Jako jazykový model AI nemám žádné praktické zkušenosti s architekturou mikroslužeb na bázi Kubernetes nebo metrikami mezi službami. Mohu však poskytnout některá teoretická doporučení:
1. Použijte nástroj pro monitorování a pozorovatelnost: Použijte nástroj pro monitorování a pozorovatelnost, jako je Prometheus a Grafana, abyste získali přehled o infrastruktuře a aplikacích. Pomocí nástroje, jako je Prometheus, můžete shromažďovat metriky z více mikroslužeb běžících na různých uzlech a různých clusterech.
2. Stanovte cíle úrovně služeb (SLO) a indikátory úrovně služeb (SLI): Stanovte SLO a SLI, abyste definovali kvalitu a výkon vašich služeb. To může pomoci identifikovat klíčové ukazatele výkonu (KPI) a sledovat metriky pro každou mikroslužbu.
3. Implementujte distribuované trasování: Implementujte distribuované trasování pro monitorování výkonu systému na granulární úrovni. To vám umožňuje sledovat požadavky z jedné mikroslužby na druhou, identifikovat problémy a úzká místa výkonu a pomáhá optimalizovat systém.
4. Použití kontejnerové sítě a virtuální IP: Pomocí kontejnerové sítě a virtuální IP vytvořte překrytí virtuální sítě, které se rozšíří napříč všemi clustery Kubernetes. To umožní vytvoření centralizovaného monitorovacího panelu, který dokáže agregovat metriky ze všech clusterů.
5. Použijte síťovou službu: Ke správě provozu mezi mikroslužbami použijte síť služeb, jako je Istio. Istio poskytuje různé funkce pozorovatelnosti, které mohou pomoci analyzovat metriky napříč službami.
Datum publikace: