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可观测性

可观测性概述

随着 Kubernetes 的广泛使用，云原生架构给可观测性带来了新的挑战。在微服务和容器化的背景下，您需要充分了解应用程序以及 Kubernetes 基础设施的运行状态，快速定位并解决出现的问题，同时需要对应用以及集群运行状态数据的收集和分析，持续优化和改进，从而保证运行环境安全可靠。

本文为您介绍容器服务可观测性系统的组成，以及基于火山引擎云产品实现容器服务可观测系统构建的最佳实践。

Kubernetes 的可观测挑战

Kubernetes 系统对于可观测性方面的挑战包括：

架构复杂：Kubernetes 系统包括控制面和数据面，包含种类众多相互通信的组件，可观测性必须能够覆盖全面。

动态资源：Kubernetes 集群中动态创建 Pod、Service 等资源并为其分配 IP，重建 Pod 时为其分配新的资源和 IP，需要动态监控这些资源的创建、删除以及底层资源的水位。

微服务架构：在微服务和容器化的背景下，传统应用按照微服务架构分解成多个组件，每个组件副本数又可以根据需求，实现弹性扩缩容。这对问题的排查和故障处理提出了非常高的要求。

针对 Kubernetes 系统的可观测性挑战，尤其在集群规模快速增长的情况下，高效可靠的 Kubernetes 系统可观测性能力，是系统稳定性保障的基石。

可观测性架构

在云原生架构中，可观测性（Observability）一般是指三个具体的方向，分别为：日志事件（Logging）、链路追踪（Tracing）和聚合指标（Metrics）。

日志事件（Logging）：日志和事件是系统离散行为和状态的记录，这些记录可以用来分析程序的行为。当程序出错时，能够通过日志和事件找到错误的原因并给予修复。应用程序输出日志很容易，但收集和分析日志却可能会很复杂，面对成千上万的集群节点、迅速滚动的事件信息和数以 TB 级的文本，传输与归集都并不简单。为此，需要对接专门的系统进行日志的搜集、存储、查看和检索。

链路追踪（Tracing）：在云原生系统中，由于应用程序微服务化，链路追踪不只局限于调用栈。一个外部请求往往需要若干个内部服务的联动响应，这时候完整的调用轨迹将跨越集群内的多个服务。同时包括服务间的网络传输信息及各个服务内部的调用堆栈信息。因此，云原生系统中的链路追踪也被称为全链路追踪。链路追踪的主要目的是排查故障，例如：调用链的哪一部分、哪个方法出现错误或阻塞，输入输出是否符合预期等等。

聚合指标（Metrics）：聚合指标是指系统中某一类信息的统计聚合。例如：集群节点资源的使用量、水位、配额等。聚合指标的主要目的是监控（Monitoring）和告警（Alert），当某些指标达到风险阈值时触发告警，以便自动处理或者提醒管理员介入。

日志（Logging）

容器服务基于火山引擎日志服务，提供集群的日志持久化存储、查询等功能。

项目	说明
日志类型	支持集群、应用的多种类型日志，包括：容器日志：支持容器标准输出（Stderr、Stdout）日志、容器文件路径日志。组件日志：支持 Ingress 组件日志。控制面组件日志：支持控制面组件日志，包括：kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager 和 etcd。
日志存储	支持海量数据的持久化存储，性能稳定、读写便捷。
检索分析	支持使用关键词检索日志，快速定位异常事件；同时支持使用 SQL 对日志进行实时统计与分析，快速获取关键数据。
可视化	查询与分析结果支持可视化展示，支持多维度的统计图表类型和自定义的交互式仪表盘，辅助数据的实时监控与运营。

说明

日志服务支持海量数据秒级查询分析，提供高效实时的日志处理工具，降低了日志类数据的使用门槛，有效提升运维能力及数据分析效率。当集群发生故障时，您可以从日志服务中查看过去的日志信息，进行故障排查。

事件（events）

Kubernetes 事件是一个对象，它显示集群、节点、Pod 或容器内发生的事情。这些对象通常是为了响应 Kubernetes 系统内部发生的变化而生成的。Kubernetes 事件能够帮助用户深入了解集群的健康和性能。事件一般分为 2 种：

Warning 事件：表示产生这个事件的状态转换是在非预期的状态之间产生的。

Normal 事件：表示期望到达的状态和目前达到的状态是一致。

容器服务基于火山引擎日志服务，提供集群的事件持久化存储、查询等功能。

指标（Metrics）

容器服务支持通过火山引擎云原生观测（基础观测、全栈观测）、应用性能观测、AI 观测等方案，实现集群、基础资源和应用指标（Metrics）的采集、监控和告警。

方案介绍	方案介绍	相关文档
基础观测	云原生基础观测基于火山引擎托管 Prometheus 服务，使用部署在集群内的高可用采集器，实现集群资源、控制面服务、网络、业务的监控。支持使用 ServiceMonitor、PodMonitor 等服务发现方式，实现集群内自定义业务的发现和监控。	基础观测概述
全栈观测	云原生全栈观测基于 eBPF 实现的高性能、无侵入、全栈化的数据采集，全面支持内核级别的深度观测能力，并配合高性能的应用协议解析模块，自动解析 HTTP(S)、DNS、gRPC Unary/Streaming 等应用协议，集合 Kubernetes 的元数据，实现资源层、网络层、应用层代码零侵入的全栈观测体验。	全栈观测概述
应用性能观测	应用性能观测基于火山引擎 APMPlus 服务，支持从基础层资源性能监控，到服务、代码层监控，再到线上应用运行健康度监控的全链路监控能力。通过自研 Agent、OpenTelemetry 等方式即可接入 Java、Go、Python 等应用（例如：大模型、LLM、智能体等）进行全链路监控，提供更丰富的异常现场还原能力。包括：服务监控、链路分析、错误分析、日志监控、自定义监控、报警任务等核心功能。	应用性能观测
AI 观测	当在容器服务集群中部署大语言模型（LLM）时，支持对指定容器进行 AI Profiling 分析，方便面向 LLM 全生命周期（训练、推理、优化）进行检测和调优。	AI Profiling

最近更新时间：2025.11.27 17:38:38

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