简介: 服务网格ASM的Mixerless Telemetry技术,为业务容器提供了无侵入式的遥测数据。遥测数据一方面作为监控指标被ARMPS/prometheus采集,用于服务网格可观测性;另一方面被HPA和flaggers使用,成为应用级扩缩容和渐进式灰度发布的基石。 本系列聚焦于遥测数据在应用级扩缩容和渐进式灰度发布上的实践,将分三篇介绍遥测数据(监控指标)、应用级扩缩容,和渐进式灰度发布。

服务网格ASM的Mixerless Telemetry技术,为业务容器提供了无侵入式的遥测数据。遥测数据一方面作为监控指标被ARMPS/prometheus采集,用于服务网格可观测性;另一方面被HPA和flaggers使用,成为应用级扩缩容和渐进式灰度发布的基石。

本系列聚焦于遥测数据在应用级扩缩容和渐进式灰度发布上的实践,将分三篇介绍遥测数据(监控指标)、应用级扩缩容,和渐进式灰度发布。

总体架构

本系列的总体架构如下图所示:

  1. ASM下发Mixerless Telemetry相关的EnvoyFilter配置到各ASM sidecar(envoy),启用应用级监控指标的采集。
  2. 业务流量通过Ingress Gateway进入,各ASM sidecar开始采集相关监控指标。
  3. Prometheus从各POD上采集监控指标。
  4. HPA通过Adapter从Prometheus查询相关POD的监控指标,并根据配置进行扩缩容。
  5. Flagger通过Prometheus查询相关POD的监控指标,并根据配置向ASM发起VirtualService配置更新。
  6. ASM下发VirtualService配置到各ASM sidecar,从而实现渐进式灰度发布。

Flagger渐进式发布流程

Flagger官网描述了渐进式发布流程,这里翻译如下:

  1. 探测并更新灰度Deployment到新版本
  2. 灰度POD实例数从0开始扩容
  3. 等待灰度POD实例数到达HPA定义的最小副本数量
  4. 灰度POD实例健康检测
  5. 由flagger-loadtester实例发起acceptance-test验证
  6. 灰度发布在验证失败时终止
  7. 由flagger-loadtester实例发起load-test验证
  8. 在配置流量复制时开始从生产全流量复制到灰度
  9. 每分钟从Prometheus查询并检测请求成功率和请求延迟等监控指标
  10. 灰度发布在监控指标不符预期的数量到达阈值时终止
  11. 达到配置中迭代的次数后停止流量复制
  12. 开始切流到灰度POD实例
  13. 更新生产Deployment到新版本
  14. 等待生产Deployment滚动升级完毕
  15. 等待生产POD实例数到达HPA定义的最小副本数量
  16. 生产POD实例健康检测
  17. 切流回生产POD实例
  18. 灰度POD实例缩容至0
  19. 发送灰度发布分析结果通知

原文如下:

With the above configuration, Flagger will run a canary release with the following steps:

  • detect new revision (deployment spec, secrets or configmaps changes)
  • scale from zero the canary deployment
  • wait for the HPA to set the canary minimum replicas
  • check canary pods health
  • run the acceptance tests
  • abort the canary release if tests fail
  • start the load tests
  • mirror 100% of the traffic from primary to canary
  • check request success rate and request duration every minute
  • abort the canary release if the metrics check failure threshold is reached
  • stop traffic mirroring after the number of iterations is reached
  • route live traffic to the canary pods
  • promote the canary (update the primary secrets, configmaps and deployment spec)
  • wait for the primary deployment rollout to finish
  • wait for the HPA to set the primary minimum replicas
  • check primary pods health
  • switch live traffic back to primary
  • scale to zero the canary
  • send notification with the canary analysis result

前提条件

Setup Mixerless Telemetry

本篇将介绍如何基于ASM配置并采集应用级监控指标(比如请求数量总数istio_requests_total和请求延迟istio_request_duration等)。主要步骤包括创建EnvoyFilter、校验envoy遥测数据和校验Prometheus采集遥测数据。

1 EnvoyFilter

登录ASM控制台,左侧导航栏选择服务网格 >网格管理,并进入ASM实例的功能配置页面。

  • 勾选开启采集Prometheus 监控指标
  • 点选启用自建 Prometheus,并填入Prometheus服务地址:`prometheus:9090(本系列将使用社区版Prometheus,后文将使用这个配置)。如果使用阿里云产品ARMS,请参考集成ARMS Prometheus实现网格监控
  • 勾选启用 Kiali(可选)

点击确定后,我们将在控制平面看到ASM生成的相关EnvoyFilter列表:

2 Prometheus

2.1 Install

执行如下命令安装Prometheus(完整脚本参见:demo_mixerless.sh)。

kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" apply -f $ISTIO_SRC/samples/addons/prometheus.yaml

2.2 Config Scrape

安装完Prometheus,我们需要为其配置添加istio相关的监控指标。登录ACK控制台,左侧导航栏选择配置管理>配置项,在istio-system下找到prometheus一行,点击编辑。

prometheus.yaml配置中,将scrape_configs.yaml中的配置追加到scrape_configs中。

保存配置后,左侧导航栏选择工作负载>容器组,在istio-system下找到prometheus一行,删除Prometheus POD,以确保配置在新的POD中生效。

可以执行如下命令查看Prometheus配置中的job_name

kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" get cm prometheus -n istio-system -o jsonpath={.data.prometheus\\.yml} | grep job_name
- job_name: 'istio-mesh'
- job_name: 'envoy-stats'
- job_name: 'istio-policy'
- job_name: 'istio-telemetry'
- job_name: 'pilot'
- job_name: 'sidecar-injector'
- job_name: prometheus
job_name: kubernetes-apiservers
job_name: kubernetes-nodes
job_name: kubernetes-nodes-cadvisor
- job_name: kubernetes-service-endpoints
- job_name: kubernetes-service-endpoints-slow
job_name: prometheus-pushgateway
- job_name: kubernetes-services
- job_name: kubernetes-pods
- job_name: kubernetes-pods-slow

Mixerless验证

1 podinfo

1.1 部署

使用如下命令部署本系列的示例应用podinfo

kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" apply -f $PODINFO_SRC/kustomize/deployment.yaml -n test
kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" apply -f $PODINFO_SRC/kustomize/service.yaml -n test

1.2 生成负载

使用如下命令请求podinfo,以产生监控指标数据

podinfo_pod=$(k get po -n test -l app=podinfo -o jsonpath={.items..metadata.name})
for i in {1..10}; do
kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" exec $podinfo_pod -c podinfod -n test -- curl -s podinfo:9898/version
echo
done

2 确认生成(Envoy)

本系列重点关注的监控指标项是istio_requests_totalistio_request_duration。首先,我们在envoy容器内确认这些指标已经生成。

2.1 istio_requests_total

使用如下命令请求envoy获取stats相关指标数据,并确认包含istio_requests_total

kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" exec $podinfo_pod -n test -c istio-proxy -- curl -s localhost:15090/stats/prometheus | grep istio_requests_total

返回结果信息如下:

:::: istio_requests_total ::::
# TYPE istio_requests_total counter
istio_requests_total{response_code="200",reporter="destination",source_workload="podinfo",source_workload_namespace="test",source_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",source_app="podinfo",source_version="unknown",source_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",destination_workload="podinfo",destination_workload_namespace="test",destination_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",destination_app="podinfo",destination_version="unknown",destination_service="podinfo.test.svc.cluster.local",destination_service_name="podinfo",destination_service_namespace="test",destination_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",request_protocol="http",response_flags="-",grpc_response_status="",connection_security_policy="mutual_tls",source_canonical_service="podinfo",destination_canonical_service="podinfo",source_canonical_revision="latest",destination_canonical_revision="latest"} 10 istio_requests_total{response_code="200",reporter="source",source_workload="podinfo",source_workload_namespace="test",source_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",source_app="podinfo",source_version="unknown",source_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",destination_workload="podinfo",destination_workload_namespace="test",destination_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",destination_app="podinfo",destination_version="unknown",destination_service="podinfo.test.svc.cluster.local",destination_service_name="podinfo",destination_service_namespace="test",destination_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",request_protocol="http",response_flags="-",grpc_response_status="",connection_security_policy="unknown",source_canonical_service="podinfo",destination_canonical_service="podinfo",source_canonical_revision="latest",destination_canonical_revision="latest"} 10

2.2 istio_request_duration

使用如下命令请求envoy获取stats相关指标数据,并确认包含istio_request_duration

kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" exec $podinfo_pod -n test -c istio-proxy -- curl -s localhost:15090/stats/prometheus | grep istio_request_duration

返回结果信息如下:

:::: istio_request_duration ::::
# TYPE istio_request_duration_milliseconds histogram
istio_request_duration_milliseconds_bucket{response_code="200",reporter="destination",source_workload="podinfo",source_workload_namespace="test",source_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",source_app="podinfo",source_version="unknown",source_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",destination_workload="podinfo",destination_workload_namespace="test",destination_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",destination_app="podinfo",destination_version="unknown",destination_service="podinfo.test.svc.cluster.local",destination_service_name="podinfo",destination_service_namespace="test",destination_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",request_protocol="http",response_flags="-",grpc_response_status="",connection_security_policy="mutual_tls",source_canonical_service="podinfo",destination_canonical_service="podinfo",source_canonical_revision="latest",destination_canonical_revision="latest",le="0.5"} 10 istio_request_duration_milliseconds_bucket{response_code="200",reporter="destination",source_workload="podinfo",source_workload_namespace="test",source_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",source_app="podinfo",source_version="unknown",source_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",destination_workload="podinfo",destination_workload_namespace="test",destination_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",destination_app="podinfo",destination_version="unknown",destination_service="podinfo.test.svc.cluster.local",destination_service_name="podinfo",destination_service_namespace="test",destination_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",request_protocol="http",response_flags="-",grpc_response_status="",connection_security_policy="mutual_tls",source_canonical_service="podinfo",destination_canonical_service="podinfo",source_canonical_revision="latest",destination_canonical_revision="latest",le="1"} 10
...

3 确认采集(Prometheus)

最后,我们验证Envoy生成的监控指标数据,是否被Prometheus实时采集上来。对外暴露Prometheus服务,并使用浏览器请求该服务。然后在查询框输入istio_requests_total,得到结果如下图所示。

原文链接

本文为阿里云原创内容,未经允许不得转载。

Flagger on ASM·基于Mixerless Telemetry实现渐进式灰度发布系列 1 遥测数据的更多相关文章

  1. 基于nginx+lua简单的灰度发布系统

    upstream.conf upstream grey_1 { keepalive 1000; server localhost:8020; } upstream grey_2 { keepalive ...

  2. 基于springcloud gateway + nacos实现灰度发布(reactive版)

    什么是灰度发布? 灰度发布(又名金丝雀发布)是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式.在其上可以进行A/B testing,即让一部分用户继续用产品特性A,一部分用户开始用产品特性B,如果用户对B ...

  3. 基于 Istio 的全链路灰度方案探索和实践

    作者|曾宇星(宇曾) 审核&校对:曾宇星(宇曾) 编辑&排版:雯燕 背景 微服务软件架构下,业务新功能上线前搭建完整的一套测试系统进行验证是相当费人费时的事,随着所拆分出微服务数量的不 ...

  4. RDIFramework.NET — 基于.NET的快速信息化系统开发框架 — 系列目录

    RDIFramework.NET — 基于.NET的快速信息化系统开发框架 — 系列目录 RDIFramework.NET,基于.NET的快速信息化系统开发.整合框架,给用户和开发者最佳的.Net框架 ...

  5. 基于Metronic的Bootstrap开发框架经验总结(7)--数据的导入、导出及附件的查看处理

    在很多系统模块里面,我们可能都需要进行一定的数据交换处理,也就是数据的导入或者导出操作,这样的批量处理能给系统用户更好的操作体验,也提高了用户录入数据的效率.我在较早时期的EasyUI的Web框架上, ...

  6. 浅析基于微软SQL Server 2012 Parallel Data Warehouse的大数据解决方案

    作者 王枫发布于2014年2月19日 综述 随着越来越多的组织的数据从GB.TB级迈向PB级,标志着整个社会的信息化水平正在迈入新的时代 – 大数据时代.对海量数据的处理.分析能力,日益成为组织在这个 ...

  7. 转:浅析基于微软SQL Server 2012 Parallel Data Warehouse的大数据解决方案

    综述 随着越来越多的组织的数据从GB.TB级迈向PB级,标志着整个社会的信息化水平正在迈入新的时代 – 大数据时代.对海量数据的处理.分析能力,日益成为组织在这个时代决胜未来的关键因素,而基于大数据的 ...

  8. 基于springboot的SSM框架实现返回easyui-tree所需要数据

    1.easyui-tree easui-tree目所需要的数据结构类型如下: [ { "children": [ { "children": [], " ...

  9. 基于Azure的软件部署和开发系列沙龙

    活动简介: Azure是一种灵活和支持互操作的平台,它可以被用来创建云中运行的应用或者通过基于云的特性来加强现有应用.它开放式的架构给开发者提供了Web应用.互联设备的应用.个人电脑.服务器.或者提供 ...

  10. 基于Cocos2d-x学习OpenGL ES 2.0系列——纹理贴图(6)

    在上一篇文章中,我们介绍了如何绘制一个立方体,里面涉及的知识点有VBO(Vertex Buffer Object).IBO(Index Buffer Object)和MVP(Modile-View-P ...

随机推荐

  1. x86架构的内存溢出攻击原理演示(加强对计算机运行原理的理解,说明内存溢出的危害)

    PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(Bl ...

  2. RecyclerView瀑布流优化方案探讨

    目录介绍 01.规则瀑布流实现 02.不规则瀑布流实现 2.1 实现方式 2.2 遇到问题 03.瀑布流上拉加载 04.给瀑布流设置分割线 05.自定义Manager崩溃 06.如何避免刷新抖动 07 ...

  3. 崩溃bug日志总结1

    目录介绍 1.1 java.lang.UnsatisfiedLinkError找不到so库异常 1.2 java.lang.IllegalStateException非法状态异常 1.3 androi ...

  4. Retrofit源码分析

    目录介绍 1.首先回顾Retrofit简单使用方法 2.Retrofit的创建流程源码分析 2.1 Retrofit对象调用Builder()源码解析 2.2 Retrofit对象调用baseUrl( ...

  5. 使用Go语言开发一个短链接服务:五、添加和获取短链接

    章节  使用Go语言开发一个短链接服务:一.基本原理  使用Go语言开发一个短链接服务:二.架构设计  使用Go语言开发一个短链接服务:三.项目目录结构设计  使用Go语言开发一个短链接服务:四.生成 ...

  6. KafkaProducerDemo

    package com.lxw.kafkademo; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache ...

  7. C++设计模式 - 适配器模式(Adapter)

    接口隔离模式 在组件构建过程中,某些接口之间直接的依赖常常会带来很多问题.甚至根本无法实现.采用添加一层间接(稳定)接口,来隔离本来互相紧密关联的接口是一种常见的解决方案. 典型模式 Facade P ...

  8. Spring Bean 的一生

    Spring Bean 的一生包括其从创建到消亡的整个过程: 实例创建 => 填充 => 初始化 => 使用 => 销毁. 这里需要注意的是,从 bean 实例的创建到可以使用 ...

  9. OpenHarmony装饰指定自定义组件:@BuilderParam装饰器

      当开发者创建了自定义组件,并想对该组件添加特定功能时,例如在自定义组件中添加一个点击跳转操作.若直接在组件内嵌入事件方法,将会导致所有引入该自定义组件的地方均增加了该功能.为解决此问题,ArkUI ...

  10. MySQL基本手册

    MySQL配置文件 MySQL软件使用的配置文件名为my.ini,在安装目录下. MySQL常用配置参数: 1.default-character-set:客户端默认字符集. 2.character- ...