Flagger on ASM·基于Mixerless Telemetry实现渐进式灰度发布系列 1 遥测数据
简介: 服务网格ASM的Mixerless Telemetry技术,为业务容器提供了无侵入式的遥测数据。遥测数据一方面作为监控指标被ARMPS/prometheus采集,用于服务网格可观测性;另一方面被HPA和flaggers使用,成为应用级扩缩容和渐进式灰度发布的基石。 本系列聚焦于遥测数据在应用级扩缩容和渐进式灰度发布上的实践,将分三篇介绍遥测数据(监控指标)、应用级扩缩容,和渐进式灰度发布。
序
服务网格ASM的Mixerless Telemetry技术,为业务容器提供了无侵入式的遥测数据。遥测数据一方面作为监控指标被ARMPS/prometheus采集,用于服务网格可观测性;另一方面被HPA和flaggers使用,成为应用级扩缩容和渐进式灰度发布的基石。
本系列聚焦于遥测数据在应用级扩缩容和渐进式灰度发布上的实践,将分三篇介绍遥测数据(监控指标)、应用级扩缩容,和渐进式灰度发布。
总体架构
本系列的总体架构如下图所示:
- ASM下发Mixerless Telemetry相关的EnvoyFilter配置到各ASM sidecar(envoy),启用应用级监控指标的采集。
- 业务流量通过Ingress Gateway进入,各ASM sidecar开始采集相关监控指标。
- Prometheus从各POD上采集监控指标。
- HPA通过Adapter从Prometheus查询相关POD的监控指标,并根据配置进行扩缩容。
- Flagger通过Prometheus查询相关POD的监控指标,并根据配置向ASM发起VirtualService配置更新。
- ASM下发VirtualService配置到各ASM sidecar,从而实现渐进式灰度发布。
Flagger渐进式发布流程
Flagger官网描述了渐进式发布流程,这里翻译如下:
- 探测并更新灰度Deployment到新版本
- 灰度POD实例数从0开始扩容
- 等待灰度POD实例数到达HPA定义的最小副本数量
- 灰度POD实例健康检测
- 由flagger-loadtester实例发起
acceptance-test
验证 - 灰度发布在验证失败时终止
- 由flagger-loadtester实例发起
load-test
验证 - 在配置流量复制时开始从生产全流量复制到灰度
- 每分钟从Prometheus查询并检测请求成功率和请求延迟等监控指标
- 灰度发布在监控指标不符预期的数量到达阈值时终止
- 达到配置中迭代的次数后停止流量复制
- 开始切流到灰度POD实例
- 更新生产Deployment到新版本
- 等待生产Deployment滚动升级完毕
- 等待生产POD实例数到达HPA定义的最小副本数量
- 生产POD实例健康检测
- 切流回生产POD实例
- 灰度POD实例缩容至0
- 发送灰度发布分析结果通知
原文如下:
With the above configuration, Flagger will run a canary release with the following steps:
- detect new revision (deployment spec, secrets or configmaps changes)
- scale from zero the canary deployment
- wait for the HPA to set the canary minimum replicas
- check canary pods health
- run the acceptance tests
- abort the canary release if tests fail
- start the load tests
- mirror 100% of the traffic from primary to canary
- check request success rate and request duration every minute
- abort the canary release if the metrics check failure threshold is reached
- stop traffic mirroring after the number of iterations is reached
- route live traffic to the canary pods
- promote the canary (update the primary secrets, configmaps and deployment spec)
- wait for the primary deployment rollout to finish
- wait for the HPA to set the primary minimum replicas
- check primary pods health
- switch live traffic back to primary
- scale to zero the canary
- send notification with the canary analysis result
前提条件
- 已创建ACK集群,详情请参见创建Kubernetes托管版集群。
- 已创建ASM实例,详情请参见创建ASM实例。
Setup Mixerless Telemetry
本篇将介绍如何基于ASM配置并采集应用级监控指标(比如请求数量总数istio_requests_total
和请求延迟istio_request_duration
等)。主要步骤包括创建EnvoyFilter、校验envoy遥测数据和校验Prometheus采集遥测数据。
1 EnvoyFilter
登录ASM控制台,左侧导航栏选择服务网格 >网格管理,并进入ASM实例的功能配置页面。
- 勾选开启采集Prometheus 监控指标
- 点选启用自建 Prometheus,并填入Prometheus服务地址:
`prometheus:9090
(本系列将使用社区版Prometheus,后文将使用这个配置)。如果使用阿里云产品ARMS,请参考集成ARMS Prometheus实现网格监控。 - 勾选启用 Kiali(可选)
点击确定后,我们将在控制平面看到ASM生成的相关EnvoyFilter列表:
2 Prometheus
2.1 Install
执行如下命令安装Prometheus(完整脚本参见:demo_mixerless.sh)。
kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" apply -f $ISTIO_SRC/samples/addons/prometheus.yaml
2.2 Config Scrape
安装完Prometheus,我们需要为其配置添加istio相关的监控指标。登录ACK控制台,左侧导航栏选择配置管理>配置项,在istio-system
下找到prometheus
一行,点击编辑。
在prometheus.yaml
配置中,将scrape_configs.yaml中的配置追加到scrape_configs
中。
保存配置后,左侧导航栏选择工作负载>容器组,在istio-system
下找到prometheus
一行,删除Prometheus POD,以确保配置在新的POD中生效。
可以执行如下命令查看Prometheus配置中的job_name
:
kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" get cm prometheus -n istio-system -o jsonpath={.data.prometheus\\.yml} | grep job_name
- job_name: 'istio-mesh'
- job_name: 'envoy-stats'
- job_name: 'istio-policy'
- job_name: 'istio-telemetry'
- job_name: 'pilot'
- job_name: 'sidecar-injector'
- job_name: prometheus
job_name: kubernetes-apiservers
job_name: kubernetes-nodes
job_name: kubernetes-nodes-cadvisor
- job_name: kubernetes-service-endpoints
- job_name: kubernetes-service-endpoints-slow
job_name: prometheus-pushgateway
- job_name: kubernetes-services
- job_name: kubernetes-pods
- job_name: kubernetes-pods-slow
Mixerless验证
1 podinfo
1.1 部署
使用如下命令部署本系列的示例应用podinfo:
kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" apply -f $PODINFO_SRC/kustomize/deployment.yaml -n test
kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" apply -f $PODINFO_SRC/kustomize/service.yaml -n test
1.2 生成负载
使用如下命令请求podinfo,以产生监控指标数据
podinfo_pod=$(k get po -n test -l app=podinfo -o jsonpath={.items..metadata.name})
for i in {1..10}; do
kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" exec $podinfo_pod -c podinfod -n test -- curl -s podinfo:9898/version
echo
done
2 确认生成(Envoy)
本系列重点关注的监控指标项是istio_requests_total
和istio_request_duration
。首先,我们在envoy容器内确认这些指标已经生成。
2.1 istio_requests_total
使用如下命令请求envoy获取stats相关指标数据,并确认包含istio_requests_total
。
kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" exec $podinfo_pod -n test -c istio-proxy -- curl -s localhost:15090/stats/prometheus | grep istio_requests_total
返回结果信息如下:
:::: istio_requests_total ::::
# TYPE istio_requests_total counter
istio_requests_total{response_code="200",reporter="destination",source_workload="podinfo",source_workload_namespace="test",source_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",source_app="podinfo",source_version="unknown",source_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",destination_workload="podinfo",destination_workload_namespace="test",destination_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",destination_app="podinfo",destination_version="unknown",destination_service="podinfo.test.svc.cluster.local",destination_service_name="podinfo",destination_service_namespace="test",destination_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",request_protocol="http",response_flags="-",grpc_response_status="",connection_security_policy="mutual_tls",source_canonical_service="podinfo",destination_canonical_service="podinfo",source_canonical_revision="latest",destination_canonical_revision="latest"} 10
istio_requests_total{response_code="200",reporter="source",source_workload="podinfo",source_workload_namespace="test",source_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",source_app="podinfo",source_version="unknown",source_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",destination_workload="podinfo",destination_workload_namespace="test",destination_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",destination_app="podinfo",destination_version="unknown",destination_service="podinfo.test.svc.cluster.local",destination_service_name="podinfo",destination_service_namespace="test",destination_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",request_protocol="http",response_flags="-",grpc_response_status="",connection_security_policy="unknown",source_canonical_service="podinfo",destination_canonical_service="podinfo",source_canonical_revision="latest",destination_canonical_revision="latest"} 10
2.2 istio_request_duration
使用如下命令请求envoy获取stats相关指标数据,并确认包含istio_request_duration
。
kubectl --kubeconfig "$USER_CONFIG" exec $podinfo_pod -n test -c istio-proxy -- curl -s localhost:15090/stats/prometheus | grep istio_request_duration
返回结果信息如下:
:::: istio_request_duration ::::
# TYPE istio_request_duration_milliseconds histogram
istio_request_duration_milliseconds_bucket{response_code="200",reporter="destination",source_workload="podinfo",source_workload_namespace="test",source_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",source_app="podinfo",source_version="unknown",source_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",destination_workload="podinfo",destination_workload_namespace="test",destination_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",destination_app="podinfo",destination_version="unknown",destination_service="podinfo.test.svc.cluster.local",destination_service_name="podinfo",destination_service_namespace="test",destination_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",request_protocol="http",response_flags="-",grpc_response_status="",connection_security_policy="mutual_tls",source_canonical_service="podinfo",destination_canonical_service="podinfo",source_canonical_revision="latest",destination_canonical_revision="latest",le="0.5"} 10
istio_request_duration_milliseconds_bucket{response_code="200",reporter="destination",source_workload="podinfo",source_workload_namespace="test",source_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",source_app="podinfo",source_version="unknown",source_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",destination_workload="podinfo",destination_workload_namespace="test",destination_principal="spiffe://cluster.local/ns/test/sa/default",destination_app="podinfo",destination_version="unknown",destination_service="podinfo.test.svc.cluster.local",destination_service_name="podinfo",destination_service_namespace="test",destination_cluster="c199d81d4e3104a5d90254b2a210914c8",request_protocol="http",response_flags="-",grpc_response_status="",connection_security_policy="mutual_tls",source_canonical_service="podinfo",destination_canonical_service="podinfo",source_canonical_revision="latest",destination_canonical_revision="latest",le="1"} 10
...
3 确认采集(Prometheus)
最后,我们验证Envoy生成的监控指标数据,是否被Prometheus实时采集上来。对外暴露Prometheus服务,并使用浏览器请求该服务。然后在查询框输入istio_requests_total
,得到结果如下图所示。
本文为阿里云原创内容,未经允许不得转载。
Flagger on ASM·基于Mixerless Telemetry实现渐进式灰度发布系列 1 遥测数据的更多相关文章
- 基于nginx+lua简单的灰度发布系统
upstream.conf upstream grey_1 { keepalive 1000; server localhost:8020; } upstream grey_2 { keepalive ...
- 基于springcloud gateway + nacos实现灰度发布(reactive版)
什么是灰度发布? 灰度发布(又名金丝雀发布)是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式.在其上可以进行A/B testing,即让一部分用户继续用产品特性A,一部分用户开始用产品特性B,如果用户对B ...
- 基于 Istio 的全链路灰度方案探索和实践
作者|曾宇星(宇曾) 审核&校对:曾宇星(宇曾) 编辑&排版:雯燕 背景 微服务软件架构下,业务新功能上线前搭建完整的一套测试系统进行验证是相当费人费时的事,随着所拆分出微服务数量的不 ...
- RDIFramework.NET — 基于.NET的快速信息化系统开发框架 — 系列目录
RDIFramework.NET — 基于.NET的快速信息化系统开发框架 — 系列目录 RDIFramework.NET,基于.NET的快速信息化系统开发.整合框架,给用户和开发者最佳的.Net框架 ...
- 基于Metronic的Bootstrap开发框架经验总结(7)--数据的导入、导出及附件的查看处理
在很多系统模块里面,我们可能都需要进行一定的数据交换处理,也就是数据的导入或者导出操作,这样的批量处理能给系统用户更好的操作体验,也提高了用户录入数据的效率.我在较早时期的EasyUI的Web框架上, ...
- 浅析基于微软SQL Server 2012 Parallel Data Warehouse的大数据解决方案
作者 王枫发布于2014年2月19日 综述 随着越来越多的组织的数据从GB.TB级迈向PB级,标志着整个社会的信息化水平正在迈入新的时代 – 大数据时代.对海量数据的处理.分析能力,日益成为组织在这个 ...
- 转:浅析基于微软SQL Server 2012 Parallel Data Warehouse的大数据解决方案
综述 随着越来越多的组织的数据从GB.TB级迈向PB级,标志着整个社会的信息化水平正在迈入新的时代 – 大数据时代.对海量数据的处理.分析能力,日益成为组织在这个时代决胜未来的关键因素,而基于大数据的 ...
- 基于springboot的SSM框架实现返回easyui-tree所需要数据
1.easyui-tree easui-tree目所需要的数据结构类型如下: [ { "children": [ { "children": [], " ...
- 基于Azure的软件部署和开发系列沙龙
活动简介: Azure是一种灵活和支持互操作的平台,它可以被用来创建云中运行的应用或者通过基于云的特性来加强现有应用.它开放式的架构给开发者提供了Web应用.互联设备的应用.个人电脑.服务器.或者提供 ...
- 基于Cocos2d-x学习OpenGL ES 2.0系列——纹理贴图(6)
在上一篇文章中,我们介绍了如何绘制一个立方体,里面涉及的知识点有VBO(Vertex Buffer Object).IBO(Index Buffer Object)和MVP(Modile-View-P ...
随机推荐
- jquery之获取某个元素上的事件
jquery的给元素绑定的事件可以用data方法取出来 通过$(element).data("events")来获取 // 比如给一个button绑定两个click事件 $(&qu ...
- C++保证线程安全的方式
1.互斥量 可以确保同一时间只有一个线程访问临界区,防止出现竞态条件. 2.原子操作 std::atomic<int> mutex(1); 对原子变量的操作是线程安全的. 3.读写锁 st ...
- [Linux] 使用du命令查看文件夹空间使用情况
一.摘要 本文介绍了在linux下使用du命令查看文件夹所占空间大小的命令,包括查看当磁盘中所有文件占空间大小.前目录的所占空间大小.当前目录下一级子目录各自所占空间大小等等操作. 二.du命令示例 ...
- 使用docker运行nginx服务,挂载自定义配置文件
错误命令: 下面的方式,启动容器时,-d 后面跟一个指定容器ID的参数写在前面,导致容器不能正常启动,出现异常 docker run --name testnginx -d 7f0fd59e0094 ...
- PostgreSQL与Java JDBC数据类型对照 源码
文件:postgresql-42.2.12.jar 类名:org.postgresql.jdbc.TypeInfoCache // basic pg types info: // 0 - type n ...
- verilog之简单时钟信号的编写
verilog之简单时钟信号的编写 1.数字时钟信号 在数字电路中,时钟信号是重要的一类信号,一般作为激励源驱动时序电路.掌握时钟信号的编写,对于时序电路的仿真具有重要意义.所有的时序电路都需要设置时 ...
- KingbaseES参数track_activity_query_size介绍
背景 同事A在客户现场,最近注意到客户的主数据库性能有所下降,尤其是在高峰时段.怀疑可能有一些复杂的查询影响了数据库的性能,但尚未确定具体是哪些查询. 为了诊断问题,A决定查看高峰期正在执行的查询,先 ...
- 标准库unsafe:带你突破golang中的类型限制
本文分享自华为云社区<突破语言golang中的类型限制>,作者:码乐. 1 简介 在使用c语言编程时,常常因为类型的问题大伤脑筋,而其他语言比如java,python默认类型又是难以改变的 ...
- Unicode编码解码的全面介绍
1. Unicode的起源和发展 Unicode是一个国际标准,旨在统一世界上所有文字的表示方式.它最初由Unicode协会创立,解决了不同字符集之间的兼容性问题.Unicode的发展经历了多个版本, ...
- MVC架构设计浅析(WEB网页开发)
MVC架构设计浅析 杨传伟 (石家庄铁道大学信息科学与技术学院,河北省,石家庄市,050043) 摘 要:本文以图书管理系统为案例(当前主流框架SpringMVC的原理来分析MVC的设计理念等),深入 ...