9、Kubernetes 可观测性：从数据收集到聚合关联的全面指南

Kubernetes 可观测性：从数据收集到聚合关联的全面指南

在 Kubernetes 集群中实现有效的可观测性对于保障系统的稳定运行和性能优化至关重要。本文将详细介绍可观测性实现所需的组件、数据收集方法、工具选择以及数据的聚合和关联策略。

可观测性实现的组件

要实现 Kubernetes 集群的可观测性，需要以下几个关键组件：
1. 遥测数据收集 ：从集群中的各种传感器收集遥测数据，这些数据应具有分布式和 Kubernetes 原生特性，支持从 L3 到 L7 各层的传感器，并收集 Kubernetes 基础设施信息（如 DNS 和 API 服务器日志）以及 Kubernetes 活动审计日志。
2. 分析与可视化 ：系统需提供特定于 Kubernetes 操作的可视化界面，如服务图、Kubernetes 平台视图和应用程序视图。建议选择利用机器学习技术进行基线设定和异常报告的解决方案，同时支持操作员进行 pod - to - pod 数据包捕获。
3. 安全与故障排查应用 ：可观测性系统应支持分布式跟踪，以帮助排查应用程序问题。还可使用先进的机器学习技术来理解 Kubernetes 集群行为，预测性能或安全问题。

数据收集内容

为了构建全面的可观测性解决方案，需要收集以下几类数据：
1. Kubernetes 审计日志 ：Kubernetes 提供了收集和监控活动的功能。在设置审计策略时需谨慎，建议记录 API 请求、用户名、RBAC 决策、请求动词、客户端信息