初心者ガイド: Kubernetes オブザーバビリティの基本

#今日の複雑なソフトウェア開発環境では、アプリケーションがスムーズに動作することを保証することが非常に重要です。可観測性はインフラストラクチャ管理における重要な側面であり、開発チームと運用チームがシステムのパフォーマンスと健全性についての洞察を得て、問題を効果的に検出して解決し、最終的にはより良いユーザー エクスペリエンスを提供するのに役立ちます。

Kubernetes は、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理を自動化するために使用されるオープンソースのコンテナ オーケストレーション エンジンです。 Kubernetes の人気が高まるにつれて、これらのクラスターを監視および観察する方法を理解することが重要になります。

この記事では、可観測性の概念とその 3 つの主要な柱であるメトリクス、ログ、トレースについて紹介します。 K8s に組み込まれた可観測性機能を調査し、Kubernetes の可観測性エクスペリエンスを強化するいくつかの人気のある外部ツール (Grafana、Prometheus、Loki、GrafanaTempo など) を紹介します。

可観測性の概念

可観測性とは、外部出力を通じてシステムの内部状態を理解する能力を指します。 K8 などの複雑な分散システムを監視および管理するには、可観測性が重要です。この章では、可観測性の 3 つの柱であるメトリクス、ログ、トレースと、システムをより深く理解するために役立つ信号の集約と相関付けの重要性について説明します。

メトリクス

メトリクスは、応答時間、CPU 使用率、メモリ消費量などのシステム パフォーマンスを表す定量的なデータです。これらは、傾向、異常、潜在的なボトルネックを特定するのに役立ちます。通常、メトリクスは定期的に収集され、分析を容易にするためにグラフやチャートを使用して視覚化できます。

ログ

ログは、システム内で発生したイベントとエラーのテキスト記録です。これらはシステムの動作に関する貴重な情報を提供し、開発および運用担当者が問題を特定してデバッグできるようにします。ログは、アプリケーション、サービス、またはインフラストラクチャ コンポーネントによって生成されます。通常、これらのログは分析のために保存および集約されます。

トラッキング

トラッキングは、システム内のさまざまなサービスおよびコンポーネントを介した単一リクエストの詳細なパスを記録します。トレースにより、開発者はコンポーネント間の相互作用を理解し、パフォーマンスの問題を特定し、サービスの依存関係を最適化できます。

シグナルの集約と相関

Kubernetes 環境で、メトリクス、ログ、トラッキングなどの複数のソースからのシグナルを効率的に集約して相関させることにより、 、問題の診断と解決に重要です。これらの信号を集約して正規化することで、システムの包括的なビューを作成し、パフォーマンスの問題やエラーを迅速に特定できます。たとえば、ログ エントリと特定のメトリックのスパイクを関連付けることは、パフォーマンスの問題の根本原因を特定するのに役立ちます。同様に、トレースとメトリクスおよびログを組み合わせると、システムのパフォーマンスとエラーの観点からリクエスト フローを分析できます。 Kubernetes 環境で問題を診断して解決する際に、情報に基づいた意思決定を行うには、効果的な信号の集約と相関関係が重要です。

Kubernetes の組み込み可観測性

Kubernetes は、ユーザーがクラスターとアプリケーションのステータスを理解できるように、組み込みの監視機能と可観測性機能を提供します。このセクションでは、メトリクス、ログ、イベントの収集に使用できる Kubernetes が提供する組み込みツールとリソースについて説明します。

Kubernetes 組み込み監視ツール

1. kube-state-metrics: このサービスは、Kubernetes API サーバーをリッスンし、デプロイメント、ポッド、ノードなどのさまざまな Kubernetes オブジェクトの状態に関するメトリクスを生成します。これらのメトリクスは、クラスターの全体的な健全性とステータスに関する情報を反映します。
2. cAdvisor:: Container Advisor は、ノード内で実行されているコンテナーのリソース使用量とパフォーマンス データを収集するオープン ソース プロジェクトです。これはデフォルトで kubelet に統合されており、コンテナーの CPU、メモリ、ネットワーク、ファイル システムの使用状況に関する重要なメトリクスを提供します。
3. Metrics Server: クラスター全体のリソース使用量データ アグリゲーター。 Metrics Server は kubelet からデータを収集し、Kubernetes API を通じて公開することで、クラスター全体のリソース使用量の監視、アプリケーションの自動スケーリング、およびリソース制限の設定を可能にします。

Kubernetes イベントとログ

Kubernetes は、ポッドの作成や削除、クラスター内で発生するエラーなど、クラスター内の重要な変更を記録するイベントを生成します。システム。これらのイベントには、コマンドまたは Kubernetes API を使用してアクセスできます。さらに、コンテナ化されたアプリケーション、システム コンポーネント、および kubelet によって生成されたログには、kubectl logs コマンドを使用するか、ノード上のログ ファイルに直接アクセスすることによってアクセスできます。

Kubernetes ダッシュボード

#Kubernetes ダッシュボードは、クラスターのステータスの概要を提供する Web ベースのユーザー インターフェイスです。リソースを表示および管理し、パフォーマンスを監視し、問題を解決します。ダッシュボードにはクラスターに関連する主要なメトリクス、ログ、イベントが表示され、Kubernetes 環境に関する情報を取得するための重要なツールです。

これらの組み込みの可観測性機能を活用することで、Kubernetes クラスターのパフォーマンスと健全性についての基本的な理解を得ることができます。ただし、より高度な監視、視覚化、分析機能が必要な場合は、外部可観測性ツールの使用も検討してください。

Kubernetes 用の可観測性ツール

組み込みの可観測性機能に加えて、Kubernetes 環境の監視と制御の強化に役立つ外部ツールがいくつかあります。分析する。このセクションでは、Prometheus、Grafana、Loki、Grafana Tempo などの人気ツールを、主な機能と利点に焦点を当てて簡単に紹介します。

Prometheus

Prometheus は、信頼性と拡張性を考慮して設計された強力なオープンソースの監視およびアラート ツールボックスです。プル モデルを使用して、Kubernetes クラスターとアプリケーションからメトリクスを収集します。強力なクエリ言語である PromQL を通じて、メトリクスを分析し、潜在的な問題を通知するカスタム アラートを作成できます。

Grafana

Grafana は、インタラクティブでカスタマイズ可能なダッシュボードの作成に役立つ、広く使用されているオープンソースの視覚化および分析プラットフォームです。 Kubernetes 環境を監視します。 Prometheus、Loki、Grafana Tempo と完全に統合され、さまざまなデータ ソースからのメトリクス、ログ、トレースを視覚化するための統一インターフェイスを提供します。

Loki

Grafana Labs によって開発された Loki は、Kubernetes 用に最適化されたログ集約およびクエリ システムです。タグなどのメタデータに基づいてログにインデックスを付けて保存するため、効率的かつコスト効率が高くなります。 Lokide クエリ言語である LogQL を使用すると、Prometheus と同様の方法でログを検索および分析し、ログ データをメトリクス データと関連付けて、より良い洞察を得ることができます。

Grafana Tempo

Grafana Labs は Tempo も立ち上げました。シンプルさと使いやすさを目指して設計された、スケーラブルで大容量の分散トレーシング システム。 Grafana と統合でき、トレース データの視覚化と分析に使用できるため、マイクロサービス アーキテクチャのパフォーマンスの問題を特定して最適化できます。

これらのツールを一緒に使用すると、Kubernetes 環境の問題の監視、分析、トラブルシューティングを改善するのに役立つ強力な可観測性スタックが作成されます。ここでは各ツールの機能の概要のみを説明しました。これらのツールのセットアップとアーキテクチャをカバーする詳細な記事は、各ソリューションをより深く理解し、プロジェクトに効果的に実装するのに役立ちます。

Kubernetes でのオブザーバビリティの実装: 完全なテクノロジー スタックと開発者の考慮事項

前述のツールと組み合わせることで、完全な Kubernetes 環境を作成できます。可観測性スタック。 Prometheus、Grafana、Loki、Grafana Tempo を統合することで、メトリクス、ログ、トレースの問題を効果的に監視、分析、解決できます。

可観測性の重要な側面は、開発者がアプリケーションの設計と実装時に意味のあるメトリクスを公開し、明確に構造化されたログを生成し、トレース ソリューションと統合することです。開発者は次の点に注意する必要があります:

1. 公開されたメトリクス: Prometheus などのツールで動作する関連性のある実用的なメトリクスをアプリケーションが公開していることを確認してください。ツールは互換性があります。一般的なライブラリやフレームワークには、メトリック公開のサポートが組み込まれていることがよくあります。
2. 明確に構造化されたログ記録: ベスト プラクティスと規則に従って、明確に構造化されたログ記録をアプリケーションに実装します。これにより、Loki などのツールを使用したログの分析と関連付けが容易になります。
3. トレース ソリューションとの統合: トレース ライブラリまたはフレームワークをアプリケーションに統合し、 Grafana Tempo などのツールを使用してエンドツーエンドのリクエスト トレースとパフォーマンス分析を可能にします。

Kubernetes 環境で完全な可観測性スタックを使用する利点は次のとおりです。

1. メトリクス、ログ、A の提供システムのパフォーマンスと健全性を追跡し、完全に理解するための統合プラットフォーム。
2. 問題の検出、診断、解決を改善して、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、ダウンタイムを削減します。
3. 開発チームと運用チーム間のコラボレーションを強化して、システム パフォーマンスに対する理解を深め、責任を共有します。

まとめると、完全な可観測性スタックを実装し、可観測性アプリケーションの作成において開発者が果たす役割を活用することで、Kubernetes でのシステム パフォーマンスの監視、分析、最適化がより適切に行えるようになります。環境。これにより、アプリケーションの長期的な安定性が確保され、ユーザーに迅速で一貫した応答が提供されます。

概要

この初心者ガイドでは、可観測性の基本概念とその 3 つの主要な柱であるメトリクス、ログ、トレースについて説明しました。また、Kubernetes で利用可能な組み込みの可観測性機能について説明し、Kubernetes 環境の包括的な可観測性スタックを形成する Prometheus、Grafana、Loki、GrafanaTempo などの外部ツールの強力な組み合わせについても紹介しました。

Kubernetes でアプリケーションのパフォーマンス、可用性、信頼性を維持するには、オブザーバビリティを理解して実装することが重要です。内蔵ツールと外部ツールを活用することで、システムの健全性を監視し、問題を積極的に検出して解決し、インフラストラクチャを最適化してユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

Kubernetes の可観測性についてさらに深く掘り下げていくときは、各ツールのセットアップとアーキテクチャをより詳細に調査し、プロジェクト固有の要件に合わせて調整することを忘れないでください。これにより、今日の進化するソフトウェア開発環境における複雑な分散システムの監視と管理の課題。

以上が初心者ガイド: Kubernetes オブザーバビリティの基本の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。