直达原文：可观测容器监控利器：K8s环境下的指标采集与日志治理最佳实践
01.K8s容器监控的核心挑战
1）动态环境与架构复杂性
容器生命周期短且频繁变化，应用由多微服务构成并分布在不同节点。监控工具需快速适应环境变化并追踪跨服务问题。
2）数据量与性能开销
高频采集产生的海量指标和日志数据对存储和处理带来压力，监控系统自身需避免影响应用性能。
3）多层次监控需求
需覆盖基础设施、容器运行时、编排平台及应用层性能指标。
02.指标采集最佳实践
1）优化Prometheus方案
- 问题：原生Prometheus占用集群资源高，多集群需独立部署，与业务监控割裂。
- 方案：嘉为蓝鲸监控中心通过Bkmonitor-operator替代Prometheus-operator，降低资源消耗，支持多集群统一管理，并集成业务监控视图。
2）关键采集对象
- 采集目标包括Cluster、Node、Pod、Container及Workload（如Deployment/StatefulSet）的性能指标。
3）智能检测能力
- 衍生指标：支持通过下层指标（如Pod指标）计算上层资源指标（如Cluster性能），预定义计算规则避免重复配置。
- PromQL兼容：完全兼容PromQL表达式，实现复杂检测逻辑（如容器多指标计算）。
03.日志治理最佳实践
1）全类型日志采集
- 文件日志：采集应用文本日志（如Nginx、业务日志）。
- 标准输出：捕获容器stdout/stderr输出至/dev/termination-log。
- 节点日志：收集K8s Node节点日志。
2）精准采集策略
支持按需选择指定Pod，并基于过滤条件减少无效数据。
3）开箱即用的治理能力
内置默认容器监控策略、仪表盘及指标文档，降低配置门槛。
04.企业落地案例
- 某大型金融企业：通过嘉为蓝鲸监控中心实现容器资源自动发现，采集Workload/Pod/Container性能指标，并集成ServiceMonitor监控容器内组件服务）。
- 某运营商：解决容器监控缺失问题，实时展示容器资源性能指标，结合日志采集实现全栈观测。
05.结语
嘉为蓝鲸监控中心作为一体化容器监控利器，通过统一指标采集框架（覆盖Cluster至Container）、智能日志治理（文件/标准输出/Node日志全覆盖）及开箱即用的最佳实践（内置策略/仪表盘），显著提升K8s环境可观测性。其方案已助力金融、运营商等行业客户实现容器监控从无到有、从有到优的跨越，保障云原生业务稳定运行。
