Qu'est-ce que le monitoring de Kubernetes ?

Le monitoring Kubernetes est un système de reporting qui aide les équipes DevOps et informatique et identifier les problèmes et à gérer de façon proactive les clusters Kubernetes complexes. Un monitoring Kubernetes efficace permet une gestion en temps réel de l'intégralité de votre infrastructure conteneurisée. Il suit la disponibilité et l'utilisation de ressources de cluster comme la mémoire, le CPU et le stockage. Il suit également les interactions entre les composants du cluster.

Le monitoring de Kubernetes permet aux opérateurs de cluster de monitorer les fonctionnalités. Il signale quand le nombre de pods nécessaires ne s'exécute pas, lorsque l'utilisation de ressources s'approche de limites critiques, et lorsqu'un pod ou un nœud ne peut pas rejoindre un cluster en raison d'une défaillance ou d'une erreur de configuration.

Le monitoring de Kubernetes vous fournit des informations sur l'intégrité interne de votre cluster, les comptes de ressources et les indicateurs de performance. Il vous permet également de découvrir et de résoudre rapidement des problèmes grâce à des alertes proactives et à une détection des anomalies basées sur le Machine Learning. Découvrez comment le bon outil de monitoring Kubernetes peut vous aider à comprendre le statut et l'intégrité de vos clusters Kubernetes (et des applications qui y sont exécutées) en consultant les logs, les indicateurs et les traces qu'il génère via une lentille unifiée.

Kubernetes (K8s) est un système d'orchestration de conteneurs open source visant à automatiser le déploiement de logiciels, à scaler et à gérer les applications conteneurisées. La maintenance du projet, développé à l'origine par Google en 2014, est désormais assurée par la Cloud Native Computing Foundation (CNCF). Grâce à Kubernetes, la plupart des procédés manuels qu'implique la gestion d'applications conteneurisées n'a plus lieu d'être. L'orchestration de conteneurs combine les conteneurs individuels en un tout coordonné et cohérent.

Kubernetes peut être déployé sur une grande variété de plateformes cloud ainsi que sur des systèmes autogérés, afin d'améliorer l'efficacité des équipes DevOps et informatiques. De nombreux fournisseurs de service cloud, telles qu'AWS, Google et Azure, fournissent également une certaine forme de services Kubernetes gérés à leurs utilisateurs. En orchestrant des conteneurs à travers plusieurs hébergeurs, Kubernetes vous permet de :

• maximiser les ressources nécessaires pour exécuter les applications ;
• automatiser les déploiements et les mises à jour d'applications ;
• scaler rapidement les applications conteneurisées ;
• gérer les services de sorte à garantir que les applications s'exécutent comme prévu.

Le monitoring de Kubernetes implique de nombreux composants plus petits, y compris des hébergeurs, des conteneurs, des applications conteneurisées et votre plateforme Kubernetes. En cas de problème, il peut être difficile d'en trouver les causes. Un bon monitoring Kubernetes permet de voir d'où proviennent les problèmes existants (ou à venir), et de prendre des mesures.

Les solutions de monitoring Kubernetes peuvent également fournir un reporting et des informations exploitables concernant les clusters, les déploiements, les pods, les nœuds et les conteneurs. Vous pouvez également configurer des alertes pour vous assurer que vos équipes pourront répondre rapidement à tout événement concernant la sécurité ou les performances. Les données glanées vous permettent d'optimiser l'intégrité, les performances et les configurations de sécurité de vos clusters. Cela mène à une utilisation des ressources et à une réduction des coûts.

Le monitoring de Kubernetes vous permet de :

• garantir que les ressources sont consommées de façon optimale par les équipes ou les applications ;
• utiliser automatiquement de nouvelles ressources lorsqu'un nouveau nœud rejoint un cluster ;
• redéployer les charges de travail vers des nœuds disponibles en cas de panne des hébergeurs ;
• provisionner des mises à jour et des restaurations de façon plus efficace.

Pour monitorer Kubernetes, vous devrez avoir :

• un serveur d'indicateurs fonctionnant dans le cluster ;
• kube-state-metrics d'activé ;
• un mécanisme de collecte déployé ;
• L'outil de monitoring de Kubernetes peut gérer les indicateurs et les logs Kubernetes
  Pour bénéficier d'une visibilité complète de l'ensemble de votre environnement, un outil d'observabilité complet peut monitorer les données Kubernetes ainsi que les traces, indicateurs et logs d'applications.
• un agent déployé pour recueillir des indicateurs et des logs.
  De nombreuses solutions de monitoring Kubernetes utilisent une approche DaemonSet, car elles sont plutôt faciles à provisionner. Un DaemonSet est un pod spécialisé qui garantit qu'une copie de sa charge de travail s'exécute sur tous les nœuds au sein du cluster. Les développeurs peuvent créer des DaemonSets qui exécutent un agent de monitoring sur chaque nœud d'un cluster pour collecter les indicateurs de performance.

Les indicateurs clés du monitoring de Kubernetes sont le plan de commande, les nœuds, les pods et les conteneurs.

• Les indicateurs du plan de commande de Kubernetes vous aident à comprendre les performances du cluster dans leur ensemble. Au cœur se trouve le kube-apiserver, qui vous permet d'observer des éléments tels que :
  • Etcd : un stockage clé cohérent et hautement disponible utilisé comme stockage de secours de Kubernetes pour toutes les données de cluster ;
  • le planificateur Kube : un processus de planification qui décide où placer les nouveaux pods en les ajoutant à une file d'attente afin d'évaluer chaque nœud disponible avant de les lier à un nœud approprié ;
  • le gestionnaire de contrôleur Kube : un composant qui associe tous les contrôleurs en un processus unique et les exécutent ensemble pour plus de simplicité ;
  • le gestionnaire de contrôleur Cloud : le contrôleur qui interagit avec les ressources du fournisseur cloud et permet de lier votre cluster dans l'API du fournisseur cloud.
• Les indicateurs de nœuds Kubernetes monitorent les performances de tout votre cluster Kubernetes. Cela comprend le nombre de ressources utilisées, le nombre d'applications s'exécutant sur chaque nœud, et si vos nœuds fonctionnent correctement. Recherchez les indicateurs d'utilisation de ressources de nœud, comme l'utilisation du disque et de la mémoire, les CPU et la bande passante du réseau. Chaque nœud contient les éléments suivants :
  • Kubelet : un agent qui s'exécute sur chaque nœud du cluster. Il s'assure que les conteneurs s'exécutent dans un pod.
  • Kube-proxy : un proxy de réseau qui s'exécute sur chaque nœud de votre cluster, et qui implémente une partie du concept de service de Kubernetes.
  • l'exécution du conteneur : un logiciel qui exécute des conteneurs, que l'on appelle également moteur de conteneurs.
• Les indicateurs de conteneurs de Kubernetes permettent d'évaluer où vous en êtes des limites de ressources que vous avez configurées, y compris les indicateurs d'utilisation de CPU de conteneurs, l'utilisation d'éléments de conteneurs et l'utilisation réseau.
• Les indicateurs de pods Kubernetes peuvent vous indiquer si tous les pods d'un déploiement fonctionnent correctement. Les métriques d'application vous renseignent sur les performances et la disponibilité des applications qui s'exécutent dans vos pods Kubernetes, y compris les éléments tels que la disponibilité et le temps de réponse, la réactivité et la latence.

Migrer des applications traditionnelles vers Kubernetes peut prendre du temps. Kubernetes peut simplifier le développement d'applications dans des conteneurs et dans le cloud, néanmoins, sa complexité s'accompagne également de défis à relever.

L'orchestration de conteneurs Kubernetes offre un pouvoir d'automatisation dynamique. Par conséquent, elle nécessite des systèmes de monitoring tout aussi dynamiques pour inspecter les composants individuels et activer les alertes. Les applications qui s'exécutent dans des environnements conteneurisés dynamiques posent plusieurs problèmes de monitoring uniques, notamment leur complexité. Comment diagnostiquer et résoudre des problèmes quand des milliers de conteneurs comprennent des centaines de microservices qui s'exécutent dans des codes éphémères et jetables ?

Les bonnes pratiques de monitoring de Kubernetes sont cohérentes, que vos nœuds soient déployés en un seul endroit, à travers des clouds ou dans un cloud hybride. La collecte d'indicateurs doit se dérouler de la même façon dans l'intégralité du cluster. Prenez en compte ces quelques bonnes pratiques utiles lors du monitoring de Kubernetes :

• Utilisez des espaces de noms pour organiser votre cluster, simplifier la gestion des conteneurs et minimiser les risques.
• Passez à la dernière version de Kubernetes pour obtenir les nouvelles fonctionnalités, les correctifs et les correctifs de sécurité.
• Comprenez les alertes Kubernetes en configurant un monitoring automatisé.
• Définissez un contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) pour gérer les autorisations et accéder aux comptes utilisateur et de service.
• Configurez des notifications push pour les administrateurs du cluster et définissez les équipes responsables de la résolution des problèmes spécifiques.
• Utilisez des étiquettes pour organiser vos clusters et pour définir et gérer vos objets.
• Réduisez les erreurs en définissant un workflow rationalisé basé sur le Git.

Les meilleures solutions de Monitoring Kubernetes répondent aux exigences suivantes :

• Elles monitorent toutes les couches de votre pile technologique. Tous les systèmes hôtes (les composants principaux, nœuds, pods et conteneurs Kubernetes au sein du cluster) ainsi que tous les services et applications doivent être surveillés.
• Elles détectent et monitorent automatiquement les services à mesure qu'ils apparaissent de façon dynamique.
• Elles fournissent un moyen de collecter des données et de les mettre en corrélation afin que vous puissiez regrouper et explorer les indicateurs, logs, traces et autres données d'observabilité associés.
• Elles s'intègrent à des standards ouverts, comme Prometheus et OpenTelemetry, de sorte à recueillir des indicateurs supplémentaires.

Voici certaines bonnes pratiques pour observer et sécuriser les workflows des applications et des services sur Kubernetes avec Elasticsearch et OpenTelemetry.

Kubernetes diffère de Docker en ce qu'il exploite des applications conteneurisées à grande échelle. Docker est un ensemble d'outils de développement logiciel qui vous permet de créer, partager et exécuter des conteneurs individuels.

Docker emploie une architecture client-serveur dotée de commandes et d'une automatisation simples via une API unique. Il fournit un moyen facile d'empaqueter et de distribuer des applications conteneurisées.

Les images des conteneurs créées avec Docker peuvent s'exécuter sur une plateforme compatible avec les conteneurs, comme Kubernetes ou Docker Swarm. Kubernetes surpasse Docker en matière d'exécution, de gestion, de planification et d'orchestration de grands volumes de conteneurs dans plusieurs serveurs et clusters. Les entreprises plus importantes préfèrent utiliser Kubernetes pour monitorer leur intégrité et équilibrer leurs charges de façon efficace.

Mais surtout, Kubernetes s'accompagne d'un outil d'API et de lignes de commande qui vous permet d'automatiser les opérations. Kubectl simplifie grandement la gestion des conteneurs. Kubernetes est une plateforme servant à exécuter et à gérer des conteneurs provenant de nombreux environnements d'exécution de conteneurs, y compris les environnements d'exécution des conteneurs Docker. Grâce à sa capacité à gérer automatiquement une gamme d'éléments, Kubernetes est particulièrement flexible. Sa fiabilité fait gagner du temps aux équipes informatiques en rationalisant votre workflow global.

Kubernetes sur le Web possède un tableau de bord simple qui offre un aperçu des ressources et des nœuds de façon individuelle aussi bien qu'à travers les clusters. Il s'agit d'un moyen simple de déployer les applications conteneurisées, de gérer les ressources et de résoudre les erreurs.

Le tableau de bord prêt à l'emploi d'Elastic, affiché ci-dessous, comprend tous les espaces de noms et classes de stockage définies du cluster. Un aperçu répertoriant tous les nœuds, espace de noms et volumes de stockage persistants y réside également. Il comporte des indicateurs de nœud détaillés et agrégés.

Vous pouvez voir les déclarations de volume persistant de chaque application groupée ainsi qu'une vue complète de toutes les ressources Kubernetes s'exécutant dans ce cluster. Il affiche également chaque application s'exécutant dans un espace de nom sélectionné, l'utilisation actuelle de pods, et le nombre de pods prêts au déploiement, ou ReplicaSet.

Elastic Observability permet de rassembler les logs, indicateurs et traces de votre cluster Kubernetes, ainsi que les charges de travail qui s'y exécutent, dans une plateforme unifiée. Cela vous permet d'identifier les problèmes de façon efficace avec vos services d'application. Les indicateurs et les logs des clusters Kubernetes peuvent servir à réduire le temps passé à analyser les données avec la détection d'anomalies basées sur le Machine Learning d'Elastic.

La solution de monitoring Kubernetes d'Elastic vous fournit une visibilité en temps réel de votre écosystème Kubernetes grâce à un ensemble de fonctionnalités inégalé. Propulsée par la Suite Elastic, la solution d'observabilité vous permet de déployer et d'exploiter facilement vos architectures Kubernetes. En unifiant vos logs, indicateurs et traces APM à grande échelle en une vue unique, vous pouvez gouverner de façon efficace la complexité des applications cloud-native hautement distribuées. Vous pouvez également bénéficier d'une observabilité exploitable pour votre pile technologique cloud-native et votre monitoring cloud. Cela vous permet de détecter les problèmes et de les résoudre de manière proactive dans des écosystèmes hybrides et multicloud tentaculaires.

Explorez les solutions de monitoring de Kubernetes

• Monitorer Kubernetes avec Elastic Observability
• Gérer votre cluster Kubernetes avec Elastic Observability
• Déployer Kubernetes pour l'observabilité et la sécurité

Vous trouverez ci-dessous certains termes clés relatifs à Kubernetes pour vous y référer.

Clusters
Un ensemble de machines de travail, appelées nœuds, qui exécutent des applications conteneurisées. Chaque cluster contient au moins un nœud de travail.

Nœud
Un nœud désigne l'ordinateur de travail dans Kubernetes.

• Maître (nœud)
  Ancien terme, utilisé en tant que synonyme des nœuds hébergeant le plan de commande.
• (Nœud) de travail
  Les nœuds de travail hébergent les pods qui composent la charge de travail de l'application.

Pod
L'objet Kubernetes le plus petit et le plus simple. Un pod représente un ensemble de conteneurs qui s'exécutent dans votre cluster

Conteneur
Une image exécutable légère et portable qui contient le logiciel et toutes ses dépendances

Contrôleur
Dans Kubernetes, les contrôleurs sont des boucles de contrôle qui surveillent l'état de votre cluster, puis apportent ou demandent des modifications si nécessaire. Chaque contrôleur essaie de faire atteindre au cluster actuel l'état le plus proche de celui désiré.

Kubelet
Un agent qui s'exécute sur chaque nœud du cluster. Il s'assure que les conteneurs s'exécutent dans un Pod.

Kube-proxy
Un proxy de réseau qui s'exécute sur chaque nœud de votre cluster, et qui implémente une partie du concept de service de Kubernetes.

Etcd
Un stockage clé cohérent et hautement disponible utilisé comme stockage de secours de Kubernetes pour toutes les données de cluster ;

Ingress
Un objet API qui gère l'accès externe au service dans un cluster, généralement HTTP. Ingress peut fournir un équilibrage de charge, une résiliation du SSL et un hébergement virtuel basé sur le nom.