可观测性概述

随着 Kubernetes 的广泛使用，云原生架构给可观测性带来了新的挑战。在微服务和容器化的背景下，您需要充分了解应用程序以及 Kubernetes 基础设施的运行状态，快速定位并解决出现的问题，同时需要对应用以及集群运行状态数据的收集和分析，持续优化和改进，从而保证运行环境安全可靠。

本文为您介绍容器服务可观测性系统的组成，以及基于火山引擎云产品实现容器服务可观测系统构建的最佳实践。

Kubernetes 的可观测挑战

Kubernetes 系统对于可观测性方面的挑战包括：

• 架构复杂：Kubernetes 系统包括控制面和数据面，包含种类众多相互通信的组件，可观测性必须能够覆盖全面。
• 动态资源：Kubernetes 集群中动态创建 Pod、Service 等资源并为其分配 IP，重建 Pod 时为其分配新的资源和 IP，需要动态监控这些资源的创建、删除以及底层资源的水位。
• 微服务架构：在微服务和容器化的背景下，传统应用按照微服务架构分解成多个组件，每个组件副本数又可以根据需求，实现弹性扩缩容。这对问题的排查和故障处理提出了非常高的要求。

针对 Kubernetes 系统的可观测性挑战，尤其在集群规模快速增长的情况下，高效可靠的 Kubernetes 系统可观测性能力，是系统稳定性保障的基石。

可观测性架构

在云原生架构中，可观测性（Observability）一般是指三个具体的方向，分别为：日志事件（Logging）、链路追踪（Tracing） 和 聚合指标（Metrics）。

• 日志事件（Logging）：日志和事件是系统离散行为和状态的记录，这些记录可以用来分析程序的行为。当程序出错时，能够通过日志和事件找到错误的原因并给予修复。应用程序输出日志很容易，但收集和分析日志却可能会很复杂，面对成千上万的集群节点、迅速滚动的事件信息和数以 TB 级的文本，传输与归集都并不简单。为此，需要对接专门的系统进行日志的搜集、存储、查看和检索。
• 链路追踪（Tracing）：在云原生系统中，由于应用程序微服务化，链路追踪不只局限于调用栈。一个外部请求往往需要若干个内部服务的联动响应，这时候完整的调用轨迹将跨越集群内的多个服务。同时包括服务间的网络传输信息及各个服务内部的调用堆栈信息。因此，云原生系统中的链路追踪也被称为 全链路追踪。链路追踪的主要目的是排查故障，例如：调用链的哪一部分、哪个方法出现错误或阻塞，输入输出是否符合预期等等。
• 聚合指标（Metrics）：聚合指标是指系统中某一类信息的统计聚合。例如：集群节点资源的使用量、水位、配额等。聚合指标的主要目的是监控（Monitoring）和告警（Alert），当某些指标达到风险阈值时触发告警，以便自动处理或者提醒管理员介入。

日志（Logging）

容器服务基于火山引擎 日志服务，提供集群的日志持久化存储、查询等功能。

事件（events）

Kubernetes 事件是一个对象，它显示集群、节点、Pod 或容器内发生的事情。这些对象通常是为了响应 Kubernetes 系统内部发生的变化而生成的。Kubernetes 事件能够帮助用户深入了解集群的健康和性能。事件一般分为 2 种：

• Warning 事件：表示产生这个事件的状态转换是在非预期的状态之间产生的。
• Normal 事件：表示期望到达的状态和目前达到的状态是一致。

容器服务基于火山引擎 日志服务，提供集群的事件和持久化存储、查询等功能。

指标（Metrics）

容器服务支持通过火山引擎云监控、托管 Prometheus 或云原生观测方案，实现集群、基础资源和应用指标（Metrics）的采集、监控和告警。