观测云突变告警，精准预测云原生的系统异常

news2024/9/20 8:15:59

背景

观测云 DataKit 是一个强大的数据采集工具，能够收集和监控容器化环境和 Kubernetes 集群的指标、对象和日志数据。通过灵活使用 DataKit 收集的数据，可以对 Kubernetes 集群进行深入的监控和分析，从而实现更好的运维和优化。以下是一些使用 DataKit 来优化 Kubernetes 监控和分析的建议：

多维度指标采集：确保采集包括但不限于 kube_pod、kube_node、kube_deployment、kube_service 和 kube_daemonset 等指标，以便全面了解集群状态。
实时监控：利用 DataKit 的实时数据采集能力和观测云的监控能力，对 Kubernetes 集群的运行状态进行实时监控，及时发现并响应问题。
自定义告警规则：在观测云上根据业务需求和集群运行特点，设置自定义的告警规则，当指标超出正常范围时，通过邮件、短信或即时通讯工具及时通知相关人员。

云原生使用场景下的痛点案例

Karpenter 是一个开源的 Kubernetes 集群自动扩缩容工具，它能够根据应用的负载动态地调整计算资源，以确保集群资源的高效利用。使用 AWS EKS 服务时，Karpenter 可以提供以下优势：

即时响应：Karpenter 能够快速响应应用负载的变化，自动调整 pod 和 node 的数量。
成本优化：通过移除低效节点和替换为更经济的资源，Karpenter 帮助降低集群的计算成本。
简化运维：Karpenter 提供了一组默认设置，通过单一声明式的 NodePool 资源简化了配置过程。

然而，当出现异常调度，比如部署组实例数量或节点数量突然增加时，确实需要一种机制来即时通知负责人。

DataKit 数据采集+观测云突变监控

通过比较两个不同时间段内同一个指标的绝对或相对（%）变化值来判断是否产生异常情况。多应用于追踪某个指标的峰值或者数据变化，当出现异常情况时可以更精准地产生事件留做记录。

突变监控支持针对日志、指标、链路、网络等数据进行配置，支持数据量环比、同比、数据量百分比等突变数据进行监控配置。

以下为突变监控几个真实使用场景：

场景一：监控 kubernetes nodes 节点数量指标发生突变

在指标集 kubernetes 中，指标名称为 node，tag 名称为 cluster_name_k8s，含义分别为 node 节点数量以及 k8s 集群名称，通过监控 node 节点的变化趋势，当变化数量超过一定数量之后，发出监控告警，详细配置如下。

配置详解

环比上期对比：监控触发条件为环比最近 1 分钟与前一分钟的 node 数量指标 MAX 值之差。
检测频率：1 分钟执行一次检测。
触发条件：向上或向下，即取差值的绝对值进行判断；检测对比 node 数量相差超过 5 个发出警告事件，超过 6 个重要事件，超过 7 个发出紧急事件。

场景二：监控 pod 内存用量发生突增

在指标集 kube_pod 中，指标名称为 mem_usage，tag 名称为 cluster_name_k8s、pod_name、deployment，指标含义为 pod 节点内存用量，标签含义为 k8s 集群名称、POD 名称、部署组名称，通过监控节点内存的变化趋势，当变化数量超过一定数量之后，发出监控告警，详细配置如下。

配置详解

差值百分比：监控触发条件为环比最近 5 分钟与最近 15 分钟内存用量平均值的差值百分比。
执行条件：最近 5 分钟内存使用量超过 100 MB 再触发检测，规避无用告警
检测频率：5 分钟执行一次检测。
触发条件：差值百分比进行判断，向上含义为差值百分比大于 0 时，触发检测；对比内存用量相差增加 100% 发出警告事件，增加 200% 发出重要事件，增加 300% 发出紧急事件。

场景三：监控 pod 频繁发生重启

在指标集 kube_pod 中，指标名称为 restarts，tag 名称为 cluster_name_k8s、pod_name、deployment，指标含义为 pod 重启次数，pod 不重建情况下为递增值，标签含义为 k8s 集群名称、POD 名称、部署组名称，通过监控节点内存的变化趋势，当变化数量超过一定数量之后，发出监控告警，详细配置如下。

配置详解

环比上期对比：监控触发条件为环比最近 1 分钟与前一分钟的重启次数指标 MAX 值之差。
检测频率：1 分钟执行一次检测。
触发条件：向上对比，差值大于 0 触发检测；检测对比重启次数相差超过 1 个发出警告事件，超过 2 个重要事件，超过 3 个发出紧急事件。

场景四：通过 ebpf 获取网络数据后，监控网络请求量突变

DataKit 开启 ebpf 采集后，可以采集到 4层/7层网络数据，通过分析 httpflow 下的 count 指标，可以达到监控接口请求量突增需求，配置详情如下。

配置详解

监控条件配置：过滤部署组名称为***，请求的接口地址路径包含***。
差值百分比：监控触发条件为环比上期最近5分钟与前5分钟差值的百分比。
检测频率：5 分钟执行一次检测。
触发条件：差值百分比进行判断，向上含义为差值百分比大于 0 时，触发检测；对比请求量相差增加 100% 发出警告事件，增加 200% 发出重要事件，增加 300% 发出紧急事件。