如何通过Splunk监控Kubernetes运行性能

Splunk是业界领先的机器数据收集、处理、分析和管理平台。机器数据是指那些能够为企业业务发展提供动力的应用、服务器、存储、网络设备、安全设备以及其他相关设备制造出来的数据。机器数据可以反映客户、交易、应用、服务器、网络等的行为或活动。机器数据的范围远远超越了日志。

部署架构

下图是该方案的部署架构，主要包括：

利用Heapster收集k8s的性能数据，包含CPU，Memory，Network，File System等

利用Heapster的Statsd Sink，发送数据到Splunk的Metrics Store

利用Splunk的搜索命令和仪表盘功能对性能数据进行监控

前期准备

前期主要要准备好两件事：

编译最新的Heapster的镜像，并上传到某个公共的Docker镜像仓库，例如docker hub

在Splunk中配置Metrics Store和对应的网络输入（Network Input UDP／tcp）

这里主要要做的选择是Statsd的传输协议用UDP还是TCP。这里我推荐使用TCP。 最新的Heapster代码支持不同的Backend，包含了log, influxdb, stackdriver, GCp monitoring, gcp logging, statsd, hawkular-metrics, wavefront, openTSDB, kafka, riemann, elasticsearch等等。因为Splunk的Metrics Store支持statsd协议，所以可以很容易的和Heapster集成。

首先我们需要利用最新的heapster代码，编译一个容器镜像，因为docker hub上的heapsterd的官方镜像的版本比较旧，并不支持statsd。所以需要自己编译。

mkdir myheapstermkdir myheapster/srcexport GoPATH=myheapstercd myheapster/srcgit clone https://GitHub.com/kubernetes/heapster.gitcd heapstermake container

运行以上的命令来编译最新的heapster镜像。

注意，heapster缺省使用udp协议，如果想要使用tcp，需要修改代码

Https://github.com/kubernetes/heapster/blob/master/metrics/sinks/statsd/statsd_client.go

func (client *statsdClientImpl) open() error {var err errorclient.conn, err = net.Dial("udp", client.host)if err != nil { glog.Errorf("Failed to open statsd client connection : %v", err)} else { glog.V(2).Infof("statsd client connection opened : %+v", client.conn)}return err}

把udp改成tcp。

我在docker hub上放了两个镜像，分别对应udp版本的tcp版本，大家可以直接使用

naughtytao/heapster-amd64:v1.5.0-beta.3 udp

naughtytao/heapster-amd64:v1.5.0-beta.4 tcp

然后需要在Splunk中配置Metrics Store，参考这个文档

安装配置Heapster

在K8s上部署heapster比较容易，创建对应的yaml配置文件，然后用kubectl命令行创建就好了。

以下是Deployment和Service的配置文件：

deployment.yaml

apiVersion: extensions/v1beta1kind: Deploymentmetadata: name: heapster namespace: kube-systemspec: replicas: 1 template:   metadata:     labels:       task: monitoring       k8s-app: heapster       version: v6   spec:     containers:     - name: heapster       image: naughtytao/heapster-amd64:v1.5.0-beta.3       imagePullPolicy: Always       command:       - /heapster       - --source=kubernetes:https://kubernetes.default       - --sink=statsd:udp://ip:port?numMetricsPerMsg=1

service.yaml

apiVersion: v1kind: Servicemetadata: labels:   task: monitoring   # For use as a Cluster add-on (https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons)   # If you are NOT using this as an addon, you should comment out this line.   kubernetes.io/cluster-service: 'true'   kubernetes.io/name: Heapster name: heapster namespace: kube-systemspec: ports: - port: 80   targetPort: 8082 selector:   k8s-app: heapster

注意这里deployment的–sink的配置，ip是Splunk的IP或者主机名，port的对应的Splunk的data input的端口号。当使用udp协议的时候，需要配置的numMetricsPerMsg的值比较小，当这个值比较大的时候，会出message too long的error。当使用tcp的时候可以配置较大的数值。

运行 kubectl apply -f *.yaml 来部署heapster

如果正常运行，对应的heapster pod的日志如下

I0117 18:10:56.054746       1 heapster.go:78] /heapster --source=kubernetes:https://kubernetes.default --sink=statsd:udp://ec2-34-203-25-154.compute-1.amazonaws.com:8124?numMetricsPerMsg=10I0117 18:10:56.054776       1 heapster.go:79] Heapster version v1.5.0-beta.4I0117 18:10:56.054963       1 configs.go:61] Using Kubernetes client with master "https://kubernetes.default" and version v1I0117 18:10:56.054978       1 configs.go:62] Using kubelet port 10255I0117 18:10:56.076200       1 driver.go:104] statsd metrics sink using configuration : {host:ec2-34-203-25-154.compute-1.amazonaws.com:8124 prefix: numMetricsPerMsg:10 protocolType:etsystatsd renameLabels:map[] allowedLabels:map[] customizeLabel:0x15fc8c0}I0117 18:10:56.076248       1 driver.go:104] statsd metrics sink using configuration : {host:ec2-34-203-25-154.compute-1.amazonaws.com:8124 prefix: numMetricsPerMsg:10 protocolType:etsystatsd renameLabels:map[] allowedLabels:map[] customizeLabel:0x15fc8c0}I0117 18:10:56.076272       1 heapster.go:202] Starting with StatsD SinkI0117 18:10:56.076281       1 heapster.go:202] Starting with Metric SinkI0117 18:10:56.090229       1 heapster.go:112] Starting heapster on port 8082

在Splunk中进行监控

好了如果一切正常的化，heapster会用statsd的协议和格式发送metrics到Splunk的metrics store。

然后就可以用利用SPL的mstats和mcatalog命令来分析，监控metrics数据了。

以下搜索语句列出所有的Metrics

| mcatalog values(metric_name)

以下搜索语句列出整个cluster的CPU使用，我们可以用Area或者Line Chart来可视化搜索结果。

| mstats avg(_value) WHERE metric_name=cluster.cpu/usage_rate span=30m

kube-system namespace的对应内存使用情况

| mstats avg(_value) WHERE metric_name=namespace.kube-system.memory/usage span=30m

大家可以把自己感兴趣的分析结果放在Dashboard中，利用Realtime设置进行监控。