适当管理和实现的可观测性系统为 DevOps 提供了可用于调试和修复复杂系统的细粒度见解。可观测性将监视、警报和日志与度量可视化及其分析结合在一起。

(相关资料图)

它允许开发团队对 Kubernetes 集群和应用程序的实时性能进行详细的了解，以便他们能够及时和知情地采取行动。这里，在这个博客中，我们讨论了三个实现 Kubernetes 可观测性的重要工具。我们来看看！

繁荣时期的Kubernetes

今天，容器和微服务正在成为灵活的混合云战略的基石。Kubernetes 彻底改革了跨公共云和私有数据中心的容器的部署和生命周期管理。它的影响是如此深远，以至于最初，Kubernetes 被认为是软件生命周期管理的“全部和最终”。

Kubernetes 的活力本质

然而，事情已经发生了变化。既然最初围绕 Kubernetes 的业内“炒作”已有所平息，那么很明显，Kubernetes的采用可能会是一场艰难的争吵。考虑微服务和容器是云本地难题的一个关键部分。另一部分也是利用其所有好处必须解决的问题。组织必须了解这些系统是如何整体工作的，然后才能开始云计算本地化的旅程。

Kubernetes，由于其动态的性质，是不可预测的。尽管付出了最大的努力，但这类系统中的故障和性能瓶颈是不可避免的，而且可能难以分离。在如此复杂的环境中，深入了解企业应用程序的行为对于立即解决错误和问题以实现无缝和快速的应用程序交付至关重要。但是，更大的挑战是如何监视 Kubernetes 集群及其组件。

可观测性的重要性——三大支柱

IT 决策者和技术战略家认为，可观测性在软件开发生命周期的规划和操作阶段起着重要作用。可观测性的三个支柱ーー度量、日志记录和跟踪，不仅帮助团队在 Kubernetes 环境中获得可观测性，而且让他们深入了解底层基础设施，而不管使用的是什么技术组合。

根据 New Relic 的2021年可观测性预测报告，83% 的企业同意最好的 Kubernetes 可观测性策略的核心是部署一个能够自动收集和关联所有可用来源的可观测性数据的解决方案。这概述了企业需要一种非侵入性的、无摩擦的方法来跟踪可观察性，以管理云原生堆栈。

下面是三个重要的 Kubernetes 可观测性工具，它们已经成为云本地社区中企业的事实上的行业标准。这些 Kubernetes 监控工具的实现将使 DevOps 和 SRE 团队完全了解维护 Kubernetes 环境所需的集群组件。

Prometheus-可观测性数据的自动收集和存储

Prometheus是一个开源的监控和警报工具，可以深入了解系统的性能。它是一个本地云时间序列数据存储，具有内置的度量查询语言。该工具内置了对 Kubernetes 和容器的支持。它可以很容易地运行在 Kubernetes 使用Kubernetes运营商或在一个独立的模式。

Prometheus exports 使用将第三方数据带入其数据存储。 有大量的ready-to-use exporters 维持作为Prometheus一部分. 他们包含：

-Elasticsearch stats exporter for Prometheus,-the Exporter for MySQL server metrics,-and the Kafka exporter for Prometheus.

Prometheus从 Kubernetes 的Kubernetes nodes, containers, pods, services和在 Kubernetes 运行的用户应用程序中获取指标。为了允许 Prometheus 从应用程序中获取指标，开发人员需要在指标端点通过 HTTP 公开指标。Prometheus使用高效的 PromQL 查询语言，集成了主要的数据库和度量收集器代理，如 Elasticsearch 和 Metricbeat。

在某些情况下，团队需要监视不能报废的组件。使用作为Prometheus组件的Prometheus推送网关，团队可以收集极其简短工作的指标，并将时间序列直接推送到Prometheus数据存储中。

Prometheus由连锁部件组成Prometheus Server:它充当系统的“大脑”，收集各种指标，并将它们存储在时间序列数据库中。Prometheus Client libraries:它们通过以Prometheus可以理解的格式发送度量和数据来帮助用户集成他们构建的服务。Prometheus Alertmanager:当工具检测到异常和性能问题时，这个 Prometheus 组件向指定用户发送警报和通知。Prometheus Visualization tools:这些工具有助于以人类可读的格式显示指标和数据。用户还可以将Prometheus与 Grafana 集成，Grafana 是一个用于分析和数据可视化的开源 web 应用程序。

使用 Prometheus 收集数据可以帮助 DevOps 团队获得关于 Kubernetes 集群中运行的完整基础设施和容器的详细见解。为了确保 Kubernetes 集群在生产中的高效性能，产品团队必须实时了解各种指标，这些指标可以说明各种问题，如内存或存储短缺、节点、网络健康状况、应用程序错误等。通过提供应用程序组件使用情况的深入可见性，这个 K8监视工具有助于跟踪应用程序的性能，以识别瓶颈和消除瓶颈的方法。

Grafana—可视化观测数据

有时，原始指标(尚未处理的数据)不能最好地服务于可观测性数据的可视化。原因在于，它们往往由时间序列和基于文本的数据组成，其中包含成千上万的事件，这些事件是人类无法解决的。

Grafana 是一个易于在 Kubernetes 部署的可观测性平台，它通过处理原始指标来帮助解决这个问题。根据 Grafana 文档，这个工具“允许团队查询、可视化、提醒和理解度量，无论它们存储在哪里。”Grafana 通过其官方和社区构建的仪表板管理和执行所有这些。这些仪表板可以下载并导入 Grafana 实例。

Grafana 是一个强大的数据可视化和分析工具，支持警报和通知。该工具集成了主要的时间序列数据库(普罗米修斯、流感数据库)、弹性搜索、 SQL 数据库、云监控服务等等。它通过指标聚合和强大的仪表板运作，使得库伯内特的可观测性成为一项一帆风顺的任务。您可以在这里了解更多关于 Grafana、其组件以及如何监视 Kubernetes 集群的信息！

用于集群监视的 Kubernetes 仪表板

BuildPiper-全面了解 Kubernetes 集群

BuildPiper 是一个 Kubernetes & Microservices 应用程序交付平台，提供360度的 Kubernetes 集群视图。通过 BuildPiper，可见性和库伯内特集群的异常检测被重新构想，以便在几个简单的点击中给团队提供深入的分析。这个 Kubernetes 监控工具有一个 Service Overview Dashboard，它使 DevOps 团队能够查看和观察构建和部署的细节，还有一个 Service Kubernetes Dashboard，它提供深入的集群可观察性能力，以监控性能、健康状态、 CPU 和内存分配、节点可用性、日志和其他重要指标。

提供的360度视图清楚地展示了集群组件的性能、健康状态、可用性和功能。它提供完整的节点可见性，以便能够查看节点的健康状态。豆荚健康特性显示了容器的实时健康状态，突出显示了环境变量和 K8s 集群中豆荚的体积安装。此外，团队可以借助这个监视工具跟踪 Kubernetes 集群的 NameSpaces、 Inress 和其他 K8s 资产的实时状态。

只有管理和监控得当，Kubernetes才是强大的

由于 Kubernetes 的短暂和不断变化的性质，一个库伯内特监测系统要求能够自动识别变化，并不断监测事件，日志，豆荚健康状态，以及更多的没有任何中断。探索如何监视 Kubernetes 集群的解决方案，了解关于查找错误、扫描集群健康状态以及找到解决这些问题的方法的度量标准，是企业经常面临的一些常见问题。因此，在选择 Kubernetes 部署平台或 Kubernetes 监控工具时，重要的是，您选择的解决方案能够跟踪这些指标，并给出集群内部正在发生的事情的清晰图像，从而实现无麻烦的 Kubernetes 部署。

关键词： 可观测性 应用程序 健康状态 时间序列 解决方案