许多企业使用Kubernetes来快速发布新功能并提高服务的可靠性。Rancher使团队能够减少管理其云原生工作负载的操作成本——但获得这些环境的持续可见性可能是一个挑战。

在这篇文章中，我们将探讨如何利用Rancher内置支持的Prometheus和Grafana快速开始监控编排工作负载。然后，我们将向你展示如何将Datadog与Rancher集成，通过丰富的可视化、算法告警和其他功能，帮助你获得对这些临时环境更深入的可见性。

Kubernetes监控所面临的挑战

Kubernetes集群本质上是复杂和动态的。容器以极快的速度启动和关闭：在对数千家组织的超过15亿个容器进行调查时，Datadog发现，编排容器的周转速度（一天）是未编排容器的两倍（两天）。

在这种快节奏的环境中，监控你的应用程序和基础设施比以往任何时候都重要。Rancher内置支持开源监控工具（如Prometheus和Grafana），允许你从Kubernetes集群中跟踪基本的健康和资源指标。

Prometheus按照预设的时间间隔从Kubernetes集群收集指标。虽然Prometheus没有可视化选项，但你可以使用Grafana内置的仪表板来显示健康和资源指标的总体情况，例如你的pods的CPU使用情况。

然而，一些开源解决方案并不是为了监控大型、动态Kubernetes集群而设计的。此外，Prometheus要求用户学习PromQL（这是一种专门的查询语言）以分析和汇总他们的数据。

虽然Prometheus和Grafana可以为你的集群提供一定程度的洞察力，但它们不能让你看到全貌。例如，你需要连接到其中一个Rancher支持的日志解决方案，以访问你环境中的日志。而为了排除代码级问题，你还需要部署一个应用程序性能监控解决方案。

最终，为了充分可视化你的编排集群，你需要在一个平台上监控所有这些数据源——指标、跟踪和日志。通过向整个企业的团队提供详细的、可操作的数据，一个全面的监控解决方案可以帮助减少检测和解决的平均时间（MTTD和MTTR）。

Datadog Agent：自动发现和自动伸缩服务

为了获得Rancher解决方案中每一层的持续可见性，你需要一个专门用于实时跟踪云原生环境的监控解决方案。Datadog Agent是一款轻量级的开源软件，它可以从你的容器和主机中收集指标、跟踪和日志，并将它们转发到你的账户，以便进行可视化、分析和告警。

由于Kubernetes部署处于不断变化的状态，因此无法手动跟踪哪些工作负载在哪些节点上运行，或者你的容器在哪里运行。为此，Datadog Agent使用Autodiscovery来检测容器何时启动或关闭，并自动开始收集你的容器和它们正在运行的服务的数据，如etcd和Consul。

Kubernetes内置的自动弹性伸缩功能可以根据需求（如CPU使用量激增）自动增加或减少工作负载，从而帮助提高服务的可靠性。自动伸缩还可以通过调整基础设施的规模来帮助管理成本。

Datadog扩展了弹性伸缩这一功能，使你能够根据已经在Datadog中监控的任何指标（包括自定义指标）自动伸缩Kubernetes工作负载。这对于根据需求的波动来扩展集群是非常有用的，特别是在“双十一”这样的关键业务时期。假设你的公司是一家零售商，拥有繁忙的在线业务。当销售正在起飞时，你的Kubernetes工作负载可以根据作为活动指标的自定义指标（如结账数量）进行自动伸缩，以确保流畅的购物体验。有关使用Datadog自动伸缩Kubernetes工作负载的更多细节，请查看以下文章：

https://www.datadoghq.com/blog/autoscale-kubernetes-datadog/

Kubernetes特定的监控功能

无论你的环境是多云、多集群还是两者兼而有之，Datadog高度专业化的功能都可以帮助你实时监控你的容器化工作负载。Datadog通过从Kubernetes、Docker、云服务和其他技术导入的tag自动丰富你的监控数据。Tag为你的环境任意一层提供了持续的可见性，即使单个容器启动、停止或在主机间移动，你都能够获得可视化。例如，你可以搜索所有共享一个标签（例如，它们正在运行的服务名称）的容器，然后使用另一个标签（例如，可用性区域）来分解它们在不同区域的资源使用情况。

Datadog可以收集超过120个Kubernetes指标，帮助你从控制平面健康状况跟踪到pod级CPU限制的一切。所有这些监控数据都可以直接在应用中访问，而无需使用查询语言。

Datadog提供了几个功能来帮助你探索和可视化容器基础设施的数据。Container Map（datadoghq.com/blog/container-map/ ）提供了一个Kubernetes环境的鸟瞰图，并允许你通过任何标签组合来过滤和分组容器，如docker_image、host和kube_deployment。

你还可以根据任何资源指标的实时值对容器进行颜色编码，如系统CPU或RSS内存。这让你可以一目了然地快速发现资源争夺问题，例如，如果一个节点比其他节点消耗了更多的CPU。

实时容器视图（Live Container view）可以显示基础架构中每个容器的流程级系统指标——以两秒的粒度绘制。由于 CPU 利用率等指标可能非常不稳定，这种高度的颗粒度确保了重要的峰值不会在噪音中消失。

Container Map和 “实时容器 "视图均允许你使用任意组合的标签（如镜像名称或云提供商）对容器进行过滤和排序。要了解更多细节，你还可以单击以检查在任何单个容器上运行的进程，并查看从该容器收集的所有指标、日志和跟踪，获取这些信息只需点击几下。这可以帮助你调试问题，并确定是否需要调整资源的配置。

通过Datadog网络性能监控(NPM)，你可以跟踪整个Kubernetes部署的实时网络流量，并快速调试问题。从本质上讲，Docker容器只受制于可用的CPU和内存量。因此，单个容器可能会使网络饱和并使整个系统瘫痪。

Datadog可以帮助你轻松隔离消耗最多网络吞吐量的容器，并通过导航到该服务的相关日志或请求跟踪来确定可能的根本原因。

Datadog+Rancher协同工作

通过Rancher的Datadog Helm chart，你的团队可以在几分钟内开始监控他们的Kubernetes环境。Datadog与Rancher协同工作，可以让你使用Rancher管理不同的协调环境，并部署Datadog来实时监控、排除故障和自动扩展环境。

此外，Datadog的算法监控引擎Watchdog可以发现并提醒团队成员注意性能异常（如延迟峰值或高错误率）。这使得团队能够在潜在问题（例如容器重启率异常高）升级之前解决问题。

我们已经向你展示了Datadog如何帮助你获得Rancher环境的全面可见性。通过Datadog，工程师可以使用APM来识别单个请求中的瓶颈，并准确定位代码级问题，收集和分析整个基础设施中每个容器的日志等。通过在一个平台上统一指标、日志和跟踪，Datadog消除了切换上下文或工具的需要。因此，可以加快团队故障排除工作流程，并充分利用Rancher管理大规模动态集群的全部潜力。