阿里云容器服务K8S Ingress Controller日志采集实践

本文介绍如何将Kubernetes Ingress Controller的日志采集到阿里云日志服务及自建Elasticsearch中,便于服务请求情况的检索与分析。

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摘要: Ingress作为所有集群服务请求的入口,其记录的请求日志对于整个请求跟踪链路至关重要,今天主要给大家分享下如何将K8S Ingress Controller日志采集到日志服务中,以便于检索分析服务请求情况。

在 Kubernetes Ingress 高可靠部署最佳实践 中从部署层面介绍了在Kubernetes集群中如何部署一套高可靠的Ingress接入层,同时Ingress作为所有集群服务请求的入口,其记录的请求日志对于整个请求跟踪链路至关重要,今天主要给大家分享下如何将K8S Ingress Controller日志采集到日志服务中,以便于检索分析服务请求情况。

环境准备

  1. 通过阿里云容器服务控制台申请K8S集群。
  2. 部署业务服务并配置Ingress对外提供访问。

采集到阿里云日志服务

当我们需要将Ingress Controller的日志采集到阿里云日志服务时,我们只需要简单通过下面几步即可完成:

  1. 部署Logtail DaemonSet
  2. 创建日志Project及配置机器组
  3. 配置容器采集配置LogtailConfig

详细说明可参考这里

步骤一:部署Logtail DaemonSet

注:如果您之前已经在集群中部署过Logtail DaemonSet则可跳过该步骤

curl http://logtail-release.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/docker/k8s/logtail-daemonset.yaml > logtail-daemonset.yaml
  
# 依据自身环境修改下面配置项
vim logtail-daemonset.yaml
...
        env:
          - name: "ALIYUN_LOGTAIL_CONFIG"
            value: "/etc/ilogtail/conf/${your_region_name}/ilogtail_config.json"
          - name: "ALIYUN_LOGTAIL_USER_ID"
            value: "${your_aliyun_user_id}"
          - name: "ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID"
            value: "${your_machine_group_name}"
...

kubectl apply -f logtail-daemonset.yaml
daemonset "logtail" created

kubectl -n kube-system get pod | grep logtail
logtail-nbpl8                                                1/1       Running   0          52s
logtail-nr9hf                                                1/1       Running   0          52s

配置参数说明:

  • ${your_region_name}:K8S集群所在Regoin ID
  • ${your_aliyun_user_id}:阿里云UID
  • ${your_machine_group_name}:用户自定义标识,依据该值来配置机器组
步骤二:创建日志Project及配置机器组

注:如果您已经在对应Region创建了用于该K8S集群日志采集的Project且准备复用则可跳过该步骤

1、通过阿里云日志服务创建日志Project:
image
注:日志Project所在Region必须与K8S集群保持一致。

2、配置机器组:
image
注:这里选择用户自定义标识,同时其值必须与步骤一中Logtail DaemonSet YAML中的环境变量ALIYUN_LOGTAIL_USER_DEFINED_ID的值保持一致。

步骤三:配置容器采集配置LogtailConfig

1、创建LogStore:
注:可直接复用已经创建好的日志库
image

2、配置容器采集配置数据类型:
注:由于Ingress Controller日志是输出到Stdout,因此这里我们需要选择Docker标准输出
image

3、配置容器采集配置数据源:
image
更多配置参数可参考这里,这里表明需要采集容器Label中包含"io.kubernetes.container.name": "nginx-ingress-controller"的Stdout和Stderr日志。

4、配置关联机器组:
image

5、查看Ingress Controller请求日志:
通过Ingress访问集群内部服务,在日志库k8s-ingress-controller中查看采集到的Ingress Controller请求日志。
image

采集到自建ES

同样如果我们希望将K8S集群Pod日志采集到自建的Elasticsearch日志服务中,阿里云容器服务也提供了相应的解决方案,具体可参考 利用 log-pilot + elasticsearch + kibana 搭建 kubernetes 日志解决方案,这里主要说明如何配置采集Ingress Controller的日志到ES中。

步骤一:部署 log-pilot + elasticsearch + kibana 服务

注:如果您之前已经在集群中部署过 log-pilot + elasticsearch + kibana 服务则可跳过该步骤

部署详细说明可参考 利用 log-pilot + elasticsearch + kibana 搭建 kubernetes 日志解决方案

步骤二:配置容器日志采集配置

采集Ingress Controller的日志,我们需要添加日志采集配置:

vim nginx-ingress-controller-log-patch.yaml
spec:
  template:
    spec:
      containers:
        - name: nginx-ingress-controller
          env:
          # ingress-controller为索引名称
          - name: aliyun_logs_ingress-controller
            value: "stdout"
        
# 若您是通过Deployment部署的nginx-ingress-controller:
kubectl -n kube-system patch deployment nginx-ingress-controller --patch "$(cat nginx-ingress-controller-log-patch.yaml)"

# 若您是通过DaemonSet部署的nginx-ingress-controller:
kubectl -n kube-system patch ds nginx-ingress-controller --patch "$(cat nginx-ingress-controller-log-patch.yaml)"

经过上面两步,已经完成配置Ingress Controller日志采集到自建ES中,最后通过Ingress访问集群内部服务,在Kibana中查看采集到的Ingress Controller请求日志:
image


<think>好的,我现在需要回答用户关于Kubernetes(K8S)和云上管理如何实现管理和部署的问题。用户之前问过如何查看Docker和runc版本,现在可能想进一步了解K8S和云管理的整体机制。我需要确保回答全面,覆盖基本概念、核心组件、部署流程、云上管理工具以及注意事项。 首先,我需要明确Kubernetes的基本架构,包括Master和Worker节点,以及各个组件如API Server、Controller Manager、Scheduler、etcd、kubelet、kube-proxy等。这部分是基础,必须准确解释每个组件的作用,但又要避免过于技术化,让用户容易理解。 接下来是云上管理部分。用户可能对云服务提供商(如AWS、阿里云)的托管K8S服务(如EKS、ACK)感兴趣。需要说明这些托管服务如何简化集群管理,比如自动扩缩、监控、日志和安全功能。同时,要提到云上的优势,如弹性资源、存储和网络集成,以及CI/CD工具链的结合。 然后是关于部署流程。用户可能想知道从代码到部署的整个流程,包括应用打包(Docker镜像)、定义K8S资源(YAML文件),以及使用kubectl或CI/CD工具进行部署。这里需要强调声明式配置和GitOps的概念,比如使用Argo CD进行持续部署。 还需要考虑用户可能的疑问,比如多集群管理、混合云部署、安全性和成本优化。这些都是云上管理K8S时常见的问题,应该涵盖解决方案或最佳实践,如使用Karmada进行多集群管理,RBAC和网络策略加强安全,以及HPA和VPA优化资源使用。 最后,注意事项部分需要提醒用户版本兼容性、网络规划、备份恢复和监控日志的重要性。这些是实际运维中容易遇到的问题,用户可能需要指导如何避免常见陷阱。 在组织内容时,要保持结构清晰,使用标题和子标题帮助用户快速找到信息。避免使用过多技术术语,必要时举例说明,比如提到具体的云服务名称或工具。同时,注意与用户之前的提问衔接,确保信息连贯,比如之前查看Docker版本现在扩展到整个部署管理流程。 需要检查是否有遗漏的重要点,比如Service Mesh或Serverless架构是否值得提及,但根据用户的问题,可能不需要深入这些高级主题。保持回答在基础到中级层次,适合想要了解整体管理和部署流程的用户。 最后,确保语言简洁明了,使用中文口语化表达,避免冗长,必要时使用列表和示例代码(如YAML文件片段),但用户问题中没有明确要求代码,可能不需要过多代码细节,以解释概念为主。</think>ubernetes(K8S)和云上管理是构建现代化云原生应用的核心技术组合。它们通过**自动化**和**抽象化**实现高效的应用管理和部署。以下是具体实现原理和关键方法: --- ### 一、Kubernetes(K8S)的核心管理逻辑 #### 1. **核心架构** - **控制平面(Master节点)**:负责全局决策和协调。 - **API Server**:集群操作的唯一入口(如 `kubectl` 命令交互)。 - **Scheduler**:将应用 Pod 调度到合适的 Worker 节点。 - **Controller Manager**:确保集群状态符合预期(如副本数、节点健康)。 - **etcd**:分布式键值存储,保存集群所有配置和状态。 - **工作节点(Worker节点)**:运行实际应用负载。 - **kubelet**:与 API Server 通信,管理节点上的 Pod。 - **kube-proxy**:实现服务网络代理和负载均衡。 - **容器运行时**(如 containerd、Docker):执行容器生命周期管理。 #### 2. **管理核心思想** - **声明式配置**:通过 YAML/JSON 文件描述应用的目标状态(如副本数、镜像版本),K8S 自动收敛到该状态。 - **自愈能力**:自动重启故障容器、替换不健康节点。 - **弹性伸缩**:根据 CPU/内存或自定义指标自动扩缩 Pod(HPA)、节点(Cluster Autoscaler)。 -- ### 二、云上管理的实现方式 云平台(如 AWS、阿里云、Azure)与 K8S 深度集成,提供**托管服务**和**增强能力**: #### 1. **托管 Kubernetes 服务** - **产品示例**:AWS EKS、阿里云 ACK、Google GKE。 - **核心优势**: - **简化运维**:自动托管 Master 节点,无需用户维护 etcd、API Server 等组件。 - **一键升级**:自动化 K8S 版本升级和安全补丁。 - **集成云资源**:直接绑定云硬盘、负载均衡器、VPC 网络等。 #### 2. **云上部署流程** ```mermaid graph LR A(代码开发) --> B(构建容器镜像) B --> C(推送镜像到云镜像仓库) C --> D(定义 K8S 资源 YAML) D --> E(通过 kubectl/控制台部署到集群) E --> F(云平台自动提供负载均衡/存储卷) ``` #### 3. **关键云上功能** - **弹性基础设施**:自动根据负载伸缩节点(Node Auto Scaling)。 - **托管中间件**:直接使用云数据库、消息队列等 PaaS 服务,通过 Service Binding 连接到 K8S。 - **监控与日志**:集成云监控(如 AWS CloudWatch、阿里云 ARMS)实现指标采集和告警。 - **安全加固**:基于云的 IAM 权限控制、KMS 密钥管理、网络隔离(安全组/VPC)。 --- ### 三、典型部署和管理工具 #### 1. **部署工具链** - **镜像构建**:Dockerfile + CI/CD(如 GitLab CI、Jenkins)。 - **配置管理**:Helm Chart(模板化 YAML)、Kustomize(差异化配置)。 - **GitOps**:Argo CD、Flux CD(通过 Git 仓库同步集群状态)。 #### 2. **云原生管理场景** - **多集群管理**:使用 Karmada、Clusternet 实现跨云/地域集群统一调度。 - **混合云部署**:通过 K8S Federation 协调本地 IDC 和公有云资源。 - **Serverless 容器**:阿里云 EC1、AWS Fargate(无需管理节点,按 Pod 粒度计费)。 --- ### 四、最佳实践与注意事项 1. **资源优化** - 使用 `Resource Quotas` 和 `Limit Ranges` 限制资源占用。 - 通过 `Vertical Pod Autoscaler (VPA)` 自动调整容器资源请求。 2. **网络设计** - 云平台 CNI 插件选择(如 Calico、Cilium)以实现高性能网络策略。 - 使用 `Ingress Controller`(如 Nginx、ALB)统一管理外部流量。 3. **灾备与迁移** - 利用 `Velero` 备份集群状态和持久卷。 - 通过 `集群克隆` 或 `应用迁移工具` 实现跨云迁移。 4. **安全合规** - 启用 `RBAC` 控制用户权限。 - 扫描容器镜像漏洞(如 Trivy、Clair)。 - 使用 `Network Policies` 限制 Pod 间通信。 -- ### 五、总结 K8S 与云平台的结合,本质是通过**自动化编排**和**云资源深度集成**,实现: 1. **敏捷交付**:从代码到生产的快速迭代。 2. **弹性扩展**:应对流量波动的自动扩缩。 3. **降本增效**:按需使用云资源,减少闲置成本。 实际落地时需根据业务规模选择托管方案(如中小团队直接用 Serverless 容器,大型企业自建多集群)。
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