cAdvisor란?

cAdvisor(Container Advisor)는 실행 중인 컨테이너의 리소스와 성능 상황을 알려주는 도구입니다.

Kubernetes의 운영 비용이 높고, 도입하기 어려운 경우에 매우 도움이 될 것 같네요.

Kubernetes에서 cAdvisor는 Kubelet 바이너리에 통합됩니다.
즉, cAdvisor는 kubelet의 일부로 작동하여 CPU, 메모리, 파일 시스템 및 네트워크 사용 통계를 수집합니다.

cAdvisor 설치

다음 명령을 치기만 하면 됩니다.

# docker run --publish=8080:8080 --detach=true --name=cadvisor google/cadvisor:latest
Unable to find image 'google/cadvisor:latest' locally
latest: Pulling from google/cadvisor
ff3a5c916c92: Pull complete
44a45bb65cdf: Pull complete
0bbe1a2fe2a6: Pull complete
Digest: sha256:815386ebbe9a3490f38785ab11bda34ec8dacf4634af77b8912832d4f85dca04
Status: Downloaded newer image for google/cadvisor:latest
2bce8b923942a90d8114649d9067abd3daf476b0cec6e6bf4eb6512ade014ca7

확인해 보자.

# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                                             COMMAND                  CREATED             STATUS                PORTS                                                            NAMES
2bce8b923942        google/cadvisor:latest                            "/usr/bin/cadvisor -…"   11 seconds ago      Up 6 seconds          0.0.0.0:8080->8080/tcp    

cAdvisor에 로그인

http://[ip]:8080/containers/에 연결합니다.
이 GUI만으로도 충분할지도 모르는 정도, 제대로 되어 있습니다.



다음은 CPU에 관한 것입니다.



그 외에도 Memory나 Network의 사용률 등을 확인할 수 있습니다.

Prometheus와 협력

설정 파일 편집

job_name: cadvisor 의 부분으로부터를 추가해 주세요.
[cAdvisor IP]는 cAdvisor가 있는 서버의 IP입니다.
port 포워딩을 변경하고 있는 경우는, port 쪽도 변경을 합니다.

prometheus.yml

# vi /etc/prometheus/prometheus.yml
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: cadvisor
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
    - targets: ['<cAdvisor IP>:8080']

그럼 prometheus를 다시 시작하고 보러 가자.

# systemctl restart prometheus

# systemctl status prometheus

Prometheus GUI

cadvisor_version_info에서 execute를 선택하여 cAdvisor의 Version 정보가 출력되는지 확인



이것만으로는, 지금 핀과 오지 않으므로, 이하에서도 확인합니다.container_memory_usage_bytes


왠지, 그렇게 되어 왔네요.

Grafana

이제 마지막으로 Grafana에서 dashboard를 만들어 보겠습니다.

왼쪽의 + 버튼에서 Dashboard를 선택합니다.



그렇다면 Add Query를 선택하십시오.

방금 사용한 container_memory_usage_bytes를 사용해보십시오.



title을 붙여 봅시다.



이것을 반복해, 다양한 그래프를 실어 봅시다.

그 밖에도 다음과 같은 메트릭을 사용할 수 있습니다.

container_memory_usage_bytes

container_memory_usage_bytes{name="container name"}

container_memory_working_set_bytes

container_memory_rss

container_memory_cache

rate(container_cpu_usage_seconds_total{name="container name"}[1m])

rate(container_network_transmit_bytes_total[1m])

rate(container_network_receive_bytes_total[1m])

아직도 많이 있기 때문에, 자신이 원하는 것을 취해 이것이 되는 메트릭을 찾아 보세요.