Kubernetes（K8S）現(xiàn)在似乎是管理和部署基于微服務和容器的應用程序的事實標準——其中緣由亦不難理解。Kubernetes是最大的開源社區(qū)，它由云原生計算基金會（CNCF）支持，它是DevOps友好的，它提供了混合云的優(yōu)勢。有什么理由不愛它？

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但在TheNewStack的最近一項調(diào)查中，69％的受訪者表示，誠然Kubernetes是他們企業(yè)容器編排的首選，但部署和管理Kubernetes并非像在公園散步一樣輕松愜意。盡管Kubernetes具有很高的靈活性，但仍存在操作工作流程的復雜性——許多涉及應用程序性能管理（APM），真的想要完全體會到Kubernetes承諾的好處，還需要在有效管理上下大功夫。

重新思考你的Kubernetes監(jiān)控策略

在一個近期的CNCF調(diào)查中，38％的受訪者表示監(jiān)控是其企業(yè)采用Kubernetes過程中的最大挑戰(zhàn)之一。若把受訪者劃分為部署規(guī)模更大的那批企業(yè)，這一數(shù)字甚至增長到了46％。那么，現(xiàn)代IT領導者該如何簡化Kubernetes監(jiān)控，以提高效率，同時優(yōu)化性能？

目前的Kubernetes監(jiān)控方法存在的主要問題，從缺乏端到端的可視性，到遷移容易出錯，不一而足。下文中我們將聊聊監(jiān)控Kubernetes時可能遇到的四個常見挑戰(zhàn)——以及如何解決這些挑戰(zhàn)的建議。

挑戰(zhàn)1：缺乏端到端的可視性

Kubernetes傳統(tǒng)監(jiān)控的最常見問題之一，是缺乏對客戶接觸點和分布式應用程序的端到端可視性。

因此，IT團隊對最終用戶體驗和應用程序性能如何影響業(yè)務KPI沒有任何概念和感受，也因此無法知道要修復或改進的內(nèi)容。

為了解決這個問題，使用基于正常性能的Kubernetes監(jiān)控解決方案非常重要，并且可以利用機器學習的強大功能，從而在出現(xiàn)問題時智能地向IT團隊發(fā)出警報。

挑戰(zhàn)2：告警風暴

雖然了解所有應用程序的問題似乎是一件好事，但是當多個問題同時出現(xiàn)時，它可能會迅速失控并成為障礙。畢竟，你真的希望每次有工作完成或新容器啟動時，都收到一遍提醒嗎？

如果沒有優(yōu)先級警報的能力，IT團隊通常必須對每個問題的根本原因做出響應和分類，這將直接帶來非常糟糕的用戶體驗甚至是成本損失。

因此使用Kubernetes監(jiān)控解決方案時最好能要識別和解決確切的潛在問題——深入到代碼行、單個設備、Kubernetes服務甚至單個容器級別。

挑戰(zhàn)3：故障排查的痛苦

應用程序停機的成本可能會高到令人咋舌——關鍵的應用程序故障每小時可能損失高達100萬美元。時間就是金錢，IT團隊在檢測問題的根本原因時不應該浪費時間。

問題是，今天的許多監(jiān)控工具都缺乏在Kubernetes環(huán)境中執(zhí)行自動化根本原因分析的能力，使故障排除成為一個耗時的噩夢，通常會導致高MTTR和長停機時間。

為避免這種情況，請通過比較遷移前后的用戶體驗，確保您的Kubernetes監(jiān)控解決方案能夠在應用程序依賴性和遷移成功驗證兩個方面都具有更高的可見性。

挑戰(zhàn)4：易出錯的遷移過程

將傳統(tǒng)應用程序遷移到Kubernetes很容易出錯并且非常耗時。那些才將現(xiàn)有單體應用程序遷移到部署在Kubernetes上的微服務的公司，更易缺乏對Kubernetes環(huán)境的可見性，因此無法看到每個微服務或傳統(tǒng)應用程序的實時交互。

這時可以考慮借助可通過單一管理平臺提供一步安裝和統(tǒng)一監(jiān)控的解決方案，讓IT團隊可以充分利用其現(xiàn)有的技能、流程和工具。

在Kubernetes上提供完美的應用程序性能

越來越多的公司開始使用Kubernetes來改變公司在分布式多云環(huán)境中部署和運行應用程序的方式，且這Kubernetes的流行勢頭絲毫沒有顯示出放緩的跡象。但對于在Kubernetes上運行傳統(tǒng)或基于微服務的應用程序的組織來說，監(jiān)控的挑戰(zhàn)依然顯而易見。

因此，組織必須認真考慮Kubernetes監(jiān)控方法的方方面面，以簡化復雜的企業(yè)工作流程，提高成本效率并提高生產(chǎn)力。通過對整個Kubernetes堆棧和Kubernetes協(xié)調(diào)應用程序的端到端統(tǒng)一可視性，IT團隊可以提供完美的應用程序體驗——并確保他們的Kubernetes投資能夠帶來更好的業(yè)務成果。

 

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