云原生之深入解析提高K8S监控可观察性的实战操作

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已于 2023-07-21 10:54:23 修改

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分类专栏：人工智能与云原生文章标签：云原生 Kubernetes OpenTelemetry CRI-O Jaeger UI traces ListPodSandbox

于 2023-07-21 10:41:10 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Forever_wj/article/details/131845491

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本文探讨了如何使用OpenTelemetry增强Kubernetes的可观察性，重点关注Kubernetes组件如API Server、kubelet和CRI-O的追踪支持。Kubernetes从v1.22开始支持tracing，并逐步在后续版本中完善。CRI-O从v1.23.0起支持OpenTelemetry追踪，而containerd则从v1.6.0引入追踪支持。文章通过示例展示了如何配置和利用Jaeger展示追踪数据，以协助解决集群中的问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

                    
                    当谈到云原生可观察性时，可能每个人都会提到 OpenTelemetry (OTEL)，因为社区需要依赖标准来将所有集群组件开发指向到同一方向。OpenTelemetry 能够将日志、指标（metrics）、跟踪（traces）和其他上下文信息组合到一个资源中。集群管理员或软件工程师可以使用此资源来获取在定义的时间段内集群中正在发生的事情的视图，但是 Kubernetes 本身如何利用这个技术栈呢？
Kubernetes 由多个组件组成，其中一些组件是独立的，而另一些组件则堆叠在一起。从容器运行时的角度来看架构，那么从上到下有：
 
  kube-apiserver：验证和配置 API 对象的数据；
 
  kubelet：在每个节点上运行的代理；
 
  CRI 运行时：容器运行时接口 (CRI) 兼容的容器运行时，如 CRI-O 或 containerd；
 
  OCI 运行时：较低级别的开放容器倡议（OCI）运行时，如 runc 或 crun；
 
  Linux 内核或 Microsoft Windows：底层操作系统。