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Kubernetes モニタリング用メトリクスまとめ

2022/05/16に公開
Kubernetes
tech

概要

Kubernetesのモニタリング対象のメトリクスについてまとめていきいます。

参考
https://www.datadoghq.com/ja/blog/monitoring-kubernetes-performance-metrics/#metrics-to-watch-apiserver_request_latencies_count-and-apiserver_request_latencies_sum

Kubernetesの主要オブジェクト


Kubernetesクラスターのコンポーネント

https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/#control-plane-components

主要な二つのNodeタイプ

  1. Control Plane Node: クラスターの管理をする。クラスターのステートをetcdキーバリューストアに記録する。
  2. Worker Node: ホストVM。それぞれがkubeletと呼ばれるプロセスを持つ。kubeletはworker nodeを監視して、worker nodeとControl Planeの通信の窓口として振る舞います。kubeleteがControl Planeからのリクエストを受け取りworker nodeのruntime環境に指示してpodの作成や管理をします

Pod: 1つまたは複数からなるコンテナでストレージとネットワークリソースとコンテナの起動方法に関する仕様を共有します。

https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/

Kubernetesのメトリクスの取得場所

Kubernetesエコシステムでは2つのアドオンによりメトリクス収集をする方法が提供されています。

  1. Metrics Server: それぞれのNode上のkubeletからMetrics APIを経由してリソース使用メトリクスを収集して提供します。Metrics Serverはニアリアルタイムメトリクスのみをメモリに保持します。
  2. kube-state-metrics: 容易に扱い可能なクラスタのstate情報を提供してくれるサービスです。Metrics ServerがpodやNodeのメトリクスを提供するのに対して、kube-state-metricsはKubernetesオブジェクト全体(nodeやpod,Deploymentなど)のメトリクスをControl Plane APIから取得して提供します。

https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server

Kubernetes監視用の主要なパフォーマンスメトリクス

監視対象メトリクスとして三つのカテゴリのメトリクスがKubernetesではあります。

  • クラスターStateメトリクス
  • nodeやpodのリソースメトリクス
  • Control Planeからのworkメトリクス

その他:Kubernetesのイベント

監視・アラート用メトリクスまとめ

▼クラスターStateメトリクス

項目 メトリクスタイプ 内容
Nodeステータス アラート用 Nodeの実行可能状態の検知のため
期待数に対する現在のPod数 アラート用 リソース不足のために新規にPodをスケジュールできないというようなボトルネックを検知できるようにこの値をアラートします
実行可能と実行不可なPod数 監視用 readiness probesなどの設定の見直しのチェックなどに利用します

▼リソースメトリクス

項目 メトリクスタイプ 内容
Pod毎の最大メモリ量に対するメモリ使用量 アラート用 Nodeの実行可能状態の検知のため
メモリ使用量 アラート用 OOMによるPodのkillの防止やリソース不足の際の見直しなどに利用
ディスク使用量 アラート用 Disk容量低下がPodのスケジューリングに影響があるため
ノード毎のCPU最小容量(request)に対するNode毎の割り当て可能なCPU量 監視用 クラスタのキャパシティプランニングなどに活用
Pod毎のCPU最大容量(limit)に対するPod毎のCPU使用量 監視用 十分なCPUリソースが割り当てられているかを確認します
CPU使用量 監視用 クラスターのパフォーマンスの把握に利用します

▼Control Planeメトリクス

項目 メトリクスタイプ
etcd_server_has_leader アラート用
etcd_server_leader_changes_seen_total 監視用
apiserver_request_latencies_countとapiserver_request_latencies_sum 監視用
workqueue_queue_duration_secondsとworkqueue_work_duration_seconds 監視用
scheduler_schedule_attempts_totalとend-to-endのスケジューラーのlatency 監視用

以降ではそれぞれのメトリクスの詳細について記載していきます。

クラスターStateメトリクス

Kubernetesの内部プロセスはKubernetes APIサーバが出しているデータ(podのようなKubernetesオブジェクトの数やヘルス、実行可能性など)を利用してPodが正常に期待通り起動しているかどうかをトラックしたり新規にPodをスケジュールしたりしています。
加えてクラスタStateメトリクスはクラスタとクラスタのStateの高レベルの情報を提供します。

kube-state-metricsアドオンはkubectl cliよりもより扱いやすい形で次のようなメトリクスを提供してくれます

メトリクス kube-state-metricsでのメトリクス名 内容 メトリクスタイプ
Nodeステータス kube_node_status_condition Nodeの現在のステータス(true,false又はunknown) Resource:Availability
Podの期待数 kube_deployment_spec_replicas又はkube_daemonset_status_desired_number_scheduled Deployment又はDaemonSetで指定されたPod数 Other
現在のPod起動数 kube_deployment_status_replicas又はkube_daemonset_status_current_number_scheduled Deployment又はDaemonSetで実行中のPod数 Other
実行可能Pod数 kube_deployment_status_replicas_available又はkube_daemonset_status_number_available Deployment又はDaemonSetにおける現在利用可能なPod数 Resource:Availability
実行不可なPod数 kube_deployment_status_replicas_unavailable又はkube_daemonset_status_number_unavailable Deployment又はDaemonSetにおける現在利用不可なPod数 Resource:availability

アラート対象メトリクス

Nodeステータス

Kubernetes Nodeには次のようなステータスが定義されています。

  • OutOfDisk
  • Ready
  • MemoryPressure
  • PIDPressure
  • DiskPressure
  • NetworkUnavilable

https://kubernetes.io/docs/concepts/architecture/nodes/#condition

それぞれの項目はtrue,false又はunknown(グレースperiodの間Control PlaneとWorker Nodeが通信ができない状態)のいずれかを返します。

特にReadyとNetworkUnavailableの項目はNodeが実行可能かどうかを示すのでアラートすべきメトリクスになります。
MemoryPressureとDiskPressureの項目がtrueを返す場合、kubeletはリソースを再利用しようとします。

期待数に対する現在のPod数

マニフェストで定義した期待するPodの実行数に対して、
現在実際どれくらいの数のPodが起動できているのかをアラートするようにします。

Pod数低下の際にリソース不足でリクエストがさばけなくなるなどの事態に備えるようにします。

監視対象メトリクス

実行可能と実行不可なPod数

この値を監視することで readiness probsのようなPodの実行可能チェックに利用するヘルスチェックの設定に不備があれば修正するようにします。

リソースメトリクス

マニフェストで定義したリソースrequestやlimit量と実際のリソース使用量を比較することでクラスターが不可に対して適切なリソースを割り当てられているかを確認します。
NodeやPodなど複数の異なるレイヤーごとのリソースを監視することが重要です。

メトリクス kube-state-metricsでのメトリクス名 内容 メトリクスタイプ
最低メモリ量(memory request) kube_pod_container_resource_requests_memory_bytes podの合計の最低メモリ量(byte) Resource:Utilization
最大メモリ量(memory limit) kube_pod_container_resource_limits_memory_bytes podの合計の最大メモリ量(byte) Resource:Utilization
割り当て可能メモリ量 kube_node_status_allocatable_memory_bytes Nodeでの割り当て可能なメモリ量(byte) Resource:Utilization
メモリ使用量 N/A Node又はPodの合計メモリ使用量 Resource:Utilization
CPU request kube_pod_container_resource_requests_cpu_cores podの合計CPU request量 Resource:Utilization
CPU limit kube_pod_container_resource_limits_cpu_cores podの合計CPU request(cores)量 Resource:Utilization
割り当て可能CPU kube_node_status_allocatable_cpu_cores Node上での割り当て可能な合計CPU (cores)量 Resource:Utilization
CPU utilization N/A 1つのNode又はpodにおけるの合計CPU使用量 Resource:Utilization
Disk utilization N/A 1つのNode又はpodにおけるの合計Disk使用量 Resource:Utilization

アラート用メトリクス

pod毎の最大メモリ量とpod毎のメモリ使用量

  • Node上で実行されているPodの制限の合計値がNodeの割り当て可能なメモリ合計値を超えているケースもありえます。
  • K8sではPodのメモリ使用量がメモリ制限量を超えると(Out of memory)Podがkillされます。これを防ぐために、十分な容量のメモリをPodに割り当てる必要があります。


maxメモリ量に対するメモリ使用量のグラフ。メモリ使用量がmemory limitに近づくにつれ、OOM killedが発生

メモリ使用量

▼理由
メモリ使用量が低下するとkubeletは対象のPodをevictして、Control Plance容量に余裕がある他のNode上にPodを新規に作成します

加えて定常的なメモリ不足はPodのリソース設定が正しく行われていないことを示唆します

(補足：Nodeレベルでメモリ使用量が多い場合は、クラスターに新規にNodeを追加する必要があります)

ディスク使用量

▼理由
メモリと同様に非圧縮生のリソースであるため

  • Disk容量が低下するとPodのスケジューリングに影響が出ます
  • Node Statusに使用量低下とフラグ表示されます

▼Nodeにおけるディスク空き容量低下に対するデフォルトのリソース閾値

ディスクプレッシャーシグナル 閾値 内容
imagefs.available 15% ファイルシステムimagefsの利用可能な空き容量。イメージとcontainer-writableレイヤーに使用される。
imagefs.inodesFree 5% ファイルシステムimagefs用の利用可能なインデックスNode
nodefs.available 10% ルートファイルシステムの利用可能なディスク空き容量
nodefs.inodesFree 5% ルートファイルシステムの利用可能なインデックスNode

監視対象メトリクス

ノード毎のCPU request量に対するNode毎の割り当て可能なCPU量

メモリと同様に、割り当て可能なCPU量はPodのスケジュールに使われるNodeのCPUリソースを反映します。

クラスタのキャパシティプランニングに有用でクラスタがより多くのPodをサポートできるかどうかの判断に参考にできます。

Pod毎のCPU limit量に対するPod毎のCPU使用量

メモリと違ってCPU limitを超えてもpodは削除されず起動し続けることができますが、高CPU使用はパフォーマンスの劣化につながっている可能性があるので、負荷に対して十分なCPUを割り当てられているかのチェックのためにこのメトリクスを監視するようにします。

CPU使用量

NodeレベルでのCPU使用量のトラッキングはクラスターのパフォーマンスの把握に重要です。

Control Planeメトリクス

マネージドKubernetes環境(ex: GKEやEKSクラスターなど)ではこれらのメトリクスにアクセスできなかったり、違うメトリクス名で使用されていたりするので注意が必要です。

メトリクス 内容 メトリクスタイプ
etcd_server_has_leader クラスタのメンバーにleadeがあるかどうか。(存在する場合は1を、存在しない場合は0) Resource:Availability
etcd_server_leader_changes_seen_total Text Other

アラート対象メトリクス

etcd_server_has_leader

etcdクラスターのメンバーがetcd_server_has_leaderの値を0と返却した場合(大抵はネットワークの問題が原因で)、etcdクラスターのメンバーはleaderを認識できずクエリをサーブすることができません。その結果、全体のetcdクラスターがダウンしてしまいます。
key-valueストアのetcdの失敗によりKubernetesに必要なクラスターオブジェクトのstateに関する情報が奪われて、そしてKubernetesはクラスターのステートを変更することができなくなってしまいます。
クラスタ操作におけるクリティカルな役のため、etcdは障害シナリオを軽減するためのスナップショット及びリカバリ操作を提供しています。

監視対象メトリクス

etcd_server_leader_changes_seen_total

etcd_server_leader_changes_seen_totalはクラスターにおけるleaderのトランジション数をトラックするメトリクスです。

頻繁のleaderの変更はetcdクラスターにおいて接続性やリソース制限の問題の喚起になるため監視するようにします。

apiserver_request_latencies_countとapiserver_request_latencies_sum

Kubernetesはそれぞれリソース(ex:podやDeployment)とAPIメソッド(GET,LIST,POST,DELETE)の組み合わせ毎にAPIサーバーへのリクエスト数とレイテンシに関する指標を提供します。
あるタイプのリクエストに対する合計のレイテンシをそのタイプのリクエスト数で割ることでリクエストあたりの平均のレイテンシを算出することができます。
リクエストの数とレイテンシをトラッキングすることで、クラスタがユーザーの作成や削除、又はリソースに対するクエリなどの初期コマンドの実行に失敗しているかどうかをチェックすることができます。

workqueue_queue_duration_secondsとworkqueue_work_duration_seconds

workqueue_queue_duration_secondsはあるキューでアイテムがどれくらいの時間処理を待っているかのを示すメトリクスです。
workqueue_work_duration_secondsは実際にそれらのアイテムを処理するのにどれくらいの時間を要したかを示すメトリクスです。
コントローラーの自動化されたアクションにレイテンシーの増加が見られ始めたら、その原因の詳細をより集めるためにcontroller managerのログで確認することができます。

https://kubernetes.io/docs/tasks/debug/debug-cluster/

scheduler_schedule_attempts_totalとend-to-endのスケジュールのlatency

Nodeにおけるpodのスケジュールの全体の試行数とこれらのスケジュールの実行のend-to-endのlatencyを計測することでKubernetesのスケジューラーの実行をトラッキングすることができます。
scheduler_schedule_attempts_totalはスケジューラーの試行の結果(error,schedulable又はunschedulable)を明らかにするためワーカーNodeに対するPodのマッチングの問題を特定することができます。
unschedulablePodの増加はクラスターが新規Podの起動に必要なリソースを不足していることを示唆します。errorはスケジューラー自身に問題があることを示唆します。

end-to-endのlatencyのメトリクスはNodeに対応するPodの選択にどれくらいの時間を要しているのかをリポートするメトリクスで、さらにクラスターに適用できるようにスケジュールを決定するAPIサーバーへの通知にどれくらいの時間を要しているのかもレポートします。
Podの期待数と現在の実行数とに不一致がある場合、これらのlatencyのメトリクスを確認することでスケジューリングの問題が遅れているかどうかを確認できます。

Kubernetesイベント

Kubernetesやコンテナエンジンからのイベントを収集することで、
Podの作成、削除、開始又は停止がインフラのパフォーマンスにどれくらい影響を与えているかを見ることができます。
例えばKubernetesのPending Podと失敗したPodをトラッキングすることでマニフェストの設定ミスやNodeのリソース飽和問題に気づくことができます。

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