随着云计算的发展，Kubernetes（简称K8s）因其卓越的功能，已然成为部署及管理容器化工作的首选“容器编排平台”。同时，由于其架构的高复杂和高动态特性，对K8s的监控和运维工作提出了更高的要求。

        北京智和信通针对Kubernetes的监控与运维需求，提供了全面方案。方案通过对Kubernetes的性能指标、事件日志及链路传输等多个维度进行监控，构建完善的观测运维体系。方案注重实时性、准确性和易用性，帮助用户预防潜在的故障问题，提高运维效率，并有效降低运营成本。

第1章 K8s监控指标

        方案可对K8s进行实时监控和运维，获取最新运行状态。目前，已适配节点、Pod、服务、API Server、Scheduler、Controller Manager、etcd等核心资源，并内置多种监控指标。更多监控资源和指标也可通过灵活可配的模型库进一步扩展适配。

        方案支持用户自定义扩展K8s资源及监控指标的方式，赋予用户强大的适配能力，可自定义K8s资源、故障监视器、性能监视器、TRAP监视器等，极大地增强了平台的灵活性和适应性，更大限度地实现对K8s的管控。

第2章 K8s实时监控

        方案通过智能算法自动发现网络中的K8s以及K8s内部节点、Pod、服务等资源，自动生成网络拓扑，实时监控各项运行指标，感知网络态势。

2.1.智能发现K8s及其资源

        在网络可达范围内，自动获取网络中的K8s及其他设备的各项信息和设备间的连接关系。智能识别K8s内部节点、Pod、服务等资源信息，生成K8s逻辑拓扑，匹配故障/性能监视器，通过可视拓扑动态展示K8s运行状态。

2.2.平铺展示K8s逻辑拓扑

        方案以图形化方式直观的组织和呈现被管K8s，通过智和信通特有资源升级为设备的能力，将K8s内部的节点、Pod、服务、应用等资源升级为可在网络拓扑上直接呈现的被管设备，以逻辑拓扑的形式展示K8s内部关系。并在拓扑中以不同颜色图标展现K8s的节点故障、组件状态等实时状态信息。

2.3.可视呈现K8s内部细节

        在拓扑图的基础上，提供资源逻辑拓扑，进一步展示K8s内部细节，可以是K8s的节点、Pod、集群组件，也可以是用户定义的其他监控对象，对K8s进行细化监控，实时告警，对设备进行事前管理，降低故障发生率。

2.4.实时监控K8s运行状态

        全面采集节点资源利用率、节点健康状态、Pod状态、Pod资源使用情况、组件性能、服务运行状态等核心指标信息，支持按照时间、资源、性能类型等多种维度，图形、表格等多种形式展示K8s整体可用性、各节点与Pod的运行性能等信息。

        对实时、历史性能数据进行统计分析，通过曲线图、柱状图或表格等形象化地展示，按天、星期、月查看性能指标变化。也可选择K8s内多个Node节点或Pod单元进行同维度性能数据分析，提供可视化性能对比视图。运维人员能随时把握K8s性能变化态势，防患于未然。

2.5.自动性能与故障巡检

        根据用户特定需求与场景，定制巡检策略，设定巡检频率、时间及范围等参数。平台无需人工干预，即可依据预设策略自动执行巡检操作，对K8s整体、Node、Pod等K8s内部资源的实时状态进行巡查，涵盖故障、性能指标，并自动生成详尽的巡检报告。定期对网络中的K8s进行检查，有助于提前发现潜在问题，从而采取预防措施。

第3章 告警与日志管理

        充分利用积累的有效定障、排障经验，打通基础设施监控、IP合规性监测、流量透视、自动运维、运维工单等关联数据，实现从告警检测到排障恢复的全生命周期闭环管理。

3.1.日志与事件管理

        接收K8s发送的各类事件如Pod频繁重启、PodDown、Pod创建失败、容器启动失败、容器重启、NodeDown、资源配额超出、Pod同步失败等；接收K8s发送各类syslog日志，如Pod日志、节点日志、容器日志、应用日志等。

        将收集到的事件与日志信息集中存储并进行解析处理，在检测到异常情况时自动转为告警迅速通知用户，及时发现问题异常并定位问题根源。

3.2.故障告警管理

        搭载多种告警机制，自定义配置告警阈值，具备主动的故障监控功能，从大量事件与状态中系统性地整合零散的状态信息，总结出当前的整体状况，并对出现的异常状态发出警报。第一时间内接收到精确的警报信息，快速识别并标记已执行操作的警报事项，迅速定位引发警报的K8s问题，从而有效提升警报处理的效率，显著减少因K8s故障可能导致的损失。

        提供界面颜色、提示声、光效闪烁、信息列表、Email、短信、钉钉、企业微信、个人微信等多种通知渠道，告警通知无延迟，告警渠道全覆盖。

3.3.智能告警降噪

        采取自动去重、风暴抑制、关联聚合、维护期时间屏蔽、依赖屏蔽等多种智能化告降噪策略，通过运用AI算法，对各类告警进行自动化压缩与收敛处理，从而有效降低无效告警量，抑制告警风暴现象的发生，确保既能避免误报也能防止漏报情况的出现，并直接指向故障的根本原因。

3.4.运维知识库

        将各类运维操作和故障判断等经验转化为平台内的知识，形成团队知识库。该知识库涵盖知识的存储、检索、更新、维护和审核等方面。通过分类管理运维工作中所需的文档、操作指南、排障实践、处置流程和配置信息等，所有团队成员均可进行知识分享，从而加速问题解决过程，促进团队间的知识共享与协作，提升整体运维效率。

第4章 运维数据分析与展示

        提供可视化数据分析能力，对K8s的运维数据进行分析并通过图形、报表等形式展示。通过直观的图表和图形化手段清晰有效地将运维数据分析结果进行传达，帮助用户由宏观到微观更快地了解K8s运维现状，做出更具时效性的决策。

4.1.统计报表

        提供自定义运维数据报表能力，实现运维数据的灵活展现和统计分析，通过自助式数据统计、对比、TOPN等分析方式及周期自动生成报表功能，实现运维数据有效利用。

4.2.运维大屏

        运维大屏提供网络综合信息实时监控，设备的综合信息实时监控、性能和故障实时监控和清单，资源的性能和告警监控以及对网络流量告警和性能分析等功能。

第5章 远程控制和编排式配置

        方案提供K8s远程控制的能力，将周期性、重复性、规律性的大量日常运维工作，转化为依托于平台的自动化执行。

5.1.远程配置执行

        通过深入掌握K8s协议的控制能力，实现对K8s配置的全面管理。

        具体操作包括：创建/删除Pod、调整Pod资源配置、创建/删除Secret、创建/删除Service、创建Deployment、应用配置文件、调整资源的副本数、应用滚动更新和回滚等。

5.2.策略编排──以（创建Pod并修改其配置为例）

        效果要求：通过运维编排远程创建Pod并修改其配置。

        第一步：将K8s纳入平台进行统一监管。

        第二步，配置K8s的Pod管理策略。主要策略包括：创建Pod、查看Pod状态、修改配置等。

        第三步，配置触发方式，运维编排支持手动触发、定时触发、告警触发等方式，根据策略内容，我们选择手动触发的方式。

第6章 方案应用价值

        北京智和信通K8s监控与运维方案通过智能化手段，为Kubernetes集群提供了全面、高效的管理与保障。方案不仅深度整合了资源监控、故障预警、自动化运维以及智能调度等核心功能，并凭借高度灵活配置能力与良好的扩展性特点，有效地应对并全面覆盖Kubernetes运行环境中的各种复杂场景及其动态变化需求。

        在资源监控方面，能够实时采集并分析集群内各节点、Pod的CPU、内存、磁盘及网络等关键性能指标，通过直观的图表和告警机制，帮助运维人员迅速定位并解决资源瓶颈。同时，通过日志收集与分析能力，能够智能识别异常日志，为故障排查提供有力支持。

        在故障预警与自动化运维方面，通过预设的告警规则和自动化脚本，能够在检测到潜在故障时立即触发告警，并尝试执行预设的修复策略，从而有效降低故障对业务的影响。此外，方案还支持自定义运维任务，如定时备份、滚动升级等，极大地缓解了运维团队的工作负担，减少了人为操作的需求，从而大幅度提升了整体运维效率。

        总之，北京智和信通K8s监控与运维方案以其全面、智能、灵活的特性，无论是对于小型K8s集群，还是对于大型复杂、分布式K8s环境，北京智和信通均能提供定制化的解决方案，以满足企业在各个发展阶段的运维需求。此外，随着企业业务的持续增长，该方案亦支持灵活地进行横向与纵向扩展，从而确保运维工作的持续高效运行。