云原生应用Kubernetes监控与弹性实践Word格式文档下载.docx
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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。
本文整理自由阿里云容器平台技术专家刘中巍（莫源）在KubeCon分享的《CloudNativeApplicationmonitoringandautoscalinginkubernetes》演讲。
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阿里云容器服务Kubernetes的监控总览
云服务集成
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）、CloudMonitor（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
·
APIServer等核心组件的日志
ServiceMesh/Ingress等接入层的日志
应用的标准日志
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。
开源方案集成
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：
Kubernetes内置监控组件的增强与集成
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。
Prometheus生态的增强与集成
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：
存储、性能增强：
支持了产品级的存储能力支持（TSDB、InfluxDB），提供更持久、更高效的监控存储与查询。
采集指标的增强：
修复了部分由于Prometheus自身设计缺欠造成的监控不准的问题，提供了GPU单卡、多卡、共享分片的exporter。
提供上层可观测性的增强：
支持场景化的CRD监控指标集成，例如argo、spark、tensorflow等云原生的监控能力，支持多租可观测性。
阿里云容器服务Kubernetes的弹性总览
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
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。
HPA
HPA是Pod水平伸缩的组件，除了社区支持的ResourceMetrics和CustomMetrics，阿里云容器服务Kubernetes还提供了external-metrics-adapter，支持云服务的指标作为弹性伸缩的判断条件。
目前已经支持例如：
Ingress的QPS、RT，ARMS中应用的GC次数、慢SQL次数等等多个产品不同维度的监控指标。
VPA
VPA是Pod的纵向伸缩的组件，主要面向有状态服务的扩容和升级场景。
cronHPA
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
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。
资源层弹性组件
资源层弹性组件是指弹性的操作都是针对于Pod和具体资源关系的。
Cluster-Autoscaler
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
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。
DemoShowCase
最后给大家进行一个简单的Demo演示：
应用主体是apiservice，apiservice会通sub-apiservice调用database，接入层通过ingress进行管理。
我们通过PTS模拟上层产生的流量，并通过SLS采集接入层的日志，ARMS采集应用的性能指标，并通过alibaba-cloud-metrics-adapster暴露externalmetrics触发HPA重新计算工作负载的副本，当伸缩的Pod占满集群资源时，触发virtual-kubelet-autoscaler生成ECI承载超过集群容量规划的负载。
总结
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。
本文作者：
jessie筱姜
原文链接
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-全文完-
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