作者 | 白璵

隨著容器技術蓬勃發展與落地推行，越來越多企業的業務執行於容器中。作為主流部署方式之一，容器將團隊的任務和關注點分割開，開發團隊只需關注應用程式邏輯和依賴項，而運維團隊只需關注部署和管理，無需再為特定軟體版本和應用程式特定配置等應用程式細節而提心吊膽。這意味著開發團隊和運維團隊可以花費更少時間進行除錯上線，將更多時間用於向終端使用者交付新功能。容器使企業可以更加輕鬆的提高應用程式可移植性和操作彈性。據 CNCF 的調研報告顯示，73% 受訪者正在使用容器來提高生產敏捷性並加快創新速度。

# 為什麼我們需要容器監測

在大規模使用容器過程中，面對高動態且需要持續監測的容器化環境，建立監測體系對於維持執行環境穩定、最佳化資源成本具有巨大意義。每個容器映象可能有大量執行例項，由於新映象和新版本的引入速度很快，故障很容易透過容器、應用程式和架構擴散。這使得在問題發生後，為了防止異常擴散，立即進行問題根因定位變得至關重要。經過大量實踐，我們認為在容器使用過程中，以下元件的監測至關重要：

- 主機伺服器；
- 容器執行時；
- Orchestrator 控制平面；
- 中介軟體依賴；
- 在容器內執行的應用程式。

在完整的監測體系下，透過深入瞭解指標、日誌和鏈路，團隊不僅可以瞭解在叢集以及在容器執行時和應用程式中發生的事情，也可以為團隊進行業務決策時提供資料支援，比如何時擴充套件/縮減例項/任務/Pod、更改例項型別。DevOps 工程師還可以透過新增自動化告警以及相關配置，來提高故障排除以及資源管理效率，比如透過主動監測記憶體利用率，當資源消耗接近所設定的閾值時通知運維團隊對可用 CPU 、記憶體資源耗盡之前新增額外節點。這其中的價值包括：

- 及早發現問題，以避免系統中斷；
- 跨雲環境分析容器健康狀況；
- 識別分配過多/不足的可用資源的叢集，調整應用程式以獲得更好效能；
- 建立智慧警報，提高報警精準率，避免誤報；
- 藉助監測資料進行最佳化，獲得最佳系統效能，降低運營成本。

但在實際落地過程中，運維團隊會覺得以上價值相對淺顯，似乎現有運維工具都能達到上述目的。但針對容器相關場景，如果無法構建相應監測體系，隨著業務不斷擴張，就不得不面臨以下兩個非常棘手的針對性問題：

### 1、排障時間拖長，SLA 無法滿足。

開發團隊與運維團隊很難了解正在執行的內容及其執行情況。維護應用程式、滿足 SLA 和故障排除異常困難。
 
### 2、可擴充套件性被拖累，無法實現彈性。

按需快速擴充套件應用程式或微服務例項的能力是容器化環境的重要要求。監測體系是衡量需求和使用者體驗的唯一視覺化方法。擴充套件太晚，導致效能與使用者體驗的下降；過晚縮小規模，又會導致資源以及成本的浪費。 因此，當容器監測的問題以及價值，不斷疊加且浮出水面，越來越多運維團隊開始重視容器監測體系的搭建。但在實際落地容器監測這一過程中，又遇到各種各樣意料之外的問題。 比如短暫存在特性帶來的跟蹤困難，由於容器自身存在著複雜性，容器不僅包含底層程式碼，還包含應用程式執行所需的所有底層服務。隨著新部署投入生產，並更改程式碼和底層服務，容器化應用程式會頻繁更新，這就增加了出錯的可能。快速建立、快速銷燬的特性，使得在大規模複雜系統中跟蹤變化變得異常困難。 又比如，由於共享資源帶來的監控困難，由於容器使用的記憶體和 CPU 等資源在一臺或多臺主機之間共享，因此很難監控物理主機上資源消耗情況，也導致很難獲得容器效能或應用程式健康狀況的良好指示。 最後，就是傳統工具難以滿足容器監測需求。傳統的監測解決方案通常缺乏虛擬化環境所需的指標、跟蹤和日誌所需的工具，容器的健康和效能指標及工具更是如此。 因此，結合以上的價值、問題、難點，我們在建立容器監測體系時，需要從以下幾個維度進行考量與設計：

- **無侵入性**：監測SDK或者探針整合到業務程式碼是否存在侵入性，影響業務穩定下；

- **整體性**：是否可以觀測整個應用程式在業務和技術平臺方面的表現；

- **多源性**：是否可以從不同資料來源獲取相關指標和日誌集進行彙總顯示、分析和警報；

- **便捷性**：是否可以關聯事件和日誌，發現異常並主被動地排除故障並降低損失，相關告警策略配置是否便捷。

在明確業務需求以及設計監測體系過程中，有非常多開源工具供運維團隊選擇，但運維團隊還需要評估可能存在的業務與專案風險。這其中包括：

- 存在影響業務穩定性的未知風險，監測服務是否可以做到“無痕”。監測過程本身是否影響系統正常運作。

- 開源或自研的人力/時間投入難以預計，關聯元件或資源需要自行配置或搭建，缺乏相應支援與服務，隨著業務不斷變化，是否可能耗費更多人力及時間成本。且面對大規模場景下效能問題，開源或企業自有團隊是否可以快速應對。

# 阿里雲 Kubernetes 監測：讓容器叢集監測更直觀、更簡單

因此，基於上述洞察考量與大量實踐經驗，阿里雲推出 **Kubernetes 監測服務**。阿里雲 Kubernetes 監測是一套針對 Kubernetes 叢集開發的一站式可觀測性產品。基於 Kubernetes 叢集下的指標、應用鏈路、日誌和事件，阿里雲 Kubernetes 監測旨在為 IT 開發運維人員提供整體的可觀測性方案。阿里雲 Kubernetes 監測具備以下六大特性：

- **程式碼無侵入**：透過旁路技術，無需程式碼埋點，即可獲取到網路效能資料。
- **多語言支援**：透過核心層進行網路協議解析，支援任意語言及框架。
- **低耗高效能**：基於 eBPF 技術，以極低消耗獲取網路效能資料。
- **資源自動拓撲**：透過網路拓撲，資源拓撲展示相關資源的關聯情況。
- **資料多維展現**：支援可觀測的各種型別資料（監測指標、鏈路、日誌和事件）。
- **打造關聯閉環**：完整關聯架構層、應用層、容器執行層、容器管控層、基礎資源層相關可觀測資料。

與此同時，相對於與開源容器監測，阿里雲 Kubernetes 監測具備更加貼近業務場景的差異化價值：

- **資料量無上限**：指標、鏈路、日誌等資料獨立儲存，藉助雲端儲存能力確保低成本大容量儲存。

- **資源高效關聯互動**：透過監測網路請求，完整構建網路拓撲，便於檢視服務依賴狀態，提升運維效率。除了網路拓撲之外，3D 拓撲功能支援同時檢視網路拓撲和資源拓撲，提升問題定位速度。

- **多樣化資料組合**：指標、鏈路、日誌等資料視覺化展示並自由組合，挖掘運維最佳化點。

- **構建完整監測體系**：與應用實時監測服務的其他子產品，共同構建完整監測體系。應用監測關注應用語言執行時、應用框架與業務程式碼；Kubernetes 監測關注容器化應用的容器執行時、容器管控層與系統呼叫，兩個監測均服務於應用，關注應用的不同層次，兩個產品互為補充。Prometheus 是指標採集，儲存，查詢的基礎設施，應用監測與 Kubernetes 監測的指標類資料均依賴 Prometheus。

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基於以上產品特性與差異化價值，我們應用在以下場景：

- 透過 Kubernetes 監測的系統預設或者自定義巡檢規則，發現節點，服務與工作負載的異常。Kubernetes 監測從效能、資源、管控三個維度對節點、服務與工作負載進行異常巡檢，將分析結果直觀地透過正常、警告、嚴重等狀態配合特定顏色進行展示，幫助運維人員直觀感知使用者節點，服務與工作負載執行狀態。

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- 使用 Kubernetes 監測定位服務與工作負載響應失敗根因，Kubernetes 監測透過分析網路協議對失敗請求進行明細儲存，利用失敗請求指標關聯的失敗請求明細定位失敗原因。

- 使用 Kubernetes 監測定位服務與工作負載響應慢根因，Kubernetes 監測透過抓取網路鏈路關鍵路徑的指標，檢視 DNS 解析效能，TCP 重傳率，網路包 rtt 等指標。利用網路鏈路關鍵路徑的指標定位響應慢的原因，進而最佳化相關服務。

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- 使用 Kubernetes 監測探索應用架構，發現預期外的網路流量。Kubernetes 監測支援檢視全域性流量構建起來的拓撲大圖，支援配置靜態埠標識特定服務。利用拓撲圖直觀強大的互動進行應用架構探索，驗證流量是否符合預期，架構形態是否合理。

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- 使用 Kubernetes 監測發現節點資源使用不均勻的問題，提前進行節點資源調配，降低業務執行風險。

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目前，Kubernetes 監測已經開啟全面公測，公測期間免費使用。讓 Kubernetes 監測幫你擺離線械重複的運維工作～

當容器應用越發廣泛，我們又該如何監測容器？

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