精彩回顾 | 利用Dynatrace自动化和智能可视化增强Kubernetes的可用性
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了精彩回顾 | 利用Dynatrace自动化和智能可视化增强Kubernetes的可用性相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
容器技术正在不断发展成熟,Kubernetes已经成为事实上的容器编排标准,越来越多的企业开始拥抱Kubernetes,推动云原生应用上云,满足快速迭代的业务需求。对于创建平台并运维现代基础设施这一需求而言,Kubernetes是一个十分理想的工具。但通常情况下,只有Kubernetes是远远不够的。应用在容器环境中运行同样会有风险,因此需要进行全面的监控提高可视化,可以将风险降到最低。这就意味着不仅要监控基础设施,还要了解应用程序的运行状况。
演讲嘉宾
黄俨卿
Dynatrace资深技术顾问
会议要点
1
Kubernetes的架构与优势
2
Operator Framework
3
Dynatrace可以对Kubernetes实现可视化监控
利用Operator framework实现自动监控
K8S集群工作负载,Pods和应用洞察
实现自动化的端到端可视化能力
Dynatrace 人工智能引擎 Davis
4
Dynatrace支持原生Prometheus metrics
01
Kubernetes的架构与优势
Kubernetes(K8S)是一种可以自动实施Linux容器操作的开源平台。可以将运行一个Linux容器的多组主机聚合在一起,由Kubernetes轻松高效地管理这些集群,而且这些集群可以跨公共云,还有私有云,或者混合云部署主机。因此对于需要快速扩展的云原生应用而言,Kubernetes是非常理想的托管平台。
Kubernetes的架构主要有两部分:Master节点和Worker节点。Master节点用于控制K8S集群为工作节点分配任务,Worker节点负责执行由Master节点分配的工作任务。
在生产环境中使用K8S的主要优势在于提供便捷有效的平台,可以在物理机和虚拟机上、集群上调度和运营容器。它可以帮助用户在生产环境中完全实施,并且依托基于容器的技术架构来运营和运维。
在生产环境中,运营Dynatrace可以做到以下功能:
如跨多台主机进行容器编排时,可以更加充分的利用硬件,更大程度获取企业运行应用的资源。
有效地管理和运用部署,对运营中心实现自动化的操作。
快速按需扩展容器化应用及其资源,可实现自动部署、自动重启,自动复制,以及自动扩展等功能,对应用实施状况检查和自我修复。
02
Operator Framework
Operator Framework是CoreOS公司开发的全新开源工具包,能以更加有效的、自动化的方式管理K8S的原生应用。其本质是通过K8S中部署对应的第三方智能插件,然后通过部署相关资源的方式来部署对应的应用。第三方应用会调用K8S中部署API,部署相应的资源,并对资源状态进行管理。
Operator Framework提供了Operator SDK与Operator生命周期管理。通过Operator SDK开发人员可根据自己的专业知识来构建Operator,而 Operator生命周期管理的目标是促进对K8S进行Operator的管理,利用Operator生命周期管理可以对K8S集群中运行的所有Operator,以及其关联的服务进行安装,触发更新,还有管理等。
K8S有快速迭代,高并发性,可扩展性和高回应的巨大优势,以及通过Operator为构建应用带来了巨大的便利性,当生产环境中上了微服务后,有可能导致整个架构的IT复杂性剧增,需要投入大量的人工去维护。当应用实施微服务一个复杂性主要体现在:
服务依赖的管理:
服务之间的调用关系至关重要。当IT人员上线一个应用或发布一个应用,他可能不清楚该应用会被哪些其他应用依赖。如果一个应用的升级操作导致了IT故障,运维和开发人员就需要系统可以自动了解服务间的上下文依赖关系,IT团队才能够有能力去解决问题,提升工作效率。
调用统计:
调用统计包括调用记录以及调用响应时间,否则一旦在生产系统里面出现性能问题或者是性能较差的时候,无法找到问题所在。调用统计还可以系统地调查服务之间的调用,帮助跟踪地分析具体的问题。
03
Dynatrace可以对Kubernetes实现可视化监控
Dynatrace 连续10次获评Gartner APM 魔力象限的“领导者”。Dynatrace一体化软件智能平台为客户提供了从基础设施监控到应用、微服务应用的安全、用户数字化体现,以及业务影响分析和混合云的全栈式监控。借助OneAgent,Dynatrace可以为客户提供超过500种技术的性能数据采集,通过Dynatrace的专利技术Pure Path,客户还可以实现端到端的链路跟踪,进行深入服务代码层的分析,详细地分析各个服务执行的性能表现。凭借人工智能引擎Davis,系统还可以自动分析故障根因和影响范围,有效提高运维开发人员的工作效率,增加终端用户的满意度。
利用Operator framework实现自动监控
以下三种利用Operator Framework来实现自动监控部署的策略都是在K8S的集群节点上安装OneAgent DaemonSet。
第一种方式:直接安装OneAgent
DaemonSet。
第二种方式:借助Operator来自动的在每个节点上安装OneAgent,同时也可以实现自动升级的操作。
第三种方式:我们推荐客户使用Operator的方式来自动安装OneAgent,因为它可以非常快速的一个自动升级和自动扩展。如果客户有用到包管理镜像Helm Chart,我们也支持这种方式来安装OneAgent。
K8S集群工作负载,Pods和应用洞察
在客户的一个生产环境中,一个K8S集群利用Operator的方式安装OneAgent。首先将OneAgent下载到客户的生产环境,保存放到企业的生产环境当中的私有镜像库里面,然后再编辑yaml文件。客户在5分钟的时间内,就在其500多个节点上安装了OneAgent,而且客户无需要修改应用代码就可以自动采集性能数据。对应用来说它无需做任何的一个变更,只需要在OneAgent安装完成之后重启,就可以实现对数据的抓取。
Dynatrace不需要对K8S集群上的容器做任何修改,也不需要去修改镜像文件。这对于应用开发团队来说,这个过程非常透明且不会增加工作量。很多企业客户的应用开发和运维团队是分开的,有时应用开发人员可能没有权限去访问IaaS层,但是我们也可以支持,我们不需要在节点上去安装这个OneAgent,而是在Pod初始化的时候我们就可以自动的加载OneAgent。这种方式的优点在于整个监控会更加灵活,运营开发人员可以选择监控指定的Namespace服务或者指定某些pod。对于应用开发人员,他可以指定想要监控的服务和应用,以及选择不需要监控的应用,使用起来非常灵活。Dynatrace在各个平台上都提供了Operator的下载,可以在Google Cloud,还有Red Hat的OpenShift上下载,也可以在Github下载Operator以及OneAgent。
OneAgent安装完毕后,Dynatrace可以实时地采集监控的应用性能数据,并对K8S集群做集成。在性能采集的同时,Dynatrace提供了非常灵活应用的用户管理界面,客户可以根据自身需要选择需要展示的性能数据,方便管理员或者开发人员定期的查看和进行数据统计。
Dynatrace还可以深入应用洞察分析,采集并分析每个服务的一个详细性的性能数据,深入代码层查看代码的一个执行方法,以及整个数据库具体的执行语句。
Dynatrace 人工智能引擎 Davis
Dynatrace在业界率先引入了人工智能引擎Davis,可以借助内建的数据模型,快速精准地帮助客户进行定位故障、根因分析和影响范围判断。同时Dynatrace还提供了故障回溯的功能,帮助客户详细了解故障发生时的服务影响,具体有哪些服务受到影响,可以为后续的运营优化提供数据参考。
实现自动化的端到端可视化能力
微服务容器真正在生产环境实施之后,当服务拆分比较细致后,分析服务之间的调用关系、调用时间,对运维的开发人员它带来巨大的挑战。Dynatrace的专利技术Pure Path,可以帮助客户实时绘制出服务时间调用力度,同时还提供每一笔交易记录的性能数据。从前端用户的点击或者是用户加载某个页面,一直跟踪到后端的应用服务调用,再到后端数据库的执行,都会做详细记录。这些数据为运维开发,团队定位故障优化应用,提供了有效的数据支撑。
04
Dynatrace支持原生Prometheus metrics
在K8S社区中,Prometheus是一个非常流行的开源监控和情报工具。现在只要将Dynatrace升级到1.202,Dynatrace就可以支持集成Prometheus的指标。目前可以支持gauge和counter的集成,用户可以将这些指标数据用于自定义图表以及告警分析。
Dynatrace与Prometheus集成的步骤非常简单,只需要在Pod yaml文件里面添加两行注释,即可把指标采集过来,与Dynatrace做集成。同时,也可以对指标做过滤。重要的一些指标跟Dynatrace做集成,让这些指标数据传输到Dynatrace即可。
借助Dynatrace,用户不仅可以进行全面的监控并实现端到端可视化,还可以查看K8S集群工作负载并深入业务代码层分析服务运行状况;而Dynatrace人工智能引擎Davis可以自动分析性能故障,帮助运维团队提供精准的解决之道和深入分析。
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