Die Google Kubernetes Engine (GKE) (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) ist ein gehosteter Kubernetes-Cluster (IAAS – Infrastructure As A Service), der von Google bereitgestellt wird.Ähnlich wie bei anderen Kubernetes-Engines (K8s) (wo Instana über OpenShift Observability, Azure AKS Observability und IBM BlueMix Observability verfügt), beinhaltet die umfassende GKE Beobachtbarkeit von Instana die Fähigkeit, das gesamte Kubernetes-System, alle orchestrierten Container, die Infrastruktur und alle Dienste, die in GKE ausgeführt werden, zu erkennen und zu überwachen.
Um die Anwendungsleistung von GKE zu optimieren und Workflows für das Leistungsmanagement zu automatisieren, geht die automatische GKE Beobachtbarkeit und Überwachung von Instana über einfache Metriken hinaus und bietet umfassende Überwachungsfunktionen für Cloud, Kubernetes, Infrastruktur, Anwendungen und Services:
- Erkennung von Kubernetes-Knoten und bereitgestellten Services
- Automatische Code-Instrumentierung und Traceerstellung für Java, Node, .NET und 7 weitere Sprachen
- Automatische Zuordnung von Anwendungen, Containern und Kubernetes-Clustern
- Traceerstellung aller End-to-End-Anforderungen über alle Systeme und Services hinweg
- Statusüberwachung für Anwendungen, Services, Infrastruktur, Kubernetes und Cloud
Eine umfassende Beobachtbarkeit der Infrastruktur der Kubernetes-Engine von Google erfordert eine Leistungstransparenz für die virtuellen Hosts, die laufenden Pods, Container und Orchestrierung sowie für alle Anwendungen und Dienste, die im Cluster bereitgestellt werden.
Instana ist der schnellste und einfachste Weg, die Google Kubernetes Engine über den gesamten Stack hinweg zu überwachen und umfassende Anwendungserkenntnisse bereitzustellen. Der Instana-Agent erkennt automatisch alle Kubernetes-Instanzen, implementiert die erforderlichen Überwachungssensoren und beginnt mit der Traceerstellung von Anwendungen und Anforderungen. Instana ermittelt auch automatisch den Allgemeinzustand des GKE-Clusters.
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Der Instana-Agent identifiziert automatisch alle ausgeführten Kubernetes-Knoten und stellt automatisch einen vollständig konfigurierten Kubernetes-Überwachungssensor bereit. Die kuratierte Wissensbasis von Instana weiß bereits, welche Leistungsmetriken für die Überwachung des Zustands eines GKE-Service-Clusters, aller im Cluster laufenden Container und Infrastrukturen sowie der im GKE betriebenen Anwendungen/Services relevant sind. Da Instana automatisch alle relevanten Informationen erfasst, könnte die Überwachung eines gehosteten Kubernetes-Clusters nicht einfacher sein.
Instana ordnet zu, überwacht und verfolgt automatisch alle Dienste und Anwendungen, die den GKE-Cluster durchlaufen, erkennt alle Leistungs-/Verfügbarkeitsereignisse und -probleme und identifiziert gleichzeitig alle Servicevorfälle, wobei alle Überwachungs-, Verfolgungs-, Profiling- und Datenanalysen für eine korrelierte Analyse miteinander verknüpft werden.
Neben Leistungs- und Zustandsdaten sammelt der Überwachungssensor für Kubernetes auch Konfigurationsdaten für Kubernetes, Pods und Container, sodass Instana Konfigurationsdaten und Änderungen anhand von Informationen zur Anwendungs- und Serviceleistung analysieren und korrelieren kann.
Alle Leistungs- und Konfigurationsinformationen von Kubernetes werden in einem einzigen Monitoring Dashboard zusammengefasst, das alle relevanten Informationen an einem zentralen Ort anzeigt, um eine einfache Problemlösung und Leistungsoptimierung zu ermöglichen.
Die Google Kubernetes Engine Leistungsüberwachung konzentriert sich auf Servicemetriken und deren Interaktionen mit anderen Services oder Datenspeichern. Instana identifiziert und erfasst automatisch die relevanten Servicemetriken.
Die GKE Observability von Instana umfasst vier Arten von Daten: Clusterdaten, Bereitstellungsinformationen, Pod-Messungen, Knotenmessungen:
Weitere Informationen zu den verschiedenen Sensorinformationen finden Sie in der
Dokumentation zu Instana Google Kubernetes Engine Management.
Cluster-Daten
- KPIs
- Knotenanzahl
- Pod-Zuordnung
- Zuordnung von CPU-Anforderungen
- CPU-Grenzwert-Zuordnung
- Speicheranforderungszuordnung
- Speicherbegrenzungszuordnung
- CPU-Ressourcen
- CPU-Anforderungen
- CPU-Grenzwerte
- CPU-Kapazität
- Speicherressourcen
- Speicheranforderungen
- Speicherbegrenzungen
- Speicherkapazität
- Pods (aktiv / zugeordnet / anstehend)
- Pods-Kapazität
- Replikate (verfügbar / gewünscht)
- Knotenliste mit KPIs
- Implementierungsliste mit KPIs
- Komponentenstatus
Knotenmesswerte
- KPIs
- Pod-Zuordnung
- Pod-Kapazität
- Zuordnung von CPU-Anforderungen
- CPU-Grenzwert-Zuordnung
- Speicheranforderungszuordnung
- Speicherbegrenzungszuordnung
- CPU-Ressourcen
- CPU-Anforderungen
- CPU-Grenzwerte
- CPU-Kapazität
- Speicherressourcen
- Speicheranforderungen
- Speicherbegrenzungen
- Speicherkapazität
- Bedingungen
- Kennzeichnungen
- Pod-Liste
Pod-Messungen
- KPIs
- Phase
- Wiederanläufe
- CPU-Anforderungen
- CPU-Grenzwerte
- Speicheranforderungen
- Speicherbegrenzungen
- Bedingungen
- Kennzeichnungen
- Containerliste (Zustand / Wiederanläufe)
Implementierungsinformationen
- Bedingungen
- Kennzeichnungen
- CPU-Ressourcen
- CPU-Anforderungen
- CPU-Grenzwerte
- Speicherressourcen
- Speicheranforderungen
- Speicherbegrenzungen
- Pods (verfügbar / gewünscht)
- Pods (anstehend / bereit / außerplanmäßig / nicht bereit)
- Anstehende Phasendauer