أفضل الممارسات لأطر مراقبة الحاويات
تساعدك إمكانية مراقبة الحاويات على فهم لماذا و كيف تظهر المشكلات في الأنظمة المُحوسبة، باستخدام المقاييس والسجلات والتتبعات. ونظرًا لأن الحاويات مؤقتة ومعقدة، فإن أساليب المراقبة التقليدية غالبًا ما تكون قاصرة. إليك ما تحتاج إلى معرفته:
- المقاييس: تتبع أداء الحاويات (مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية والذاكرة).
- سجلات: تجميع سجلات الحاويات مركزياً لتسهيل استكشاف الأخطاء وإصلاحها.
- آثار: تتبع الطلبات عبر الخدمات المصغرة للعثور على نقاط الاختناق.
لتحقيق النجاح، قم بتوحيد إعدادات المراقبة باستخدام أدوات مثل OpenTelemetry، وقم بإدارة البيانات بكفاءة للتحكم في التكاليف، وقم بدمج ممارسات الأمان مثل فحص الصور ومراقبة وقت التشغيل. تضمن هذه الخطوات حل المشكلات بشكل أسرع وموثوقية أفضل للنظام.
مع انقطاعات تكلف ما يصل إلى $500,000 في الساعة, يُعد الاستثمار في قابلية المراقبة أمرًا بالغ الأهمية للصحة التقنية والمالية على حد سواء.
المكونات الأساسية الثلاثة لمراقبة الحاويات: المقاييس، والسجلات، والتتبعات
المكونات الأساسية الثلاثة للمراقبة
جمع المقاييس
توفر المقاييس لمحة سريعة عن حالة الحاويات وأدائها، وتغطي مجالات مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية، واستهلاك الذاكرة، وإنتاجية الشبكة، ومعدلات الخطأ. في بيئات Kubernetes، تعرض مكونات مثل kube-apiserver وkubelet بالفعل المقاييس بتنسيق Prometheus من خلال /المقاييس نقاط النهاية، مما يجعل جمعها سهلاً.
بالنسبة لمقاييس مستوى الحاويات مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية والذاكرة والشبكة، يُعد cAdvisor أداةً أساسية. فهو يوفر البيانات عبر /metrics/cadvisor نقطة النهاية، التي يمكن لأدوات مثل بروميثيوس جمع البيانات منها بانتظام. يخزن بروميثيوس هذه البيانات المتسلسلة زمنيًا لتحليلها وإرسال التنبيهات. ولتحسين الأداء، استخدم قواعد التسجيل لحساب الاستعلامات المعقدة مسبقًا، مما يقلل من متطلبات الموارد.
من الضروري حصر التصنيفات في الأبعاد الأساسية - مثل مساحة الاسم، واسم الوحدة، ونوع الخدمة - لتجنب مشكلات التعددية العالية التي قد تُثقل كاهل النظام. تشمل المقاييس الرئيسية التي يجب مراقبتها ما يلي: إجمالي طلبات خادم API بالنسبة لحمل خادم واجهة برمجة التطبيقات (API)،, إجمالي استخدام وحدة المعالجة المركزية للحاوية بالثواني بالنسبة لاستخدام وحدة المعالجة المركزية، و استخدام ذاكرة الحاوية بالبايت للكشف عن تسربات الذاكرة قبل أن تتفاقم إلى انقطاعات في الخدمة.
بمجرد أن تتمكن من التحكم في المقاييس، فإن الخطوة التالية هي مركزة سجلاتك للحصول على صورة أكثر اكتمالاً.
التسجيل المركزي
تُسجّل السجلات المركزية أحداث النظام والأخطاء والتنبيهات الأمنية في مكان واحد. ونظرًا لأن سجلات الحاويات مؤقتة بطبيعتها، فإن تجميعها في موقع مركزي أمر ضروري.
لتحقيق ذلك، استخدم برامج تسجيل الأحداث مثل Fluent Bit، وهو برنامج خفيف الوزن، أو Fluentd، الذي يوفر إمكانيات توجيه متقدمة. يمكن لهذه البرامج تتبع سجلات الأحداث من /var/log ثم يتم إرسالها إلى منصات مثل Elasticsearch أو OpenSearch أو CloudWatch للفهرسة والبحث.
استخدام التسجيل المنظم – حيث يتم تنسيق عناصر السجل على شكل أزواج مفتاح-قيمة – مما يُسهّل تحليل السجلات وتصفيتها وعرضها بشكل كبير مقارنةً بالنص العادي. بالإضافة إلى ذلك، فعّل هذه الميزة دائمًا تدوير السجلات ل /var/log لمنع امتلاء مساحة القرص بشكل غير متوقع، وهي مشكلة شائعة قد تؤدي إلى تعطل العُقد. لا تُسرّع إدارة السجلات بشكل صحيح الاستجابة للحوادث فحسب، بل تُساعد أيضًا في تقليل متوسط وقت الاستعادة (MTTR).
لإكمال ثلاثية المراقبة، قم بدمج التتبع الموزع لرسم خريطة لكيفية تدفق الطلبات عبر نظامك.
التتبع الموزع
تتيح لك عمليات التتبع متابعة مسار الطلب عبر خدماتك المصغرة. فبينما تُبرز المقاييس مشكلات مثل أوقات الاستجابة الطويلة، وتُظهر السجلات أخطاءً محددة، يُحدد التتبع بدقة موضع الاختناق في نظامك الموزع. يُمثل كل "مدى" في التتبع عمليةً، وتُشكل هذه المراحل مجتمعةً خريطةً تفصيليةً لتفاعلات الخدمة.
القياس عن بعد المفتوح أصبح الآن المعيار الأمثل لتتبع البيانات الموزعة، مدعومًا بأكثر من 90 أداة مراقبة. بدءًا من Kubernetes 1.35، يُمكن تصدير نطاقات البيانات مباشرةً باستخدام بروتوكول OpenTelemetry (OTLP) عبر مُصدِّرات gRPC المُدمجة. تستطيع أدوات مثل Jaeger وZipkin معالجة هذه البيانات، مما يُساعدك على تصور أنماط زمن الاستجابة وتحديد أوجه القصور مثل بطء استعلامات قواعد البيانات أو استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) غير المُحسَّنة.
أحد أقوى جوانب التتبع هو انتشار السياق – طريقة تضمن وجود مُعرّف فريد لكل طلب عبر جميع حدود الخدمة. يربط هذا الأسلوب المقاييس والسجلات والتتبعات في نظام متكامل، مما يُسهّل تحديد الأسباب الجذرية بسرعة. من خلال ربط مكونات المراقبة هذه، يُمكنك تقليل متوسط وقت الإصلاح بشكل كبير وتبسيط عملية حل المشكلات.
مؤتمر AWS re:Invent 2023 – أفضل الممارسات لمراقبة الحاويات (COP319)
توحيد إطار عمل قابلية المراقبة الخاص بك
بعد إعداد المكونات الأساسية للمراقبة، تتمثل الخطوة التالية في توحيد ممارساتك. وهذا يضمن بقاء بياناتك متسقة وسهلة التفسير عبر بيئة الحاويات بأكملها.
استخدام معايير القياس عن بعد المفتوحة
أصبح OpenTelemetry (OTel) المعيار الأمثل لمراقبة الحاويات، مدعومًا من أكثر من 90 جهة بائعة. يوفر إطار عمل موحدًا ومحايدًا للبائعين لإنشاء وجمع وتصدير التتبعات والمقاييس والسجلات. هذا يُغني عن الحاجة إلى العديد من البرامج الاحتكارية ويضمن لك الاحتفاظ بملكية بياناتك.
""أنت تملك البيانات التي تُنشئها. لا يوجد أي احتكار من قِبل أي مُورّد." – وثائق OpenTelemetry
تكمن قوة OpenTelemetry في اصطلاحاتها الدلالية، التي تُضفي توحيدًا على اصطلاحات التسمية عبر قواعد البيانات والمنصات المختلفة. على سبيل المثال، مقاييس الحاويات مثل وقت تشغيل الحاوية (بالثواني)،, استخدام وحدة المعالجة المركزية للحاوية (كنسبة من وحدات المعالجة المركزية القابلة للتخصيص)، و مجموعة عمل الذاكرة الحاوية تتبع هذه المقاييس أنماطًا يمكن التنبؤ بها. ويمكن دمجها بسلاسة مع أنظمة خلفية مثل بروميثيوس، وجيجر، أو منصات تجارية أخرى.
لتحقيق أقصى استفادة من OpenTelemetry، قم بتهيئته في بداية تشغيل تطبيقك. يضمن ذلك تجهيز جميع استدعاءات المكتبة اللاحقة بشكل صحيح. بالإضافة إلى ذلك، يتيح لك نشر مُجمِّع OpenTelemetry مركزي تجميع بيانات القياس عن بُعد وضغطها وتحويلها قبل إرسالها إلى خادمك. لا يقلل هذا الأسلوب من الحمل الزائد على النظام فحسب، بل يوفر أيضًا مرونة في تبديل منصات المراقبة دون الحاجة إلى إعادة تصميم أدوات تطبيقك.
الوسم والبيانات الوصفية المتسقة
يُعد توحيد البيانات الوصفية أمرًا أساسيًا لتحويل بيانات القياس عن بُعد الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ. استخدام تسميات متسقة مثل معرف التتبع, اسم_الكبسولة, اسم العقدة، و مساحة الاسم تساعدك هذه العلامات على ربط أنواع مختلفة من بيانات القياس عن بُعد. على سبيل المثال، إذا لاحظت ارتفاعًا مفاجئًا في زمن الاستجابة، فإنها تتيح لك تتبع المشكلة إلى حاوية معينة وتحديد ما إذا كانت قد وصلت إلى حدود الموارد.
اعتماد اصطلاحات تسمية بروميثيوس - مثل اسم_المشغل_اسم_مقياس_الكيان – يمكن أن يعزز ذلك التناسق بين الموارد. مع ذلك، انتبه إلى عدد البيانات في التصنيفات. تجنب الأبعاد ذات العدد الكبير من البيانات، مثل معرّفات المستخدمين أو عناوين البريد الإلكتروني، لأنها قد تزيد من تكاليف التخزين وتُثقل النظام بسلاسل زمنية فريدة زائدة.
من خلال التوافق مع معايير OpenTelemetry الدلالية منذ البداية، تضمن بقاء بياناتك واضحة وقابلة للبحث، مما يقلل من الارتباك أثناء استكشاف الأخطاء وإصلاحها أو الاستجابة للحوادث. بمجرد توحيد معايير القياس عن بُعد، ستكون جاهزًا لنشر بنية تحتية موثوقة للاستضافة.
استخدام Serverion حلول الاستضافة
مع وجود إطار عمل المراقبة الخاص بك، توفر خوادم Serverion الافتراضية الخاصة (VPS) والخوادم المخصصة الموثوقية اللازمة لاستضافة مُجمِّعات بيانات OpenTelemetry على نطاق واسع. بالنسبة لبيانات القياس عن بُعد الخاصة بكل عقدة، انشر المُجمِّعات باستخدام نمط "Daemonset" على خوادم Serverion الافتراضية الخاصة. أما إذا كنت تجمع البيانات عبر مجموعة كاملة، فاستخدم نمط "Deployment" على الخوادم المخصصة لمركزة المعالجة وتجنب التكرار.
لضمان أمان إعداداتك، طبّق نظام التحكم في الوصول القائم على الأدوار (RBAC) لتقييد صلاحيات المُجمِّع بما هو ضروري فقط. استخدم أذونات دقيقة لربط وحدات التخزين، واحرص على تأمين البيانات الحساسة من خلال إدارة تكوين قوية. بالإضافة إلى ذلك، راقب حالة بنية المراقبة الخاصة بك من خلال تتبع بيانات القياس عن بُعد الداخلية للمُجمِّع، وتعيين تنبيهات لاستخدام وحدة المعالجة المركزية والذاكرة. يساعد هذا في الحفاظ على الاستقرار، حتى في ظل الأحمال الثقيلة.
إذا وصلت إحدى خوادم الاستضافة إلى حدود مواردها القصوى، يمكنك التوسع أفقيًا بنشر عدة وحدات تجميع بيانات في تكوين متوازن الأحمال عبر مراكز بيانات Serverion العالمية. وبفضل تولي Serverion للمهام الثقيلة، يمكن لإطار عمل المراقبة الخاص بك أن ينمو بسلاسة جنبًا إلى جنب مع تطبيقاتك المعبأة في حاويات.
إعداد أنظمة المراقبة والتنبيه
يُعدّ إنشاء أنظمة مراقبة وتنبيه أمرًا بالغ الأهمية لاكتشاف المشكلات المحتملة مبكرًا، قبل أن تتفاقم. يربط نظام المراقبة المُصمّم بعناية إطار العمل الموحد لديك برؤى قابلة للتنفيذ، مما يُمكّن فريقك من تحديد المشكلات وحلّها بكفاءة.
تحديد أهداف مستوى الخدمة (SLOs) ومؤشرات مستوى الخدمة (SLIs)
مؤشرات مستوى الخدمة (SLIs) هي المقاييس التي تتابعها، بينما أهداف مستوى الخدمة (SLOs) هي الأهداف التي تحددها لتلك المقاييس. ركز على المقاييس التي تؤثر بشكل مباشر على تجربة المستخدم، مثل زمن استجابة خادم واجهة برمجة التطبيقات، وسلامة العقدة، وجاهزية الحاوية.
حدد أهداف مستوى الخدمة (SLOs) بناءً على مستوى الخطورة. على سبيل المثال:
- مشغل تنبيهات هامة في غضون 5 دقائق للحالات التي قد تؤدي إلى انقطاعات كبيرة في الخدمة.
- مشغل تنبيهات تحذيرية في غضون 60 دقيقة للحالات الأقل إلحاحاً.
""احصر تنبيهات المستوى الحرج فقط في الإبلاغ عن الحالات التي قد تؤدي إلى فقدان البيانات أو عدم القدرة على تقديم الخدمة للمجموعة ككل." - أفضل ممارسات مراقبة المشغل
لإدارة البيئات واسعة النطاق، استخدم قواعد تسجيل Prometheus لحساب التعبيرات المستخدمة بكثرة مسبقًا. يُعد هذا مفيدًا بشكل خاص عند تتبع أهداف مستوى الخدمة (SLOs) عبر مئات أو آلاف الحاويات. يجب أن يتضمن كل تنبيه مرتبط بهدف مستوى الخدمة (SLO) ما يلي: runbook_url الشرح التوضيحي، وتوفير إرشادات حل خطوة بخطوة وتقليل وقت التوقف أثناء الحوادث.
إعداد التنبيهات القابلة للتنفيذ
تركز التنبيهات القابلة للتنفيذ على الأعراض التي تؤثر فعليًا على نظامك أو مستخدميك، بدلاً من مجرد الإشارة إلى قيم المقاييس غير المعتادة. على سبيل المثال، تجنب إطلاق التنبيهات بسبب تقلبات طفيفة في المقاييس لا تؤثر على الأداء. بدلاً من ذلك، أعطِ الأولوية لحالات مثل:
- زمن استجابة مرتفع مستمر
- إعادة تشغيل الكبسولة بشكل متكرر
- استنزاف الموارد
استفد من PromQL توقع_خطي تتيح هذه الوظيفة إنشاء عتبات ديناميكية، مما يسمح لفريقك بتوقع المشكلات المحتملة ومعالجتها قبل تفاقمها. غالبًا ما تفشل العتبات الثابتة في تحقيق الهدف، بينما تمنح التنبيهات التنبؤية فريقك ميزة تنافسية.
عند إعداد التنبيهات، حدد مدة 15 دقيقة لتصفية المشكلات العابرة. أضف تفاصيل أساسية مثل معلومات المجموعة، ومساحة الاسم، والوحدة، بالإضافة إلى روابط لوحة التحكم لتوفير سياق سريع.
مراقبة استخدام الموارد
لضمان سلاسة العمليات، راقب استخدام الموارد عبر طبقات النظام المختلفة:
- مستوى التحكمتتبع المكونات مثل خادم واجهة برمجة التطبيقات (API) و etcd.
- حالة التكتل: راقب حالة العقدة ومشاكل جدولة الحاويات.
- مقاييس الحاوياتراقب وحدة المعالجة المركزية والذاكرة وعمليات الإدخال/الإخراج للشبكة.
على سبيل المثال، المراقبة إجمالي عمليات إعادة تشغيل حالة حاوية kube_pod لرصد الحاويات التي تتعطل بشكل متكرر. يُعتبر تجاوز ثلاث عمليات إعادة تشغيل خلال 15 دقيقة عتبة شائعة. وبالمثل، تتبع حجم قاعدة بيانات etcd (apiserver_storage_db_total_size_in_bytes)، لأن تجاوز حدودها يمكن أن يعرض مستوى التحكم بأكمله للخطر.
تشمل المجالات الرئيسية الأخرى التي يجب مراقبتها عمليات التشغيل المعلقة وفشل الجدولة، والتي غالبًا ما تشير إلى نقص الموارد أو طلبات غير صحيحة التكوين. عند إنهاء الحاويات بسبب قتل OOM الأحداث، قم بإعداد تنبيهات على مستوى المعلومات للإشارة إلى انتهاكات حدود الموارد مبكراً، مما يمنع حدوث حالات فشل واسعة النطاق.
وأخيرًا، قيّم أداء تنبيهاتك بانتظام. حلّل مؤشرات الأداء الرئيسية مثل تكرار التنبيهات، وأوقات الاستجابة، ومعدلات الإنذارات الكاذبة. يساعد هذا في تحسين قواعدك لضمان فعاليتها مع تطور بيئتك.
إس بي بي-آي تي بي-59إي1987
إضافة الأمان إلى إطار عمل المراقبة الخاص بك
عند مراقبة التطبيقات المعبأة في حاويات، لا يُعدّ الأمن مجرد ميزة إضافية، بل ضرورة حتمية. من خلال دمج الأمن مباشرةً في إطار عمل المراقبة، يمكنك الاستفادة من الأدوات نفسها المستخدمة لتتبع الأداء لتحديد التهديدات المحتملة. لكن هذا لا ينجح إلا إذا تم إعداد كل شيء بشكل صحيح منذ البداية.
مسح الصور وإدارة الثغرات الأمنية
يُعدّ دمج فحص الصور في مسار التكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD) خطوة استباقية لاكتشاف الثغرات الأمنية مبكرًا في عملية التطوير. يضمن الفحص المباشر الحفاظ على خصوصية البيانات الحساسة من خلال فحص الصور محليًا وإرسال البيانات الوصفية فقط إلى أداة الفحص. يمنع هذا الأسلوب الصور غير المعتمدة قبل أن تتسبب في أي مشاكل.
""يُعدّ مسح الصور خط الدفاع الأول في سير عمل DevOps الآمن." – Sysdig
عزز هذه الحماية بتطبيق فحص على مستوى سجل النظام للتحقق من جميع الصور، بما في ذلك صور الجهات الخارجية، قبل نشرها. استخدم وحدات تحكم قبول Kubernetes لحظر الصور التي لم يتم فحصها أو التي لا تستوفي معايير الامتثال. ونظرًا لظهور ثغرات أمنية جديدة (CVEs) باستمرار، فمن الضروري إعادة فحص الصور في بيئة الإنتاج بانتظام للتصدي للتهديدات التي تظهر فجأة.
ركز على إصلاح الثغرات الأمنية التي يتم استغلالها بنشاط في بيئة الإنتاج الخاصة بك. وللحفاظ على الاتساق، قم بتصنيف صورك باستخدام معرّفات غير قابلة للتغيير مثل ملخصات SHA256 بدلاً من العلامات القابلة للتغيير مثل :أحدث.
مراقبة أمان وقت التشغيل
تُضيف مراقبة وقت التشغيل طبقة حماية إضافية من خلال مراقبة سلوك الحاويات. على سبيل المثال، تُساعد مراقبة استدعاءات نظام النواة في اكتشاف الوصول غير المعتاد إلى الملفات أو نشاط الشبكة. كما يُسهّل تحديد الخطوط الأساسية رصد الانحرافات بسرعة.
مركزية stdout و stderr تُنشئ سجلات بيئات تشغيل الحاويات سجلاً زمنيًا للأحداث الأمنية، ويبقى هذا السجل متاحًا حتى بعد إيقاف تشغيل الحاوية. ولتقليل المخاطر، يُنصح بتهيئة الحاويات باستخدام معرّفات مستخدمين عشوائية (UIDs) لمنع تصعيد الامتيازات. بالإضافة إلى ذلك، يُنصح بتطبيق ملفات تعريف seccomp أو AppArmor، وحذف إمكانيات Linux غير الضرورية، وتعيين حدود لوحدة المعالجة المركزية والذاكرة لمنع هجمات استنزاف الموارد.
الحماية من هجمات DDoS وتسجيل الأحداث باستخدام Serverion
بينما يضمن رصد وقت التشغيل أمان العمليات الداخلية، فإن الحماية من التهديدات الخارجية، مثل هجمات DDoS، لا تقل أهمية. توفر بنية الاستضافة الخاصة بشركة Serverion حماية مدمجة ضد هجمات DDoS من خلال مراكز البيانات الموزعة عالميًا. يمتص هذا النظام الهجمات الضخمة قبل وصولها إلى تطبيقاتك. وتضيف ميزات مثل تحديد معدل الوصول والحظر الجغرافي طبقة حماية إضافية على مستوى التطبيق.
تتكامل إمكانيات تسجيل البيانات في Serverion بسلاسة مع إطار عمل المراقبة الخاص بك، حيث تلتقط الأحداث الأمنية عبر جميع طبقات النظام - بدءًا من إعدادات الحوسبة السحابية وصولًا إلى الحاويات الفردية. ومن خلال تحديد خطوط أساسية لحركة البيانات، يمكنك التمييز بين الارتفاعات المشروعة في الاستخدام والعلامات المبكرة لهجمات البرامج الآلية. في العام الماضي وحده، استهدفت ما يقرب من 9 ملايين هجمة DDoS خدمات حيوية حول العالم.
""يكمن التحدي الرئيسي في التمييز بين المستخدمين الشرعيين والروبوتات الخبيثة، لا سيما عندما ينتج كلاهما كميات كبيرة من حركة المرور الواردة." – SecurityScorecard
لتعزيز أمان نظام تسجيل الأحداث، اتبع مبدأ أقل الامتيازات. استخدم التحكم في الوصول القائم على الأدوار (RBAC) لتقييد أدوات المراقبة على الدلائل التي تحتاجها فقط. بالنسبة للمكونات الشبيهة بالخوادم، فعّل رمز الوصول أو المصادقة الأساسية، وقيّد عناوين IP التي تعمل عليها. بالإضافة إلى ذلك، راقب أداء أدوات المراقبة - مثل وحدة المعالجة المركزية والذاكرة ومعدل نقل البيانات - لضمان عدم إرهاقها أثناء الهجوم.
إدارة الحجم والتكلفة
للحفاظ على كفاءة الأنظمة، تُعدّ إدارة الحجم والتكاليف بنفس أهمية الحفاظ على ممارسات مراقبة وأمان قوية. ومع تزايد استخدام الحاويات، يزداد حجم بيانات المراقبة. على سبيل المثال، يُعدّ تتبّع مقياس واحد مثل node_filesystem_avail يؤدي استخدام 10,000 عقدة إلى إنشاء حوالي 100,000 سلسلة زمنية، وهو عدد يمكن إدارته بسهولة بواسطة العديد من الأنظمة. ولكن عند إضافة تصنيف ذي عدد كبير من القيم، مثل معرّفات المستخدمين، قد يرتفع هذا العدد بشكل هائل إلى 100 مليون سلسلة زمنية، وهو ما يتجاوز بكثير قدرة إعدادات بروميثيوس القياسية على التعامل معه. يكمن التحدي في التحكم. العددية مع الحفاظ على الرؤى المهمة.
إدارة البيانات ذات الكثافة العالية
يحدث التعدد الكبير للبيانات عندما تتضمن المقاييس تصنيفات ذات نطاق غير محدود من القيم، مثل معرّفات المستخدمين أو عناوين البريد الإلكتروني أو أسماء المجموعات الديناميكية. كل مجموعة فريدة من التصنيفات تُنشئ سلسلة زمنية جديدة، مما يستهلك موارد كبيرة.
""كل مجموعة تصنيفات تمثل سلسلة زمنية إضافية، ما يستلزم تكاليف من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) ووحدة المعالجة المركزية (CPU) والقرص الصلب والشبكة. عادةً ما يكون هذا العبء ضئيلاً، ولكن في سيناريوهات تتضمن العديد من المقاييس ومئات مجموعات التصنيفات عبر مئات الخوادم، قد يتراكم هذا العبء بسرعة." - وثائق بروميثيوس
ولمعالجة هذا الأمر،, تجميع يصبح حليفك الأمثل. يمكن لقواعد التسجيل حساب الاستعلامات المعقدة مسبقًا، مما يُنشئ سلاسل زمنية جديدة أقل استهلاكًا للموارد. على سبيل المثال، قاعدة مثل المجموع بدون (المثيل، مساحة الاسم، الوحدة) يزيل التصنيفات ذات العدد الكبير من القيم مع الحفاظ على البيانات المهمة. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك أثناء عملية الإدخال استخدام تكوينات إعادة تسمية المقاييس التخلص من التصنيفات غير الضرورية مثل نموذج أو جراب – مفيد بشكل خاص لتحليل الاتجاهات طويلة الأجل. بالنسبة للمقاييس ذات الحجم الكبير أو التتبع الموزع،, أخذ عينات الابتلاع تُعدّ هذه استراتيجية فعّالة أخرى. إذ تلتقط هذه الطريقة 100% من آثار الأخطاء الحرجة، لكنها تُقلّل حجم الآثار العادية إلى 1% مثلاً، مما يضمن الأهمية الإحصائية دون إرهاق النظام.
اجعل معظم المقاييس لا تتجاوز عشرة عناصر. أما المقاييس التي تتجاوز هذا العدد، فاجعلها محدودة ببضعة عناصر فقط في بيئتك بأكملها. تجنب استخدام التصنيفات للقيم المُولّدة إجرائيًا، واستخدم بدلًا من ذلك طوابع زمنية يونكس للأحداث بدلًا من عدادات "الوقت منذ" لتقليل التحديثات المستمرة. تساعد هذه الممارسات في الحفاظ على مراقبة فعّالة دون إرهاق النظام.
سياسات الاحتفاظ بالبيانات
لا يلزم تخزين جميع بيانات المراقبة بنفس الطريقة. باستخدام تخزين متعدد الطبقات يمكن تحقيق التوازن بين التكاليف والحفاظ على إمكانية الوصول إلى البيانات الصحيحة. إليك نهج شائع:
- المسار السريع: تخزين البيانات في الوقت الفعلي للتنبيهات ولوحات المعلومات المباشرة في أنظمة مثل Kafka أو معالجات التدفق.
- مسار دافئاستخدم قواعد بيانات السلاسل الزمنية مثل بروميثيوس لإجراء التحليلات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها في الوقت الفعلي تقريبًا.
- المسار البارد: أرشفة بيانات الامتثال والتدقيق طويلة الأجل في بحيرات البيانات أو التخزين مثل S3.
على سبيل المثال، تستخدم إعدادات Istio الافتراضية فترة احتفاظ مدتها 6 ساعات لنسخ Prometheus المحلية لتقليل عبء التخزين على التصنيفات ذات عدد القيم العالية. يمكن الاحتفاظ بالبيانات عالية الدقة لتسهيل استكشاف الأخطاء وإصلاحها، بينما تُخزَّن البيانات المجمعة ذات عدد القيم المنخفض للتحليل التاريخي. لا تُخفِّض هذه الاستراتيجية تكاليف التخزين بما يصل إلى 401 تيرابايت فحسب، بل تُحسِّن أيضًا أداء الاستعلامات. غالبًا ما تُمثِّل ميزانيات المراقبة حوالي 31 تيرابايت من إجمالي تكاليف البنية التحتية، لذا فإن تحسين سياسات الاحتفاظ يُمكن أن يكون له تأثير مباشر على الكفاءة المالية.
التوسع باستخدام أدوات eBPF
لتحقيق تحسين أكبر، ضع في اعتبارك المراقبة على مستوى النواة مع أدوات قائمة على eBPF مثل غطاء الأرض. تجمع هذه الأدوات البيانات مباشرةً من نواة لينكس، مما يوفر رؤى تفصيلية حول حركة مرور الشبكة، وعمليات الإدخال/الإخراج للقرص، والتواصل بين العمليات - كل ذلك بأقل استهلاك للموارد. والأفضل من ذلك؟ أنها تعمل بشفافية تامة، دون الحاجة إلى أي تغييرات في كود تطبيقك.
على عكس أدوات القياس التقليدية، التي تتطلب دمج مكتبات وقد تُضيف عبئًا إضافيًا، يعمل eBPF على مستوى نواة النظام، مما يُبقي عبء استدعاءات النظام منخفضًا. وهذا يجعله مثاليًا لبيئات الإنتاج حيث تُعدّ كل دورة معالجة مركزية مهمة. ولتقليل استهلاك الموارد بشكل أكبر، يمكن لأدوات مثل معالج الدفعات OpenTelemetry تجميع البيانات في أجزاء - مثل 500 عنصر أو كل 30 ثانية - قبل إرسالها. يُقلل هذا الأسلوب من عدد استدعاءات الشبكة، مما يُخفف الحمل على إطار عمل المراقبة مع زيادة الكفاءة إلى أقصى حد.
خاتمة
ملخص لأفضل الممارسات
يُعدّ إنشاء إطار عمل قوي لمراقبة الحاويات أمرًا أساسيًا للحفاظ على أداء سلس للتطبيقات. ويعتمد هذا الإطار على ثلاثة مكونات أساسية – المقاييس, سجلات، و آثار – العمل معًا لتوفير رؤية كاملة لآليات عمل مجموعتك الداخلية.
يساعد تبني معايير مثل OpenTelemetry وإعداد التنبيهات الذكية الفرق على التركيز على الأمور المهمة حقًا. يجب أن يتم تفعيل التنبيهات الحرجة في غضون 5 دقائق تقريبًا، وأن تتطلب اهتمامًا فوريًا في حالات الحوادث الكبرى فقط. أما من الناحية الأمنية، فيجب أن يتتبع إطار عمل المراقبة محاولات تسجيل الدخول الفاشلة، والتغييرات غير المصرح بها، ونشاط الشبكة غير المعتاد، إلى جانب بيانات الأداء التقليدية. ولإدارة التكاليف بفعالية، تُعد استراتيجيات مثل سياسات الاحتفاظ بالبيانات، والتحكم في عدد الخوادم، وأدوات مثل eBPF ضرورية. مع العلم أن انقطاعات الخدمة قد تكلف ما يصل إلى $500,000 في الساعة, تحمي هذه الممارسات عملياتك وأموالك على حد سواء.
""كما هو الحال مع الأمن، لا ينبغي أن تُعتبر إمكانية المراقبة أمرًا ثانويًا في عملية التطوير أو التشغيل. أفضل الممارسات هي إدراج إمكانية المراقبة في المراحل الأولى من التخطيط." - أفضل ممارسات المراقبة في AWS
وبالطبع، تزدهر هذه الممارسات المثلى على منصة استضافة مستقرة وموثوقة.
كيف يدعم سيرفريون إمكانية المراقبة
تعزز سيرفريون جهود المراقبة من خلال توفير حلول استضافة موثوقة وآمنة. وللاستفادة القصوى من هذه الممارسات المثلى، تحتاج أدوات المراقبة الخاصة بك إلى بنية تحتية قوية. توفر خدمات الاستضافة من سيرفريون العمود الفقري لأدوات مثل أدوات استخراج البيانات من بروميثيوس ومجمعات البيانات من فلوينت بت، بالإضافة إلى توفير حماية من هجمات الحرمان من الخدمة الموزعة و تسجيل آمن للحفاظ على أعلى مستويات الأداء.
مع إمكانية الوصول إلى إشارات المضيف الحيوية و journald تُصبح عملية تسجيل البيانات وتصحيح أخطاء المجموعة أسرع وأكثر كفاءة. يوفر نظام الحماية المدمج ضد هجمات DDoS والتسجيل المفصل طبقة إضافية من الأمان، مما يُتيح الربط الفوري بين هجمات الشبكة وأداء التطبيقات. سواءً كنت تستخدم خوادم افتراضية خاصة (VPS) أو خوادم مخصصة أو بنية تحتية لوحدات معالجة الرسومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تضمن مراكز بيانات Serverion العالمية استمرار عمل أدوات المراقبة الخاصة بك، حتى في حالات تعطل النظام. ففي النهاية، تُعد الاستضافة عالية التوافر الأساس الذي يسمح لأدوات المراقبة بالتألق حقًا.
الأسئلة الشائعة
ما هي المزايا الرئيسية لاستخدام OpenTelemetry لمراقبة الحاويات؟
OpenTelemetry هو إطار عمل مفتوح المصدر يجعل مراقبة الحاويات أكثر سهولة من خلال توحيد كيفية آثار, المقاييس، و سجلات يتم جمعها. ويعني نهجها المحايد تجاه البائعين أنك لست مرتبطًا بمزود معين، مما يمنحك حرية الاختيار أو التبديل بين أنظمة الواجهة الخلفية المختلفة دون عناء.
مع OpenTelemetry، يكفي تجهيز تطبيقاتك مرة واحدة فقط. ومن ثم، يمكنك تصدير البيانات بسهولة إلى أي منصة مراقبة. هذا التناسق يُبسط عملية المراقبة، ويُسهل استكشاف الأخطاء وإصلاحها، ويضمن قدرة نظام المراقبة على التكيف مع التغييرات المستقبلية.
ما هي أفضل الطرق لإدارة المقاييس ذات العدد الكبير من القيم لتحسين أداء النظام؟
تُعد إدارة المقاييس ذات العدد الكبير من القيم الفريدة أمرًا أساسيًا للحفاظ على إطار عمل مراقبة الحاويات سريعًا وفعالًا من حيث التكلفة. وينشأ العدد الكبير من القيم الفريدة عندما تتضمن المقاييس تصنيفات ذات قيم فريدة متعددة (مثل نموذج, جراب، أو مساحة الاسم). يمكن أن يؤدي هذا إلى إرهاق أنظمة التخزين، وزيادة متطلبات الموارد، والإضرار بالأداء - خاصة في بيئات مثل Kubernetes أو Istio.
فيما يلي بعض الطرق العملية للتعامل مع المقاييس ذات العدد الكبير من القيم:
- اقتصر على استخدام الملصقات الأساسية فقطالتزم بالتصنيفات الضرورية لتحديد المشاكل وحلها. تجنب استخدام التصنيفات ذات التباين العالي مثل معرّفات الحاويات أو معرّفات الطلبات، لأنها قد تزيد عدد المقاييس الفريدة بشكل كبير.
- جمع المقاييس مبكراًيمكن لأدوات مثل قواعد تسجيل بروميثيوس أن تساعد في حساب المقاييس مسبقًا على مستوى أعلى، مما يقلل من حجم بيانات السلاسل الزمنية الخام التي تحتاج إلى تخزينها.
- بسّط مقاييسكقم بإزالة أو إعادة كتابة التصنيفات غير الضرورية أثناء عملية الإدخال. يمكنك أيضًا استخدام أنواع مقاييس أكثر كفاءة، مثل العدادات أو الرسوم البيانية ذات عدد محدود من الفئات.
من خلال تبسيط وتجميع مقاييسك، ستتمكن من الحفاظ على إطار عمل قابل للتوسع وفعال للمراقبة. وهذا أمر بالغ الأهمية عند تشغيل أحمال العمل على بنى تحتية قوية مثل تلك التي توفرها سيرفريون.
ما هي الممارسات الأمنية الرئيسية لإطار عمل مراقبة الحاويات؟
للحفاظ على أمان إطار عمل مراقبة الحاويات، من المهم النظر إلى بيانات القياس عن بُعد - مثل المقاييس والسجلات والتتبعات - ليس فقط كأداة لاكتشاف التهديدات، بل أيضاً كأصل يتطلب الحماية. يساعد دمج إجراءات الأمان في جميع مراحل عملية المراقبة على تحديد الحالات الشاذة مبكراً، مع ضمان حماية النظام الذي يراقب الحاويات.
فيما يلي بعض الخطوات الرئيسية التي يجب مراعاتها:
- استخدم صور حاويات تم التحقق منها وفحصهاوهذا يساعد في اكتشاف الثغرات الأمنية قبل النشر، مما يقلل من خطر إدخال عيوب أمنية.
- تشغيل الحاويات بصلاحيات محدودةتجنب منح صلاحيات الوصول الجذرية وقم بفرض أنظمة ملفات للقراءة فقط لتقليل الأضرار المحتملة الناتجة عن الاختراقات.
- حماية الأسرار مثل مفاتيح API والرموز المميزة: قم بتخزين المعلومات الحساسة في أداة مخصصة لإدارة الأسرار وقم بإدخالها بشكل آمن في وقت التشغيل لمنع الكشف عنها.
- تشفير بيانات القياس عن بعداستخدم بروتوكول TLS للبيانات أثناء نقلها، واستخدم أساليب تخزين آمنة للبيانات المخزنة لضمان سريتها.
- فرض ضوابط وصول صارمة: تطبيق نظام التحكم في الوصول القائم على الأدوار (RBAC) لتقييد من يمكنه عرض بيانات المراقبة وإدارتها.
باتباع هذه الممارسات، وخاصة عند اقترانها ببنى تحتية موثوقة مثل حلول الاستضافة الخاصة بـ Serverion، يمكنك بناء إطار عمل آمن وموثوق يحمي بيئات الحاويات الخاصة بك.
