作者：Sean Porter
我们的行业长期以来一直依赖基于微服务的架构来更快、更安全地交付软件。微服务的出现和无处不在自然为容器技术铺平了道路，使我们能够重新思考如何构建和部署我们的应用程序。Docker 在 2013 年加入战场，对于专注于基础架构和云迁移现代化的公司而言，像 Docker 这样的工具对于大规模快速发布应用程序至关重要。
但是，随着速度的提升带来了挑战，容器在编排方面引入了不小的复杂性。进入 Kubernetes：一个开源容器编排系统，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理，Kubernetes 控制平面命令和控制你的基础架构。Kubernetes 最初由谷歌于 2014 年推出，现在由云原生计算基金会维护（顺便提一下，谷歌帮助组建了 Kubernetes，以确保它保持自由免费和竞争力）。如果你使用 Docker 来容器化你的应用程序，那么你肯定会使用 Kubernetes 进行编排。（当然还有其他的编排器，比如 Docker Swarm 和 Apache Mesos，但 Kubernetes 已成为容器编排领域的领导者。）
在本系列的第一部分中，我将介绍监控 Kubernetes 的挑战和主要数据来源。稍后，我将深入探讨 Kubernetes 和 Docker 部署，并使用下面列出的数据源的实际示例。
Kubernetes 监控：挑战
Kubernetes 使团队更容易管理容器，在自动维护所需状态的同时调度和配置容器。核心价值观是它作为一个通用平台，Kubernetes 可以在任何地方部署你的应用程序，无论是 AWS、GCP、Azure 还是裸机。同样，所有这些功能和自动化都带来了挑战，特别是在关注性能方面。无论部署的规模如何，你仍需要知道该部署中有多少可用资源，以及了解已部署应用程序和容器的运行状况。正如微服务使我们重新思考如何构建应用程序一样，Kubernetes 要求我们改变传统的监控方法，容器编排的动态特性需要采用动态的监控方法。
以下是我看到的挑战：
在这个新的动态时代，你的应用程序在不断地移动。
在 Kubernetes 之前，将应用程序分布在多个云（公共和私有云，以及不同的云提供商）中并非易事。现在分发应用程序很容易，我们遇到了一系列新问题。
就像从单体到微服务架构的转变一样，采用 Kubernetes 意味着需要监控许多小块。
你已经听说过像牛（cattle）一样处理你的基础设施而不是宠物（pet）的优点。Kubernetes 是这种畜牧方法的缩影，可以轻松实现大量和短暂的基础设施。就这样，通过标签（label）和注释（annotation）等标识符跟踪您的 Kubernetes pod 及其容器变得至关重要。
Kubernetes 监控：数据来源
基本上，监控工具从四个来源收集 Kubernetes 数据：
运行着 Kubelet 的 Kubernetes 主机。Kubernetes 主机的资源有限，因此监控它们尤其重要。有许多方法可以从这些主机中获取数据，但最常见的方法是使用 Prometheus 节点导出器（node exporter）从 Kubernetes 主机中获取数据，并在 HTTP 端点上公开系统资源遥测数据（例如 CPU 使用和内存）。
Kubernetes 进程，又叫做 Kubelet 指标，包括 apiserver、kube-scheduler 和 kube-controller-manager 的指标。这些内容为你提供有关 Kubernetes 节点及其运行工作的详细信息。
Kubelet 的内置 cAdvisor。这里有一个很好的总结，但基本上 Kubelet 附带了对 cAdvisor 的内置支持，它可以收集、聚合、处理和导出正在运行的容器的指标。cAdvisor（它还具有对 Docker 容器的原生支持）为你提供每容器使用、跟踪资源隔离参数和历史资源使用情况。因为 Kubernetes 是控制平面，它可以指定使用多少内存，并利用 cAdvisor 跟踪。
kube-state-metrics，它为你提供集群级别的信息，可以全面了解 Kubernetes 集群上发生的情况，例如你配置的所有 pod 及其当前状态。kube-state-metrics 覆盖所有 Kubernetes 服务并收集有关其当前状态的信息，例如运行的容器数量、处于特定状态的容器数量、是否有任何表明它们不健康或我们处于容量饱和状态等。从 README，kube-state-metrics“监听 Kubernetes API 服务器”。
接下来：容器状态和使用 Prometheus 收集数据
如果你有跟踪这话题，你可能会注意到你可以使用 Prometheus 监控所有这四个数据源。你可能还注意到我们只讨论监控 Kubernetes 而不是监控它上面运行的应用程序（并且，这可能与你听到的有关 Kubernetes 监控的所有内容一致）。在我的下一篇文章中，我将以 Prometheus 展示 Kubernetes 和 Docker 监控，讨论它为什么能够很好地适应 Kubernetes 生态系统，并识别差距。