全面容器監(jiān)控：構(gòu)建高效穩(wěn)定的K8s監(jiān)控體系

實時采集并分析集群內(nèi)各節(jié)點、Pod的CPU、內(nèi)存、磁盤及網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵性能指標(biāo)，全面監(jiān)控K8s

        隨著云計算的發(fā)展，Kubernetes（簡稱K8s）因其卓越的功能，已然成為部署及管理容器化工作的首選“容器編排平臺”。同時，由于其架構(gòu)的高復(fù)雜和高動態(tài)特性，對K8s的監(jiān)控和運維工作提出了更高的要求。

        北京智和信通針對Kubernetes的監(jiān)控與運維需求，提供了全面方案。方案通過對Kubernetes的性能指標(biāo)、事件日志及鏈路傳輸?shù)榷鄠€維度進(jìn)行監(jiān)控，構(gòu)建完善的觀測運維體系。方案注重實時性、準(zhǔn)確性和易用性，幫助用戶預(yù)防潛在的故障問題，提高運維效率，并有效降低運營成本。

第1章 K8s監(jiān)控指標(biāo)

        方案可對K8s進(jìn)行實時監(jiān)控和運維，獲取最新運行狀態(tài)。目前，已適配節(jié)點、Pod、服務(wù)、API Server、Scheduler、Controller Manager、etcd等核心資源，并內(nèi)置多種監(jiān)控指標(biāo)。更多監(jiān)控資源和指標(biāo)也可通過靈活可配的模型庫進(jìn)一步擴(kuò)展適配。

        方案支持用戶自定義擴(kuò)展K8s資源及監(jiān)控指標(biāo)的方式，賦予用戶強大的適配能力，可自定義K8s資源、故障監(jiān)視器、性能監(jiān)視器、TRAP監(jiān)視器等，極大地增強了平臺的靈活性和適應(yīng)性，更大限度地實現(xiàn)對K8s的管控。

第2章 K8s實時監(jiān)控

        方案通過智能算法自動發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的K8s以及K8s內(nèi)部節(jié)點、Pod、服務(wù)等資源，自動生成網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌瑢崟r監(jiān)控各項運行指標(biāo)，感知網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢。

2.1.智能發(fā)現(xiàn)K8s及其資源

        在網(wǎng)絡(luò)可達(dá)范圍內(nèi)，自動獲取網(wǎng)絡(luò)中的K8s及其他設(shè)備的各項信息和設(shè)備間的連接關(guān)系。智能識別K8s內(nèi)部節(jié)點、Pod、服務(wù)等資源信息，生成K8s邏輯拓?fù)洌ヅ涔收?性能監(jiān)視器，通過可視拓?fù)鋭討B(tài)展示K8s運行狀態(tài)。

2.2.平鋪展示K8s邏輯拓?fù)?/p>

        方案以圖形化方式直觀的組織和呈現(xiàn)被管K8s，通過智和信通特有資源升級為設(shè)備的能力，將K8s內(nèi)部的節(jié)點、Pod、服務(wù)、應(yīng)用等資源升級為可在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖现苯映尸F(xiàn)的被管設(shè)備，以邏輯拓?fù)涞男问秸故綤8s內(nèi)部關(guān)系。并在拓?fù)渲幸圆煌伾珗D標(biāo)展現(xiàn)K8s的節(jié)點故障、組件狀態(tài)等實時狀態(tài)信息。

2.3.可視呈現(xiàn)K8s內(nèi)部細(xì)節(jié)

        在拓?fù)鋱D的基礎(chǔ)上，提供資源邏輯拓?fù)洌M(jìn)一步展示K8s內(nèi)部細(xì)節(jié)，可以是K8s的節(jié)點、Pod、集群組件，也可以是用戶定義的其他監(jiān)控對象，對K8s進(jìn)行細(xì)化監(jiān)控，實時告警，對設(shè)備進(jìn)行事前管理，降低故障發(fā)生率。

2.4.實時監(jiān)控K8s運行狀態(tài)

        全面采集節(jié)點資源利用率、節(jié)點健康狀態(tài)、Pod狀態(tài)、Pod資源使用情況、組件性能、服務(wù)運行狀態(tài)等核心指標(biāo)信息，支持按照時間、資源、性能類型等多種維度，圖形、表格等多種形式展示K8s整體可用性、各節(jié)點與Pod的運行性能等信息。

        對實時、歷史性能數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，通過曲線圖、柱狀圖或表格等形象化地展示，按天、星期、月查看性能指標(biāo)變化。也可選擇K8s內(nèi)多個Node節(jié)點或Pod單元進(jìn)行同維度性能數(shù)據(jù)分析，提供可視化性能對比視圖。運維人員能隨時把握K8s性能變化態(tài)勢，防患于未然。

2.5.自動性能與故障巡檢

        根據(jù)用戶特定需求與場景，定制巡檢策略，設(shè)定巡檢頻率、時間及范圍等參數(shù)。平臺無需人工干預(yù)，即可依據(jù)預(yù)設(shè)策略自動執(zhí)行巡檢操作，對K8s整體、Node、Pod等K8s內(nèi)部資源的實時狀態(tài)進(jìn)行巡查，涵蓋故障、性能指標(biāo)，并自動生成詳盡的巡檢報告。定期對網(wǎng)絡(luò)中的K8s進(jìn)行檢查，有助于提前發(fā)現(xiàn)潛在問題，從而采取預(yù)防措施。

第3章 告警與日志管理

        充分利用積累的有效定障、排障經(jīng)驗，打通基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控、IP合規(guī)性監(jiān)測、流量透視、自動運維、運維工單等關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)從告警檢測到排障恢復(fù)的全生命周期閉環(huán)管理。

3.1.日志與事件管理

        接收K8s發(fā)送的各類事件如Pod頻繁重啟、PodDown、Pod創(chuàng)建失敗、容器啟動失敗、容器重啟、NodeDown、資源配額超出、Pod同步失敗等；接收K8s發(fā)送各類syslog日志，如Pod日志、節(jié)點日志、容器日志、應(yīng)用日志等。

        將收集到的事件與日志信息集中存儲并進(jìn)行解析處理，在檢測到異常情況時自動轉(zhuǎn)為告警迅速通知用戶，及時發(fā)現(xiàn)問題異常并定位問題根源。

3.2.故障告警管理

        搭載多種告警機(jī)制，自定義配置告警閾值，具備主動的故障監(jiān)控功能，從大量事件與狀態(tài)中系統(tǒng)性地整合零散的狀態(tài)信息，總結(jié)出當(dāng)前的整體狀況，并對出現(xiàn)的異常狀態(tài)發(fā)出警報。第一時間內(nèi)接收到精確的警報信息，快速識別并標(biāo)記已執(zhí)行操作的警報事項，迅速定位引發(fā)警報的K8s問題，從而有效提升警報處理的效率，顯著減少因K8s故障可能導(dǎo)致的損失。

        提供界面顏色、提示聲、光效閃爍、信息列表、Email、短信、釘釘、企業(yè)微信、個人微信等多種通知渠道，告警通知無延遲，告警渠道全覆蓋。

3.3.智能告警降噪

        采取自動去重、風(fēng)暴抑制、關(guān)聯(lián)聚合、維護(hù)期時間屏蔽、依賴屏蔽等多種智能化告降噪策略，通過運用AI算法，對各類告警進(jìn)行自動化壓縮與收斂處理，從而有效降低無效告警量，抑制告警風(fēng)暴現(xiàn)象的發(fā)生，確保既能避免誤報也能防止漏報情況的出現(xiàn)，并直接指向故障的根本原因。

3.4.運維知識庫

        將各類運維操作和故障判斷等經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為平臺內(nèi)的知識，形成團(tuán)隊知識庫。該知識庫涵蓋知識的存儲、檢索、更新、維護(hù)和審核等方面。通過分類管理運維工作中所需的文檔、操作指南、排障實踐、處置流程和配置信息等，所有團(tuán)隊成員均可進(jìn)行知識分享，從而加速問題解決過程，促進(jìn)團(tuán)隊間的知識共享與協(xié)作，提升整體運維效率。

第4章 運維數(shù)據(jù)分析與展示

        提供可視化數(shù)據(jù)分析能力，對K8s的運維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并通過圖形、報表等形式展示。通過直觀的圖表和圖形化手段清晰有效地將運維數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行傳達(dá)，幫助用戶由宏觀到微觀更快地了解K8s運維現(xiàn)狀，做出更具時效性的決策。

4.1.統(tǒng)計報表

        提供自定義運維數(shù)據(jù)報表能力，實現(xiàn)運維數(shù)據(jù)的靈活展現(xiàn)和統(tǒng)計分析，通過自助式數(shù)據(jù)統(tǒng)計、對比、TOPN等分析方式及周期自動生成報表功能，實現(xiàn)運維數(shù)據(jù)有效利用。

4.2.運維大屏

        運維大屏提供網(wǎng)絡(luò)綜合信息實時監(jiān)控，設(shè)備的綜合信息實時監(jiān)控、性能和故障實時監(jiān)控和清單，資源的性能和告警監(jiān)控以及對網(wǎng)絡(luò)流量告警和性能分析等功能。

第5章 遠(yuǎn)程控制和編排式配置

        方案提供K8s遠(yuǎn)程控制的能力，將周期性、重復(fù)性、規(guī)律性的大量日常運維工作，轉(zhuǎn)化為依托于平臺的自動化執(zhí)行。

5.1.遠(yuǎn)程配置執(zhí)行

        通過深入掌握K8s協(xié)議的控制能力，實現(xiàn)對K8s配置的全面管理。

        具體操作包括：創(chuàng)建/刪除Pod、調(diào)整Pod資源配置、創(chuàng)建/刪除Secret、創(chuàng)建/刪除Service、創(chuàng)建Deployment、應(yīng)用配置文件、調(diào)整資源的副本數(shù)、應(yīng)用滾動更新和回滾等。

5.2.策略編排──以（創(chuàng)建Pod并修改其配置為例）

        效果要求：通過運維編排遠(yuǎn)程創(chuàng)建Pod并修改其配置。

        第一步：將K8s納入平臺進(jìn)行統(tǒng)一監(jiān)管。

        第二步，配置K8s的Pod管理策略。主要策略包括：創(chuàng)建Pod、查看Pod狀態(tài)、修改配置等。

        第三步，配置觸發(fā)方式，運維編排支持手動觸發(fā)、定時觸發(fā)、告警觸發(fā)等方式，根據(jù)策略內(nèi)容，我們選擇手動觸發(fā)的方式。

第6章 方案應(yīng)用價值

        北京智和信通K8s監(jiān)控與運維方案通過智能化手段，為Kubernetes集群提供了全面、高效的管理與保障。方案不僅深度整合了資源監(jiān)控、故障預(yù)警、自動化運維以及智能調(diào)度等核心功能，并憑借高度靈活配置能力與良好的擴(kuò)展性特點，有效地應(yīng)對并全面覆蓋Kubernetes運行環(huán)境中的各種復(fù)雜場景及其動態(tài)變化需求。

        在資源監(jiān)控方面，能夠?qū)崟r采集并分析集群內(nèi)各節(jié)點、Pod的CPU、內(nèi)存、磁盤及網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵性能指標(biāo)，通過直觀的圖表和告警機(jī)制，幫助運維人員迅速定位并解決資源瓶頸。同時，通過日志收集與分析能力，能夠智能識別異常日志，為故障排查提供有力支持。

        在故障預(yù)警與自動化運維方面，通過預(yù)設(shè)的告警規(guī)則和自動化腳本，能夠在檢測到潛在故障時立即觸發(fā)告警，并嘗試執(zhí)行預(yù)設(shè)的修復(fù)策略，從而有效降低故障對業(yè)務(wù)的影響。此外，方案還支持自定義運維任務(wù)，如定時備份、滾動升級等，極大地緩解了運維團(tuán)隊的工作負(fù)擔(dān)，減少了人為操作的需求，從而大幅度提升了整體運維效率。

        總之，北京智和信通K8s監(jiān)控與運維方案以其全面、智能、靈活的特性，無論是對于小型K8s集群，還是對于大型復(fù)雜、分布式K8s環(huán)境，北京智和信通均能提供定制化的解決方案，以滿足企業(yè)在各個發(fā)展階段的運維需求。此外，隨著企業(yè)業(yè)務(wù)的持續(xù)增長，該方案亦支持靈活地進(jìn)行橫向與縱向擴(kuò)展，從而確保運維工作的持續(xù)高效運行。