云原生应用如何做到低成本获得高稳定？

前言

云原生应用的设计理念已经被越来越多的开发者接受与认可，而 Kubernetes 做为云原生的标准接口实现，已经成为了整个 stack 的中心，云服务的能力可以通过 Cloud Provider、CRD Controller、Operator 等等的方式从 Kubernetes 的标准接口向业务层透出。开发者可以基于 Kubernetes 来构建自己的云原生应用与平台，Kubernetes 成为了构建平台的平台。今天我们会向大家介绍一个云原生应用该如何在 Kubernetes 中无缝集成监控和弹性能力。

阿里云容器服务 Kubernetes 的监控总览

云服务集成

阿里云容器服务 Kubernetes 目前已经和四款监控云服务进行了打通，分别是SLS（日志服务）、ARMS（应用性能监控）、AHAS（架构感知监控服务）、Cloud Monitor（云监控）。


SLS 主要负责日志的采集、分析。在阿里云容器服务 Kubernetes 中，SLS 可以采集三种不同类型的日志：

• APIServer 等核心组件的日志
  
• Service Mesh/Ingress 等接入层的日志
  
• 应用的标准日志
  

除了采集日志的标准链路外，SLS 还提供了上层的日志分析能力，默认提供了基于 APIServer 的审计分析能力、接入层的可观测性展现、应用层的日志分析。在阿里云容器服务 Kubernetes 中，日志组件已经默认安装，开发者只需要通过在集群创建时勾选即可。



ARMS 主要负责采集、分析、展现应用的性能指标。目前主要支持 Java 与 PHP 两种语言的集成，可以采集虚拟机（JVM）层的指标，例如 GC 的次数、应用的慢 SQL、调用栈等等。对于后期性能调优可以起到非常重要的作用。




AHAS 是架构感知监控，通常在 Kubernetes 集群中负载的类型大部分为微服务，微服务的调用拓扑也会比较复杂，因此当集群的网络链路出现问题时，如何快速定位问题、发现问题、诊断问题则成为了最大的难题。AHAS 通过网络的流量和走向，将集群的拓扑进行展现，提供更高层次的问题诊断方式。

开源方案集成

开源方案的兼容和集成也是阿里云容器服务 Kubernetes监控能力的一部分。主要包含如下两个部分：


Kubernetes 内置监控组件的增强与集成
在 Kubernetes 社区中，heapster/metrics-server 是内置的监控方案，而且例如 Dashboard、HPA 等核心组件会依赖于这些内置监控能力提供的 metrics。由于 Kubernetes 生态中组件的发布周期和 Kubernetes 的 release 不一定保证完整的同步，这就造成了部分监控能力的消费者在 Kubernetes 中存在监控问题。因此阿里云就这个问题做了 metrics-server 的增强，实现版本的兼容。此外针对节点的诊断能力，阿里云容器服务增强了 NPD 的覆盖场景，支持了 FD 文件句柄的监测、NTP 时间同步的校验、出入网能力的校验等等，并开源了 eventer，支持离线 Kubernetes 的事件数据到 SLS、kafka 以及钉钉，实现 ChatOps。


Prometheus 生态的增强与集成
Promethes 作为 Kubernetes 生态中三方监控的标准，阿里云容器服务也提供了集成的 Chart 供开发者一键集成。此外，我们还在如下三个层次作了增强：

• 存储、性能增强：支持了产品级的存储能力支持（TSDB、InfluxDB)，提供更持久、更高效的监控存储与查询。
  
• 采集指标的增强：修复了部分由于 Prometheus 自身设计缺欠造成的监控不准的问题，提供了 GPU 单卡、多卡、共享分片的 exporter。
  
• 提供上层可观测性的增强：支持场景化的 CRD 监控指标集成，例如 argo、spark、tensorflow 等云原生的监控能力，支持多租可观测性。
  

阿里云容器服务 Kubernetes 的弹性总览

阿里云容器服务 Kubernetes 主要包含如下两大类弹性组件：调度层弹性组件与资源层弹性组件。

调度层弹性组件

调度层弹性组件是指所有的弹性动作都是和 Pod 相关的，并不关心具体的资源情况。

• HPA
  HPA 是 Pod 水平伸缩的组件，除了社区支持的 Resource Metrics 和 Custom Metrics，阿里云容器服务 Kubernetes 还提供了external-metrics-adapter，支持云服务的指标作为弹性伸缩的判断条件。目前已经支持例如：Ingress 的QPS、RT，ARMS 中应用的 GC 次数、慢 SQL次数等等多个产品不同维度的监控指标。
  
• VPA
  VPA 是 Pod 的纵向伸缩的组件，主要面向有状态服务的扩容和升级场景。
  
• cronHPA
  cronHPA 是定时伸缩组件，主要面向的是周期性负载，通过资源画像可以预测有规律的负载周期，并通过周期性伸缩，实现资源成本的节约。
  
• Resizer
  Resizer 是集群核心组件的伸缩控制器，可以根据集群的 CPU 核数、节点的个数，实现线性和梯度两种不同的伸缩，目前主要面对的场景是核心组件的伸缩，例如：CoreDNS。
  

资源层弹性组件

资源层弹性组件是指弹性的操作都是针对于 Pod 和具体资源关系的。

• Cluster-Autoscaler
  Cluster-Autoscaler 是目前比较成熟的节点伸缩组件，主要面向的场景是当 Pod 资源不足时，进行节点的伸缩，并将无法调度的 Pod 调度到新弹出的节点上。
  
• virtual-kubelet-autoscaler
  virtual-kubelet-autoscaler 是阿里云容器服务 Kubernetes 开源的组件，和Cluster-Autoscaler 的原理类似，当Pod由于资源问题无法调度时，此时弹出的不是节点，而是将 Pod 绑定到虚拟节点上，并通过ECI的方式将 Pod 进行启动。
  

Demo Show Case

最后给大家进行一个简单的 Demo演示：应用主体是 apiservice，apiservice 会通 sub-apiservice 调用 database，接入层通过 ingress 进行管理。我们通过PTS模拟上层产生的流量，并通过 SLS 采集接入层的日志，ARMS 采集应用的性能指标，并通过 alibaba-cloud-metrics-adapster 暴露 external metrics 触发 HPA 重新计算工作负载的副本，当伸缩的 Pod 占满集群资源时，触发 virtual-kubelet-autoscaler 生成 ECI 承载超过集群容量 规划的负载。

总结

在阿里云容器服务 Kubernetes 上使用监控和弹性的能力是非常简单的，开发者只需一键安装相应的组件 Chart 即可完成接入，通过多维度的监控、弹性能力，可以让云原生应用在最低的成本下获得更高的稳定性和鲁棒性。