Skip to content

README_RU.MD

Latest commit

 

History

History
248 lines (188 loc) · 11.4 KB

README_RU.MD

File metadata and controls

248 lines (188 loc) · 11.4 KB
Raw

Eng version · Versión en español · Version française · Deutsche Version

Lab 08 - Observability: Prometheus / Jaeger / Kiali

Представьте: в кластере крутится несколько сервисов, и вдруг что-то «тормозит». Где именно? Какой сервис кому звонит, сколько ошибок, какая задержка? Istio собирает всю эту телеметрию автоматически (sidecar-прокси видит каждый запрос), но чтобы её увидеть, нужны инструменты:

  • Prometheus - сбор и хранение метрик (RPS, коды ответов, задержки).
  • Jaeger - распределённая трассировка: путь одного запроса через все сервисы.
  • Kiali - визуализация mesh: граф сервисов, здоровье, потоки трафика.
  • Grafana - дашборды поверх метрик Prometheus.

В этой лабораторной мы развернём этот стек, сгенерируем трафик и убедимся, что метрики, трейсы и граф сервисов реально собираются - без какого-либо инструментирования кода приложения.

Как это работает (общая схема)

flowchart TD
    Client["Клиент"] --> GW["Ingress Gateway"]
    GW --> FE["frontend<br>(sidecar)"]
    FE --> BE["ping-pong<br>(sidecar)"]
    FE -. "метрики" .-> Prom["Prometheus"]
    BE -. "метрики" .-> Prom
    FE -. "спаны" .-> Jaeger["Jaeger"]
    BE -. "спаны" .-> Jaeger
    Prom --> Graf["Grafana"]
    Prom --> Kiali["Kiali"]

    style Client fill:#326ce5,stroke:#fff,color:#fff
    style GW fill:#326ce5,stroke:#fff,color:#fff
    style FE fill:#0f9d58,stroke:#fff,color:#fff
    style BE fill:#0f9d58,stroke:#fff,color:#fff
    style Prom fill:#e6522c,stroke:#fff,color:#fff
    style Jaeger fill:#60d0e4,stroke:#fff,color:#000
    style Kiali fill:#673ab7,stroke:#fff,color:#fff
    style Graf fill:#f4b400,stroke:#fff,color:#000
Loading

Цель

  • Развернуть аддоны наблюдаемости Istio: Prometheus, Grafana, Jaeger, Kiali.
  • Включить 100% сэмплирование трейсов через Telemetry API.
  • Сгенерировать трафик и проверить метрики (Prometheus), трейсы (Jaeger) и граф сервисов (Kiali).

Istio здесь уже установлен (demo-профиль), а трейсинг настроен на отправку спанов в zipkin.istio-system:9411 (этот endpoint предоставляет аддон Jaeger).

Инфраструктура

Окружение разворачивается в AWS (eu-central-1) через Terragrunt и состоит из:

Компонент Описание
vpc VPC 10.10.0.0/16 с публичными подсетями
ssh-keys SSH-ключи для доступа к нодам
k8s-1 Kubernetes 1.35.2 (kubeadm) с установленным Istio (demo-профиль)
worker Рабочая машина с kubectl и доступом к кластеру

Инстансы: t4g.medium (master) Ubuntu 22.04

Развёртывание

TASK=08 make run_ica_task

Шаг 1. Включение sidecar-инъекции

kubectl label namespace default istio-injection=enabled --overwrite

Вся телеметрия рождается в sidecar-прокси: Envoy считает метрики каждого запроса и генерирует спаны трассировки. Без sidecar наблюдаемости не будет.

Шаг 2. Установка приложения и точки входа

Разворачиваем двухуровневое приложение: frontend на каждый запрос вызывает ping-pong. Такой вызов даёт «двухзвенный» трейс (frontend → ping-pong) и метрики по обоим сервисам. Также поднимается curl-client - с него будем опрашивать API Prometheus изнутри mesh.

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/ViktorUJ/cks/refs/heads/master/tasks/ica/labs/08/k8s-1/scripts/1.yaml
kubectl rollout restart deployment -n default

Создаём вход через Gateway:

vim gateway.yaml
apiVersion: networking.istio.io/v1
kind: Gateway
metadata:
  name: main-gateway
  namespace: default
spec:
  selector:
    istio: ingressgateway
  servers:
  - port:
      number: 80
      name: http
      protocol: HTTP
    hosts:
    - "myapp.local"
---
apiVersion: networking.istio.io/v1
kind: VirtualService
metadata:
  name: frontend-vs
  namespace: default
spec:
  hosts:
  - "myapp.local"
  gateways:
  - main-gateway
  http:
  - route:
    - destination:
        host: frontend
        port:
          number: 8080
kubectl apply -f gateway.yaml

Шаг 3. Установка аддонов наблюдаемости

Istio поставляет готовые манифесты аддонов в samples/addons. Ставим все четыре:

REL=release-1.29
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/istio/istio/$REL/samples/addons/prometheus.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/istio/istio/$REL/samples/addons/grafana.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/istio/istio/$REL/samples/addons/jaeger.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/istio/istio/$REL/samples/addons/kiali.yaml

Ждём готовности:

kubectl get pods -n istio-system | grep -E 'prometheus|grafana|jaeger|kiali'
grafana-xxxx        1/1   Running
jaeger-xxxx         1/1   Running
kiali-xxxx          1/1   Running
prometheus-xxxx     2/2   Running

Что устанавливается:

  • prometheus.yaml - Prometheus, настроенный на scrape метрик Istio (istio_requests_total, istio_request_duration_milliseconds и др.).
  • jaeger.yaml - Jaeger all-in-one; помимо UI поднимает сервис zipkin в istio-system (именно туда meshConfig шлёт спаны).
  • kiali.yaml - Kiali, который читает метрики из Prometheus и строит граф сервисов.
  • grafana.yaml - Grafana с преднастроенными дашбордами Istio.

Шаг 4. Включение трейсинга (100% сэмплирование)

По умолчанию Istio сэмплирует лишь ~1% запросов в трейсы. Для лабы выкрутим на 100% через Telemetry API, указав провайдер zipkin (он настроен в meshConfig на установке Istio).

vim telemetry.yaml
apiVersion: telemetry.istio.io/v1
kind: Telemetry
metadata:
  name: mesh-default
  namespace: istio-system   # в namespace корня mesh = применяется ко всему mesh
spec:
  tracing:
  - providers:
    - name: zipkin
    randomSamplingPercentage: 100.0
kubectl apply -f telemetry.yaml

Разбор: Telemetry в namespace istio-system без selector - это дефолтная политика для всего mesh. providers.name: zipkin ссылается на extensionProvider, заданный при установке Istio. randomSamplingPercentage: 100 означает, что в трейсы попадёт каждый запрос (удобно для демо; в проде ставят 1–5%).

Шаг 5. Генерируем трафик

Чтобы было что показывать в метриках и трейсах, прогоняем запросы:

for i in $(seq 50); do curl -s -o /dev/null http://myapp.local:32080; done

Шаг 6. Метрики (Prometheus)

Запрашиваем счётчик запросов к ping-pong через HTTP API Prometheus (с пода curl-client внутри mesh):

kubectl exec -n default deploy/curl-client -c curl -- \
  curl -s 'http://prometheus.istio-system:9090/api/v1/query?query=istio_requests_total{destination_service_name="ping-pong"}' | jq '.data.result | length'

Ненулевой результат означает, что Prometheus собирает метрики Istio. Каждая серия istio_requests_total размечена лейблами source_workload, destination_workload, response_code и т.д. - это и есть «золотые сигналы» mesh.

Для браузера (опционально):

kubectl -n istio-system port-forward svc/prometheus 9090:9090
# открыть http://localhost:9090

Шаг 7. Трейсинг (Jaeger)

Проверяем, что Jaeger знает о наших сервисах:

kubectl exec -n default deploy/curl-client -c curl -- \
  curl -s 'http://tracing.istio-system/jaeger/api/services' | jq .

В списке должны появиться frontend и ping-pong. Открыв трейс в UI, вы увидите цепочку спанов ingressgateway → frontend → ping-pong с задержкой на каждом участке.

Для браузера (опционально):

kubectl -n istio-system port-forward svc/tracing 8080:80
# открыть http://localhost:8080/jaeger

Шаг 8. Граф сервисов (Kiali)

Kiali строит наглядный граф mesh поверх метрик Prometheus:

kubectl -n istio-system port-forward svc/kiali 20001:20001
# открыть http://localhost:20001  ->  Graph  ->  namespace "default"

Вы увидите граф ingressgateway → frontend → ping-pong со стрелками, на которых отображаются RPS, доля ошибок и задержки в реальном времени.

Итог

Инструмент Что даёт Как проверили
Prometheus метрики (RPS, коды, задержки) API-запрос istio_requests_total
Jaeger распределённые трейсы список сервисов + цепочка спанов
Kiali граф сервисов mesh визуальный граф namespace
Grafana дашборды поверх метрик преднастроенные Istio-дашборды

Ключевой вывод: Istio даёт наблюдаемость «из коробки» - sidecar-прокси автоматически экспортирует метрики и спаны для каждого запроса, без изменения кода приложения. Аддоны (Prometheus/Jaeger/Kiali/Grafana) лишь собирают и визуализируют эти данные. Telemetry API позволяет тонко настраивать, что именно собирать (например, процент сэмплирования трейсов).