AWS Kubernetes 工作坊：使用 Datadog 实现集群监控-优快云博客

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AWS Kubernetes 工作坊：使用 Datadog 实现集群监控

aws-workshop-for-kubernetes AWS Workshop for Kubernetes 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-workshop-for-kubernetes

前言

在现代云原生架构中，监控是确保系统稳定性和性能的关键环节。本文将介绍如何在 AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) 集群中使用 Datadog 实现全方位的监控解决方案。我们将部署一个包含 MongoDB、Redis、NGINX 和 Python 应用的完整技术栈，并展示如何利用 Datadog 监控每个组件。

技术栈概述

本方案涉及以下核心技术组件：

Kubernetes：容器编排平台
Datadog：全栈监控平台
MongoDB：文档型数据库
Redis：内存键值存储
NGINX：Web 服务器和反向代理
Python：应用开发语言

准备工作

在开始之前，您需要：

一个运行中的 AWS EKS 集群
Datadog 账户（可免费注册试用）
基本的 kubectl 命令行工具使用经验

Datadog 监控基础

数据收集机制

Datadog 提供多种数据收集方式：

Agent 模式：在每个节点部署 Datadog Agent，以 DaemonSet 形式运行
云服务集成：直接与 AWS 等服务集成
API 调用：通过 REST API 发送自定义指标

数据类型支持

Datadog 可以处理三种主要数据类型：

指标(Metrics)：系统性能数据
追踪(Traces)：分布式应用调用链
日志(Logs)：系统和应用日志

实施步骤

1. 部署 Datadog Agent

首先，我们需要在集群中部署 Datadog Agent：

# agent.yaml 示例片段
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: dd-agent
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: dd-agent
        image: datadog/agent:latest
        env:
        - name: DD_API_KEY
          value: "<您的Datadog API密钥>"

应用配置：

kubectl apply -f agent.yaml

2. 部署数据库层

MongoDB 部署

我们使用 StatefulSet 部署 MongoDB 副本集：

kubectl apply -f storageclass.yaml  # 存储类
kubectl apply -f mongodb.yaml      # MongoDB 部署

创建监控用户：

kubectl exec -it mongo-0 -- sh -c 'mongo admin --host localhost --eval "db.createUser(...)"'

Redis 部署

部署 Redis 作为缓存层：

kubectl apply -f redis.yaml

3. 部署应用层

部署 Python Web 应用：

kubectl apply -f webapp.yaml

4. 部署 NGINX 入口

创建 NGINX 作为入口控制器：

kubectl apply -f nginx.yaml

验证服务：

kubectl describe svc nginx-deployment

监控实践

基础设施可视化

主机地图(Hostmap)：全局视图集群资源使用情况
容器地图(Container Map)：容器级别的资源分布
容器实时视图(Container Live View)：单个容器/Pod 的详细指标

指标收集原理

Datadog 通过 Kubernetes 注解实现自动发现：

metadata:
  annotations:
    ad.datadoghq.com/redis.check_names: '["redisdb"]'
    ad.datadoghq.com/redis.init_configs: '[{}]'
    ad.datadoghq.com/redis.instances: '[{"host": "%%host%%","port":"6379"}]'

监控场景演练

Redis 缓存压力测试：
- 观察命令/秒指标飙升
- 关联查看相关日志
- 分析调用链追踪
MongoDB 监控：
- 对象数量预测监控
- 查询性能分析
NGINX 监控：
- 请求率监控
- 错误率告警

告警配置指南

基础设施监控

监控查询: avg:kubernetes.memory.usage{cluster:eks} by {pod_name}
阈值: 160MB
告警消息: Memory over {{threshold}} for {{pod_name.name}}.

数据库监控

监控类型: 预测监控
查询: avg:mongodb.stats.objects{cluster:eks} by {db}
算法: 季节性算法

应用监控

监控类型: 日志监控
查询: service:(fetchapp) @http.url_details.path:("/api/flushcache")
阈值: 450 请求

清理资源

完成实验后，执行以下命令清理资源：

kubectl delete -f templates/datadog
kubectl delete -f templates/mongo
kubectl delete -f templates/redis
kubectl delete -f templates/nginx
kubectl delete -f templates/webapp
kubectl delete pvc-*