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云原生应用 Kubernetes 监控与弹性实践

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-07-18

  云原生应用的设计理念已经被越来越多的开发者接受与认可,而Kubernetes做为云原生的标准接口实现,已经成为了整个stack的中心,云服务的能力可以通过Cloud Provider、CRD Controller、Operator等等的方式从Kubernetes的标准接口向业务层透出。开发者可以基于Kubernetes来构建自己的云原生应用与平台,Kubernetes成为了构建平台的平台。今天我们会向大家介绍一个云原生应用该如何在Kubernetes中无缝集成监控和弹性能力。

  阿里云容器服务Kubernetes目前已经和四款监控云服务进行了打通,分别是SLS(日志服务)、ARMS(应用性能监控)、AHAS(架构感知监控服务)、Cloud Monitor(云监控)。

  SLS主要负责日志的采集、分析。在阿里云容器服务Kubernetes中,SLS可以采集三种不同类型的日志

  除了采集日志的标准链路外,SLS还提供了上层的日志分析能力,默认提供了基于APIServer的审计分析能力、接入层的可观测性展现、应用层的日志分析。在阿里云容器服务Kubernetes中,日志组件已经默认安装,开发者只需要通过在集群创建时勾选即可。

  ARMS主要负责采集、分析、展现应用的性能指标。目前主要支持Java与PHP两种语言的集成,可以采集虚拟机(JVM)层的指标,例如GC的次数、应用的慢SQL、调用栈等等。对于后期性能调优可以起到非常重要的作用。

  AHAS是架构感知监控,通常在Kubernetes集群中负载的类型大部分为微服务,微服务的调用拓扑也会比较复杂,因此当集群的网络链路出现问题时,如何快速定位问题、发现问题、诊断问题则成为了最大的难题。AHAS通过网络的流量和走向,将集群的拓扑进行展现,提供更高层次的问题诊断方式。

  开源方案的兼容和集成也是阿里云容器服务Kubernetes监控能力的一部分。主要包含如下两个部分:

  在kubernetes社区中,heapster/metrics-server是内置的监控方案,而且例如Dashboard、HPA等核心组件会依赖于这些内置监控能力提供的metrics。由于Kubernetes生态中组件的发布周期和Kubernetes的release不一定保证完整的同步,这就造成了部分监控能力的消费者在Kubernetes中存在监控问题。因此阿里云就这个问题做了metrics-server的增强,实现版本的兼容。此外针对节点的诊断能力,阿里云容器服务增强了NPD的覆盖场景,支持了FD文件句柄的监测、NTP时间同步的校验、出入网能力的校验等等,并开源了eventer,支持离线Kubernetes的事件数据到SLS、kafka以及钉钉,实现ChatOps。

  Promethes作为Kubernetes生态中三方监控的标准,阿里云容器服务也提供了集成的Chart供开发者一键集成。此外,我们还在如下三个层次作了增强:

  阿里云容器服务Kubernetes主要包含如下两大类弹性组件:调度层弹性组件与资源层弹性组件。

  调度层弹性组件是指所有的弹性动作都是和Pod相关的,并不关心具体的资源情况。

  cronHPA是定时伸缩组件,主要面向的是周期性负载,通过资源画像可以预测有规律的负载周期,并通过周期性伸缩,实现资源成本的节约。

  Resizer是集群核心组件的伸缩控制器,可以根据集群的CPU核数、节点的个数,实现线性和梯度两种不同的伸缩,目前主要面对的场景是核心组件的伸缩,例如:CoreDNS。

  Cluster-Autoscaler是目前比较成熟的节点伸缩组件,主要面向的场景是当Pod资源不足时,进行节点的伸缩,并将无法调度的Pod调度到新弹出的节点上。

  virtual-kubelet-autoscaler是阿里云容器服务Kubernetes开源的组件,和Cluster-Autoscaler的原理类似,当Pod由于资源问题无法调度时,此时弹出的不是节点,而是将Pod绑定到虚拟节点上,并通过ECI的方式将Pod进行启动。

  在阿里云容器服务Kubernetes上使用监控和弹性的能力是非常简单的,开发者只需一键安装相应的组件Chart即可完成接入,通过多维度的监控、弹性能力,可以让云原生应用在最低的成本下获得更高的稳定性和鲁棒性。

本文链接:http://heargear.net/jierenceng/587.html

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