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编程问答

关于容器迁移、运维、查错与监控,你想知道的都在这里了

發布時間:2025/3/20 编程问答 18 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 关于容器迁移、运维、查错与监控,你想知道的都在这里了 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

作者 |?邱戈川(了哥)??阿里云智能云原生應用平臺部高級技術專家

本文根據云棲大會全面上云專場演講內容整理,關注阿里巴巴云原生公眾號,回復“遷移”獲得本文 PPT

今天上午王堅博士講了一句話我比較有感觸,大家做系統的時候,一定要想下你的系統的數據是怎么流轉,這些系統的數據是怎么形成閉環。我們在設計阿里云的 K8s 容器服務 ACK 的時候也是融入了這些思考。

容器遷云解決方案一覽

首先是和大家先看一下整個容器上云的解決方案。首先因為你已經做過容器,所以當你容器上云的時候,實際上這個事情是非常簡單的,我們只需要提供的相應的工具,幫助大家把容器鏡像遷入阿里云同時通過工具把 K8s 的配置遷到阿里云,以及可以用 DTS 工具把數據庫遷入到阿里云。這樣我們就可以完成一個完整的容器化上云的過程。

所以這個過程其實非常簡單,但是上完云之后,不是說我們的 K8s 原來怎么玩現在還是怎么玩。我們希望大家從上云的過程中有些收益,所以我們希望提供一些更高效敏捷的一些方式給到大家,包括怎么去做 DevOps,包括我們怎么去做安全的軟件供應鏈,以及我們做灰度發布。

同時我們希望成本更優一點,關鍵是大家上完云之后的成本怎么去核算,以及怎么去節約。所以容器上云后我們怎么去做更好的彈性伸縮、做自動化的運維,這個是大家需要在上云的過程中去考慮的問題。同時我們需要更好的管理我們的系統,一定要做到更好的高可用,而且要做到一個全局的管理。包括現在很多的公司已經在做混合云管理,這個也是大家在上云的過程中需要考慮的問題。

阿里云的 K8s 容器服務 ACK 到底長什么樣,給大家一個概覽圖:

中間的 K8s 部分就跟大家去玩開源自建是一個道理,這個 K8s 沒有什么本質上的區別。但是上了阿里云之后,我們希望給到大家的是一個完整的體系,而不是單單一個 K8s。所以我們會把底下的部分跟我們的 GPU 服務器、跟我們彈性計算 ECS、跟我們的網絡 VPC、跟我們的 SLB 打通。這個在上完阿里云 ACK 之后,我們一鍵的方式把它全部集成好,所以大家不用再去關心阿里云的 IaaS 層應該怎么去做,我們希望給大家屏蔽掉這一層復雜性。

存儲也是一樣的道理。存儲的話,就是所有的阿里云的存儲我們全部都已經支持完了,但是現在我們還在做什么事情?我們在把阿里云的日志服務、阿里云的中間件服務,包括我們 APM 的 ARMS、我們云監控、以及我們高可用服務 Ahas 等全部對接在一起,讓大家有一個更高可用的環境,以及一個更安全的環境。

我們給到大家一個 K8s 還是個原生態的 K8s,大家可能會問我們你的 K8s 跟我自己的 K8s 到底有什么區別,所以還是很簡單的回答大家這個問題。首先我們在上云的過程中給到大家永遠是一個非云廠商鎖定的 K8s。就是你在線下怎么玩 K8s,在線上也可以怎么玩 K8s。如果你哪天你想下云的時候,你一樣是可以下去的,所以這是我們很堅持的一個宗旨,就是我們不做任何的鎖定。

是我們會注重什么事情?

  • 首先我們會去考慮怎么做好安全,就是當你的 K8s 有問題時,我們怎么做快速響應,做 CVE 快速修復,然后我們怎么去打補丁,我們怎么做安全加固;
  • 第二就是我們跟阿里云的整個生態做結合。因為阿里云是我們更熟悉,所以我們跟阿里云的底層技術設施怎么打通,這個事情我們自己會做得更好一點。

我們現在也跟神龍服務器在一起,我們知道怎么讓神龍服務器發揮更好的性能。同時我們還有很多創新,這樣可以幫助大家更好的做好彈性。最重要的一點實際上是:我們做了那么久,已經積累了超過幾千家的在線客戶,這也是我們最大的優勢。所以我們從幾千家的客戶里面濃縮回來大家所需要的最佳實踐,我們收集完、整理完之后要返回給大家,幫助大家去用 K8s 上生產,這也是我們給客戶最大的一個核心價值。

容器上云之“攻”

上完云之后,怎么用好 K8s?怎么提升你的整個管理能力、提升你的系統效率?這個是我們要講的“進攻”的部分。我們主要分三個方面去講:

  • 第一個,怎么跟我們阿里云的裸金屬服務器做結合;
  • 第二個,我們會提供性能比較優化好的網絡插件 Terway;
  • 第三個,怎么做好靈活的彈性。

物理裸金屬服務器神龍

神龍裸金屬服務器已經跟我們的容器平臺 ACK 做了無縫融合。它最大的好處是什么?在容器化的時代,我們不需要再去考慮虛擬化的問題。所以兩者的融合基本上是一個零虛擬化的開銷的方案,容器直接使用到物理上的資源。在我們的神龍服務器里面,給到大家的實際上是個真實的 Memory 以及真實的 CPU,但它因為使用了阿里云專有的 MoC 卡技術,所以它可以直接對接到阿里云的云盤、對接到阿里云的 VPC 網絡。這樣的話它的體驗跟所有的 ECS 是一個道理。

這樣容器化去做資源切割的時候,我們就不會再受虛擬化的影響。同時,它帶來了另外一個好處就是它有一個 offload 的技術。這樣網卡的中斷會下沉到下面的這張卡上去,當你的流量比較大的時候,它將處理所有的網卡中斷的開銷,并不開銷你本身的 CPU,所以我們可以得到一個更極致的計算性能。

同時因為它的密度比較高,它基本上是個 96 核的機器,當它加入容器集群之后,這個集群的容器的密度相對來說會比較高,所以它成本節約會比較好一點。另外,它是整個阿里云彈性計算資源里面最高規格的網絡帶寬,單獨給 30G 的網絡帶寬帶給到 VPC,同時有 20G 的網絡帶寬留給云盤。這樣大家可以比較好的去部署高密度的容器,同時它還是可以支持跟 ECS 是混搭組建集群的。這個特點在彈性場景里面特別高效。你日常的流量可以用到神龍服務器去構建,當你要去做動態伸縮的時候,你可以用 ECS。這樣兩種彈性資源一起使用會幫助大家把成本做到最優。

性能優化網絡 Terway

另外一個方面,就是網絡支持的情況了。網絡的話是由阿里云獨創的 Terway 網卡的多 IP 方式。實際上我們利用了阿里云里面的 ENI 的彈性網卡來構建我們的容器的網絡,這樣的話我們可以用一個 ENI 來支持 10 個 IP,來構建我們的 POD 網絡。它最大的好處就是它不會再受 VPC 路由表大小的約束。POD 跟你的 ECS 或者神龍服務器在同一個網絡平面,所以它的網絡中轉開銷是非常小的。

同時我們還支持了 Network Policy,就是 K8s 里面標準的 Network Policy,以及我們擴展了帶寬限流。這樣的話也是避免大家不知道怎么去做網絡內部的 POD 跟 POD 之間的安全管控,以及去做 POD 之間的網卡的帶寬的約束,避免一個 POD 可以打爆整個網卡,這樣的話就會比較好的去保護你的網絡。而這個只需要添加 annotation 就可以完成,不影響 K8s 的兼容性。

靈活彈性

最后一個就是我們要去做靈活的彈性。做 K8s 有個說法:你不做彈性基本上就相當于沒玩 K8s。所以,我們給大家提供了一個完整彈性的體系,除了標準的 HPA 去做伸縮 POS 之外,我們實際上還提供了阿里云開源的 CronHPA,就是定時的方式來支持大家去伸縮 POD。我們還提供了額外的指標,來幫助大家按指標的方式來去做彈性伸縮。包括我們日服務 SLS 里面提供的 Ingress Dashboard,拿到你的 QPS 以及 Latency,或者從我們的 Arms、Ahas 拿到你的每一個 POD 流量的情況,每個 POD 延遲的情況來做對應的伸縮。

因為大家知道你的程序可能開發出來之后,不一定能那么好的完美地去適配 CPU。也就是說不是你所有的 POD 都能夠按照 CPU 的方式來做伸縮,這個時候你就需要根據我們提供的額外指標的方式來做伸縮,這是公有云里面給大家一個比較好的彈性的方式。

另外一個問題就是,當你的資源不夠的時候,你可能就需要買更多的機器來支持容量,這個時候我們提供了 Autoscaler,它會對接阿里云的 ESS 來幫助大家自動化的方式來夠買機器,然后再重新擴容。通過這種方式,來幫助大家做好自動化的運維。

但是這里也有一個問題,你可能希望這個伸縮速度會更快。但是從購買臺機器到冷啟動再到加入 K8s 集群,然后再去擴容器這個時間會比較長,如果你的業務是一個突發業務的話,可能你等不及機器伸縮。為了適配這個場景,我們現在又融合了阿里云的 ECI,利用彈性容器實例來做這個事情,我們做了一個虛擬化的 Kubelet,來對接 ECI。這個時候大家不需要再去買機器,你可以直接用擴容的方式去做就好了。

所以它最大的好處是什么?就是說你不需要額外買機器,你只需要根據你的業務的情況下,直接伸縮容器,它會到 ECI 的池子里面去找到對應的空閑容器,然后掛到你的集群里面去。當你不需要的時候,它更快,它直接就可以釋放掉了。因為大家知道,如果你是普通的方式,你還要等那臺機器所有的容器全釋放才可以釋放機器,這時還有一個時間差。

大家知道,彈性好最耗錢的地方就是時間。所以我們用最快的方式來幫大家去節約掉這個成本。同時大家如果用這樣的方式,還可以不去做容量規劃,因為很多時候很難去做容量規劃。如果今天有 100QPS,明天又有 1000個QPS,我不知道這個容量怎么做,這個時候利用 ECI 的技術,大家就可以避免這個容量規劃了。

當然我前面提到,阿里云 ACK 制定了很多自定義的指標,所以大家只需要去配置對應的定制指標,根據 QPS 也好,平均 Latency 也好,還是 P99、P999 這些相應的最大延遲指標,以及你的入口流量的指標,來做相應的伸縮。所以大家只需要根據這些指標來配置對應的 HPA 的擴容伸縮就可以了。這樣的話,大家比較容易去找到適配你業務場景的方式。特別是對于電商場景來講,如果大家比較有經驗的話,大家很多時候根據 QPS 去做是比較合理的。

另外,伸縮不是做某一個業務/應用的伸縮。大家一定要記住一點就是:伸縮一定是一個一體化的聯動性的伸縮,所以大家一定要從接入層到服務層同時考慮伸縮性。我們利用了 Ingress Dashboard 的指標(后面監控會提到),拿到了 QPS,可以伸縮我們的接入層,同時我們可以根據 APM 的系統,就是像阿里云的 ARMS 這樣一個系統,拿到對應的 Latency 來伸縮我們服務層。這樣的話,大家可以構造一個聯動性的全局性的伸縮。不然很可能你在入口層面上做了一次伸縮,直接把流量倒了進來,最后打爆了你的服務層。

大家一定要考慮這一點,就是所有的伸縮一定是聯動性、全局性的。

容器上云之“守”

前面講了,我們怎么去更好地去做管理?以及我們有什么好的方式來提高我們的性能?第三部分的話給大家講一下怎么去做防守,主要有三部分:

  • 怎么做智能化運維;
  • 怎么做安全體系;
  • 怎么去做監控體系。

智能化運維

從管理角度來講的話,大家不可或缺的點就是一定要去做灰度。從接觸的情況來看,很多同學實際上并沒有完全做到全灰度才上線。但在阿里云這個是強制要求,在 K8s 里面有方便的方式,大家可以用 Ingress 的方式來做灰度。其實比較簡單,就是大家原來有一個舊的服務,那重新啟動一個新的服務,都掛同一個 Ingress 上。那你在 Ingress 上面配置流量分割。可以是 90% 的流量割了舊服務,10% 的流量給到新的服務,這樣的話,Ingress 會幫你做一個分流,這是比較簡單的一個方式。

但是這里面還有個問題:大家怎么知道什么時候能不能把 90% 的流量再切割10%流量過去新服務,讓 10% 變成 20%?這個是大家目前比較痛苦的一個地方。因為很多時候發現很多同學,他們最常見的方式是什么?就是找了一個測試同學過來,幫我測一下新的服務到底 OK 不 OK,如果 OK 它就直接將 90% 的流量下降到 80%,將 10% 的流量漲到 20%,但當它漲上去的時候你的系統立馬出問題。

因為什么?因為你沒有很好的依據去做這個流量的切割,你只是去看測試結果,只是看了當時那一刻到底對還是不對,而不是全局性的來看。所以在阿里云的 K8s 里面,我們會幫助大家集成好對應的灰度監控,然后幫助大家去做好可依據的灰度。我們會同時幫助大家去對比新的服務、舊的服務、當前的流量、平均的延遲、錯誤率、成功率、最大的延遲等等。通過這些去看新服務到底是不是已經滿足你的真實的要求,以這個對比的依據來看,你流量的是否應該再繼續切割。

就像剛才這例子一樣,新服務 10% 要變成 20%,很可能你的延遲已經在增大、你的錯誤率已經在升高,這個時候你并不應該再去增加流量,而是要做回滾。大家一定要記住一點,就是我們在運維的過程中,一定要做到運維所有的動作一定要有依據。所以我們利用 Ingress Dashboard 給大家去做相關有依據的灰度。

另外是給大家做好對應的主機上在容器層面上的對應的監測和預警。在開源體系里面有一個組件叫 NPD,然后我們阿里云又開一個事件告警器叫 Eventer。我們把這兩個東西打成了一個 Helm 包,在應用目錄里面提供給大家。大家可以做好相應的配置之后,當你發生 Docker 掛了、當你發現主機時間同步有問題,或者程序沒開發好造成 FD 被打爆,這個時候我們會把相應的通知,通過釘釘的方式發給大家。

大家一定要記住在上完容器之后,你還在容器層面上的主機層的監控,跟你普通的非容器的主機監控是有區別的。所以大家接下來一定要想辦法把容器層面的主機監控再重新補回去。

另外,我們還一直在深化去做一些智能化的運維。例如容器上云后還必須做一些相關優化的配置。大家知道,上云之后,K8s 應該用什么機器?用什么的 SLB?用什么網絡?這些東西都需要做一個選優,根據你的業務場景去做選優,怎么去選呢?我們會做一些相關的優化的推薦,幫助大家去做一些相應的深度的監測,你到底有沒有改過哪些配置,哪些配置被你改錯了等等。

如果有一些錯誤的配置,智能運維會提醒你要去做一些糾錯,減少大家后期發現錯誤的糾錯高成本。這一塊,我們還一直在深化中。

安全與信任

“防守”的第二件事情是要做安全。上云之后,大家會覺得就主機層面上的安全不一定夠了。所以在容器管理層面上大家還需要去看看這個安全應該怎么做。安全的話,就是大家還是要記住一點就是安全一定要做全方位的安全,大家不要把安全認為是一個很小的事情,特別是很多公司是沒有安全團隊的,所以這個時候運維要承擔好這個職責。

安全的話,我們主要是分三個方面來做安全。

  • 第一就是“軟性安全”,例如社區層面的合作,然后是阿里云安全團隊來幫我們做相應的一些“加持”,同時我們也會給客戶做一些定期的安全的賦能。
  • 另外一塊的話就是 IaaS 層的安全,我們會做一些 CVE 的修復。我們還有阿里云自己的 IaaS 加固,以及我們現在還有鏡像漏洞掃描。阿里云的鏡像倉庫已經支持了鏡像掃描,所以這里也提醒大家:每次上業務、上生產之前,務必做一次鏡像掃描,所有的開源社區提供的鏡像都可能有漏洞。所以怎么去做好這些漏洞的防護,大家一定要下好功夫。同時我們提供對應的磁盤的加密,這一塊大家可以做好數據的加密。
  • 在 K8s 運行層面的話,我們團隊做的更多的是在 K8s 審計日志方向,我們過會兒講一下。包括我們會有更嚴密的 K8s 的這種安全的配置,以及我們會去做容器運行時的實時安全監測。大家有興趣的話,可以看看阿里云安全的產品,他們已經支持了安全運行態的這種實時檢測。

同時我們還支持安全的管控,就是所有的安全配置我們都是雙向認證。特別強調一點就是從管理層面上來講的話,我們會做好對應的整個平臺的安全管理,這里更多的是針對內控。大家知道,實際上真正能偷盜你數據那個人,最容易的那個人是你們公司運維里面最有權限的那個人。所以,這里面才是大家日常需要重點管控的一個地方。

我們把所有能夠接觸到 K8s 的入口,都做了一層安全審計。除了安全審計落日志的同時,我們還提供了很多預置的安全的審計項來幫助大家做預警。這里舉一個例子,就是假如你的 K8s 有安全性的入侵、有人進入你的容器,我們會給大家落審期日志,包括到底是哪個用戶用了什么命令進入了哪個容器。同時大家可以去配一個釘釘告警,一分鐘內我們會把這個告警給告出來,這樣大家就可以知道有人進入你的容器環境了。

這樣確保整個 K8s 環境足夠的安全。原則上是這樣的,就是大家去用 K8s 的時候,在生產系統里面不應該在有人能夠進入容器,所以一定要提醒大家做一點防范。

另外一點大家比較難做的地方就是人員的變動。人員變動之后,他這個人對系統在之前的時間內做過什么事情,大家有沒有清楚?所以,同樣的道理,我們會提供人員審計視圖,根據人員子賬戶進行搜索審計的信息。這樣的話,大家對內的安全管控是比較容易去做的,你只需要輸入他使用的子賬戶名字,我們會幫助你把他所有 K8s 的操作都列出來。這樣就避免有人偷你的數據到外面去了,而不是兩三個月后你還不知道。所以這個是幫助大家去做好人員離職的管控。安全層面上的話,大家務必要把審計日制這個事情看得比較重。

一體化監控體系全鏈路分析與定位

最后給大家講一下,我們怎么去做整個監控體系,以及整個鏈路分析體系。整個監控體系的話,是非常的龐大。因為大家知道,很多同學在 IDC 里面自建 K8s 也好、還是在云上玩也好,只會去考慮 Prometheus 監控架構為主。但實際上,在上完阿里云之后,我們會幫助大家做好整個 K8s 的監控體系以及鏈路分析。

首先是我們從全局的角度來講,會去給大家展示一下你整個 K8S 層面上,到底有多少個網絡單元、有多少個 ECS、有多少個 SLB,然后你機器部署的情況什么樣子。

(Demo 演示圖)

我們底層會依賴于阿里云的云監控,以及剛才說的 NPD 的組件。中間這層還是標準的 Prometheus 架構。但是這里 Prometheus 架構非常耗費資源,所以我們會把它剝離出來作為一個托管的服務來提供,避免大家在集群規模越來越大的時候,Prometheus 會把資源重新吃回去。

頂層的話,我們會給大家提供對應的 ARMS 以及 SLS 的 Ingress Dashboard 的監控。

我們細看一下整個流程應該如上圖所示,大家一定要把所有的監控體系,以及鏈路分析體系構建完整。包括你從前端進來,到 Ingress 入口,然后到中間的 Prometheus,再到應用層的監控 Arms,最后落到代碼層面上的執行效率還是錯誤。大家一定要把這個鏈路鏈條構建出來,這樣能夠幫助大家在出現問題的時候,立馬找到問題根源。在互聯網體系里面,大家的每一次的問題,解決所帶來的時間開銷,就是你的成本。

前面剛才提到了,在應用層面的話,我們給大家預置了日志服務 SLS 提供的 Ingress Dashboard。因為大家知道,從 Ingress 是全局的流量入口,大家通常的做法是:都去構建一個龐大的 ELK 系統做監控,這個成本是相當高的。我們會幫助大家只需要落盤到我們的阿里云的 SLS 的服務,就會把全部 Ingress 監控指標構建出來,包括你當天的 PV/UV;包括你現在延遲的情況;包括你上一周以及昨天的同時間的一個 PV/UV 的對比;包括你流量的 TOP 的省份、TOP 的城市;包括你最后錯誤的以及最高延遲的地方,有 500 錯誤發生的地方在 URL 是什么。我們把這些東西全部給大家做成一個大的 Dashboard,這樣大家可以以成本最低的方式來看你的整個系統的運行情況。同時這個 Dashboard 是支持擴展的,目前這個也是現在上阿里云 ACK 的時候,大家非常喜歡的一個東西。

如果我們要對服務體系做監控的話,可能大家要去考慮怎么接入 APM 系統了。這一部分,我們之前發現很多同學最痛苦的地方在于:很多業務開發的同學其實并不喜歡做接入。因為他去做接入的時候,你要給他一個 jar 包,然后他要在程序里去引入這個 jar 包,重新打鏡像才能上線,這個是其中一個繁瑣的環節。

另外一個環節就是大家其實最討厭的地方就是當你的 APM 系統升級的時候,你要求所有的業務人員全部更新換 jar 包,要重新打包鏡像、重新上線,業務開發人員就是非常惱火了。所以在容器時代的時候,我們做了一個比較簡單以及優雅的方案:我們提供一個應對的 helm 包給大家,做好相應的部署之后,只需要做一個事情:你在發布容器的時候打上兩個 Annotation 我們就自動做好 APM 系統(阿里云 Arms)接入了。當你要做升級的時候,只需要把那個應用重新做一次發布,它自動用最新的 jar 包把那個舊包給換掉了。

所以在運維階段,大家就可以去決定要不要接入 APM 系統,而不需要開發的參與,甚至我們連開發包都不需要給到開發。大家也可以用同樣思路,在接入外部系統的時候,思考怎么做到一個無侵入的一個方式。

剛才提到了,我們實際上是支持了 Prometheus 的托管。原來大家在 K8s 里面去做 Prometheus 的話,需要構建一堆的組件,而這些組件是非常耗費資源的。所以我們現在的做法就是提供一個 Helm 包給到大家。這樣的話,大家只需要簡單的一鍵安裝,就可以用到阿里運托管的 Prometheus 服務。然后通過托管的 Grafana 方式去看相應的數據、去做相應的告警。這些都是在后臺做了,跟你整個集群沒有任何關系,這樣你的集群資源是最節約的也是最穩定的。

“ 阿里巴巴云原生微信公眾號(ID:Alicloudnative)關注微服務、Serverless、容器、Service Mesh等技術領域、聚焦云原生流行技術趨勢、云原生大規模的落地實踐,做最懂云原生開發者的技術公眾號?!?/strong>

《新程序員》:云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作,文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的关于容器迁移、运维、查错与监控,你想知道的都在这里了的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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