对大规模容器进行监控所面临的挑战

阅读数:1413 2016 年 6 月 16 日

Docker 在 2013 年三月实现了开源发布,它的出现让软件开发行业对于现代化应用的打包以及部署方式发生了巨大的变化。紧随着 Docker 的发布,各种具有竞争性、致敬性以及支持性的容器技术纷纷涌现,为这一领域带来了极大的关注度,同时也引起了人们的反思。这一系列文章将解答读者的各种困惑,对如何在企业中实际使用容器进行分析。

这一系列文章首先将对容器背后的核心技术进行观察,了解开发者目前如何使用容器,随后将分析在企业中部署容器的核心挑战,例如如何将容器技术与持续集成和持续交付管道进行集成,并对监控方式进行改进,以支持不断变化的负载,以及使用短期容器的潜在需求。本系列文章的总结部分将对容器技术的未来进行分析,并探讨无核化技术(unikernels)目前在处于技术前沿的组织中所扮演的角色。

本文是本系列文章“实际应用中的容器 —— 远离炒作”中的其中一篇。你可以通过 RSS订阅该系列文章,以获取更新的通知。

对容器技术的实施,以及因此产生的对创建微服务的渴望为应用监控这一领域带来了一种范式上的转换。应用程序的功能正在变得越来越细粒度,具有更好的独立扩展能力以及弹性,而这对于传统的监控方案提出了一个巨大的挑战。如果微服务架构中的某个单一组件产生了故障,也不会对业务造成影响,因此,警告的严重性也应符合这一事实。传统工具的监控方式是检测某个组件处于“运行”状态还是“故障”状态,而这种方式已不符合我们的需求。正因如此,某些组织已经开始构建自主的监控系统

容器具有短期性的特性,这也为监控工作带来了新的挑战,尤其是随着一些调度与编排系统(例如 Kubernetes Mesos AWS ECS )的流行度不断提高而显得愈加明显。专家们在座谈会上表示,现代化的监控方案应当能够与这些平台进行集成,并以容器视图以及聚合服务视图的方式展现数据。视图的结合是唯一一种能够有效地找到问题并加以解决的方法。

随着在一个应用系统中所运行的服务,以及额外的底层基础设施组件的数量的上升,系统生成了大量的数据。由于数据量是如此之大,让监控工作成为了一种“大数据”方面的问题。因此,下一代监控工具必须能够提供某种级别的人工智能功能,为所生成的数据提供可理解的见解,并最终提供相应的操作建议(包括不进行任何操作)。

InfoQ 近期与几位容器监控方面的专家进行了一次访谈,对监控的挑战及其他内容进行了探讨。所涉及的主题包括现代化监控系统的设计、为运维人员及系统管理员提供如何进行操作的见解的方法、以及监控工具的未来发展。

InfoQ:嗨,感谢各位今天能够抽空接受 InfoQ 的采访,能否请各位做一个简单的自我介绍?

Chris Crane:嗨,感谢你的邀请!我名叫 Chris Crane,是 Sysdig 的产品 VP,这是一家提供容器原生可视化服务的公司。

Kevin McGuire:嗨,我名叫 Kevin McGuire,是 New Relic 的首席产品经理与运维分析师。我负责设定运维以及基础设施监控方面的策略。最近,我致力于开展云监控的产品与工程方面的工作,包括在 Docker 与 Amazon EC2 上开发及发布我们的监控解决方案的 Beta 版本。

Ilan Rabinovitch:很高兴加入这次访谈!我名叫 Ilan Rabinovitch,我是 Datadog 的技术社区主管及传教士。在加入 Datadog 之前,我曾在 Ooyala 和 Edmunds.com 等大型 web 组织工作了很多年,负责领导基础设施与可靠性工程团队。

Alois Reitbauer:大家好,我名叫 Alois Reitbauer,在 Dynatrace 和 Ruxit 担任首席技术战略师。我在职业生涯的大部分时间内都在从事与监控与性能有关的工作。我现在的主要工作方向是研究如何更好地对大规模环境进行监控,例如使用微服务、容器和 IOT 的环境,并研究如何让人们更方便地与监控系统进行交互。

InfoQ:在你们看来,对容器的监控目前所面临的最大挑战是什么,能否为我们分享一下你们的想法?

Crane:容器以及基于容器技术的微服务的出现,让软件应用的开发与部署产生了一种范式变换。正如之前几次新范式的出现一样,我们看到了一个由各种支持性技术打造的生态系统正在冉冉升起,而这些支持性技术都是基于新的平台完全重新打造的。包括安全性、网络、存储,当然还包括监控与可视化。

这种“全新的开始”的方式对于监控工作尤为重要,这就产生了容器可视化的核心挑战:早期的监控工作是为了 VM 的应用而设计的,可将用于监控的 agent 部署在与应用的监控相同的地方。而这一方式已不适用于容器环境。

容器的核心原则要求他们必须保持轻量级、可再生,并且不受 agent 的影响。因此,如果监控方案真的打算做到对容器的原生支持,那么必须以一种可兼容每个容器的不可变性、可移植性以及可再生性的方造进行打造。如果你仍希望能够从容器中获得完整的应用可见性,那么实现这种方案是非常困难的,而这种可见性往往是监控的关键。

McGuire:随着人们不断深入探索微服务的益处,我们发现容器正在用于小型的、生存时间较短的工作。与此同时,容器也在用于大型的、运行时间较长的服务,这一点可视为对使用 VM 方式的优化。对于前一种情况来说,它需要以一种不同的方式对于容器进行监控,而这两者的同时存在就意味着以一种单一的方式进行监控无法满足这些完全不同的使用场景的需求。举例来说,监控工具应当能够提供应用程序的可见性以及每个容器的资源指标,同时还需要提供镜像级别的资源占用的汇总情况,这更适合短期容器的状况。

每个容器内都包含一个应用,但监控 API 往往专注于资源层面的信息。从 host 的角度来说,这是可以接受的。但最终,你总是需要能够从容器内部以及跨容器这两种角度来分析应用的性能。

最后,随着容器越来越小,数量越来越多,要了解这些容器之间的相互依赖、维护大规模环境中的运维健康情况,并且进行根本原因的分析也变得很有挑战性。

Rabinovitch:许多人在对容器监控时所遇到的最大挑战是高频率的变动,这就很难定义什么是“正常”情况,并对非正常情况发出警告。对于 AWS、OpenStack 和其他虚拟化解决方案来说,这个问题已经出现了很多年,但对于发展时间较短的容器技术来说,这一问题显得尤为严重。

我在此可以为你分析一下这些系统的规模与变更频率,我们近期对于 Docker 的使用与实施情况进行了一些调查,发现大多数主机倾向于并行地运行 4 个容器,每个容器的生命周期都小于主机生命周期的 1/4。这就意味着我们的监控工具不能再向以往一样,将主机作为进行监控的主要单位了。

我们接下来又问了几个问题:“Redis 集群或是 NGINX 服务器目前运行在哪里?Kubernetes 是否出于可用资源的原因将其迁移至另一个主机,还是说出现了故障情况?”

如果你的监控方式是以主机为中心的,那么你的世界看起来就像是托勒密天文学理论(即地心说)一样复杂。如果你想将行星的移动与地球关联起来,将很难推导出他们的移动规律。而如果你将太阳作为太阳系的中心,整个计算就变得简单许多。这意味着你或许应当依赖于你的调度器的服务发现中的数据,以及容器相关标签以定义各种查询与监控问题。这样一来,无论在系统的任一时刻,服务运行在哪个主机或端口上都不会影响分析的结果。

Reitbauer:以我们在大多数企业中的工作经验来看,容器对于我们构建软件的方式产生了一种实际的范式转换,这也导致了大量挑战的出现。而大规模化很显然是其中的一种挑战,实施了容器技术的公司在大多数情况下会同时选择迁移至微服务架构。通常来说,当一体性应用被分解为服务时,所牵涉到的实体数量会大大提高。以我在 Java 开发方面的经验来看,通常在微服务环境中所运行的 JVM 数量比之以往提高了 10 至 20 倍。这也意味着一个合理大小的系统却需要这些工具管理“web 规模”的系统。

我们所注意到的另一个变化就是对基于 Mesos、Marathon 或 Kubernetes 打造的编排层的应用。其结果就是应用程序架构具有极高的动态性,可迅速地进行向上或向下伸缩。对于这种动态性的理解是掌握系统的关键,而许多传统的监控工具并没有准备好应对这种需求。除了对这些环境的动态性的理解之外,还有大量的问题也浮出水面,例如如何在这些环境中进行日志的管理,以及基础设施的监控工具应当扮演怎样的角色,及采用怎样的方式。

至于最关键的挑战是什么,这取决于公司对于容器的应用达到了什么阶段。动态的编排能力仍然是一个高端领域,人们还在逐步地探索这一领域。而与之相比,应对 web 规模的环境是一旦应用容器后立即就需要着手实施的。

InfoQ:Adrian Cockcroft 曾经说过,监控系统比起受监控的系统要做到更好的可用性以及可伸缩性,这句话也经常被人引用。你认为,对于当前负责设计与实现基于容器的微服务应用的人来说,这一点是否切实可行?

Crane:Adrian Cockcroft 的说法是正确的。如果你已经完成了新的面向微服务的应用,却尝试用一个一体性的旧式工具进行监控,它是无法胜任监控的需求的,这正是最糟糕的情形。在 Sysdig 公司,我们将这应对这种挑战的解决方案称做“监控即微服务”,它的思想是你的监控方案应当能够和你的所有微服务一样方便地进行部署以及扩展。你的监控方案必须尽可能做到自动化、自服务、以及自动复原,并且集成自动服务发现的概念。如果你的监控工具本身就是按照微服务原生、容器原生的架构打造的,那么它更有可能跟上你的需求。不过,如果你做不到这一点,那么很不幸,Adrian 的想法就是非常不实际的。

McGuire:监控系统的高可用性是非常重要的。如今的 DevOps 实践越来越依赖于通过监控系统对问题所发出的警告,因此监控系统就成了一道不可或缺的安全网。这也是为什么我们认为基于 SaaS 的监控方案是正确的选择,因为同时运行及维护一个监控系统以及一个需要进行监控的系统使得某个问题在你未留意的情况下影响整个系统的可能性被放大了。

微服务增加了监控系统的规模以及复杂性,但它也提供了各种能够增加可用性的实践,例如将相同的容器部署在不同主机,或是在相同的主机中部署不同容器的能力,并提供了各种应用模式。

Rabinovitch:Adrian 的说法可谓一针见血。你必须理解一点:负责检测应用故障时间的系统必须保证在线及可用性。

但是,虽然这是一个明确的需求,但实现它要克服各种挑战,这也是为什么我们认为 SaaS 方案是最佳的选择。根据我们的调查来看,一个 Linux 主机平均会生成大约 100 个关键的操作系统级别的指标,而你的应用还会增加大约 50 个指标。随着每个主机中所运行的容器数量的提高,这些指标的数量会快速地上升。

这就给我们出了一个难题,如何才能够保存你的应用与基础设施每天所生成的几十亿指标数据呢?在很多情况下,这个问题的回答与你的核心应用的基础设施同样复杂,甚至是更为复杂。现代化的监控系统本质上就是一种“大数据”问题,这也意味着你需要管理这些复杂的分布式数据的存储,以及支持这些存储系统的大型计算基础设施。

Reitbauer:其实这已经不是什么新鲜的概念了。监控系统的主要目的就是当你的应用当机时向你发送通知,而这就要求这些系统基本上保持始终正常运行。为此,我们创建了一种全新的架构,以保证最大的在线时间。所有的组件都能够支持实时的故障转移,我们还创建了一个自动化管理层,以检测有问题的组件,并自动替换这些组件。为了支持实时故障转移,以及实时应对负载峰值,我们在集群中保留了三分之一的计算资源。

很显然,这与基于单一服务器的传统监控工具的概念是完全不同的。

InfoQ:监控系统如何为运维人员提供对系统的洞察力,而不是简单的指标或数据?

Crane:监控系统的主要目的就是提供洞察力,不是吗?我认为这里的关键在于为每个指标与数字提供适当的上下文。举例来说,容器生态系统的一大发展趋势就是采用各种调度、编排以及管理工具,例如 Kubernetes、Mesos,以及 Docker 自主设计的 Swarm 等等。这些工具为你的底层容器提供了一层额外的抽象,他们真正地促进了向基于容器的微服务的迁移。

编排系统会使监控与可视化增加很大的复杂度。系统的最终表现不再是一个经过良好组织的 VM 或容器集群,而是一个具有高度可伸缩性、分布式、分散的容器集合,他们在一个共享的资源池中以混合方式存在。如果你的监控方案只是简单地获取这种环境中的指标,哪怕是基于容器的指标,这种方案也没有很大的实用性。你的监控方案需要理解编排系统为容器产生的语义上下文。换句话说,你需要查看的是应用或微服务层面上的性能指标,甚至提供这些微服务的容器存在于多个不同的底层节点上。这就是洞察力的来源。

McGuire:从本质上说,这就是数据与信息的不同之处。仅有原始的指标数据是不够的,需要为他们提供上下文加以解释。因此,我们设计了一种展现客户所需了解的信息的 UI,专注于那些需要我们展开相应行动的数据。对于设计和实用性的专注可帮助我们忽略那些无意义的数据,让运维人员快速地进行正确地判断,并迅速地进行重要的决策。

Rabinovitch:一般来说,监控系统依赖于运维人员定义什么是“正常的”行为。由于现今的动态环境会受到自动扩展以及调度的基础设施的影响而不断产生变化,对这种正常行为的定义就成为了一种挑战。目前为止,监控服务的社区在自动收集指标,并对于那些预定义的阀值发出警告这方面做得很好。我们现在需要的是专注于通过算法检测那些有问题的部分或反常情况,并发出这方面的警告。

Reitbauer:让我换一种方式描述这个问题,“监控工具如何为公司里每个需要某些信息的人提供洞察力”。DevOps 与微服务的崛起产生了许多端到端的团队,他们负责应用的整个生命周期,从开发直至监控阶段。因此,每个人都必须了解这些监控数据。这也是为什么我们花费了大量时间以创建自解释的信息图表,让每个人都能够其中的意义。

另一个关键需求是对异常情况的检测。由于系统的巨大规模,没有任何人能够做到手动查看所有数字。因此,监控系统必须了解什么是正常的行为,并当系统的行为出现异常时进行提示。

最后一个方面在于具备上下文的语义信息。举例来说,监控系统需要“理解”指标所代表的意义,以及它与其他指标的关联。我们需要了解整个应用中的所有依赖,将这此信息用于问题的分析。

InfoQ:基于容器的系统的未来将会怎样发展(例如 IaaS、PaaS、裸机还是 VM 等等),这对于监控会带来怎样的影响?

Crane:无论是在公有云、私有云或是数据中心环境中,在 VM 的基础上部署容器的方式目前来说似乎是最流行的方式。不过在我看来,无论这个市场选择哪种方式进行大规模实施,可以说每种方式都有适合它的大量用例。未来的发展结果或许会类似于这些年来混合云方式在企业中的逐渐发展,这种混合云是公有云、私有云、OpenStack、虚拟数据中心和裸机等方式的组合。我对此结果不会感到吃惊。对于监控来说,这就意味着你的可视化解决方案必须是与具体的技术栈无关的。谁都不希望在不同环境中来回切换,也没有人希望只为了尝试新的环境(还没到开始迁移的过程)就必须切换不同的供应商。

McGuire:我认为容器与 PaaS 之间存在着某种共性,他们都能够让开发者从基础设施的管理中解放出来,让他们专注于能够实际带来价值的东西,即应用程序本身。这是他们的商业价值所在。

对于基础设施的管理是需要投入成本的,你所能做的就是通过更高的效率与更好的可靠性进行成本优化。IaaS 能够为你减少一部分这样的成本,因为你无需对物理基础设施进行维护,但你仍然要对服务进行管理,以确保你以最优的方式进行使用,并及时地响应变更。监控在此处的作用就是为服务的使用情况提供深度的可视化情形,由于这与应用程序的性能密切相关,你可以根据其结果调整系统的效率、可靠性与可用性。在云计算环境中,缺少效率就意味着账单上数字的增加。因此,成本即是最终的性能指标。

在理想的情况下,监控系统应当提供与你所要解决问题处于同一概念级别的可见性。当你的系统迁移至微服务架构时,“应用程序”的概念也变得模糊起来了。这就意味着你需要一些高层次的视图,从中了解高于个别的容器这一层次的信息,从总体上观察他们的表现。

我们未来将看到“计算即服务”这一概念的不断发展,它超越了 IaaS 与 PaaS 的概念。Docker 容器已经通过微服务涉及了这一领域,而 AWS

Lambda 已处于概念的发展前沿。最终的挑战在于理解这一发展趋势对于监控计算的意义。

Rabinovitch:变更的频繁还将持续提高,包括来自调度器以和自动伸缩工具产生的变更,以及基于这些技术进行部署的速率的变更。这一趋势将继续驱动监控系统更好地与平台和调度方案进行集成,使监控系统能够在这些变更发生时以更自动化的方式进行响应。与之类似,我相信未来会看到这方面一些通用模式的产生,通过这些模式使监控系统直接将反馈信息发送至 IaaS、PaaS 以及调度方案中,使我们得以构建更自动化的响应,以及更紧凑的反馈循环。这将继续驱使监控与警告系统提高他们的实时性。

Reitbauer:对基础设施的关注已经开始减少。由于容器的使用,我们对于底层基础设施的具体情况的关注度也在不断减少。在很多场景中,同样的应用可能会部分运行在 IaaS、另一部分运行在裸机上,这只是其中一种可能的情况。这对监控工作的最大影响在于其专注点已经转移至应用程序这一层面。由于故障节点会被自动替换,因此基础设施的故障其严重性已经在逐渐降低。监控工具的主要关注点转变化实际的服务与其质量,我所关心的是服务的响应时间以及故障率。老实说,如果你的监控工具主要的关注点是基础设施,那么就无法有效地获得运行基于容器的服务所必需的信息。

关于受访者

Chris Crane是 Sysdig 的产品 VP,主要负责为容器以及微服务这一新型生态系统创建监控以及可视化工具。他对于创建能够解决实际生活问题的强大技术充满了热情。在加入 Sysdig 之前,他曾在其他一些创业公司,例如 Aardvark 和 Compass 进行产品、市场和 BD 方面的工作,也曾在 Bain&Co 以及 Bain Capital Ventures 就职。而在很久很久之前,在一个遥远的星系中,他曾是一个真正的 web 开发者。Chris 在耶鲁大学主修电机工程专业。

Kevin McGuire是 New Relic 的首席产品经理与运维分析师,负责设定公司在运维以及基础设施监控方面的策略。在这之前,他曾担任 New Relic 基础设施团队的工程总监以及产品经理,负责服务器以及插件产品,该团队最近发布了 Docker 监控工具,并率先对 AWS 的监控进行了重定义。

在加入 New Relic 之前,他曾在微软担任架构师与产品经理。除此之外,他也在 IBM 担任各种技术与管理角色,曾是 Eclipse 项目的第一批开发者。

Ilan Rabinovitch是 Datadog 的技术社区主管。在加入 Datadog 之前,他曾在 Ooyala 与 Edmunds.com 等公司就任多年,负责领导基础设施与可靠性工程团队。目前,除了在 Datadog 任职之外,他在开源与 DevOps 社区也相当活跃,担任 SCALE、Texas Linux Fest、DevOpsDay LA 和 DevOpsDays Silicon Valley 的组织者之一。

Alois Reitbaue在 Dynatrace 担任首席技术战略师以及创新实验室的主管。他在职业生涯的大部分时间内的工作是创建监控工具,并对应用程序的影响进行微调。他经常在技术会议上进行演讲,也是一位博客作者和作家,同时也是寿司的狂热爱好者。Alois 目前主要在林茨(奥地利)、波士顿和旧金山开展专业工作。

Docker 在 2013 年三月实现了开源发布,它的出现让软件开发行业对于现代化应用的打包以及部署方式发生了巨大的变化。紧随着 Docker 的发布,各种具有竞争性、致敬性以及支持性的容器技术纷纷涌现,为这一领域带来了极大的关注度,同时也引起了人们的反思。这一系列文章将解答读者的各种困惑,对如何在企业中实际使用容器进行分析。

这一系列文章首先将对容器背后的核心技术进行观察,了解开发者目前如何使用容器,随后将分析在企业中部署容器的核心挑战,例如如何将容器技术与持续集成和持续交付管道进行集成,并对监控方式进行改进,以支持不断变化的负载,以及使用短期容器的潜在需求。本系列文章的总结部分将对容器技术的未来进行分析,并探讨无核化技术(unikernels)目前在处于技术前沿的组织中所扮演的角色。

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查看英文原文 The Challenge of Monitoring Containers at Scale

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