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Kubernetes工作负载监控：Sidecar模式

2023年 7月 9日 27.6k 0

Kubernetes彻底改变了构建基础架构的方式，加快了部署速度，并使我们能够复制和扩展微服务架构。但是，Kubernetes在应用可见性和监控功能方面，却面临一系列新的挑战。

在这篇文章中，我通过回顾Sensu首席执行官Caleb Hailey在CNCF的讨论，如：一些现有的和流行的Kubernetes监控模式（例如Prometheus），以及为什么传统方法在云原生世界中的不足。除此之外，我还将介绍用于监控Kubernetes上的工作负载的当前最佳实践–sidecar模式。

容器：现状

长期以来，我们一直依靠微服务，实现在云中更快，更可靠地交付软件。容器化是微服务发展过程中自然而然的下一步，它与Kubernetes一起进行容器编排，迫使我们重新考虑如何部署和监控应用程序。

尽管Kubernetes是一个功能强大的平台，可用于在任何地方运行应用程序，但这种功能带来了更多的复杂性。

Kubernetes监控：挑战和数据来源

采用Kubernetes意味着要争夺各种各样的数据源。这些数据源都是抽象的，因此要了解系统的运行状况和性能，你需要访问堆栈中的监控数据。

Sensu首席技术官Sean Porter 之前在一篇文章中详细概述了数据源。简而言之，你需要能够从四个主要来源收集数据：

  • 运行Kubelet的Kubernetes主机，从这些主机中获取数据的最常见方法是使用 Prometheus node exporter ，该程序从Kubernetes主机上抓取数据并在通过HTTP方式暴露。
  • Kubernetes process即Kubelet metrics，这些提供了有关Kubernetes节点及其运行 jobs 的详细信息。
  • Kubelet的内置cAdvisor，跟踪正在运行的容器的资源使用情况。
  • Kube-state-metrics， Kubernetes集群级别的全局视图

    • Kubernetes的动态特性，要求一种动态的监控方法–并可以应对大量的分布式应用程序和临时基础设施。

    Kubernetes监控策略

    监控策略概括如下：

    • 远程轮询 -轮询设备并报告其健康状况的传统服务检查方法。
    • 基于节点（每个主机的代理） -监控代理位于Kubernetes主机上，或者在Kubernetes集群内部以DaemonSet进行部署，以获得对系统资源信息的访问。
    • Sidecar（每个Pod的代理） -用于监控Kubernetes系统及其正在运行的工作负载。
    • 日志和APM-日志数据和应用程序性能的管理。

    考虑到这些可观察性方法，让我们仔细研究监控Kubernetes的一种更传统的方法：使用Prometheus。

    Kubernetes：Prometheus监控

    有篇很不错的文章—Prometheus成为Kubernetes出色的基于遥测的监控伴侣的方法。

    使用Prometheus监控有个好处，就是开发人员不用修改他们的deployment的yaml文件。

    但是，如果你需要服务的功能运行状况检查，Prometheus则无法反映“是否健康？”。

    更全面的监控方法：Sidecar模式

    Kubernetes监控的 sidecar 模式是一种更具动态性的方法。Sidecar作为一种模式并不是Kubernetes的正式约定，但是随着Kubernetes的发展，Sidecar也越来越普及。

    Kubernetes的Sidecar示例包括：

    • 服务网格
    • 使用作为sidecar运行的代理，来记录平台的日志
    • 监控解决方案（例如Sensu），他们以sidecar方式运行代理，可以为每个服务一对一地配对监控代理。

    当你使用sidecar模式时，你的Kubernetes pod将运行应用程序的容器与运行Sensu代理的容器保持在一起。这些容器共享相同的网络空间，因此你的应用程序可以与Sensu通信，它们就像在同一容器或主机中运行一样。

    Sidecar具有和微服务在云原生环境中相同的优势，如：

    • 模块化的
    • 可组合
    • 可重用

    演示：Sidecar方式监控应用程序

    在本教程中，我们将使用Kubectl在Kubernetes中部署应用程序（NGINX网站）。在演示的第二部分中，我们将展示如何监控已部署的应用程序。

    如果你想再本地使用演示，则需要安装Kubernetes（可以通过Minikube工具在本地运行Kubernetes）并将Sensu部署到Kubernetes中。

    完整示例： https://github.com/calebhailey/monitoring-k8s-workloads

    在kubernetes中部署Sensu，请参考 https://github.com/sensu/sensu-kube-demo

    首先，使用kubectl apply命令部署NGINX部署：

    nginx-deployment.yaml

    ---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
    - name: http
      protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 80
  type: LoadBalancer
​
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  minReadySeconds: 10
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0
  template:
    metadata:
      name: nginx
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:latest
        ports:
        - protocol: TCP
          containerPort: 80
​

    部署

    $ kubectl create namespace webinar
$ kubectl --namespace webinar apply -f kubernetes/nginx-deployment.yaml
$ kubectl --namespace webinar get services
NAME    TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP     PORT(S)          AGE
nginx   LoadBalancer   10.27.251.183   35.230.122.31   8000:30161/TCP   33d

    NGINX容器默认在80端口上运行。我通过8000端口暴露了它。

    现在，在浏览器中输入http://35.230.122.31:8000访问你的NGINX应用程序。

    你已经在Kubernetes中部署了应用程序或服务，但是如何找出监控它的最佳方法。

    让我们看看如何将Sensu Go代理作为 sidecar 添加到你的应用程序中。（这适用于所有Kubernetes控制器： deployments ，Statefulsets，DaemonSet等）。

    nginx-deployment-with-sensu-sidecar.yaml

    ---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
    - name: http
      protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 80
  type: LoadBalancer
​
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  minReadySeconds: 10
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0
  template:
    metadata:
      name: nginx
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:latest
        ports:
        - protocol: TCP
          containerPort: 80
      - name: sensu-agent
        image: sensu/sensu:5.11.1
        command: ["/opt/sensu/bin/sensu-agent", "start", "--log-level=debug", "--insecure-skip-tls-verify", "--keepalive-interval=5", "--keepalive-timeout=10"]
        env:
        - name: SENSU_BACKEND_URL
          value: wss://sensu-backend-0.sensu.sensu-system.svc.cluster.local:8081 wss://sensu-backend-1.sensu.sensu-system.svc.cluster.local:8081 wss://sensu-backend-2.sensu.sensu-system.svc.cluster.local:8081
        - name: SENSU_NAMESPACE
          value: webinar
        - name: SENSU_SUBSCRIPTIONS
          value: linux kubernetes nginx
        - name: SENSU_DEREGISTER
          value: "true"
        - name: SENSU_STATSD_EVENT_HANDLERS
          value: statsd
​

    使用kubectl apply以下命令更新你的deployment：

    $ kubectl --namespace webinar apply -f 
kubernetes/nginx-deployment-with-sensu-sidecar.yaml

    访问Sensu面板，将看到Sensu自动注册Sidecar。（Sensu还会自动注销节点，因此你可以分辨出发生故障的节点与已取消配置的节点之间的区别。）

    Kubernetes中deployment 的.spec.template.spec.containers：

    - name: sensu-agent
  image: sensu/sensu:5.11.1
  command: ["/opt/sensu/bin/sensu-agent", "start", "--log-level=debug", "--insecure-skip-tls-verify", "--keepalive-interval=5", "--keepalive-timeout=10"]
  env:
  - name: SENSU_BACKEND_URL
    value: wss://sensu-backend-0.sensu.sensu-system.svc.cluster.local:8081 wss://sensu-backend-1.sensu.sensu-system.svc.cluster.local:8081 wss://sensu-backend-2.sensu.sensu-system.svc.cluster.local:8081
  - name: SENSU_NAMESPACE
    value: webinar
  - name: SENSU_SUBSCRIPTIONS
    value: linux kubernetes nginx
  - name: SENSU_DEREGISTER
    value: "true"
  - name: SENSU_STATSD_EVENT_HANDLERS
    value: statsd

    现在已经有了此配置，你可以轻松扩展资源。

    $ kubectl --namespace webinar scale deployment nginx --replicas 10

    在配置监控检查之前，我们有必要了解下有关Sensu的体系结构以及服务如何通信的背景知识。

    Sensu代理以pub-sub模型与Sensu后端进行通信，并且该代理仅要求出站网络访问，因此我们不必打开代理中或Pod上的端口即可访问它们。

    代理在Sensu Go中具有TLS加密的Web套接字，它们与Sensu后端保持此连接，并内置支持高可用性。

    当代理连接时，它会自我描述其角色。如果是 sidecar ，它说：“我在Kubernetes上，我是Docker容器，我的角色是nginx服务。” 代理通过订阅收集数据。Sensu支持各种插件，如：Nagios插件，本地StatsD套接字，Prometheus endpoints等等。

    在本教程中，我们将使用Nagios check_http插件配置一个简单的检查。

    首先，你需要提供Sensu配置，其中包括四个主要属性： resource type, API version, metadata, 和spec 。这些将在控制平面中注册，并与监控检查配置关联。

    例如，这是Sensu中的监控检查，其中包含注册该检查所需的插件：

    输出的格式为nagios_perfdata，并将其写入InfluxDB。

    让我们配置监控检查：

    $ sensuctl --namespace webinar create -f sensu/checks/check-nginx.yaml

    你会看到该配置出现在Sensu仪表板中，可以在需要的地方对其进行编辑，并且该配置将在所有三个Kubernetes Pod上自动执行。

    这是你的服务检查结果：

    通过Sensu的监控事件管道，最终我们可以再面板上看到这些数据。

    你可以在Sensu中配置InfluxDB处理程序，以将数据从其Nagios格式转换为InfluxDB格式，以便可以将其写入InfluxDB，并且可以开始在Granfana仪表板上查看指标。

    以下是配置遥测管道（InfluxDB处理程序）的方法：

    sensu/handlers/influxdb.yaml

    ---
type: Asset
api_version: core/v2
metadata:
  name: monitoring-plugins-alpine
spec:
  url: https://github.com/calebhailey/sensu-assets-monitoring-plugins/releases/download/2.2.0/monitoring-plugins-alpine_2.2.0_linux_amd64.tar.gz
  sha512: 81f7d411bd4ed4234dc54cd9218e808130a0a7db93d8ea998aa6ce74dc847bbd87ffa232c70bf4b066eb96ff3e6cb3ea0ddab1f593050b5c0bdb83f4eb36a6b2
  filters:
  - entity.system.os == 'linux'
  - entity.system.arch == 'amd64'
  - entity.system.platform == 'alpine'
​
---
type: Asset
api_version: core/v2
metadata:
  name: monitoring-plugins-centos
spec:
  url: https://github.com/calebhailey/sensu-assets-monitoring-plugins/releases/download/2.2.0/monitoring-plugins-centos_2.2.0_linux_amd64.tar.gz
  sha512: 0131ffea75099b2140b2d11da576c5b601d99eb7661a8105cadd884e5d953f215d23386a84ed871aabfe6a5751ce11443278be6ab510c8feab478b0365b329f0
  filters:
  - entity.system.os == 'linux'
  - entity.system.arch == 'amd64'
  - entity.system.platform == 'centos'
​
---
type: Asset
api_version: core/v2
metadata:
  name: monitoring-plugins-debian
spec:
  url: https://github.com/calebhailey/sensu-assets-monitoring-plugins/releases/download/2.2.0/monitoring-plugins-debian_2.2.0_linux_amd64.tar.gz
  sha512: 632366d0d55bd79762a71ef4e3209bcf6a499b6449ef6cb9471712e7799d3f6834ae7b3bafa1dfb00d4f358afed27971e7ed8b34d0424cdb31ec7a18aaf74b4f
  filters:
  - entity.system.os == 'linux'
  - entity.system.arch == 'amd64'
  - entity.system.platform == 'debian'
​
---
type: CheckConfig
api_version: core/v2
metadata:
  name: check-nginx
spec:
  command: check_http -H 127.0.0.1 -N
  publish: true
  interval: 10
  subscriptions:
  - nginx
  runtime_assets:
  - monitoring-plugins-alpine
  - monitoring-plugins-centos
  - monitoring-plugins-debian
  timeout: 10
  output_metric_format: nagios_perfdata
  output_metric_handlers:
  - influxdb

    部署

    $ sensuctl --namespace webinar create -f sensu/handlers/influxdb.yaml

    你可以在GitHub中重新查看这些配置。

    最后

    现在，你已经建立了一个简单的管道，该管道可以通过Sidecar模式从Kubernetes收集指标，并且能够将数据发送到Grafana进行可视化。

    如果你想了解有关InfluxDB处理程序（或可与Sensu Go一起使用的任何其他处理程序，包括PagerDuty，ElasticSearch，Splunk等的处理程序）的更多信息，请访问Sensai社区的开源目录Bonsai。

    译文链接： https://kubernetes.io/blog/2020/04/16/monitoring-kubernetes-sidecar-pattern/

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    这个人很懒，什么都没有留下～

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