Comment atteindre l’observabilité de Kubernetes : principes et bonnes pratiques

Les conteneurs et environnements Kubernetes (K8s) sont aujourd'hui la solution de référence pour l'emballage, le déploiement et la gestion d'applications conteneurisées à grande échelle. Grâce à sa configuration dynamique, open source et basée sur les microservices, Kubernetes constitue un excellent choix pour les entreprises cherchant à maximiser l'agilité de leur infrastructure. Cependant, la flexibilité distribuée qui rend Kubernetes si attrayant peut également compliquer la mise en place des pratiques de surveillance et d'observabilité.

L'observabilité englobe une série de processus et de indicateurs qui aident les équipes à obtenir des informations exploitables sur l'état interne d'un système en analysant ses sorties. C'est un élément essentiel pour la maintenance de toute infrastructure informatique. La gestion du volume massif de données, de nœuds, de pods, de services et de points de terminaison qui composent les environnements Kubernetes nécessite donc des pratiques d'observabilité adaptées et efficaces.

Dans cet article, nous expliquons comment fonctionne l'observabilité dans Kubernetes et comment les organisations peuvent l'exploiter pour optimiser leurs architectures cloud natives.

En termes simples, l'observabilité désigne la capacité à déduire l'état interne d'un système à partir de ses sorties externes. Il s'agit de comprendre et de diagnostiquer les raisons du comportement d'un système, ce qui est crucial pour le dépannage, l'identification des problèmes de performance et l'amélioration de la conception du système.

Dans le cadre de DevOps, le concept d'observabilité a évolué pour inclure la visibilité de bout en bout de l'état d'un système, basée sur les données de télémétrie. Les trois piliers de l'observabilité, ou les principales catégories de données utilisées, sont les journaux, les indicateurs et les traces.

Les journaux contiennent des événements discrets enregistrés chaque fois qu'une action se produit dans le système, comme des messages d'état, des erreurs ou des détails sur les transactions. Les journaux Kubernetes peuvent être rédigés sous forme de texte structuré ou non structuré.

Il s'agit de données telles que l'utilisation du processeur, la consommation de mémoire, les entrées/sorties réseau, la latence des requêtes ou d'autres indicateurs spécifiques à l'entreprise. Les indicateurs Kubernetes sont souvent agrégés pour générer des séries temporelles qui permettent aux équipes d'identifier des tendances et de repérer des modèles.

Les traces aident les équipes à suivre une requête ou une transaction à travers différents services et composants d'un système distribué. Elles permettent également de visualiser les dépendances entre les composants afin de localiser rapidement les retards ou les erreurs.

Une observabilité réussie nécessite l'utilisation d'outils de surveillance Kubernetes appropriés ainsi que l'implémentation de processus efficaces pour collecter, stocker et analyser les trois types de données mentionnées. Cela inclut la mise en place et la gestion de systèmes de surveillance, d'agrégateurs de journaux d'applications, d'outils de gestion de la performance des applications (APM) ou d'autres plateformes d'observabilité.

Cependant, les environnements Kubernetes nécessitent un examen plus poussé des indicateurs classiques, car ils sont composés d'un vaste ensemble de conteneurs interconnectés, de microservices et d'autres composants qui génèrent des quantités importantes de données. Kubernetes planifie et automatise les tâches liées aux conteneurs tout au long du cycle de vie des applications, notamment :

Déploiement

Kubernetes peut déployer un nombre spécifique de conteneurs sur un hôte donné et les maintenir dans l'état souhaité.

Rollouts

Un rollout correspond à une modification de déploiement dans Kubernetes. Kubernetes permet aux équipes de rollouts, de suspendre, de reprendre et d’annuler des rollouts.

Découverte de services

Kubernetes peut automatiquement exposer un conteneur à Internet ou à d’autres conteneurs à l’aide d’un nom DNS ou d’une adresse IP.

Mise à l’échelle automatique

lorsque le trafic augmente, la mise à l'échelle automatique Kubernetes peut créer de nouveaux clusters selon les besoins pour gérer le workload supplémentaire.

Provisionnement du stockage

Les équipes peuvent faire en sorte que Kubernetes installe un espace de stockage local ou cloud permanent pour vos conteneurs.

Equilibrage de charge

En fonction de l'utilisation du CPU ou d'indicateurs personnalisés, les fonctionnalités d'équilibrage de charge de Kubernetes peuvent répartir le workload sur le réseau afin de maintenir des performances et une stabilité optimales.

Auto-réparation pour garantir une haute disponibilité

Kubernetes peut automatiquement diagnostiquer, redémarrer ou remplacer un conteneur défaillant pour éviter les temps d'arrêt. Il peut également mettre hors service les conteneurs qui ne répondent pas aux exigences des bilans de santé.

Avec autant de composants dynamiques, interactifs et superposés, il existe de nombreux points de défaillance potentiels, ce qui rend la surveillance en temps réel indispensable. Cela signifie également qu'une approche traditionnelle de la surveillance des journaux, indicateurs et traces pourrait être insuffisante pour assurer une observabilité efficace dans un environnement Kubernetes.

Étant donné que chaque composant d'une architecture Kubernetes est interdépendant d'autres composants, l'observabilité nécessite une approche holistique.

L'observabilité de Kubernetes exige que les organisations aillent au-delà de la simple collecte et analyse des données de journaux, de traces et d'indicateurs au niveau des clusters ; elle consiste à connecter les points de données pour mieux comprendre les relations et événements au sein des clusters Kubernetes. Cela signifie que les organisations doivent adopter une stratégie d'observabilité adaptée, cloud native, et examiner attentivement chaque source de données disponible dans le système.

L’observabilité dans un environnement K8s implique :

1. Dépasser les indicateurs, journaux et applications. À l'image de la surveillance des machines virtuelles (VM), l'observabilité de Kubernetes doit inclure les données de journaux provenant des conteneurs, des nœuds maîtres et ouvriers, ainsi que de l'infrastructure sous-jacente, en plus des indicateurs au niveau des applications. Cependant, à la différence des VM, Kubernetes orchestre les interactions des conteneurs, qui dépassent le cadre des applications et des clusters. Les environnements Kubernetes renferment ainsi d'énormes quantités de données, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur des clusters et applications réseau. Cela inclut les données des pipelines CI/CD (qui alimentent les clusters K8s) et les workflows GitOps (qui orchestrent les clusters K8s).

Contrairement aux applications traditionnelles et aux VM, Kubernetes n'expose pas les indicateurs, journaux et données de traces de la même manière. Il capture des « instantanés » de données à des moments spécifiques du cycle de vie du système. Dans un environnement où chaque composant de chaque cluster enregistre différents types de données à des vitesses et formats variés, établir l'observabilité en analysant uniquement des points de données isolés peut s'avérer compliqué, voire impossible.

De plus, Kubernetes ne génère pas de fichiers journaux centralisés ni au niveau des applications ni des clusters. Chaque application et cluster enregistre les données dans son propre environnement, obligeant les utilisateurs à agréger et exporter manuellement ces données pour une vue d'ensemble. Étant donné que les conteneurs peuvent apparaître, disparaître ou se désactiver en quelques secondes, les données agrégées manuellement peuvent offrir une image incomplète si elles ne sont pas contextualisées correctement.

2. Prioriser le contexte et la corrélation des données. La surveillance et l'observabilité sont toutes deux essentielles pour maintenir une infrastructure Kubernetes efficace, mais elles poursuivent des objectifs différents. La surveillance permet de savoir ce qui se passe dans le système, tandis que l'observabilité vise à expliquer pourquoi le système se comporte comme il se comporte. Pour cette raison, l'observabilité efficace de Kubernetes met l'accent sur la corrélation des points de données afin d'identifier les causes racines des problèmes de performance et de fonctionnalité.

Comprendre le comportement d'un cluster Kubernetes nécessite d'appréhender chaque événement dans le contexte de l'ensemble des autres événements du cluster, ainsi que les événements qui les précèdent.

Par exemple, si un pod démarre sur un nœud de travail et se termine sur un autre, il est crucial de comprendre ce qui se passe simultanément sur les autres nœuds Kubernetes, ainsi que dans les autres services Kubernetes, serveurs API et espaces de noms, pour cerner la cause racine du changement, ses implications et ses conséquences potentielles.

En d'autres termes, se contenter de surveiller les tâches ne suffit souvent pas dans un environnement Kubernetes. Pour atteindre une observabilité efficace dans Kubernetes, obtenir des informations pertinentes sur le système ou effectuer des analyses précises des causes racines, les équipes informatiques doivent être capables d'agréger et de contextualiser les données provenant de l'ensemble du réseau.

3. Utiliser les outils d'observabilité de Kubernetes. La mise en œuvre et la maintenance de l'observabilité dans Kubernetes constituent une tâche vaste et complexe. Cependant, utiliser les bons outils et cadres peut simplifier le processus tout en améliorant la visualisation et la transparence des données.

Les entreprises peuvent choisir parmi une gamme de solutions d'observabilité, y compris des programmes qui automatisent l'agrégation et l'analyse des indicateurs (comme Prometheus et Grafana), des programmes qui automatisent la gestion des journaux (comme ELK, Fluentd et Elasticsearch) et des programmes qui facilitent la visibilité des traces (comme Jaeger). Des solutions intégrées, comme OpenTelemetry, permettent de gérer les trois principales pratiques d'observabilité. En outre, des solutions cloud natives personnalisées telles que Google Cloud Operations, AWS X-Ray, Azure Monitor et IBM Instana Observability, offrent des outils d'observabilité et des tableaux de bord Kubernetes optimisés pour les clusters qui s'exécutent sur leur infrastructure.

• Définir vos indicateurs clés de performance (KPI). Identifiez les KPI qui fournissent les informations les plus utiles, comme la performance des applications, la santé du système et l'utilisation des ressources. Révisez-les régulièrement en fonction de l'évolution de vos besoins.
• Centraliser la gestion des journaux. Les environnements Kubernetes génèrent une grande quantité de données. L'agrégation et le stockage de ces données via une solution de journalisation centralisée sont essentiels pour une gestion efficace des données.
• Surveiller l'utilisation des ressources. Collectez des données en temps réel sur l'utilisation du processeur, de la mémoire et du réseau afin de pouvoir adapter les ressources de manière proactive en fonction des besoins.
• Configurer des alertes et des alarmes. Utilisez les seuils définis par vos KPI pour mettre en place des alertes et alarmes. Cela permet aux équipes de recevoir des notifications rapides en cas de problème.

Kubernetes est la plateforme standard d'orchestration de conteneurs, permettant de gérer des workloads conteneurisés avec une efficacité remarquable. Cependant, l'architecture distribuée et multicouche de microservices de Kubernetes nécessite des mécanismes d'observabilité robustes et des solutions avancées, telles qu’IBM Instana Observability.

IBM Instana Observability offre une observabilité Kubernetes automatisée et des fonctionnalités d’APM conçues pour surveiller l'ensemble de votre pile d'applications Kubernetes : des nœuds et des pods aux conteneurs et aux applications, pour toutes les distributions Kubernetes.

L'observabilité dans Kubernetes ne se limite pas à une simple mise en œuvre technique : c'est une approche stratégique nécessitant une planification minutieuse et une culture organisationnelle favorisant la transparence des données.

Instana Observability aide les équipes à obtenir une vue complète de leurs environnements Kubernetes, permettant ainsi de fournir des applications robustes et performantes dans un monde de plus en plus orienté vers le cloud.