Difficulty: 中程度
Estimated Time: 30分

このシナリオでは、犬や猫などのお気に入りに投票する、マイクロサービス投票アプリの例をKubernetesにデプロイします。 結果はデータベースに保存され、その結果を使用してレポートを生成できます。

突然、私たちのアプリケーションを使用して投票する人が増え、アプリの速度はますます遅くなります。このラボでは、マイクロサービスのボトルネックを見つけ、このアプリケーションをスケーリングして必要な負荷を処理する方法を確認します。

必要な知識

受講者は、マイクロサービスアプリケーション、コンテナ、Kubernetesの基本概念を理解し、デプロイされたKubernetesリソース(ポッド、デプロイメント、サービス)とノードのステータスを確認できる必要があります。

ゴール

  • Sysdig Monitorを使用してマイクロサービスアプリケーションを探索します:
    • 各コンテナはどこで実行されていますか?
    • このマイクロサービスアプリケーションはどのように機能しますか?
    • どのサービスが互いに通信しますか?
    • 各コンテナとマイクロサービスの内部で何が実行されていますか?
  • Webサービスアプリケーションを監視します。主要な指標とモニタリングのアプローチ:ゴールデンシグナル、使用率のサチュレーションとエラー(USE)リソースのモニタリング、Kubernetesオーケストレーション。
  • アプリケーションのパフォーマンスのボトルネックを特定します。
  • 変更を監視しながら、必要な負荷を処理するようにアプリケーションをスケーリングします。
  • Sysdigを用いて、このマイクロサービスアプリケーションのアプリケーションの信頼性を高める
    • カスタムダッシュボード
    • ヘルスメトリクスにおける有用なアラート

結論と要点

このラボでは、Sysdig Monitorがコンテナ化されたインフラストラクチャーに対する深い可視性を提供し、すぐに使用できることを確認しました:

  • コンテナ化されたインフラストラクチャーとマイクロサービスアプリケーションを探索しました。
  • 主要なメトリクスと監視アプローチを使用してWebサービスアプリケーションを監視しました:
    • ゴールデンシグナルとアプリケーションメトリクスのモニタリング
    • USEリソースとコンテナのリミットを監視
    • Kubernetesオーケストレーションとkube-state-metricsモニタリング
  • アプリケーションのパフォーマンスボトルネック、今回のケースはCPUボトルネックを特定しました
  • アプリケーションのスケーリングが必要な負荷を処理できることを確認しました

Sysdig Monitor Lab 01: アプリケーションパフォーマンス分析

Step 1 of 7

環境のセットアップ

あなた専用のKubernetesクラスタを設定しました。 右側には masterノードのターミナルがあり、そこからすでに設定されているkubectlツールを使用してクラスターと対話できます。

たとえば、次のコマンドを実行すると、クラスターの詳細を取得できます
kubectl cluster-info

次のコマンドでクラスター内のノードを表示できます kubectl get nodes

マスターとワーカーの2つのノードが表示されます。

あなたが管理者であることを確認してください:
kubectl auth can-i create node

このコースを実行するには、管理者アクセス権限を持つSysdig モニターアカウントが必要です。

SysdigモニターWeb UIにログインし、プロファイル設定に移動すると、Agent Installationタブにアクセスキー( 5ca1ab1e-d3ad-beef-dea1-deba7ab1ed0cなど)が表示されます。バックエンドに対してエージェントの許可を与えるために必要になるので、手元に置いてください。

Agent key