Kubernetes Observability: Tools und Best Practices für bessere Transparenz

In der aktuellen Unternehmenslandschaft gewinnen Cloud-Native-Anwendungen und containerisierte Umgebungen immer mehr an Bedeutung, und damit auch das Thema Kubernetes Observability, insbesondere in Kubernetes-Clustern. Kubernetes Observability kann als „Transparenz eines Systems“ zusammengefasst werden. Hierdurch erhalten wir einen tiefen Einblick und somit ein Verständnis über das Verhalten bzw. die Leistung eines Systems. Es ermöglicht Teams, Probleme zu analysieren und dann darauf zu reagieren. Da Kubernetes als orchestriertes System komplexe Abhängigkeiten und eine hohe Skalierbarkeit aufweist, wird Kubernetes Observability zu einem entscheidenden Faktor, um sicherzustellen, dass Anwendungen zuverlässig laufen.

Die 3 Säulen der Kubernetes Observability

Observability umfasst im Allgemeinen drei Aspekte, die uns wichtige Informationen über den Betrieb unseres Systems liefern.

Tracing

Kubernetes tracing ist der wichtigste Aspekt, wenn es darum geht, den Weg einer Anfrage durch das System zu verfolgen. In Kubernetes-Clustern verteilen sich Anfragen über zahlreiche Microservices. Hierbei wird jede Interaktion, die für die Bearbeitung der Anfrage nötig war, aufgezeichnet und kann so für die Analyse nach Engpässen oder Fehlern genutzt werden. Denkbare Szenarien hierfür könnten z. B. die Analyse der Latenz eines Services oder das Darstellen komplexer Abhängigkeiten zwischen Services sein.

Logging

Kubernetes Logging liefern detaillierte Informationen über Ereignisse oder Fehler in einem System. Jede Komponente in Kubernetes erzeugt eigene Logs, die dann zur Fehleranalyse herangezogen werden können. Hierdurch erhalten wir einen genauen Einblick, was zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem System passiert ist. Betreiber können so Anomalien und Probleme identifizieren.

Monitoring

Kubernetes Monitoring gibt einen kontinuierlichen Überblick über die Metriken des Systems, wie z. B. CPU-Verbrauch, Speicherbedarf, Netzwerkdurchsatz oder die Anzahl von Anfragen. Während Traces und Logs auf bestimmte Ereignisse fokussieren, zielt Monitoring darauf ab, langfristige Trends zu überwachen. Dies hilft, Probleme wie Überlastungen oder Performance-Engpässe zu erkennen.

Tooling

In Kubernetes-Umgebungen sorgen spezialisierte Tools dafür, dass Tracing, Logging und Monitoring effektiv genutzt werden können. Drei der führenden Tools in diesem Bereich sind Jaeger, der EFK-Stack und Prometheus.

Jaeger

Jaeger ist das bevorzugte Tool für Tracing in verteilten Systemen. Es ermöglicht uns, alle Anfragen an das System über mehrere Microservices hinweg zu verfolgen und auszuwerten. Hierfür stellt Jaeger eine zentralisierte Plattform bereit, auf der auch komplexe Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Microservices visualisiert werden können.

EFK Stack (Elasticsearch, Fluentd, Kibana)

Der EFK-Stack bietet eine umfassende Logging-Lösung in Kubernetes. Fluentd sammelt die Logs aus den verschiedenen Komponenten und Anwendungen, ElasticSearch speichert und indexiert diese, um sie dann in Kibana, einer benutzerfreundlichen Oberfläche, darzustellen. Mittels dieses Stacks erhält man eine zentralisierte Loggingplattform mit leistungsstarken Such- und Filteroptionen.

Prometheus

Prometheus ist das führende Tool, wenn es um Monitoring und Alerting geht. Es sammelt kontinuierlich Metriken wie CPU- und Speicherverbrauch oder Netzwerktraffic und ermöglicht so die Beobachtung der Systemperformance in Echtzeit. Außerdem bietet Prometheus eine hervorragende Anbindung an Grafana, ein Tool zur Visualisierung der Metriken.

Best Practices für Kubernetes Observability

Um Observability effizient und zielgerichtet zu gestalten, gibt es einige Best Practices, die zu beachten sind. Eine davon ist das Priorisieren von Metriken. Statt alle anfallenden Metriken zu überwachen, sollten nur die wichtigsten wie CPU-Nutzung oder Speicherauslastung gemonitored werden. Dies ermöglicht eine gezielte Überwachung systemkritischer Komponenten. Ebenso wichtig ist das Optimieren von Alerts. Zu viele unwichtige Alerts können dazu führen, dass wichtige übersehen werden. Daher sollten nur relevante Alerts eingerichtet werden, die auf wesentliche Probleme hinweisen, die eine direkte Handlung erfordern. Eine weitere Best Practice ist Skalierung und Ressourcenmanagement. Kubernetes-Cluster sollten so konfiguriert sein, dass sie flexibel und ressourcenschonend auf Lastspitzen reagieren können. Dies schließt die richtige Dimensionierung der Observability-Tools selbst ein, damit sie die Performance des Clusters nicht beeinträchtigen.

Fazit

Eine effektive Observability-Strategie ist entscheidend, um die Komplexität und Dynamik von Kubernetes-Umgebungen zu bewältigen. Die Kombination von Tracing, Logging und Monitoring ermöglicht es Teams, eine ganzheitliche Sicht auf ihre Systeme zu erhalten und gezielt auf Probleme zu reagieren, bevor sie sich zu größeren Störungen entwickeln. Mit Tools wie Jaeger, dem EFK-Stack und Prometheus lässt sich die notwendige Transparenz schaffen, um eine effiziente Nutzung von Kubernetes sicherzustellen. Werden zudem Best Practices wie eine sorgfältige Auswahl der Metriken, optimierte Alerts und ein durchdachtes Ressourcenmanagement beachtet, bleibt der Aufwand für Observability im Rahmen und das System kann unterbrechungsfrei auf hohem Niveau betrieben werden.