Kubernetes運維生態-cAdvisor分析

Kubernetes的生態中，cAdvisor是作為容器監控數據采集的Agent，其部署在每個節點上，內部代碼結構大致如下：代碼結構很良好，collector和storage部分基本可做到增量擴展開發。

關於cAdvisor支持自定義指標方式能力，其自身是通過容器部署的時候設置lable標簽項：io.cadvisor.metric.開頭的lable，而value則為自定義指標的配置文件，形如下：

{
  "endpoint" : {
    "protocol": "https",
    "port": 8000,
    "path": "/nginx_status"
  },
  "metrics_config"  : [
    { "name" : "activeConnections",
      "metric_type" : "gauge",
      "units" : "number of active connections",
      "data_type" : "int",
      "polling_frequency" : 10,
      "regex" : "Active connections: ([0-9]+)"
    },
    { "name" : "reading",
      "metric_type" : "gauge",
      "units" : "number of reading connections",
      "data_type" : "int",
      "polling_frequency" : 10,
      "regex" : "Reading: ([0-9]+) .*"
    },
    { "name" : "writing",
      "metric_type" : "gauge",
      "data_type" : "int",
      "units" : "number of writing connections",
      "polling_frequency" : 10,
      "regex" : ".*Writing: ([0-9]+).*"
    },
    { "name" : "waiting",
      "metric_type" : "gauge",
      "units" : "number of waiting connections",
      "data_type" : "int",
      "polling_frequency" : 10,
      "regex" : ".*Waiting: ([0-9]+)"
    }
  ]

}

當前cAdvisor只支持http接口方式，也就是被監控容器應用必須提供http接口，所以能力較弱，如果我們在collector這一層做擴展增強，提供數據庫，mq等等標准應用的監控模式是很有價值的。在此之前的另一種方案就是如上圖所示搭配promethuese（其內置有非常豐富的標准應用的插件涵蓋了APM所需的采集大部分插件），但是這往往會導致系統更復雜（如果應用層並非想使用promethuse）

在Kubernetes監控生態中，一般是如下的搭配使用：