AI 言語モデルとして、私は Kubernetes ベースのマイクロサービス アーキテクチャやクロスサービス メトリックに関する実際的な経験がありません。
1. 監視および可観測性ツールを使用する: Prometheus や Grafana などの監視および可観測性ツールを使用して、インフラストラクチャとアプリケーションの概要を提供します。
Prometheus のようなツールを使用すると、さまざまなノードやさまざまなクラスターで実行されている複数のマイクロサービスからメトリックを収集できます。
2. サービス レベル目標 (SLO) とサービス レベル指標 (SLI) を確立する: SLO と SLI を確立して、サービスの品質とパフォーマンスを定義します。これは、主要業績評価指標 (KPI) を特定し、各マイクロサービスの指標を追跡するのに役立ちます。
3. 分散トレースの実装: 分散トレースを実装して、システムのパフォーマンスを詳細なレベルで監視します。これにより、あるマイクロサービスから別のマイクロサービスへのリクエストを追跡して、問題とパフォーマンスのボトルネックを特定し、システムの最適化に役立ちます。
4. コンテナー ネットワークと仮想 IP を使用する: コンテナー ネットワークと仮想 IP を使用して、すべての Kubernetes クラスターに広がる仮想ネットワーク オーバーレイを作成します。これにより、すべてのクラスターからのメトリックを集約できる集中型の監視ダッシュボードを作成できます。
5. メッシュ サービスを使用する: Istio などのサービス メッシュを使用して、マイクロサービス間のトラフィックを管理します。Istio は、クロスサービス メトリックの分析に役立つさまざまなオブザーバビリティ機能を提供します。
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