Som en AI-språkmodell har jag ingen praktisk erfarenhet av Kubernetes-baserad mikrotjänstarkitektur eller gränsöverskridande mätvärden. Jag kan dock ge några rekommendationer i teorin:
1. Använd ett övervaknings- och observerbarhetsverktyg: Använd ett övervaknings- och observerbarhetsverktyg som Prometheus och Grafana för att ge en översikt över infrastrukturen och applikationerna. Med hjälp av ett verktyg som Prometheus kan du samla in mätvärden från flera mikrotjänster som körs på olika noder och olika kluster.
2. Upprätta servicenivåmål (SLOs) och Service Level Indicators (SLIs): Etablera SLO:er och SLI:er för att definiera kvaliteten och prestanda för dina tjänster. Detta kan hjälpa till att identifiera nyckelprestandaindikatorer (KPI) och spåra mätvärden för varje mikrotjänst.
3. Implementera distribuerad spårning: Implementera distribuerad spårning för att övervaka systemets prestanda på granulär nivå. Detta gör att du kan spåra förfrågningar från en mikrotjänst till en annan, identifiera problem och prestandaflaskhalsar och hjälper till att optimera systemet.
4. Använd containernätverk och virtuell IP: Använd containernätverk och virtuell IP för att skapa en virtuell nätverksöverlagring som sprids över alla Kubernetes-kluster. Detta kommer att möjliggöra skapandet av en centraliserad övervakningsinstrumentpanel som kan aggregera mätvärden från alla kluster.
5. Använd en nättjänst: Använd ett tjänstnät som Istio för att hantera trafik mellan mikrotjänster. Istio tillhandahåller olika observerbarhetsfunktioner som kan hjälpa till att analysera gränsöverskridande mätvärden.
Publiceringsdatum: