ce qui permet à Instana de les analyser et de les corréler avec les changements et les informations de performance des applications et des services.
Toutes les informations de performance et de configuration Kubernetes sont résumées dans un tableau de bord unique. Toutes les informations pertinentes sont affichées au même endroit, ce qui facilite la résolution des problèmes et l'optimisation des performances.
Le contrôle des performances Tectonique CoreOS s'articule autour des indicateurs relatifs aux services et de leurs interactions avec d'autres services ou magasins de données. Instana identifie et collecte automatiquement les indicateurs de service pertinents.
Le service Kubernetes Monitoring d'Instana collecte quatre types de données : données de cluster, informations de déploiement, mesures de pods et mesures de nœuds.
De plus amples informations sur les différents détecteurs sont disponibles dans ladocumentation sur la gestion de Tectonic CoreOS d'Instana.
Données de cluster
- KPI
- Nombre de nœuds
- Allocation de pods
- Allocation des requêtes de l'unité centrale
- Allocation maximale de l'unité centrale
- Allocation des requêtes de mémoire
- Allocation maximale de mémoire
- Ressources de l'unité centrale
- Requêtes de l'unité centrale
- Limites de l'unité centrale
- Capacité de l'unité centrale
- Ressources de mémoire
- Requêtes de mémoire
- Limites de mémoire
- Capacité de mémoire
- Pods (en cours d'exécution/attribués/en attente)
- Capacité des pods
- Copies (disponibles/souhaitées)
- Liste de nœuds avec KPI
- Liste de déploiements avec KPI
- État des composants
Mesures des nœuds
- KPI
- Allocation de pods
- Capacité du pod
- Allocation des requêtes de l'unité centrale
- Allocation maximale de l'unité centrale
- Allocation des requêtes de mémoire
- Allocation maximale de mémoire
- Ressources de l'unité centrale
- Requêtes de l'unité centrale
- Limites de l'unité centrale
- Capacité de l'unité centrale
- Ressources de mémoire
- Requêtes de mémoire
- Limites de mémoire
- Capacité de mémoire
- Conditions
- Étiquettes
- Liste des pods
Mesures des pods
- KPI
- Phase
- Redémarrer
- Requêtes de l'unité centrale
- Limites de l'unité centrale
- Requêtes de mémoire
- Limites de mémoire
- Conditions
- Liste des conteneurs (état/redémarrage)
- Étiquettes
- Conditions
- Libellés
- Ressources de l'unité centrale
- Requêtes de l'unité centrale
- Limites de l'unité centrale
- Ressource de mémoire
- Requêtes de mémoire
- Limites de mémoire
- Pods (disponibles/souhaités)
- Pods (en attente/prêts/non programmés/non traités)
- Durée de la phase d'attente