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Prometeo, no vayas: 6 herramientas alternativas de monitoreo para Kubernetes



El monitoreo ayuda a garantizar el buen funcionamiento de las aplicaciones de Kubernetes y resuelve aún más los problemas que puedan surgir durante su funcionamiento.

Por ejemplo, le permite en cualquier momento averiguar cuánta memoria, espacio en disco está disponible actualmente y qué tan activamente se utiliza la CPU, para conocer la distribución de recursos entre contenedores y el estado de las aplicaciones que se ejecutan en el clúster. Muy a menudo, Prometheus se usa para estos fines, en este artículo consideraremos seis herramientas de monitoreo alternativas para Kubernetes.

Prometheus es una popular herramienta de monitoreo de código abierto que muchas compañías usan para monitorear su infraestructura de TI. Prometheus se desarrolló originalmente en SoundCloud para recopilar datos y consultas multidimensionales. El servidor Prometheus tiene su propia unidad independiente, que es independiente del almacenamiento en red o de los servicios externos. Por lo tanto, no requiere mucho trabajo desplegar infraestructura o software adicional.

Las principales ventajas de Prometheus son su estrecha integración con Kubernetes y muchos de los exportadores y bibliotecas de clientes disponibles, así como su lenguaje de consulta rápido y API. Las principales desventajas de Prometheus son la falta de cifrado y el modelo de datos estándar con métricas basadas en claves, que pueden no coincidir con el modelo de un sistema de terceros. En este caso, debe usar exportadores para convertir métricas. Prometheus trabaja con datos utilizando el modelo Pull, es decir, sondea los puntos finales para obtener datos.

Sin embargo, hay muchas otras herramientas, considérelas.

Herramientas alternativas de monitoreo


Estas herramientas, como Prometeo, pueden funcionar junto con Kubernetes. Cada uno de ellos tiene sus ventajas y desventajas.

1. Grafana




Grafana es una plataforma de código abierto para visualización, monitoreo y análisis de métricas. Grafana se especializa en análisis de series temporales. Puede visualizar los resultados de su trabajo de monitoreo en forma de gráficos de líneas, mapas de calor e histogramas. Cuando la métrica rastreada excede el umbral establecido, recibirá una alerta.

Características clave

  • Alertas Puede recibir alertas en varios canales, incluidos SMS, correo electrónico, Slack o PagerDuty. Si prefiere otras opciones, puede agregar sus propias alertas manualmente escribiendo una pequeña cantidad de código.
  • . () . , .
  • . Grafana . , Grafana Kubernetes , IP-, .
  • Anotaciones Si algo sale mal, puede sincronizar los eventos de diferentes paneles y fuentes para analizar la causa de la falla. Puede crear anotaciones manualmente agregando comentarios a los puntos y fragmentos necesarios de los gráficos. En el gráfico, la anotación se muestra como una línea roja vertical. Cuando pasa el cursor sobre la anotación, puede obtener una descripción del evento, por ejemplo, información sobre la respuesta del servidor o el reinicio del sistema.

2. asesor




cAdvisor recopila, procesa y exporta información de rendimiento y utilización de recursos para ejecutar contenedores. cAdvisor tiene soporte Kubernetes incorporado porque está integrado en Kubelet (un agente que se ejecuta en nodos).

Características clave

  • . , , CPU, .
  • . , Elasticsearch InfluxDB.
  • -. -, .

* , cAdvisor , Kubernetes.

3. Fluentd




Fluentd separa las fuentes de datos de los sistemas de back-end, proporcionando un único registro centralizado. Esto le permite recopilar y convertir registros de diferentes aplicaciones escritas en diferentes idiomas. Fluentd traduce datos de múltiples fuentes al formato JSON.

Características clave

  • Usando el formato JSON. Le permite unificar el procesamiento de datos de registro en las etapas de almacenamiento en búfer, filtrado y transmisión.
  • Arquitectura extensible. Un sistema de complemento flexible le permite ampliar la funcionalidad de Fluentd conectando múltiples fuentes de datos y salidas.
  • . Fluentd 30-40 . 13 000 . , - Fluent Bit.
  • . , . , Fluentd , .

4. Jaeger




Jaeger es un backend escrito en Go. Se dedica a la recolección, almacenamiento, análisis y visualización de rastros. Jaeger utiliza el rastreo distribuido para rastrear la ruta de solicitud a través de varios microservicios. La herramienta le permite obtener una representación visual de los flujos de consulta. El rastreo distribuido es una forma de administrar y monitorear microservicios. Comienza por "integrarse" en la malla de servicios.

Características clave

  • Alta escalabilidad. Le permite resolver el problema del punto único de falla (SPOF) y escalar para satisfacer sus necesidades comerciales.
  • Soporte para múltiples repositorios. Admite dos bases de datos NoSQL de código abierto, Elasticsearch y Cassandra. Para fines de prueba, Jaeger también proporciona un almacenamiento simple en memoria.
  • Despliegue en la nube. Admite varios métodos de configuración, incluidas variables de entorno, opciones de línea de comandos y archivos de configuración. Utiliza plantillas, operadores de Kubernetes y diagramas de Helm.
  • Supervisión Los componentes de backend de Jaeger proporcionan métricas y registros en el formato Prometheus de forma predeterminada.

5. Telepresencia




Telepresence es una herramienta de código abierto que le permite crear la "ilusión" de trabajar con un contenedor local en un clúster Kubernetes remoto. Telepresence despliega un proxy de red bidireccional en el hogar que recopila datos para entornos Kubernetes, incluidas conexiones TCP, variables de entorno y volúmenes.

Características clave

  • . Linux, Mac OS, .
  • . , Kubernetes. Docker-, «» .
  • Kubernetes. , , , . Telepresence , .
  • Kubernetes. . , , , .

6. Zabbix




Zabbix está diseñado para monitorear el estado de los servidores, así como una gran cantidad de parámetros de red y ofrece muchas funciones de visualización e informes basadas en datos almacenados. Zabbix puede ser utilizado tanto por pequeñas organizaciones con una pequeña cantidad de servidores como por grandes empresas con una gran infraestructura ramificada para monitorear la infraestructura de TI.

Características clave

  • Umbrales flexibles de problemas. Puede establecer el umbral del problema en un activador que utilizará los valores de la base de datos.
  • Visualización en tiempo real. Puede ver de inmediato los datos rastreados utilizando las funciones gráficas incorporadas.
  • . Zabbix . . .
  • . Zabbix .
  • . Zabbix Proxy. , .


Prometheus, junto con un administrador de alertas incorporado, está integrado en Kubernetes de forma predeterminada. Sin embargo, como puede ver, existen otras soluciones de monitoreo que al menos le permiten complementar y mejorar sus propias herramientas de Kubernetes.


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