😿 🚫 👷🏼 निगरानी और कुबेरनेट्स (समीक्षा और वीडियो रिपोर्ट) 👨🏾‍🍳 ⛹️ 🧝🏿

28 मई को रूटकॉन्फ़ 2018 सम्मेलन में, जो आरआईटी ++ 2018 त्यौहार के भाग के रूप में हुआ था, "लॉगिंग और मॉनिटरिंग" अनुभाग में, एक रिपोर्ट "मॉनिटरिंग और कुबेरनेट्स" वितरित की गई थी। यह प्रोमेथियस के साथ निगरानी सेटअप के अनुभव के बारे में बताता है, जो उत्पादन में दर्जनों कुबेरनेट परियोजनाओं के संचालन के परिणामस्वरूप फ्लेंट द्वारा प्राप्त किया गया था।

परंपरा से, हम एक रिपोर्ट (लगभग एक घंटे, लेख से बहुत अधिक जानकारीपूर्ण) और पाठ के रूप में मुख्य निचोड़ के साथ एक वीडियो प्रस्तुत करने की कृपा कर रहे हैं। चलो चलते हैं!

निगरानी क्या है?

कई निगरानी प्रणाली हैं:

ऐसा लगता है कि उनमें से एक को लेना और स्थापित करना - बस, सवाल बंद है। लेकिन अभ्यास से पता चलता है कि ऐसा नहीं है। और यहाँ क्यों है:

स्पीडोमीटर गति दिखाता है । यदि हम स्पीडोमीटर द्वारा मिनट में एक बार गति को मापते हैं, तो औसत गति, जिसे हम इन आंकड़ों के आधार पर गणना करते हैं, ओडोमीटर डेटा के साथ मेल नहीं खाएंगे। और अगर एक कार के मामले में यह स्पष्ट है, तो जब सर्वर के लिए कई संकेतक, कई संकेतक की बात आती है, तो हम अक्सर इसके बारे में भूल जाते हैं।

हम क्या मापते हैं और हम वास्तव में कैसे यात्रा करते हैं
अधिक माप । जितने अधिक संकेतक हमें मिलेंगे, समस्याओं का निदान उतना ही सटीक होगा ... लेकिन केवल इस शर्त पर कि ये वास्तव में उपयोगी संकेतक हैं, और न केवल वह सब कुछ जो आप एकत्र करने में कामयाब रहे।
अलर्ट करता है । अलर्ट भेजने में कुछ भी जटिल नहीं है। हालांकि, दो विशिष्ट समस्याएं: ए) झूठी अलार्म इतनी बार होती हैं कि हम किसी भी अलर्ट का जवाब देना बंद कर देते हैं, बी) अलर्ट एक समय में आते हैं जब बहुत देर हो चुकी होती है (सब कुछ पहले ही विस्फोट हो चुका होता है)। और निगरानी में यह हासिल करना कि ये समस्याएँ उत्पन्न नहीं हुईं, वास्तविक कला है!

निगरानी तीन परतों की पाई है, जिनमें से प्रत्येक महत्वपूर्ण है:

सबसे पहले, यह एक ऐसी प्रणाली है जो आपको दुर्घटनाओं को पूर्व-खाली करने की अनुमति देती है, दुर्घटनाओं के बारे में सूचित करें (यदि उन्हें रोका नहीं जा सका) और समस्याओं का त्वरित निदान करें ।
इसके लिए क्या आवश्यक है? सटीक डेटा , उपयोगी चार्ट (उन्हें देखें और समझें कि समस्या कहां है), प्रासंगिक अलर्ट (सही समय पर पहुंचें और स्पष्ट जानकारी हो)।
और यह सब काम करने के लिए, एक निगरानी प्रणाली की जरूरत है।

एक निगरानी प्रणाली का समुचित सेटअप जो वास्तव में काम करता है, एक आसान काम नहीं है, जिसे कुबेरनेट्स के बिना भी कार्यान्वयन के लिए एक विचारशील दृष्टिकोण की आवश्यकता है। लेकिन उसके दिखने से क्या होता है?

कुबेरनेट्स की निगरानी की बारीकियां

नंबर 1। बड़ा और तेज

कुबेरनेट्स बहुत बदल रहा है क्योंकि बुनियादी ढांचा बड़ा और तेज हो रहा है। यदि पहले, साधारण लोहे के सर्वर के साथ, उनकी संख्या बहुत सीमित थी, और इसके अलावा प्रक्रिया बहुत लंबी थी (दिन या सप्ताह लग गए), तो आभासी मशीनों के साथ संस्थाओं की संख्या में काफी वृद्धि हुई, और लड़ाई में उनके परिचय का समय सेकंड तक कम हो गया।

कुबेरनेट्स के साथ, संस्थाओं की संख्या परिमाण के एक क्रम से बढ़ी है, उनका जोड़ पूरी तरह से स्वचालित है (कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन आवश्यक है, क्योंकि विवरण के बिना एक नया पॉड नहीं बनाया जा सकता है), पूरा बुनियादी ढांचा बहुत गतिशील हो गया है (उदाहरण के लिए, पॉड्स को हटा दिया जाता है और हर बार जारी किया जाता है फिर से बनाए जाते हैं)।

वह क्या बदलता है?

सिद्धांत रूप में, हम व्यक्तिगत पॉड्स या कंटेनरों को देखना बंद कर देते हैं - अब हम केवल वस्तुओं के समूहों में रुचि रखते हैं ।
सेवा डिस्कवरी सख्ती से अनिवार्य हो जाती है , क्योंकि "गति" पहले से ही ऐसी हैं, सिद्धांत रूप में, हम नई संस्थाओं को मैन्युअल रूप से शुरू / हटा नहीं सकते हैं, जैसा कि पहले था, जब नए सर्वर खरीदे गए थे।
डेटा की मात्रा में काफी वृद्धि हो रही है । यदि पहले मैट्रिक्स सर्वर या आभासी मशीनों से एकत्र किए गए थे, अब फली से, जिनमें से संख्या बहुत बड़ी है।
सबसे दिलचस्प बदलाव मैंने " मेटाडेटा प्रवाह " कहा और मैं आपको इसके बारे में अधिक बताऊंगा।

मैं इस तुलना से शुरू करता हूँ:

जब आप अपने बच्चे को बालवाड़ी में भेजते हैं, तो उसे एक व्यक्तिगत बॉक्स दिया जाएगा, जो उसे अगले साल (या अधिक) के लिए सौंपा गया है और जिस पर उसका नाम दर्शाया गया है।
जब आप पूल में आते हैं, तो आपके लॉकर पर हस्ताक्षर नहीं किए जाते हैं और यह आपको एक "सत्र" के लिए जारी किया जाता है।

इसलिए शास्त्रीय निगरानी प्रणाली सोचते हैं कि वे एक बालवाड़ी हैं , न कि एक पूल: वे मानते हैं कि निगरानी वस्तु हमेशा के लिए या लंबे समय के लिए उनके पास आई थी, और तदनुसार उन्हें लॉकर दें। लेकिन कुबेरनेट्स में वास्तविकताएं अलग हैं: एक फली पूल में आई (यानी बनाई गई थी), इसमें तैरा (एक नई तैनाती तक) और छोड़ दिया (नष्ट हो गया) - यह सब जल्दी और नियमित रूप से होता है। इस प्रकार, निगरानी प्रणाली को यह समझना चाहिए कि यह जिन वस्तुओं पर नज़र रखता है, वे एक छोटा जीवन जीते हैं, और सही समय पर इसके बारे में पूरी तरह से भूल जाने में सक्षम होना चाहिए।

नंबर 2। समानांतर वास्तविकता मौजूद है

एक और महत्वपूर्ण बिंदु - कुबेरनेट्स के आगमन के साथ, हमारे पास दो "वास्तविकताएं" हैं:

कुबेरनेट्स दुनिया जिसमें नाम स्थान, तैनाती, फली, कंटेनर हैं। यह एक जटिल दुनिया है, लेकिन यह तार्किक, संरचित है।
"भौतिक" दुनिया, प्रत्येक नोड पर कंटेनरों के कई (शाब्दिक - ढेर) से मिलकर।

कुबेरनेट्स में एक और एक कंटेनर "आभासी वास्तविकता" (ऊपर) और नोड्स की भौतिक दुनिया (नीचे)

और निगरानी की प्रक्रिया में, हमें कुबेरनेट्स की वास्तविकता के साथ कंटेनरों की भौतिक दुनिया की लगातार तुलना करने की आवश्यकता है । उदाहरण के लिए, जब हम कुछ नामस्थानों को देखते हैं, तो हम यह जानना चाहते हैं कि इसके सभी कंटेनर (या इसके एक चूल्हे के कंटेनर) कहां स्थित हैं। इसके बिना, अलर्ट दृश्य और उपयोग करने के लिए सुविधाजनक नहीं होंगे - क्योंकि हमारे लिए यह समझना महत्वपूर्ण है कि वे किन वस्तुओं की रिपोर्टिंग कर रहे हैं।

विभिन्न प्रकार के अलर्ट - बाद वाला बाकी की तुलना में काम में अधिक दृश्य और सुविधाजनक है

यहाँ निष्कर्ष हैं:

निगरानी प्रणाली को कुबेरनेट्स अंतर्निहित अंतर्निहित प्राइमेटिक्स का उपयोग करना चाहिए।
एक से अधिक वास्तविकता है: अक्सर समस्याएं चूल्हा के साथ नहीं होती हैं, लेकिन एक विशेष नोड के साथ, और हमें लगातार समझने की जरूरत है कि वे किस तरह की "वास्तविकता" में हैं।
एक क्लस्टर में, एक नियम के रूप में, कई वातावरण (उत्पादन के अलावा) हैं, जिसका अर्थ है कि इसे ध्यान में रखा जाना चाहिए (उदाहरण के लिए, रात में देव पर समस्याओं के बारे में अलर्ट प्राप्त नहीं करना)।

इसलिए, हमारे पास काम करने के लिए तीन आवश्यक शर्तें हैं:

हम अच्छी तरह समझते हैं कि निगरानी क्या है।
हम इसकी विशेषताओं के बारे में जानते हैं कि कुबेरनेट्स के साथ कौन सी सुविधाएँ दिखाई देती हैं।
हम प्रोमेथियस को अपनाते हैं।

और इसलिए, वास्तव में काम करने के लिए, यह वास्तव में बहुत प्रयास करने के लिए ही रहता है! वैसे, आखिर क्यों प्रोमेथियस? ।।

प्रोमेथियस

प्रोमेथियस को चुनने के बारे में सवाल का जवाब देने के दो तरीके हैं:

देखें कि कौन और क्या आमतौर पर कुबरनेट्स की निगरानी के लिए उपयोग किया जाता है।
इसके तकनीकी लाभों पर विचार करें।

पहली बार, मैंने द न्यू स्टैक ( द स्टेट ऑफ़ द कुबेरनेट्स इकोसिस्टम ई-बुक) के सर्वेक्षण डेटा का उपयोग किया, जिसके अनुसार प्रोमेथियस अन्य समाधानों (ओपन सोर्स, और सास) की तुलना में कम से कम लोकप्रिय है, और यदि आप देखें, तो इसमें पांच गुना सांख्यिकीय लाभ है। ।

अब देखते हैं कि प्रोमेथियस कैसे काम करता है, समानांतर में इसकी क्षमताओं को कुबेरनेट्स के साथ कैसे जोड़ा जाता है और संबंधित चुनौतियों को हल किया जाता है।

प्रोमेथियस कैसे संरचित है?

प्रोमेथियस को गो में लिखा गया है और एक एकल बाइनरी फ़ाइल के रूप में वितरित किया गया है, जिसमें सब कुछ अंतर्निहित है। इसके संचालन के लिए मूल एल्गोरिथ्म इस प्रकार है:

कलेक्टर लक्ष्य तालिका पढ़ता है, अर्थात निगरानी की जाने वाली वस्तुओं की सूची और उनके मतदान की आवृत्ति (डिफ़ॉल्ट रूप से - 60 सेकंड)।
उसके बाद, कलेक्टर आपके द्वारा आवश्यक प्रत्येक पॉड में एक HTTP अनुरोध भेजता है और मैट्रिक्स के एक सेट के साथ प्रतिक्रिया प्राप्त करता है - एक सौ, एक हजार, दस हजार हो सकते हैं ... प्रत्येक मीट्रिक का एक नाम, मूल्य और लेबल होता है ।
प्राप्त प्रतिक्रिया TSDB डेटाबेस में संग्रहीत की जाती है, जहां इसकी प्राप्ति का समय टिकट और जिस ऑब्जेक्ट से लिया गया था, उसके लेबल को प्राप्त मीट्रिक डेटा में जोड़ा जाता है।

संक्षेप में TSDB के बारे में
TSDB - समय श्रृंखला डेटाबेस (समय श्रृंखला के लिए DB) गो पर, जो आपको निर्दिष्ट दिनों के लिए डेटा संग्रहीत करने की अनुमति देता है और इसे बहुत कुशलता से (आकार, स्मृति और इनपुट / आउटपुट में) करता है। डेटा को केवल स्थानीय रूप से संग्रहीत किया जाता है, बिना क्लस्टरिंग और प्रतिकृति के, जो कि एक प्लस (यह बस और गारंटीकृत काम करता है) और एक माइनस (भंडारण का कोई क्षैतिज स्केलिंग नहीं है), लेकिन प्रोमेथियस के मामले में शार्डिंग अच्छी तरह से किया जाता है, फेडरेशन - इस पर बाद में और अधिक।
योजना में प्रस्तुत, सेवा डिस्कवरी एक सेवा खोज इंजन है जिसे प्रोमेथियस में बनाया गया है जो आपको लक्ष्य तालिका बनाने के लिए "बॉक्स से डेटा" (कुबेरनेट्स एपीआई के माध्यम से) प्राप्त करने की अनुमति देता है।

यह तालिका कैसी दिखती है? प्रत्येक प्रविष्टि के लिए, यह उस URL को संग्रहीत करता है जो मैट्रिक्स, कॉल और लेबल की आवृत्ति प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जाता है।

शारीरिक के साथ कुबेरनेट्स "दुनिया" के बहुत रस के लिए लेबल का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, रेडिस के साथ एक पॉड खोजने के लिए हमारे पास मान नाम स्थान, सेवा (किसी विशेष मामले के लिए तकनीकी विशेषताओं के कारण परिनियोजन के बजाय उपयोग किया गया) और वास्तविक पॉड होना आवश्यक है। तदनुसार, ये 3 लेबल Redis मेट्रिक्स के लिए लक्ष्य तालिका प्रविष्टियों में संग्रहीत हैं।

तालिका में इन प्रविष्टियों को प्रोमेथियस scrape_configs के आधार पर बनाया गया है जिसमें मॉनिटरिंग ऑब्जेक्ट्स का वर्णन किया गया है: scrape_configs सेक्शन में, scrape_configs परिभाषित किया गया है, जो इंगित करता है कि किस लेबल पर ऑब्जेक्ट्स की निगरानी के लिए, उन्हें कैसे फ़िल्टर करें और रिकॉर्ड करने के लिए कौन से लेबल की खोज करें।

कुबेरनेट क्या डेटा एकत्र करता है?

सबसे पहले, कुबेरनेट्स में विज़ार्ड काफी जटिल है - और इसके संचालन की स्थिति (क्यूब-एपेस्वर, क्यूब-कंट्रोलर-मैनेजर, क्यूब-शेड्यूलर, क्यूब-वॉर्ड 3 ...) की निगरानी करने के लिए महत्वपूर्ण है, और क्लस्टर नोड के साथ बाध्यकारी है।
दूसरे, यह जानना जरूरी है कि कुबेरनेट्स के अंदर क्या चल रहा है। ऐसा करने के लिए, हमें निम्न से डेटा मिलता है:
- क्यूबलेट - यह कुबेरनेट्स घटक क्लस्टर के प्रत्येक नोड पर चल रहा है (और K8s विज़ार्ड से जोड़ता है); cAdvisor इसे (कंटेनरों द्वारा सभी मैट्रिक्स) में बनाया गया है, और यह कनेक्टेड परसेंट वॉल्यूम के बारे में भी जानकारी संग्रहीत करता है;
- क्यूब-स्टेट-मेट्रिक्स - संक्षेप में, यह कुबेरनेट्स एपीआई के लिए प्रोमेथियस एक्सपोर्टर है (यह आपको कुबेरनेट्स में संग्रहीत वस्तुओं के बारे में जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है: फली, सेवाएँ, तैनाती, आदि। उदाहरण के लिए, हम इसके बिना मान्यता प्राप्त नहीं करेंगे; कंटेनर या चूल्हा स्थिति);
- नोड-निर्यातक - नोड स्वयं के बारे में जानकारी प्रदान करता है, लिनक्स सिस्टम पर बुनियादी मेट्रिक्स (सीपीयू, डिस्कस्टेट्स, मेमिनफो, और इसी तरह )।
अगले कुबेरनेट घटक हैं , जैसे कि क्यूब-डीएनएस, क्यूब-प्रोमेथियस-ऑपरेटर और क्यूब-प्रोमेथियस, इंग्रेस-नेग्नेक्स-नियंत्रक, आदि।
मॉनिटर करने के लिए वस्तुओं की अगली श्रेणी वास्तव में कुबेरनेट्स में लॉन्च किया गया सॉफ्टवेयर है । ये नगनेक्स, php-fpm, Redis, MongoDB, RabbitMQ जैसी विशिष्ट सर्वर सेवाएं हैं ... हम इसे स्वयं करते हैं ताकि जब हम सेवा में कुछ लेबल जोड़ते हैं, तो यह स्वचालित रूप से आवश्यक डेटा एकत्र करना शुरू कर देता है, जो ग्रेफाना में वर्तमान डैशबोर्ड बनाता है।
अंत में, बाकी सब के लिए श्रेणी कस्टम है । प्रोमेथियस उपकरण आपको सेवा विवरण में केवल एक prometheus-custom-target लेबल जोड़कर मनमाने ढंग से मैट्रिक्स के संग्रह (उदाहरण के लिए, आदेशों की संख्या) को स्वचालित करने की अनुमति देते हैं।

ग्राफिक्स

प्राप्त डेटा (ऊपर वर्णित) का उपयोग अलर्ट भेजने और चार्ट बनाने के लिए किया जाता है। हम ग्राफ्टाना का उपयोग करके रेखांकन बनाते हैं । और एक महत्वपूर्ण "विवरण" यहां प्रोमसेल , प्रोमेथियस क्वेरी भाषा है जो ग्राफाना के साथ पूरी तरह से एकीकृत है।

यह अधिकांश कार्यों के लिए काफी सरल और सुविधाजनक है (लेकिन, उदाहरण के लिए, इसमें शामिल होना पहले से ही असुविधाजनक है, लेकिन आपको अभी भी) । PromQL आपको सभी आवश्यक कार्यों को हल करने की अनुमति देता है: जल्दी से आवश्यक मैट्रिक्स का चयन करें, मूल्यों की तुलना करें, उन पर अंकगणितीय संचालन करें, समूह, समय अंतराल के साथ काम करें और बहुत कुछ। उदाहरण के लिए:

इसके अलावा, प्रोमेथियस में एक एवैल्यूएटर है, जो एक ही प्रोमसेल का उपयोग करके, निर्दिष्ट आवृत्ति के साथ टीएसडीबी तक पहुंच सकता है। यह क्यों है? उदाहरण: हमारे पास उपलब्ध मैट्रिक्स के अनुसार, पिछले 5 मिनट में वेब सर्वर पर 500 त्रुटि के मामलों में अलर्ट भेजना शुरू करें। अनुरोध में थे लेबल के अलावा, एवैल्यूएटर अलर्ट के लिए डेटा में अतिरिक्त जोड़ते हैं (जैसा कि हम कॉन्फ़िगर करते हैं), जिसके बाद उन्हें जेन्सन प्रारूप में दूसरे प्रोमेथियस घटक - एलर्टमैनगर के लिए भेजा जाता है।

प्रोमेथियस समय-समय पर (प्रत्येक 30 सेकंड में एक बार) अलर्टमैनगर को अलर्ट भेजता है, जो उन्हें डुप्लिकेट करता है (पहले अलर्ट प्राप्त होने पर, वह इसे भेज देगा, और अगले वाले को फिर से नहीं भेजा जाएगा)।

नोट : हम घर पर एलर्टमैनगर का उपयोग नहीं करते हैं, लेकिन प्रोमेथियस से सीधे हमारे सिस्टम में डेटा भेजते हैं, जिसके साथ हमारे परिचारक काम करते हैं, लेकिन सामान्य योजना में यह कोई फर्क नहीं पड़ता।

कुबेरनेट्स में प्रोमेथियस: द बिग पिक्चर

आइए अब देखते हैं कि कुबेरनेट्स के भीतर यह पूरा प्रोमेथियस बंडल कैसे काम करता है:

प्रोमेथियस के लिए कुबेरनेट्स का अपना नामस्थान है (चित्रण में हमारे पास kube-prometheus है) ।
यह नाम स्थान प्रोमेथियस इंस्टॉलेशन के साथ पॉड को होस्ट करता है, जो हर 30 सेकंड में क्लस्टर में सर्विस डिस्कवरी के माध्यम से प्राप्त सभी लक्ष्यों से मैट्रिक्स एकत्र करता है।
इसमें एलर्टमैनगर के साथ एक पॉड भी है, जो प्रोमेथियस से डेटा प्राप्त करता है और अलर्ट भेजता है (मेल, स्लैक, पेजरडुट, वीचैट, तीसरे पक्ष के एकीकरण, और इसी तरह ) ।
प्रोमेथियस एक लोड बैलेंसर का सामना कर रहा है - कुबेरनेट्स में एक नियमित सेवा - और ग्राफाना इसके साथ प्रोमेथियस तक पहुंचता है। गलती सहिष्णुता सुनिश्चित करने के लिए, प्रोमेथियस प्रोमेथियस प्रतिष्ठानों के साथ कई पॉड्स का उपयोग करता है, जिनमें से प्रत्येक सभी डेटा एकत्र करता है और इसे अपने टीएसडीबी में संग्रहीत करता है। बाल्कन के माध्यम से, ग्राफाना उनमें से एक को मारता है।
प्रोमेथियस के साथ फली की संख्या को स्टेटफुलसेट सेटिंग द्वारा नियंत्रित किया जाता है - हम आमतौर पर दो फली से अधिक नहीं बनाते हैं, लेकिन आप इस संख्या को बढ़ा सकते हैं। उसी तरह, स्टेटफुलसेट के माध्यम से एलर्टमैनगर को तैनात किया जाता है, जिसके दोष सहिष्णुता के लिए कम से कम 3 पॉड पहले से ही आवश्यक हैं (क्योंकि अलर्ट भेजने पर निर्णय लेने के लिए एक कोरम की आवश्यकता होती है)।

यहाँ क्या कमी है? ।।

प्रोमेथियस के लिए फेडरेशन

जब डेटा हर 30 (या 60) सेकंड में एकत्र किया जाता है, तो इसे स्टोर करने का स्थान बहुत जल्दी समाप्त हो जाता है, और इससे भी बदतर, इसके लिए बहुत सारे कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है (जब TSDB से इतनी बड़ी संख्या में अंक प्राप्त और प्रसंस्करण होते हैं)। लेकिन हम स्टोर करना चाहते हैं और बड़े और ई समय अंतराल के लिए जानकारी डाउनलोड करने की क्षमता रखते हैं । इसे कैसे प्राप्त किया जाए?

यह सामान्य स्कीम में प्रोमेथियस की एक और स्थापना को जोड़ने के लिए पर्याप्त है (हम इसे दीर्घकालिक कहते हैं), जिसमें सेवा डिस्कवरी अक्षम है, और लक्ष्य तालिका में मुख्य प्रोमेथियस ( मुख्य ) के लिए अग्रणी एकमात्र स्थैतिक रिकॉर्ड है। महासंघ के लिए यह संभव है : प्रोमेथियस आपको एक क्वेरी में सभी मैट्रिक्स के नवीनतम मूल्यों को वापस करने की अनुमति देता है। इस प्रकार, प्रोमेथियस की पहली स्थापना अभी भी काम करती है (कुबेरनेट्स क्लस्टर में सभी लक्ष्यों तक हर 60 या, उदाहरण के लिए, 30 सेकंड तक पहुंचती है), और दूसरा - प्रत्येक 5 मिनट में एक बार, पहले से डेटा प्राप्त करता है और इसे लंबी अवधि के लिए डेटा देखने में सक्षम होने के लिए संग्रहीत करता है ( लेकिन गहन विस्तार के बिना)।

दूसरे प्रोमेथियस इंस्टॉलेशन को सर्विस डिस्कवरी की आवश्यकता नहीं है, और लक्ष्य तालिका में एक पंक्ति शामिल होगी

दो प्रकार के प्रोमेथियस प्रतिष्ठानों के साथ पूरी तस्वीर: मुख्य (शीर्ष) और दीर्घकालिक

अंतिम स्पर्श ग्रेफाना को प्रोमेथियस प्रतिष्ठानों से जोड़ रहा है और एक विशेष तरीके से डैशबोर्ड बना रहा है ताकि आप डेटा स्रोतों ( मुख्य या दीर्घकालिक ) के बीच स्विच कर सकें। ऐसा करने के लिए, टेम्पलेट इंजन का उपयोग करते हुए, सभी पैनलों में डेटा स्रोत के बजाय चर $prometheus प्रतिस्थापित करें।

ग्राफ़ में और क्या महत्वपूर्ण है?

दो मुख्य बिंदुओं पर विचार करने के लिए जब कार्यक्रम का आयोजन कुबेरनेट्स प्राइमेटिक्स के लिए समर्थन है और एक विशिष्ट सेवा के लिए समग्र चित्र (या कम "दृश्य") से जल्दी ड्रिल करने की क्षमता है और इसके विपरीत।

आदिम (नाम स्थान, फली, आदि) के लिए समर्थन पहले ही उल्लेख किया गया है - कुबेरनेट्स वास्तविकताओं में आरामदायक काम के लिए सिद्धांत रूप में यह एक आवश्यक शर्त है। और यहाँ एक उदाहरण नीचे ड्रिल के बारे में है:

हम तीन परियोजनाओं (यानी, तीन नामस्थान) द्वारा संसाधन खपत के ग्राफ को देखते हैं - हम देखते हैं कि सीपीयू का मुख्य भाग (या मेमोरी, या नेटवर्क, ...) प्रोजेक्ट ए पर पड़ता है।
हम एक ही ग्राफ को देखते हैं, लेकिन पहले से ही प्रोजेक्ट ए की सेवाओं के लिए: उनमें से कौन सी सीपीयू सबसे अधिक खपत करता है?
हम वांछित सेवा के चार्ट की ओर मुड़ते हैं: कौन सी फली "दोष" है?
हम वांछित फली के चार्ट की ओर मुड़ते हैं: कौन सा कंटेनर "दोष" है? यह वांछित लक्ष्य है!

सारांश

खुद के लिए सटीक स्थिति क्या निगरानी है। ("थ्री लेयर पाई" को इस बात की याद दिलाते हैं ... साथ ही यह तथ्य भी है कि सक्षम रूप से इसे पकाना भी कुबेरनेट्स के बिना आसान नहीं है!)
याद रखें कि कुबेरनेट्स अनिवार्य बारीकियों को जोड़ता है: लक्ष्य समूहन, सेवा खोज, बड़ी मात्रा में डेटा, मेटाडेटा प्रवाह। और:
- हां, उनमें से कुछ जादुई रूप से ("बॉक्स से बाहर") प्रोमेथियस में हल किए गए हैं;
- हालाँकि, एक और हिस्सा है जिसे स्वतंत्र रूप से और सावधानीपूर्वक निगरानी की आवश्यकता है।

और याद रखें कि सामग्री एक प्रणाली से अधिक महत्वपूर्ण है , अर्थात्। सही चार्ट और अलर्ट प्राथमिक हैं, न कि प्रोमेथियस (या किसी अन्य समान सॉफ्टवेयर) जैसे।

वीडियो और स्लाइड

प्रदर्शन से वीडियो (लगभग एक घंटे):

रिपोर्ट की प्रस्तुति:

पुनश्च

हमारे ब्लॉग पर अन्य रिपोर्ट:

" डेटाबेस और कुबेरनेट्स "; (दिमित्री स्टोलिरोव; 8 नवंबर, 2018 को हाईलाड ++) ;
" कुबेरनेट्स और गिटलैब के साथ सर्वश्रेष्ठ सीआई / सीडी प्रैक्टिस "; (दिमित्री स्टोलारोव; 7 नवंबर, 2017 को हाईलाड ++) ;
" छोटी परियोजनाओं में कुबेरनेट्स के साथ हमारा अनुभव "; (दिमित्री स्टोलिरोव ; 6 जून, 2017 को रूटकॉनफ) ;
" हम जल्द ही और आसानी से डैप के साथ सीआई / सीडी के लिए डॉकटर की छवियों को इकट्ठा करते हैं " (दिमित्री स्टोलिरोव ; 8 नवंबर 2016 को हाईलाड ++) ;
" डॉकटर के साथ निरंतर वितरण अभ्यास " (दिमित्री स्टोलारोव; 31 मई 2016 को रूटकॉन्फ़) ।

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