Mida peaksid andmearendajad Kubernetese tõrkeotsingu kohta teadma?

Oleme varem rääkinud mõnest avatud lähtekoodiga tööriistad suurandmete projektide loomiseks. Kubernetes on üks olulisemaid, millest kõik suurandmete arendajad peaksid teadma.

Kubernetesest on saanud juhtiv konteinerite orkestreerimisplatvorm mis tahes mahus konteineriseeritud andmerikaste keskkondade haldamiseks. See on oluliselt lihtsustanud konteinerite juurutamist ja haldamist, kuid klastrite haldamine on veelgi keerukam. Seetõttu peame kiirendamiseks mõistma nii aluseks olevat arhitektuuri kui ka levinud probleeme Kubernetese tõrkeotsingu protsess kui soovite luua suurandmerakendusi.

Kubernetese probleemide levinumad tüübid, mida andmearendajad peavad ära tundma

Kubernetese keerukuse tõttu võib probleemide tõrkeotsing isegi suhteliselt väikestes K8-klastrites, näiteks arendus- või testimiskeskkonnas, võtta märkimisväärselt aega ja ressursse, eriti kui neil on tohutul hulgal andmekogumeid. Siiski saame seda protsessi lihtsustada, kategoriseerides erinevad probleemide tüübid ja kitsendades andmepõhiste arendajate tõrkeotsingu ulatust.

Suurandmete rakenduse probleemid

Esimene asi, mida peame Kubernetese tõrkeotsingul tagama, on see, et rakendus töötab ootuspäraselt. See võib olla väljakutse rakendustele, mis sõltuvad suuresti keerulistest andmekogumitest. Vastasel juhul tegeleme tarbetult Kubernetesiga mitteseotud probleemi tõrkeotsinguga. Seda saab teha konteineri funktsionaalsust testides kas terviklikus andmepõhises testkeskkonnas või isegi kohalikus keskkonnas. See on üks kõige olulisemaid asju, millest tuleb teadlik olla andmepõhise tarkvara arendajana.

Võrguühenduse probleemid

Ühenduvusprobleeme saab liigitada klastri sisesteks ühenduvusprobleemideks ja välisteks ühenduvusprobleemideks, mis blokeerivad juurdepääsu klastrile või kolmanda osapoole andmekogumitele.

Väline võrguühendus

Kubernetese klastreid saab konfigureerida väliste koormuse tasakaalustajate ja tulemüüridega, et neid veelgi täiustada ja täiendada sisemised Kubernetese konfiguratsioonid. Nendel juhtudel peame kontrollima, kas nende väliste võrguressursside probleemid või konfiguratsioonid blokeerivad Kubernetese klastri.

Sisevõrgu ühenduvus

Kubernetese võrk koosneb järgmistest ühenduvustüüpidest;

• Konteiner konteinerisse
• Kaustast kaussi
• Pod teenindusse
• Teenindus välistele allikatele

Iga ühenduvustüüp võib kaasa aidata paljudele vigadele. Ideaalne lähenemisviis nende võrguühenduse probleemide tõrkeotsinguks on alustada välistest ühenduvusvõimalustest, nagu k8s-i sisenemine, ja seejärel liikuda teenusteni, nagu koormuse tasakaalustajad, sõlmepordid, seejärel kaustad ja lõpuks konteineri ühenduvus. Iga sammuga vähendame tõrkeotsingu ulatust, kontrollides lihtsalt, kas side õigete ressursside vahel toimub.

Podi konfiguratsiooniprobleemid

Üks levinumaid probleeme, millega Kubernetese administraatorid silmitsi seisavad, on Podi konfiguratsiooniprobleemid. Need probleemid võivad ulatuda vigased juurutamise konfiguratsioonid, konteineri kujutise kahjustused sõlme enda probleemide tõttu. Kuid neid on ka kõige lihtsam diagnoosida, kuna Kubernetes pakub selgeid veateateid, mis näitavad probleemi algpõhjust. Lisaks saame hõlpsalt välja selgitada kaustadega seotud probleemid, vaadates Podi olekut või kasutades kirjeldamis- või logikäske.

Sõlmega seotud probleemid

Need probleemid ilmnevad siis, kui töötaja sõlmedel on probleeme. Mitmesugused sõlmedega seotud probleemid, nagu võrguprobleemid, riistvararikked, andmekadu või tõrked sõlmes etteandmisprobleemides, võivad otseselt mõjutada pod loomist ja haldamist, mis omakorda mõjutab otseselt rakendust. Kubernetesil on sisseehitatud liiasus, mis võimaldab rakendusel taastuda isegi siis, kui mõned sõlmed ebaõnnestuvad. Need sõlme tõrked võivad aga põhjustada jõudluse halvenemist ja parim viis selliste stsenaariumide vältimiseks on püüda sõlmede tõrkeid leevendada. Node Problem Detector pakub ideaalset lahendust k8s sõlmede tervise jälgimiseks ja andmete maksimaalse stabiilsuse tagamiseks.

Klastri teenuse/komponentide probleemid

Kubernetes koosneb mitmest komponendist, mis on vajalikud klastri sujuvaks toimimiseks. Eriti erinevat tüüpi kontrollereid alates replikatsioonikontrolleritest, skaleerimiskontrolleritest kuni ressursikontrolleriteni, nagu sõlmekontroller, teenuste kontroller jne. Nende komponentide probleemid võivad põhjustada isegi täielikke klastri tõrkeid, kuna need käsitlevad Kubernetese põhifunktsioone. Seega kasutatakse selliste vigade leevendamiseks enamikus tootmiskeskkondades kõrge kättesaadavusega arhitektuuri. See võimaldab klastril normaalselt toimida isegi siis, kui üks Kubernetese juhttasand ebaõnnestub.

Infrastruktuuri probleemid

Infrastruktuuriga seotud probleemid kehtivad ainult isehallatavate Kubernetese klastrite puhul, kuna teenusepakkuja vastutab kogu hallatavate lahenduste infrastruktuuri eest. Need probleemid sõltuvad suurel määral aluseks olevast riist- ja tarkvarakonfiguratsioonist ning nende kindlakstegemiseks ja kõrvaldamiseks on vaja palju aega ja jõupingutusi. Kuna need infrastruktuuriprobleemid ei kuulu Kubernetese reguleerimisalasse, vajavad kasutajad nende tõrkeotsinguks väliseid jälgimis- ja diagnostikatööriistu ja teenuseid.

Kubernetese probleemide tõrkeotsing

Kubernetes on varustatud suurepärase tööriistakomplektiga jälgimiseks, logimiseks ja silumiseks. Seetõttu on Kubernetese klastrite tõrkeotsingul oluline kasutada kõiki neid sisseehitatud tööriistu ja teenuseid.

Kubectl ise pakub a lihtne, kuid võimas käsukomplekt Kubernetese ressursside hõlpsaks tõrkeotsinguks. Need käsud hõlmavad käsku kirjeldus, et hankida teavet Podide/Node'ide kohta, exec käsku, et saada shellist juurdepääs konteinerile jne. Ressursimeetria konveier, mis kasutab Metrics API-t (kubectl top), on samuti suurepärane tööriist, et saada laiemat ülevaadet K8 ressursside käitumine kiiresti.

Teine tegur on palgid. Logisid on mõnikord alahinnatud, kuid need on tõrkeotsingu jaoks kriitilised, kuna need võivad anda täieliku ülevaate probleemidest ja sündmustest, mis konkreetse probleemini viisid. K8s logimisarhitektuur pakub tugevat platvormi, mis võimaldab klastri tasemel logimist, kasutades andmete salvestamiseks ja analüüsimiseks kolmanda osapoole logimise taustaprogramme.

Lisaks saame kasutada kolmandate osapoolte tööriistu ja teenuseid, et täiendada sisseehitatud tööriistu ja lihtsustada Kubernetese tõrkeotsingut veelgi. Crash-Diagnostics ja KubeEye on mõnede avatud lähtekoodiga väliste k8s-i tõrkeotsingu tööriistade näited.

Tõrkeotsing on Kubernetesi kasutavate andmerakenduste arendajate jaoks ülitähtis protsess

Kubernetese tõrkeotsing on iseenesest keeruline teema. Kubernetese kasutajatena peame aga suutma K8-de tõrkeotsingut teha, ilma et see keerukus meid häiriks. Parim viis on minimeerida tõrkeotsingu ulatust ning kasutada kõiki teie käsutuses olevaid tööriistu ja teenuseid, et Kubernetese probleemid hõlpsalt tuvastada ja lahendada.

Allikas: https://www.smartdatacollective.com/what-should-data-developers-know-about-kubernetes-troubleshooting/