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使用Netsil监控Kubernetes上的微服务

 
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Kubernetes 是容器编排和调度领域的王者,它击败了竞争对手Docker Swarm和Apache Mesos,开启了闪耀的未来,微服务可以 自修复 ,可以 自动扩展 ,可以跨zone,region甚至跨云供应商进行federate。在这样的云原生应用程序的新纪元里,能够以简单的方式洞察服务之间是如何交互的变得日益重要——这可和大海捞针般大范围寻找导致性能问题的某个特定的原因是不一样的。

我们花了些时间研究Netsil并且 将其解决方案打包成 原生的Kubernetes Deployment。Netsil的应用程序,Application Operations Center (AOC,应用运维中心),帮助用户观察并且收集跨Kubernetes集群运行的微服务应用程序的分析数据。服务本身是不可知的,因为它在网络上才能决定其实际上如何运行。随着时间的推移,并且实时地,它学习并且发现用户的环境,帮助用户逐渐搭建出SLA指标器,警报器等等。

开始吧

首先你需要一个Kubernetes集群。我使用 Stackpoint.io 快速创建一个集群。在任意主流供应商,比如AWS,GCE或者Azure上创建一个集群。需要确保为你的主节点选择足够大的配置——这是所有收集器会将数据发送这里,在网络,处理器和内存上都可能消耗比较大。worker节点可以是任何配置,只要能够满足微服务应用程序的需求。在我的示例里,使用了较大的实例配置,因为我会将多种服务都推送到这个环境里。

在我们的示例里,使用3个N1标准4的实例构建了一个集群,这些实例通过HAProxy Ingress Controller暴露出去,它是自发现的,并且在部署它们时注册了AOC服务。我们能够使用集群的公开VIP访问AOC仪表盘。

开始前

在仅仅运行了Kubernetes服务的空空的集群上再安装一些服务,这里使用 Sock Shop ,这是由Weaveworks 开发的微服务参考程序。这样有助于模拟一个真实的环境。Sock Shop使用了14个不同的服务,这是很多企业的应用程序会达到的复杂度。现在将AOC添加到我们的环境里。

这里 有关于Sock Shop的详细信息。将其推送到环境里很简单,仅仅需要在克隆了repo后运行如下命令即可:

kubectl apply -f deploy/kubernetes/manifests

然后检查Pod是否已经在线了:

$ kubectl get pods --namespace=default



NAME READY STATUS RESTARTS AGE

cart-3694116665-eccpp 1/1 Running 0 55m

cart-db-2305146297-u30g8 1/1 Running 0 55m

catalogue-11453786-lkslj 1/1 Running 0 55m

catalogue-db-393939662-bn7uc 1/1 Running 0 55m

front-end-382083024001e6t 1/1 Running 0 55m

orders-3498886496-z8jun 1/1 Running 0 55m

orders-db-1775353731-u7dmf 1/1 Running 0 55m

payment-3012088042-vbfhw 1/1 Running 0 55m

queue-master-936560853-ocmxi 1/1 Running 0 55m

rabbitmq-18974476212ij04 1/1 Running 0 55m

shipping-1232389217-b278a 1/1 Running 0 55m

spc-balancer-biilo 1/1 Running 0 1h

user-3090014237196pv 1/1 Running 0 55m

user-db-1338754314-exyou 1/1 Running 0 55m

开始观察吧

我们已经有了运行着的Kubernetes 1.4集群,并且安装了Sock Shop应用程序,那么开始学习环境里是什么吧。当股票购买者遇到问题时我们是否能知道呢?

在部署AOC之前需要在所有主机上运行如下命令。该命令帮助避免一个已知的Flannel和kube-proxy的 竞争问题 。

iptables -t nat -I POSTROUTING -o flannel.1 -s host-private-ip -j MASQUERADE

使用每台主机的私有IP替换 host-private-ip 。完成后,从GitHub克隆AOC Kubernetes repo:

git clone https://github.com/netsil/netsil-kube.git

并且使用如下单个命令将其推送到Kubernetes里:

kubectl apply -f netsil.yml

确保Pod和Service已经在线了。AOC容器可能需要一些时间,但是收集器会被启动并且队列里的数据会被推送进来,因为它们已经开始发现你的环境了。

$ kubectl get po,svc — namespace=netsil



NAME READY STATUS RESTARTS AGE

collector-7wpaa 1/1 Running 0 1h

collector-9o6k4 1/1 Running 0 1h

collector-rzekv 1/1 Running 0 4m

netsil-vjf5f 1/1 Running 0 1h

NAME CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE

netsil 10.200.126.143 <nodes> 443/TCP,2001/TCP,2003/TCP,2003/UDP 1h

AOC拓扑有两个主要组件。第一个是作为带有单个副本的Replication Controller的一部分运行的Pod。它运行AOC仪表盘和数据收集的平台。第二个组件是AOC收集器的 DaemonSet 。它告诉Kubernetes在环境的所有节点上运行一个带有收集器容器的Pod。这些收集器配置为向AOC Pod发送信息。

生成流量

我们将使用Sock Shop的更多工具来模拟网站上的购物行为。这让我们能看到AOC是如何学习流量模式以及我们的通用拓扑的。

你需要知道Sock Shop监听以及运行的前端IP地址和端口:

docker run weaveworksdemos/load-test -h $frontend-ip[:$port] -r 100 -c 2

随着load-test的运行,可以开始看到AOC随着数据的获得被点亮了:

因为AOC作为DaemonSet部署,如果任意Pod销毁了并且在其他地方重新调度,AOC能够继续观测到拓扑,随着Kubernetes的变化而变化。

我很喜欢AOC的一个原因是部署通过服务来组织,并且我能够实时地观察到环境,并且开始深入不同的度量,为了那些可能影响到客户的事情搭建服务级别的警报。因此,当环境像下图一样变红时,我能够获得警报,知道某个服务处在紧急状态,比如Sock Shop里的信用卡和地址端点。

我甚至还可以深入仪表盘,知道承受最大压力的Pod和容器是什么。在本示例里,网络压力最大的容器是flannel Pod。这让我们能够了解最繁忙的服务是哪个,能够帮助我们重新思考配置或者Kubernetes里分发部署的方式。

总结

Netsil的AOC是非常棒的工具,可以帮助用户实时观察环境,随着使用模式的变化而更新。用户可以挖掘历史数据并且添加警报。应用程序随着添加更多的节点会自动扩展,新节点上线后就会在上面启动一个收集器,这样用户能够得到节点从上线到销毁的所有数据。

如果想在自己的Kubernetes环境里使用Application Operations Center,只需要下载这里的manifests就可以了。可以在 http://netsil.com 学习Netsil和Application Operations Center。

原文链接: Microservice Monitoring in Kubernetes with Netsil (翻译:崔婧雯 校对:)

 

http://www.tuicool.com/articles/J3iYjqI

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    本平台将数据特征处理、深度学习模型构建和预测的流程进行了良好….zip深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

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