云原生应用Kubernetes监控与弹性实践Word格式文档下载.docx

1、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Cloud Native Application monitoring and autoscaling in kubernetes演讲。获取 KubeCon 全部阿里演讲PPT，关注阿里巴巴云原生公众号，微信菜单栏点击 PPT下的“获取PPT”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

2、知监控服务）、Cloud Monitor（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Service Mesh/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

3、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/m

4、etrics-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

5、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

6、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。HPAHPA是Pod水平伸缩的组件，除了社区支持的Resource Metrics和Custom Metrics，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。VP

7、AVPA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。cronHPAcronHPA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。ResizerResizer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-AutoscalerCluster-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

8、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-autoscalervirtual-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。Demo Show Case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

9、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external metrics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筱姜原文链接更多技术干货敬请关注云栖社区知乎机构号：阿里云云栖社区 - 知乎本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。-全文完-