A pesar de que muchas empresas han adoptado Kubernetes como su plataforma de orquestación de contenedores, algunas todavía luchan con la complejidad de monitorizar sus clústeres. Emplear herramientas de monitorización de Kubernetes avanzadas no solo es necesario para mantener la salud y costes del sistema, sino que también es clave a la hora de escalar aplicaciones y ofrecer un servicio de alta calidad.
Y es que, aunque es posible operar realizando una monitorización básica basándose únicamente en los logs y métricas por defecto, las organizaciones que quieren optimizar su infraestructura y maximizar el rendimiento necesitan una visibilidad más profunda.
Las herramientas especializadas de monitorización para Kubernetes proporcionan esta visibilidad, ofreciendo una visión 360º sobre el comportamiento del clúster, el uso de recursos y el rendimiento de las aplicaciones.
En este artículo, te contamos cuáles son las herramientas más populares para la monitorización de Kubernetes, junto con las mejores prácticas para implementarlas.
¿Qué es la monitorización de Kubernetes?
La monitorización y supervisión de clústeres de Kubernetes hace referencia a la práctica de recopilar, analizar y visualizar datos sobre el estado, rendimiento y comportamiento de todos los componentes del clúster. Esto incluye la monitorización de nodos, pods, contenedores, aplicaciones y la infraestructura subyacente.
El objetivo principal es garantizar que el clúster funcione de manera óptima, detectar cuellos de botellas y problemas potenciales antes de que afecten a los usuarios finales o resolver rápidamente las incidencias. También ayuda a los administradores de clústeres, SRE o DevOps a tomar decisiones más inteligentes sobre la escalabilidad, optimización de recursos y costes o la planificación de capacidad.
¿Qué métricas permiten medir las herramientas de monitorización de Kubernetes?
Kubernetes brinda acceso a métricas completas a través de OpenMetrics, que es un formato estándar para exponer métricas de sistema. Estas métricas incluyen datos sobre el uso de CPU, memoria, red y almacenamiento, así como estadísticas muy concretas de Kubernetes como el estado de los pods y deployments.
El nivel de detalles granular, es decir, es posible monitorizar cada componente del sistema para visión profunda del funcionamiento interno del clúster. Estas métricas se pueden categorizar en diferentes niveles, desde métricas a nivel de infraestructura hasta métricas específicas de aplicación. Por un lado, distinguimos:
- Monitorización de clústeres: permite seguir el estado general de un clúster de Kubernetes. De esta forma podemos ver el consumo de recursos como CPU, memoria y almacenamiento, así como métricas de rendimiento del control plane y componentes críticos del sistema de todos los contenedores y máquinas que ejecutan aplicaciones.
- Monitorización de nodos: se centra en supervisar el estado y rendimiento de cada nodo individual dentro del clúster, incluyendo la utilización de recursos y la salud del sistema operativo.
- Monitorización de pods y contenedores: permite rastrear métricas específicas de los workloads, como el estado de los pods, uso de recursos por contenedor y tiempos de respuesta de las aplicaciones.
- Monitorización de aplicaciones: proporciona insights sobre el comportamiento y rendimiento de las aplicaciones que se ejecutan en el clúster, incluyendo latencia, tasas de error y métricas personalizadas definidas por el desarrollador.
- Monitorización de servicios y networking: permite supervisar el tráfico de red, balanceo de carga y la comunicación entre servicios, asegurando una conectividad óptima dentro del clúster.
- Monitorización de logs y eventos: facilita el seguimiento y análisis de logs del sistema y eventos importantes, permitiendo diagnosticar problemas y realizar troubleshooting efectivo cuando surgen incidencias.
Las 8 Kubernetes monitoring tools más populares para monitorizar clusters de Kubernetes
Debido a la importancia de monitorizar los clusters de Kubernetes, han surgido diversas herramientas especializadas que facilitan esta tarea. Estas soluciones proporcionan diferentes enfoques y características para satisfacer las necesidades específicas de cada organización. Algunas de las herramientas más populares son:
1. Kubernetes Dashboard
Kubernetes Dashboard es la solución oficial de monitorización web que viene integrada con Kubernetes. Ofrece una interfaz gráfica básica pero efectiva para visualizar el estado del clúster, gestionar recursos y realizar operaciones básicas. Aunque es una herramienta útil para comenzar, sus capacidades son limitadas en comparación con soluciones más especializadas.
2. Prometheus + Grafana
Prometheus + Grafana es una herramienta Open Source que se ha convertido en el estándar de facto para la monitorización de Kubernetes. Prometheus se encarga de la recolección y almacenamiento de métricas, mientras que Grafana proporciona potentes capacidades de visualización y creación de dashboards personalizados.
3. Datadog
Datadog es una plataforma de monitorización completa que ofrece una solución SaaS para la observabilidad de Kubernetes. Destaca por su facilidad de uso, integración con múltiples servicios cloud y capacidades avanzadas de análisis y alertas. Además de las métricas estándar, permite la monitorización del rendimiento de aplicaciones (APM) y trazabilidad distribuida.
4. New Relic
New Relic es una plataforma de observabilidad todo en uno que ofrece monitorización avanzada para Kubernetes. Ofrece visualizaciones detalladas del estado del clúster, análisis de rendimiento y capacidades de troubleshooting avanzadas, junto con funciones de machine learning para la detección de anomalías.
5. Dynatrace
Dynatrace es una herramienta de monitorización que destaca por su capacidad de autodescubrimiento y análisis automático mediante IA. Su solución para Kubernetes proporciona monitorización full-stack con observabilidad detallada, desde la infraestructura hasta el nivel de aplicación, incluyendo análisis de causa raíz automatizado.
6. Elastic Stack (ELK)
Elastic Stack (ELK) combina Elasticsearch, Logstash y Kibana es una suite open-source que ofrece una gran cantidad de opciones de logging y monitorización para entornos Kubernetes. Es especialmente útil para el análisis de logs y la correlación de eventos en tiempo real, así como la visualización de todos los registros en dashboards totalmente personalizables.
7. Grafana Loki
Grafana Loki es una solución de logging ligera y altamente escalable diseñada específicamente para entornos Kubernetes. Desarrollada por Grafana Labs, se integra perfectamente con Prometheus y Grafana, ofreciendo una forma eficiente y económica de recopilar y analizar logs. Su arquitectura inspirada en Prometheus la hace especialmente adecuada para entornos cloud native.
8. Sensu
Sensu es una plataforma de monitorización flexible y extensible que combina la monitorización tradicional con funcionalidades modernas para entornos cloud native.
Ofrece un modelo de plugins que permite una fácil extensión de funcionalidades y su capacidad para ejecutar comprobaciones personalizadas. Además, ofrece una potente gestión de eventos y un sistema de filtrado que facilita el manejo de alertas en entornos complejos.
¿Cómo elegir una herramienta de monitorización para Kubernetes?
En general, no existe una herramienta de monitorización mejor que la otra, sino que más bien todo depende de las necesidades de cada organización. Algunos puntos que debemos considerar a la hora de seleccionar herramienta son:
- Objetivos: ¿qué recursos necesitamos monitorizar? ¿Buscamos una solución básica de visualización o necesitamos funcionalidades avanzadas de análisis y alertas? ¿Necesitamos información de métricas a nivel granular?
- Escalabilidad: debemos pensar en cómo va a escalar nuestra infraestructura a largo plazo. En pequeños clústeres puede ser suficiente con herramientas básicas como Kubernetes Dashboard, pero para entornos con múltiples clústeres y miles de pods, necesitaremos soluciones más robustas como Prometheus + Grafana, que pueden manejar grandes volúmenes de datos sin degradar el rendimiento.
- Funcionalidades: debe ofrecer funcionalidades avanzadas de todo tipo, como recopilación de métricas y logs, visualización personalizable de dashboards, soporte para de alertas configurables en tiempo real y análisis detallado del rendimiento. También es importante pensar si necesitamos características específicas como APM, trazabilidad distribuida o detección de anomalías mediante IA.
- Tipo: debemos valorar si queremos una solución open source o una herramienta comercial. Las soluciones open source como Prometheus ofrecen mayor flexibilidad y control, pero requieren más esfuerzo de configuración y mantenimiento. Por otro lado, las soluciones comerciales como Datadog o New Relic ofrecen una experiencia más pulida y soporte profesional, aunque con un mayor coste asociado.
- Implementación: debemos evaluar la facilidad de implementación y mantenimiento de la herramienta. Algunas soluciones requieren una configuración compleja o conocimientos específicos, mientras que otras ofrecen una experiencia más simplificada con despliegue automatizado y actualizaciones sencillas
- Integración: también hay que tener en cuenta cómo la herramienta se integra con la infraestructura existente y otras herramientas del stack tecnológico. Esto incluye la compatibilidad con diferentes proveedores cloud, sistemas de logging, herramientas de CI/CD y otras plataformas de observabilidad que ya estén en uso.
Buenas prácticas de monitorización Kubernetes
Sea cual sea la herramienta seleccionada para monitorizar nuestro clúster de Kubernetes, no podemos olvidarnos de seguir buenas prácticas si queremos obtener el máximo valor de nuestras herramientas. Algunas prácticas que nos ayudan a mantener un entorno saludable y detectar problemas de manera proactiva son:
- Dashboard personalizado y centralizado: crear dashboards personalizados que muestren las métricas más relevantes para cada equipo y caso de uso específico. Un panel de control centralizado permite tener una visión unificada del estado del clúster y facilita la identificación rápida de problemas. La organización clara y lógica de las métricas en el dashboard ayuda a mantener un monitoreo eficiente y reduce el tiempo de respuesta ante incidencias.
- KPI claves: disponer de muchos datos es bueno sin duda alguna, pero también puede hacer que nos desviemos de nuestros verdaderos objetivos. Es fundamental identificar y monitorizar los KPIs que tienen mayor impacto en el rendimiento y la disponibilidad del sistema. Aunque puedas hacer un seguimiento de otros, debes poner foco en los más relevantes.
- Escalabilidad y volumen de datos: planificar la arquitectura de monitorización teniendo en cuenta el crecimiento futuro y el volumen de datos que se generará. Debemos asegurarnos de que nuestra solución pueda escalar horizontalmente y pueda gestionar grandes cantidades de métricas. También es importante implementar políticas de retención de datos y agregación que nos permitan mantener un equilibrio entre la granularidad de la información y el uso de recursos.
- Alertas inteligentes: configurar alertas significativas y accionables, evitando el ruido innecesario. Las alertas deben basarse en umbrales realistas y tener en cuenta patrones históricos para reducir las falsas alarmas. Hay que establecer diferentes niveles de severidad y definir claramente los procedimientos de escalado para cada tipo de alerta.
- Integración CI/CD: integrar la monitorización en el pipeline de CI/CD permite detectar problemas tempranamente y asegurar que los cambios no afecten negativamente al rendimiento del sistema. Es importante automatizar las pruebas de rendimiento y establecer umbrales de calidad que deben cumplirse antes de permitir el despliegue a producción. La monitorización continua durante el proceso de desarrollo ayuda a mantener la calidad y estabilidad del sistema.
- Experiencia y formación: formar adecuadamente al equipo en el uso de las herramientas de monitorización es clave para aprovechar al máximo sus capacidades. Es importante que los equipos de operaciones y desarrollo comprendan cómo interpretar las métricas y responder efectivamente a las alertas
Después de todo, el auténtico desafío de la monitorización de Kubernetes se encuentra en la naturaleza dinámica y efímera de este ecosistema. Los recursos se crean y destruyen constantemente, lo que hace que el seguimiento tradicional basado en hosts estáticos sea insuficiente. Las herramientas y prácticas que hemos visto permiten adaptarse a esta naturaleza cambiante, proporcionando visibilidad en tiempo real y capacidades de observabilidad avanzadas.
En Ausum Cloud llevamos una década ayudando a empresas a optimizar sus infraestructuras cloud y sistemas basados en contenedores. Nuestra experiencia nos ha permitido desarrollar metodologías efectivas para la monitorización de entornos Kubernetes, asegurando que nuestros clientes obtengan el máximo valor de sus inversiones en tecnología cloud. Si estás buscando mejorar la observabilidad de tus clusters de Kubernetes, no dudes en contactar con nuestro equipo de expertos.
