关于asm:Flagger-on-ASM基于Mixerless-Telemetry实现渐进式灰度发布系列-1-遥测数据

简介：服务网格 ASM 的 Mixerless Telemetry 技术，为业务容器提供了无侵入式的遥测数据。遥测数据一方面作为监控指标被 ARMPS/prometheus 采集，用于服务网格可观测性；另一方面被 HPA 和 flaggers 应用，成为利用级扩缩容和渐进式灰度公布的基石。本系列聚焦于遥测数据在利用级扩缩容和渐进式灰度公布上的实际，将分三篇介绍遥测数据 (监控指标)、利用级扩缩容，和渐进式灰度公布。
序
服务网格 ASM 的 Mixerless Telemetry 技术，为业务容器提供了无侵入式的遥测数据。遥测数据一方面作为监控指标被 ARMPS/prometheus 采集，用于服务网格可观测性；另一方面被 HPA 和 flaggers 应用，成为利用级扩缩容和渐进式灰度公布的基石。

本系列聚焦于遥测数据在利用级扩缩容和渐进式灰度公布上的实际，将分三篇介绍遥测数据(监控指标)、利用级扩缩容，和渐进式灰度公布。

总体架构
本系列的总体架构如下图所示：

ASM 下发 Mixerless Telemetry 相干的 EnvoyFilter 配置到各 ASM sidecar(envoy)，启用利用级监控指标的采集。
业务流量通过 Ingress Gateway 进入，各 ASM sidecar 开始采集相干监控指标。
Prometheus 从各 POD 上采集监控指标。
HPA 通过 Adapter 从 Prometheus 查问相干 POD 的监控指标，并依据配置进行扩缩容。
Flagger 通过 Prometheus 查问相干 POD 的监控指标，并依据配置向 ASM 发动 VirtualService 配置更新。
ASM 下发 VirtualService 配置到各 ASM sidecar，从而实现渐进式灰度公布。

Flagger 渐进式公布流程
Flagger 官网形容了渐进式公布流程，这里翻译如下：

探测并更新灰度 Deployment 到新版本
灰度 POD 实例数从 0 开始扩容
期待灰度 POD 实例数达到 HPA 定义的最小正本数量
灰度 POD 实例衰弱检测
由 flagger-loadtester 实例发动 acceptance-test 验证
灰度公布在验证失败时终止
由 flagger-loadtester 实例发动 load-test 验证
在配置流量复制时开始从生产全流量复制到灰度
每分钟从 Prometheus 查问并检测申请成功率和申请提早等监控指标
灰度公布在监控指标不符预期的数量达到阈值时终止
达到配置中迭代的次数后进行流量复制
开始切流到灰度 POD 实例
更新生产 Deployment 到新版本
期待生产 Deployment 滚动降级结束
期待生产 POD 实例数达到 HPA 定义的最小正本数量
生产 POD 实例衰弱检测
切流回生产 POD 实例
灰度 POD 实例缩容至 0
发送灰度公布剖析后果告诉
原文如下：

With the above configuration, Flagger will run a canary release with the following steps:

detect new revision (deployment spec, secrets or configmaps changes)
scale from zero the canary deployment
wait for the HPA to set the canary minimum replicas
check canary pods health
run the acceptance tests
abort the canary release if tests fail
start the load tests
mirror 100% of the traffic from primary to canary
check request success rate and request duration every minute
abort the canary release if the metrics check failure threshold is reached
stop traffic mirroring after the number of iterations is reached
route live traffic to the canary pods
promote the canary (update the primary secrets, configmaps and deployment spec)
wait for the primary deployment rollout to finish
wait for the HPA to set the primary minimum replicas
check primary pods health
switch live traffic back to primary
scale to zero the canary
send notification with the canary analysis result
前提条件
已创立 ACK 集群，详情请参见创立 Kubernetes 托管版集群。
已创立 ASM 实例，详情请参见创立 ASM 实例。
Setup Mixerless Telemetry
本篇将介绍如何基于 ASM 配置并采集利用级监控指标(比方申请数量总数 istio_requests_total 和申请提早 istio_request_duration 等)。次要步骤包含创立 EnvoyFilter、校验 envoy 遥测数据和校验 Prometheus 采集遥测数据。

1 EnvoyFilter
登录 ASM 控制台，左侧导航栏抉择服务网格 > 网格治理，并进入 ASM 实例的性能配置页面。

勾选开启采集 Prometheus 监控指标
点选启用自建 Prometheus，并填入 Prometheus 服务地址：`prometheus:9090(本系列将应用社区版 Prometheus，后文将应用这个配置)。如果应用阿里云产品 ARMS，请参考集成 ARMS Prometheus 实现网格监控。
勾选启用 Kiali(可选)

点击确定后，咱们将在管制立体看到 ASM 生成的相干 EnvoyFilter 列表：

2 Prometheus
2.1 Install
执行如下命令装置 Prometheus(残缺脚本参见：demo_mixerless.sh)。

kubectl –kubeconfig “$USER_CONFIG” apply -f $ISTIO_SRC/samples/addons/prometheus.yaml
2.2 Config Scrape
装置完 Prometheus，咱们须要为其配置增加 istio 相干的监控指标。登录 ACK 控制台，左侧导航栏抉择配置管理 > 配置项，在 istio-system 下找到 prometheus 一行，点击编辑。

在 prometheus.yaml 配置中，将 scrape_configs.yaml 中的配置追加到 scrape_configs 中。

保留配置后，左侧导航栏抉择工作负载 > 容器组，在 istio-system 下找到 prometheus 一行，删除 Prometheus POD，以确保配置在新的 POD 中失效。

能够执行如下命令查看 Prometheus 配置中的 job_name：

kubectl –kubeconfig “$USER_CONFIG” get cm prometheus -n istio-system -o jsonpath={.data.prometheus\.yml} | grep job_name

job_name: ‘istio-mesh’
job_name: ‘envoy-stats’
job_name: ‘istio-policy’
job_name: ‘istio-telemetry’
job_name: ‘pilot’
job_name: ‘sidecar-injector’
job_name: prometheus
job_name: kubernetes-apiservers
job_name: kubernetes-nodes
job_name: kubernetes-nodes-cadvisor
job_name: kubernetes-service-endpoints
job_name: kubernetes-service-endpoints-slow
job_name: prometheus-pushgateway
job_name: kubernetes-services
job_name: kubernetes-pods
job_name: kubernetes-pods-slow
Mixerless 验证
podinfo
1.1 部署
应用如下命令部署本系列的示例利用 podinfo：

kubectl –kubeconfig “$USER_CONFIG” apply -f $PODINFO_SRC/kustomize/deployment.yaml -n test
kubectl –kubeconfig “$USER_CONFIG” apply -f $PODINFO_SRC/kustomize/service.yaml -n test
1.2 生成负载
应用如下命令申请 podinfo，以产生监控指标数据

podinfo_pod=$(k get po -n test -l app=podinfo -o jsonpath={.items..metadata.name})
for i in {1..10}; do
kubectl –kubeconfig “$USER_CONFIG” exec $podinfo_pod -c podinfod -n test — curl -s podinfo:9898/version
echo
done
2 确认生成 (Envoy)
本系列重点关注的监控指标项是 istio_requests_total 和 istio_request_duration。首先，咱们在 envoy 容器内确认这些指标曾经生成。

2.1 istio_requests_total
应用如下命令申请 envoy 获取 stats 相干指标数据，并确认蕴含 istio_requests_total。

kubectl –kubeconfig “$USER_CONFIG” exec $podinfo_pod -n test -c istio-proxy — curl -s localhost:15090/stats/prometheus | grep istio_requests_total
返回后果信息如下：

:::: istio_requests_total ::::

istio_requests_total{response_code=”200″,reporter=”destination”,source_workload=”podinfo”,source_workload_namespace=”test”,source_principal=”spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default”,source_app=”podinfo”,source_version=”unknown”,source_cluster=”c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8″,destination_workload=”podinfo”,destination_workload_namespace=”test”,destination_principal=”spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default”,destination_app=”podinfo”,destination_version=”unknown”,destination_service=”podinfo.test.svc.cluster.local”,destination_service_name=”podinfo”,destination_service_namespace=”test”,destination_cluster=”c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8″,request_protocol=”http”,response_flags=”-“,grpc_response_status=””,connection_security_policy=”mutual_tls”,source_canonical_service=”podinfo”,destination_canonical_service=”podinfo”,source_canonical_revision=”latest”,destination_canonical_revision=”latest”} 10

istio_requests_total{response_code=”200″,reporter=”source”,source_workload=”podinfo”,source_workload_namespace=”test”,source_principal=”spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default”,source_app=”podinfo”,source_version=”unknown”,source_cluster=”c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8″,destination_workload=”podinfo”,destination_workload_namespace=”test”,destination_principal=”spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default”,destination_app=”podinfo”,destination_version=”unknown”,destination_service=”podinfo.test.svc.cluster.local”,destination_service_name=”podinfo”,destination_service_namespace=”test”,destination_cluster=”c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8″,request_protocol=”http”,response_flags=”-“,grpc_response_status=””,connection_security_policy=”unknown”,source_canonical_service=”podinfo”,destination_canonical_service=”podinfo”,source_canonical_revision=”latest”,destination_canonical_revision=”latest”} 10
2.2 istio_request_duration
应用如下命令申请 envoy 获取 stats 相干指标数据，并确认蕴含 istio_request_duration。

kubectl –kubeconfig “$USER_CONFIG” exec $podinfo_pod -n test -c istio-proxy — curl -s localhost:15090/stats/prometheus | grep istio_request_duration
返回后果信息如下：

:::: istio_request_duration ::::

istio_request_duration_milliseconds_bucket{response_code=”200″,reporter=”destination”,source_workload=”podinfo”,source_workload_namespace=”test”,source_principal=”spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default”,source_app=”podinfo”,source_version=”unknown”,source_cluster=”c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8″,destination_workload=”podinfo”,destination_workload_namespace=”test”,destination_principal=”spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default”,destination_app=”podinfo”,destination_version=”unknown”,destination_service=”podinfo.test.svc.cluster.local”,destination_service_name=”podinfo”,destination_service_namespace=”test”,destination_cluster=”c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8″,request_protocol=”http”,response_flags=”-“,grpc_response_status=””,connection_security_policy=”mutual_tls”,source_canonical_service=”podinfo”,destination_canonical_service=”podinfo”,source_canonical_revision=”latest”,destination_canonical_revision=”latest”,le=”0.5″} 10

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关于asm:Flagger-on-ASM基于Mixerless-Telemetry实现渐进式灰度发布系列-1-遥测数据

TYPE istio_requests_total counter

TYPE istio_request_duration_milliseconds histogram