Muitos profissionais de tecnologia precisam analisar o cenário e possibilidades ao implementar a observabilidade em seus projetos, assim como seu grau de dificuldade. No momento em que é necessário monitorar e gerenciar um cluster Kubernetes, mesmo um profissional de TI experiente pode esbarrar na complexidade do processo.
O Kubernetes é um sistema eficiente, mas não tão simples de aplicar a observalidade. Apesar dos pilares de observabilidade como as métricas, registros e rastreamentos serem relevantes no Kubernetes, apenas coletar e analisar esses dados dificilmente será o suficiente para a implementação. Desta forma, é necessário entender o que realmente está acontecendo nos clusters do seu projeto.
Preparamos esse artigo para te ajudar a superar os desafios e entender como o processo de observabilidade deve ser feito para gerenciar seus clusters Kubernetes.
Fique ligado, em breve teremos mais conteúdos abordando esse tema tão abrangente.
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Peculiaridades do Kubernetes
Ao analisarmos um cluster Kubernetes, vemos que ele é uma rede complexa de recursos e serviços em constante mudança, composta por várias camadas.
A capacidade de implementar a observabilidade neste contexto requer não apenas a coleta de logs, métricas e rastreamentos de aplicações e serviços individuais dentro do cluster, mas também relacionar esses vários pontos de dados para entender a complexidade dos eventos que ocorrem dentro dos mesmos. A equipe de desenvolvimento deve buscar as informações necessárias nos pipelines CI / CD,que alimentam os clusters kubernetes e os fluxos de trabalho GitOps que os conduzem.
Implementando a observabilidade no Kubernetes
Primeiro, vamos ver quais tipos de dados de observabilidade podemos coletar em um ambiente Kubernetes e a sua origem. Para isso, é necessário olhar em vários locais, como por exemplo, dados de métricas em um nível de cluster, que podem ser acessados por meio de APIs fornecidas pelo próprio Kubernetes.
Dados referentes aos logs de aplicações devem ser coletados através de containers internos, desde que as aplicações incluam a lógica para transmitir logs diretamente a um local externo. No entanto, isso só ocorrerá caso o desenvolvedor gaste muito tempo refatorando cada um deles para esse propósito.
Os registros do sistema operacional armazenados em nodes também são fatores importantes. Uma ótima estratégia para a observabilidade do Kubernetes é que a implantação de uma solução possa coletar e relacionar automaticamente os dados de observabilidade de todas as fontes disponíveis.
O ideal é que os administradores não configurem fluxos de registro manualmente, nem alterem comandos kubectl ou SSH em nodes individuais para obter dados de observabilidade.
As soluções de observabilidade que coletam automaticamente os dados necessários para o seu monitoramento, precisam que os seus esforços não se concentrem na coleta de registros e métricas do Kubernetes, mas que volte sua atenção para o cenário mais amplo. Isso significa transformar os dados que o Kubernetes fornece em informações que ajudam a otimizar o desempenho de cada parte do seu cluster.
É importante entender o contexto do cluster Kubernetes
Durante o processo de observabilidade, é importante compreender o que acontece em um cluster Kubernetes. Desta forma será possível contextualizar cada evento individualmente e ter uma base sobre o que acontece dentro do cluster, no exato momento em que o evento ocorre, assim como antes do evento.
Imagine a seguinte situação: caso um Pod seja encerrado em um node específico e reiniciado em outro, o desenvolvedor precisa ter o entendimento simultâneo do que está ocorrendo nos nodes de trabalho, nodes mestres, seus serviços Kubernetes e assim por diante, para então obter uma imagem completa referente a mudança que aconteceu e as prováveis implicações.
Caso exista um aumento de uso da CPU do cluster, o desenvolvedor deve ser capaz de determinar o estado de cada container, Pod e node durante o ápice da utilização de recursos e então, identificar a origem do evento.
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A observabilidade não é uma novidade, o conceito já existe há alguns anos, mas segue em crescimento acelerado em decorrência das aplicações com arquiteturas de microsserviços e distribuição em provedores de nuvem.
Através dela, é possível identificar problemas que mostram como os serviços das aplicações real.
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Artigo inspirado na publicação do site Search IT Operations
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