云原生架构下的Azure Kubernetes服务监控实践指南
概述
在云原生架构中，监控（Monitoring）是确保系统稳定性和可观测性（Observability）的核心支柱。Azure Kubernetes服务（AKS）作为微软云原生生态的重要组成部分，提供了完整的监控解决方案。本文将深入探讨如何在AKS环境中构建高效的监控体系，涵盖从基础指标收集到高级告警配置的全流程实践。
监控体系架构
核心监控组件
1. Azure Monitor for Containers
Azure Monitor for Containers是AKS监控的核心服务，提供：
- 自动发现和监控：自动检测AKS集群中的所有容器和工作负载
- 性能指标收集：CPU、内存、磁盘和网络指标
- 日志聚合：集中收集和分析容器日志
- 健康状态监控：集群和节点健康状态监控
2. Prometheus集成
AKS原生支持Prometheus监控，无需额外部署服务器：
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: prometheus-config
namespace: monitoring
data:
prometheus.yml: |
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'kubernetes-apiservers'
kubernetes_sd_configs:
- role: endpoints
scheme: https
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
3. 应用性能监控（APM）
通过Application Insights实现应用层监控：
// 在.NET应用中集成Application Insights
public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
services.AddApplicationInsightsTelemetry(Configuration);
services.AddApplicationInsightsKubernetesEnricher();
}
// 自定义遥测数据
public class OrderService
{
private readonly TelemetryClient _telemetryClient;
public async Task ProcessOrder(Order order)
{
using (_telemetryClient.StartOperation<RequestTelemetry>("ProcessOrder"))
{
_telemetryClient.TrackEvent("OrderProcessingStarted");
// 业务逻辑
_telemetryClient.TrackMetric("OrderValue", order.TotalAmount);
}
}
}
监控配置实践
1. 启用Azure Monitor
# 创建AKS集群时启用监控
az aks create \
--resource-group myResourceGroup \
--name myAKSCluster \
--enable-addons monitoring \
--generate-ssh-keys
# 为现有集群启用监控
az aks enable-addons \
--resource-group myResourceGroup \
--name myAKSCluster \
--addons monitoring
2. DaemonSet配置
监控代理以DaemonSet形式部署在每个节点：
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: omsagent
namespace: kube-system
spec:
selector:
matchLabels:
app: omsagent
template:
metadata:
labels:
app: omsagent
spec:
containers:
- name: omsagent
image: "mcr.microsoft.com/azuremonitor/containerinsights/ciprod:ciprod11012023"
env:
- name: WSID
valueFrom:
secretKeyRef:
name: omsagent-secret
key: WSID
- name: KEY
valueFrom:
secretKeyRef:
name: omsagent-secret
key: KEY
监控指标体系
1. 基础设施指标
| 指标类别 | 具体指标 | 告警阈值 | 监控频率 |
|---|---|---|---|
| 节点CPU | cpuUsagePercentage | >80% | 15秒 |
| 节点内存 | memoryWorkingSet | >85% | 15秒 |
| 磁盘空间 | diskUsedPercentage | >90% | 60秒 |
| 网络流量 | networkBytesTotal | 自定义 | 30秒 |
2. 应用性能指标
日志管理策略
1. 日志收集配置
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: container-azm-ms-agentconfig
namespace: kube-system
data:
agent-settings: |-
{
"log_collection_settings": {
"collect_container_logs": true,
"container_logs": {
"exclude_namespaces": ["kube-system"],
"include_namespaces": ["default", "production"],
"tail": "100"
}
}
}
2. Kusto查询示例
// 查询特定命名空间的错误日志
ContainerLog
| where ContainerName == "myapp"
| where LogEntry contains "error"
| where TimeGenerated > ago(1h)
| project TimeGenerated, LogEntry, PodName
| order by TimeGenerated desc
// 性能指标聚合
Perf
| where ObjectName == "K8SContainer"
| where CounterName == "cpuUsageNanoCores"
| summarize avg(CounterValue) by bin(TimeGenerated, 1m), InstanceName
| render timechart
告警与通知体系
1. 告警规则配置
{
"location": "global",
"properties": {
"description": "AKS节点CPU使用率过高",
"severity": 2,
"enabled": true,
"scopes": [
"/subscriptions/{sub-id}/resourceGroups/{rg-name}/providers/Microsoft.ContainerService/managedClusters/{aks-name}"
],
"evaluationFrequency": "PT1M",
"windowSize": "PT5M",
"criteria": {
"allOf": [
{
"threshold": 80,
"name": "CPUUsage",
"metricName": "cpuUsagePercentage",
"operator": "GreaterThan",
"timeAggregation": "Average",
"metricNamespace": "Microsoft.ContainerService/managedClusters"
}
]
},
"actions": [
{
"actionGroupId": "/subscriptions/{sub-id}/resourceGroups/{rg-name}/providers/microsoft.insights/actionGroups/{ag-name}"
}
]
}
}
2. 多级告警策略
| 告警级别 | 触发条件 | 通知方式 | 响应时间要求 |
|---|---|---|---|
| P0紧急 | 服务不可用 | 电话+短信 | <5分钟 |
| P1重要 | 性能严重下降 | 短信+邮件 | <15分钟 |
| P2警告 | 资源使用率警告 | 邮件 | <1小时 |
| P3信息 | 配置变更通知 | 邮件 | <4小时 |
仪表盘与可视化
1. 自定义监控仪表盘
{
"lenses": {
"0": {
"order": 0,
"parts": {
"0": {
"position": {
"x": 0,
"y": 0,
"rowSpan": 4,
"colSpan": 6
},
"metadata": {
"inputs": [],
"type": "Extension/Microsoft_Azure_Monitoring/PartType/LogsChartPart",
"settings": {
"content": {
"Query": "Perf | where ObjectName == 'K8SNode' | where CounterName == 'cpuUsagePercentage' | summarize avg(CounterValue) by bin(TimeGenerated, 1m), InstanceName | render timechart",
"Title": "节点CPU使用率"
}
}
}
}
}
}
}
}
2. 关键性能指标看板
最佳实践与优化建议
1. 监控数据保留策略
| 数据类型 | 保留期限 | 存储层级 | 访问频率 |
|---|---|---|---|
| 实时指标 | 30天 | 热存储 | 高频率 |
| 历史日志 | 90天 | 温存储 | 中等频率 |
| 归档数据 | 1年 | 冷存储 | 低频率 |
| 合规数据 | 7年 | 归档存储 | 极少访问 |
2. 成本优化策略
- 采样率调整：对非关键指标降低采集频率
- 日志过滤：避免收集调试级别日志
- 数据压缩：启用日志压缩功能
- 存储分层：根据访问频率选择存储层级
3. 安全监控考虑
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
name: security-alerts
namespace: monitoring
spec:
groups:
- name: security.rules
rules:
- alert: UnauthorizedAccessAttempt
expr: increase(kube_audit_events_total{verb="create",resource="secrets"}[5m]) > 0
for: 2m
labels:
severity: critical
annotations:
description: 检测到未经授权的密钥访问尝试
故障排查与诊断
1. 常见问题诊断流程
2. 自动化修复脚本
#!/bin/bash
# 自动诊断和修复AKS节点问题
NODE=$1
echo "检查节点 $NODE 状态..."
kubectl describe node $NODE
# 检查资源压力
if kubectl top node $NODE | awk 'NR>1 {if($3+0>90) exit 1}'; then
echo "节点内存使用率正常"
else
echo "节点内存使用率过高，尝试驱逐Pod"
kubectl drain $NODE --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data
fi
总结
构建完善的AKS监控体系需要从多个维度考虑：基础设施监控、应用性能监控、日志管理和告警通知。通过Azure Monitor for Containers、Prometheus集成和Application Insights的组合使用，可以建立全方位的监控解决方案。
关键成功因素包括：
- 自动化配置：通过Infrastructure as Code管理监控配置
- 多维度监控：覆盖基础设施、应用、业务等多个层面
- 智能告警：基于机器学习减少误报，提高告警准确性
- 持续优化：定期评审监控策略，适应业务变化
通过本文介绍的实践指南，您可以构建出既满足当前需求又具备扩展性的AKS监控体系，为云原生应用的稳定运行提供有力保障。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
