KubeSphere で高度に自動化されたマイクロサービスの可観測性を実現する

Kubernetes は、開発者にマイクロサービスの導入において大きな利便性をもたらしましたが、同時に、可観測性の構築の重要性をかつてないレベルにまで高めました。多数のマイクロサービス間の複雑な呼び出し関係を整理するのは難しく、アプリケーションパフォーマンスのボトルネックリンクのトラブルシューティングは難しく、アプリケーションの異常を特定するのは困難です。今後、KubeSphere のすべてのユーザーは、KubeSphere アプリケーションストアから DeepFlow を迅速にデプロイして、マイクロサービスアプリケーションに対して高度に自動化されたフルスタック、フルリンクの可観測性を簡単に実現できるようになります。

KubeSphereとは

KubeSphere は、Kubernetes 上に構築されたクラウドネイティブアプリケーション向けの分散オペレーティングシステムです。完全にオープンソースであり、マルチクラウドおよびマルチクラスターの管理をサポートし、フルスタックの IT 自動化運用および保守機能を提供し、企業の DevOps ワークフローを簡素化します。そのアーキテクチャにより、サードパーティアプリケーションとクラウドネイティブエコシステムコンポーネントのプラグアンドプレイ統合が可能になります。

フルスタックのマルチテナントコンテナプラットフォームである KubeSphere は、操作とメンテナンスに便利なウィザード形式の操作インターフェイスを提供し、企業が強力で機能豊富なコンテナクラウドプラットフォームを迅速に構築できるようにします。 KubeSphere は、マルチクラウドおよびマルチクラスター管理、Kubernetes リソース管理、DevOps、アプリケーションライフサイクル管理、マイクロサービスガバナンス (サービスメッシュ)、ログクエリと収集、サービスとネットワーク、マルチテナント管理、監視とアラーム、イベントと監査クエリ、ストレージ管理、アクセス許可制御、GPU サポート、ネットワークポリシー、イメージリポジトリ管理、セキュリティ管理など、エンタープライズレベルの Kubernetes 環境を構築するために必要な複数の機能をユーザーに提供します。

GitHub アドレス: https://github.com/kubesphere。

DeepFlowとは

DeepFlow [1]はオープンソースで高度に自動化された観測プラットフォームです。これは、クラウドネイティブアプリケーション開発者が監視機能を構築できるようにカスタマイズされた、フルスタック、フルリンク、高性能のデータエンジンです。 DeepFlow は、eBPF、WASM、OpenTelemetry などの新しいテクノロジーを使用して、AutoTracing、AutoMetrics、AutoTagging、SmartEncoding などのコアメカニズムを革新的に実装し、開発者がコードの追跡とプラグインの自動化レベルを向上させ、可観測性プラットフォームの運用と保守の複雑さを軽減できるようにします。 DeepFlow のプログラマビリティとオープンインターフェースを使用することで、開発者はそれを独自の可観測性テクノロジースタックに迅速に統合できます。

GitHub アドレス: https://github.com/deepflowys/deepflow。

DeepFlowを選ぶ理由

現在、コミュニティにはすでに、有名なPrometheus、Telegraf、SkyWalking、OpenTelemetry、Fluentd、Lokiなど、非常に豊富なメトリック、トレース、およびログ記録ソリューションがあります。eBPF [2]テクノロジーの開発とLinuxカーネルバージョン4.Xの普及により、可観測性はより自動化され、非侵入的なプレイ方法をもたらしました。いくつかの調査を行った後、KubeSphere は、eBPF 機能を使用して可観測性を構築するためのオープンソースソリューションとして DeepFlow を選択し、それを App Store に統合しました。現在、KubeSphere ユーザーはアプリケーションテンプレートを使用して、ワンクリックで DeepFlow を Kubernetes 環境に簡単にデプロイできます。

DeepFlowの簡単な導入

DeepFlow は KubeSphere アプリストアで見つかります。それを選択して、「インストール」->「次へ」->「インストール」をクリックし、DeepFlow のデプロイを完了します。

デプロイされたアプリケーションをクリックして、リソースステータスで deepflow-grafana サービス NodePort を取得します。 http://${K8S_NODE_IP}:${NodePort} から DeepFlow の Grafana にアクセスできます。

DeepFlowをすぐに体験

メトリクス

DeepFlow をデプロイした後、Grafana にアクセスして、何も操作せずに、すべてのマイクロサービスアプリケーションの RED (リクエスト/エラー/遅延) ゴールデンインジケーターと、すべてのマイクロサービス間のパノラマ呼び出し関係を表示できます。

REDインジケーターの適用

DeepFlow のフルスタックデータ収集機能と AutoTagging の統合タグ挿入機能を組み合わせることで、2 つのマイクロサービス間のボトルネックパスと原因も迅速に特定できます。

フルスタックパフォーマンスメトリクス

トレース

DeepFlow の eBPF ベースの AutoTracing 機能 (Linux カーネル 4.14 以降に適用可能) は、マイクロサービス間の分散トレースフレームグラフを直接表示し、コンテナーおよびサービスメッシュシナリオでアプリケーションパフォーマンスのボトルネックをすばやく特定できます。次の図は、Istio Bookinfo デモのゼロコード分散トレースフレームグラフです。

eBPF Istio 自動トレースデモ

DeepFlow は幅広いデータ統合機能もサポートしており、Prometheus、Telegraf インジケーターデータ、OpenTelemetry、SkyWalking 追跡データを自動的に統合できます。 OpenTelemetry と SkyWalking データの統合により、アプリケーション、システム、ネットワークの範囲をフレームグラフに表示し、死角のない分散トレース機能を実証できます。次の図は、Spring Boot デモの死角のない分散トレースのフレームグラフです。

Spring Boot トレースデモ