{"id":31139,"date":"2019-10-31T21:39:40","date_gmt":"2019-10-31T18:39:40","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/monitorim-resursy-klasterov-kubernetes\/"},"modified":"2019-10-31T21:39:40","modified_gmt":"2019-10-31T18:39:40","slug":"monitorim-resursy-klasterov-kubernetes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/monitorim-resursy-klasterov-kubernetes","title":{"rendered":"Monitoriamo le risorse dei cluster Kubernetes.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Monitoriamo<\/a><\/noindex><\/p>\n

<\/p>\n

Ho creato Kube Eagle \u2014 un esportatore Prometheus. Si \u00e8 rivelato uno strumento utile che aiuta a gestire meglio le risorse di piccoli e medi cluster. Grazie a questo, ho risparmiato diverse centinaia di dollari, poich\u00e9 ho scelto i tipi di macchine giusti e impostato correttamente le limitazioni delle risorse delle applicazioni in base ai carichi di lavoro.<\/p>\n

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Vi parler\u00f2 dei vantaggi Kube Eagle<\/a><\/noindex>, ma prima spiegher\u00f2 cosa ha causato la confusione e perch\u00e9 era necessaria una monitorizzazione di qualit\u00e0.<\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Ho gestito diversi cluster con 4\u201350 nodi. In ogni cluster ci sono fino a 200 microservizi e applicazioni. Per utilizzare in modo pi\u00f9 efficace l'hardware disponibile, la maggior parte dei deployment \u00e8 stata configurata con memoria e risorse CPU burstable. In questo modo, i pod possono utilizzare le risorse disponibili quando necessario, senza disturbare le altre applicazioni su quel nodo. Non \u00e8 fantastico?<\/p>\n

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E sebbene il cluster consumasse relativamente poca CPU (8%) e memoria (40%), ci trovavamo costantemente a fronteggiare problemi di espulsione dei pod quando cercavano di allocare pi\u00f9 memoria di quella disponibile sul nodo. All'epoca avevamo solo un pannello per monitorare le risorse di Kubernetes. Ecco com'era:<\/p>\n

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\"Monitoriamo<\/a><\/noindex>
\nPannello Grafana solo con metriche cAdvisor<\/em><\/p>\n

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Con un pannello di nodi che consumano molta memoria e CPU, non \u00e8 un problema vederli. Il problema \u00e8 capire perch\u00e9. Per mantenere i pod in posizione, \u00e8 certamente possibile configurare risorse garantite su tutti i pod (le risorse richieste sono uguali al limite). Ma non \u00e8 il modo migliore di utilizzare l'hardware. Nel cluster c'erano diverse centinaia di gigabyte di memoria, mentre alcuni nodi soffrivano di scarsit\u00e0 e altri avevano ancora 4-10 GB in riserva.<\/p>\n

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Quindi, il pianificatore Kubernetes distribuiva in modo disomogeneo i carichi di lavoro in base alle risorse disponibili. Il pianificatore Kubernetes tiene conto di diverse configurazioni: regole di affinit\u00e0, taints e tolerations, selettori di nodi che possono limitare i nodi accessibili. Ma nel mio caso non c'era nulla di tutto ci\u00f2, e i pod venivano pianificati in base alle risorse richieste su ciascun nodo.<\/p>\n

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Per ciascun pod veniva selezionato un nodo con il maggior numero di risorse disponibili che soddisfaceva le condizioni della richiesta. Nonostante tutto, si \u00e8 rilevato che le risorse richieste sui nodi non corrispondevano all'effettivo utilizzo, e qui \u00e8 intervenuto Kube Eagle con le sue capacit\u00e0 di monitoraggio delle risorse.<\/p>\n

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Quasi tutti i cluster Kubernetes sono stati monitorati solo con Node exporter<\/a><\/noindex> e Kube State Metrics<\/a><\/noindex>. Node Exporter fornisce statistiche su I\/O e utilizzo di disco, CPU e memoria, mentre Kube State Metrics mostra le metriche degli oggetti Kubernetes, come richieste e limiti per CPU e memoria.<\/p>\n

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Dobbiamo combinare le metriche di utilizzo con le metriche di richieste e limiti in Grafana, e cos\u00ec avremo tutte le informazioni sul problema. Sembra semplice, ma in realt\u00e0 in questi due strumenti le etichette sono denominate in modo diverso, e alcune metriche non hanno nemmeno etichette di metadati. Kube Eagle fa tutto da solo e il pannello appare cos\u00ec:<\/p>\n

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\"Monitoriamo<\/a><\/noindex><\/p>\n

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\"Monitoriamo<\/a><\/noindex>
\nPannello di monitoraggio Kube Eagle<\/a><\/noindex><\/em><\/p>\n

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Siamo riusciti a risolvere molti problemi di risorse e risparmiare hardware:<\/p>\n

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    \n
  1. Alcuni sviluppatori non sapevano quanti risorse servissero ai microservizi (o semplicemente non si preoccupavano). Non avevamo modo di individuare richieste errate di risorse - per questo serviva sapere il consumo pi\u00f9 le richieste e limiti. Ora possono vedere le metriche Prometheus, monitorare l'uso effettivo e adattare le richieste e i limiti.<\/li>\n
  2. Le applicazioni JVM utilizzano tutta la memoria RAM disponibile. Il garbage collector rilascia la memoria solo se \u00e8 occupato pi\u00f9 del 75%. Dato che la maggior parte dei servizi ha una memoria burstable, JVM ha sempre occupato spazio. Pertanto, tutti questi servizi Java consumavano molta pi\u00f9 memoria RAM di quanto previsto.<\/li>\n
  3. Alcune applicazioni richiedevano troppa memoria, e il pianificatore Kubernetes non assegnava quelle nodi ad altre applicazioni, anche se in effetti erano pi\u00f9 liberi di altri nodi. Uno sviluppatore ha accidentalmente aggiunto una cifra in pi\u00f9 nella richiesta, occupando cos\u00ec un grande blocco di RAM: 20 GB invece di 2. Nessuno se n'era accorto. L'applicazione aveva 3 repliche, quindi 3 nodi hanno subito le conseguenze.<\/li>\n
  4. Abbiamo imposto limiti alle risorse, riprogettato i pod con le giuste richieste e ottenuto un equilibrio ideale nell'uso dell'hardware su tutti i nodi. Alcuni nodi avrebbero potuto essere chiusi completamente. Poi abbiamo notato che avevamo macchine non corrette (ottimizzate per la CPU, e non per la memoria). Abbiamo cambiato tipo e rimosso altri nodi.<\/li>\n<\/ol>\n

    <\/p>\n

    Risultati<\/h3>\n

    <\/p>\n

    Con risorse burstable nel cluster utilizzi pi\u00f9 efficacemente l'hardware disponibile, ma il pianificatore Kubernetes pianifica i pod in base alle richieste di risorse, il che pu\u00f2 creare problemi. Per ottenere il massimo da entrambe le situazioni \u2014 evitando problemi e utilizzando al meglio le risorse \u2014 \u00e8 necessario un buon monitoraggio. A tal fine, \u00e8 utile Kube Eagle<\/a><\/noindex> (l'esportatore Prometheus e il pannello di monitoraggio Grafana).<\/p>\n

    Fonte: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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