Surveillance des performances de Kubernetes : Outils et techniques d'optimisation

Kubernetes est devenu la norme de facto pour le déploiement et la mise à l'échelle des applications conteneurisées. Bien que ses capacités d'automatisation soient puissantes, garantir des performances, une stabilité et une efficacité des coûts optimales nécessitent une surveillance rigoureuse. Sans une visibilité adéquate sur la consommation des ressources, la latence et l'état du cluster, les applications peuvent souffrir d'un étranglement inattendu, de défaillances en cascade ou de coûts d'infrastructure excessifs. Ce guide explore les outils essentiels et les techniques exploitables pour surveiller et optimiser les performances de votre Kubernetes.

Une surveillance efficace des performances de Kubernetes comble le fossé entre l'utilisation brute des ressources et l'expérience applicative. En comprenant les métriques clés de votre cluster, de vos nœuds, de vos pods et de vos conteneurs, vous pouvez passer d'un dépannage réactif à une optimisation proactive. Cela implique de définir des limites de ressources appropriées, d'ajuster les mécanismes de mise à l'échelle et de s'assurer que le plan de contrôle lui-même fonctionne efficacement.

Concepts fondamentaux de la surveillance des performances de Kubernetes

La surveillance des performances dans Kubernetes s'articule autour de la capture et de l'interprétation des métriques provenant de trois domaines principaux : la couche infrastructure (nœuds/réseau), la couche d'orchestration (plan de contrôle/Kubelet) et la couche applicative (conteneurs/pods).

Catégories de métriques clés

Pour obtenir une surveillance complète, concentrez-vous sur ces catégories de métriques critiques :

1. Utilisation des ressources : Utilisation du CPU, consommation de mémoire, E/S réseau et débit de disque pour les nœuds et les conteneurs individuels.
2. Latence et débit : Temps de traitement des requêtes (serveur API, points de terminaison de l'application) et nombre de requêtes traitées par seconde.
3. Disponibilité et état de santé : Taux de redémarrage des pods, échecs des sondes de préparation/de viabilité et état de préparation des nœuds.
4. Métriques de mise à l'échelle : Utilisation du HPA, charge observée par rapport aux répliques souhaitées et fréquence des événements de mise à l'échelle.

L'importance des requêtes et des limites de ressources

L'un des aspects les plus fondamentaux de la gestion des performances est de définir correctement resources.requests et resources.limits dans vos spécifications de Pod. Ces paramètres influencent directement la planification, la qualité de service (QoS) et le comportement d'étranglement.

• Requêtes (Requests) : Garantit une quantité minimale de ressources pour la planification. Si les requêtes sont trop basses, les pods peuvent être sur-engagés sur les nœuds, entraînant une contention.
• Limites (Limits) : Définit le plafond absolu. Si un conteneur dépasse sa limite de CPU, il sera étranglé (throttled). S'il dépasse sa limite de mémoire, il sera tué (OOMKilled) (Out of Memory Killed).

Meilleure pratique : Définissez toujours des requêtes raisonnables basées sur l'utilisation historique, et définissez des limites légèrement supérieures aux requêtes pour les charges de travail non critiques, ou faites-les strictement correspondre pour les systèmes critiques où l'étranglement doit être évité.

Outils de surveillance essentiels pour Kubernetes

Les environnements Kubernetes modernes s'appuient sur un ensemble standardisé d'outils open source pour collecter, stocker et visualiser les données de performance.

1. Prometheus : La norme de facto pour la collecte de métriques

Prometheus est l'outil leader de l'industrie pour la collecte de métriques de séries temporelles dans Kubernetes. Il fonctionne en scrapant (récupérant) les points de terminaison de métriques exposés par les services, les nœuds et les composants internes.

Composants clés :

• cAdvisor : Intégré au Kubelet, cAdvisor découvre et expose automatiquement les métriques d'utilisation des ressources pour tous les conteneurs en cours d'exécution sur le nœud.
• Node Exporter : S'exécute sur chaque nœud pour exposer les métriques au niveau de l'hôte (E/S disque, statistiques réseau, état du matériel).
• Kube-State-Metrics (KSM) : Traduit l'état des objets Kubernetes (Deployments, Pods, Nodes) en métriques Prometheus, ce qui est crucial pour surveiller l'état de l'orchestration.

Exemple : Configuration de scraping (Simplifiée)

Prometheus récupère des cibles basées sur l'intégration de la découverte de services. Par exemple, pour découvrir un service exécutant une application exposant des métriques sur le port 8080 :

- job_name: 'kubernetes-pods'
  kubernetes_sd_configs:
  - role: pod
  relabel_configs:
  - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
    action: keep
    regex: true
  - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
    action: replace
    target_label: __address__
    regex: (.+)
    replacement: '$1'

2. Grafana : Visualisation et tableaux de bord

Alors que Prometheus stocke les données, Grafana fournit la couche de visualisation. Il se connecte à Prometheus en tant que source de données et permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord riches et contextuels.

Conseil d'optimisation : Utilisez les tableaux de bord Grafana contribués par la communauté (par exemple, ceux conçus pour Kubelet, Node Exporter et Prometheus lui-même) pour obtenir rapidement une visibilité de base sans créer de tableaux de bord à partir de zéro.

3. Alertmanager : Notification proactive

Alertmanager gère les alertes envoyées par Prometheus. Il regroupe, agrège, fait taire et achemine les alertes vers les destinataires appropriés (Slack, PagerDuty, e-mail). Une alerte efficace garantit que les problèmes de performance sont traités avant d'impacter les utilisateurs.

Techniques d'optimisation des performances

Les données de surveillance ne sont utiles que lorsqu'elles sont utilisées pour entraîner des changements exploitables. Voici des techniques tirant parti des métriques observées.

Optimisation de la mise à l'échelle avec HPA et VPA

Kubernetes propose l'Horizontal Pod Autoscaler (HPA) et le Vertical Pod Autoscaler (VPA) pour gérer automatiquement l'allocation des ressources.

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

La surveillance de l'efficacité du HPA nécessite de comparer la métrique observée à la cible. Si l'utilisation du CPU atteint constamment le seuil cible provoquant des événements de mise à l'échelle fréquents, vous devrez peut-être ajuster la cible ou la fenêtre de stabilisation.

Exemple de définition HPA (basé sur le CPU) :

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-app-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-app
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70 # Mise à l'échelle si l'utilisation moyenne du CPU dépasse 70%

Vertical Pod Autoscaler (VPA)

Le VPA surveille l'utilisation historique pour recommander automatiquement les requêtes et limites de ressources optimales. Lorsqu'il est déployé en mode 'recommendation' ou 'auto', il aide à dimensionner correctement les conteneurs en fonction des besoins observés réels, révélant souvent une rétention de ressources inutile ou un sous-provisionnement chronique.

Analyse de l'étranglement applicatif (Throttling)

L'étranglement du CPU est un tueur de performance courant qui passe souvent inaperçu jusqu'à ce que la latence de l'application augmente. Si votre conteneur atteint sa limite de CPU, Kubernetes applique un étranglement, ce qui peut réduire considérablement le débit même si l'utilisation moyenne du CPU semble acceptable.

Comment détecter l'étranglement avec Prometheus :

Surveillez la métrique container_cpu_cfs_throttled_periods_total pour vos conteneurs. Un nombre croissant indique que le Kubelet est en train d'étrangler le conteneur parce qu'il dépasse la limite de CPU définie.

rate(container_cpu_cfs_throttled_periods_total{namespace="production", container="my-app"}[5m]) > 0

Si cette alerte se déclenche fréquemment, vous devez soit augmenter la limite de CPU, soit optimiser le code de l'application pour consommer moins de CPU.

Surveillance de l'état du cluster et du plan de contrôle

Ne négligez pas l'infrastructure du cluster elle-même. De mauvaises performances dans le serveur API ou etcd peuvent entraîner des déploiements lents et des actions de mise à l'échelle non réactives.

• Latence du serveur API : Surveillez la latence des requêtes API à l'aide des métriques Prometheus exposées par le composant du serveur API. Une latence élevée indique souvent une pression sur etcd ou une charge excessive.
• Pression sur les nœuds (Node Pressure) : Surveillez les métriques d'état du Kubelet liées à la pression sur le disque ou la mémoire. Si un nœud signale une pression, le Kubelet peut commencer à évincer des pods, entraînant une instabilité.

Flux de travail de dépannage : De l'alerte à la résolution

Lorsqu'un problème de performance est signalé, suivez un flux de travail structuré tirant parti de votre pile de surveillance :

1. Accuser réception de l'alerte : Vérifiez que l'alerte s'est déclenchée dans Alertmanager/Grafana.
2. Identifier l'étendue : Le problème est-il localisé à un seul pod, un seul nœud ou impacte-t-il l'ensemble du service ?
3. Vérifier les métriques de l'application (Grafana) : Examinez les temps de réponse (SLO) et les taux d'erreur pour le service affecté.
4. Vérifier les métriques des conteneurs (Prometheus/cAdvisor) : Si les temps de réponse sont élevés, vérifiez les taux d'étranglement du CPU du pod et l'utilisation de la mémoire par rapport à ses limites définies.
5. Vérifier l'état du nœud (Node Exporter) : Si plusieurs pods sur un même nœud sont affectés, vérifiez les métriques au niveau du nœud (attente E/S, espace disque, saturation du réseau).
6. Vérifier l'état de l'orchestration (KSM) : Assurez-vous que le HPA réagit correctement, que le pod est planifié efficacement et que les journaux Kubelet/API server sont propres.

En descendant systématiquement de la couche de service à la couche de ressource, vous pouvez identifier la cause profonde — qu'il s'agisse d'une inefficacité de l'application, d'une définition de ressource incorrecte ou d'une saturation de l'infrastructure sous-jacente.

Conclusion

Maîtriser la surveillance des performances de Kubernetes nécessite d'intégrer des outils robustes comme Prometheus et Grafana avec une compréhension claire des comportements fondamentaux des ressources de Kubernetes. En observant continuellement l'utilisation, en gérant proactivement les configurations HPA/VPA et en enquêtant immédiatement sur les événements d'étranglement, les opérateurs peuvent garantir que leurs charges de travail conteneurisées fonctionnent de manière fiable, s'adaptent de manière appropriée et utilisent efficacement les ressources d'infrastructure sous-jacentes.