在本文中，我們將通過優缺點的比較，向您介紹十大流行的Kubernetes開源監控工具。
如今，Kubernetes在GitHub上已經擁有了超過58000萬顆點贊之星，而且它在全球范圍內有著2200多名在冊的貢獻者。可以說，它已然成為了容器編排方面的實際標準。不過，在解決并運行分布式微服務應用的過程中，它時常也會面臨一些嚴峻的挑戰。其中，廣為開發與運維人員所提及的挑戰之一便是：對于Kubernetes的監控問題。面對復雜的分布式環境，大家往往需要通過開發各種開源的監控方案，以滿足實際應用的需求。
當前，在Kubernetes生態系統及其社區中，有著林林總總的Kubernetes工具。它們中有的能夠通過日志來輔助檢測狀態;有的則是一種數據收集器;而另一些則提供了操作Kubernetes的界面。有些是Kubernetes原生的，有些則是開發人員自行研發的。在本文中，我們將通過優缺點的比較，向您介紹十大流行的Kubernetes開源監控工具。
Prometheus
優點：Kubernetes原生，易于使用，擁有龐大的社區。
缺點：可擴展性與存儲能力不強。
由于具有與大量數據源的集成能力，因此Grafana在業界備受歡迎。同時，強大的Grafana具有警報、注釋、過濾、特定數據源查詢、可視化儀表板、身份驗證與授權、以及跨組織協作等多種功能。
優點：擁有大型生態系統，以及豐富的可視化與警報功能。
缺點：未能針對Kubernetes的日志管理進行優化。
ELK(ala Elastic Stack)
就Kubernetes的日志而言，最受歡迎的開源解決方案當屬ELK Stack。ELK是Elasticsearch、Logstash和Kibana的首字母縮寫，其實它包含了第四個組件：Beats。它們都屬于輕量級的數據傳送器。雖然堆棧中的每一個組件都僅負責日志管道中的不同階段，但是它們組合在一起，卻能為Kubernetes提供了一個全面而強大的日志解決方案。
其中，Logstash管道能夠在發送日志并對其進行存儲之前，完成數據的匯總和處理。具有可擴展性的Elasticsearch，即使在存儲和搜索數百萬個文檔時，也能具有不俗的表現。其對應的Kibana平臺，則能夠出色地為用戶提供分析數據所需的可視化界面。
堆棧中所有不同的組件都可以被輕松部署到Kubernetes環境之中。您可以使用各種部署配置、以及helm圖表，將不同的組件作為pod予以運行。通過部署，我們可以將Metricbeat和Filebeat作為守護進程的采集器，將Kubernetes的元數據附加到對應的文檔中。
優點：擁有龐大的社區，易于在Kubernetes中部署與使用，具有豐富的分析功能。
缺點：擴展起來較為麻煩。
Fluentd/Fluent Bit
Fluentd在Logstash的基礎上進行了相關性能的改進，因此也廣受Kubernetes用戶的歡迎。在工具設計方面，Fluentd擁有出色的性能、可擴展性和可靠性。各種簡單方便的輸入與輸出，并不會對其性能產生任何影響。針對處理傳輸中的故障、以及數據過載問題，Fluentd使用磁盤或內存來進行緩沖和隊列。同時，Fluentd通過支持多種配置選項，以確保提供更為靈活的數據管道。
Kubernetes原生的Fluentd和Fluent Bit都隸屬于CNCF項目。它們不但可以與Kubernetes無縫集成，而且能夠在僅占用少量資源的情況下，使用相關的pod和容器元數據來豐富各類數據。
優點：具有龐大的插件生態系統，提供優異的性能與可靠性。
缺點：配置較為麻煩。
cAdvisor(https://github.com/google/cadvisor)
作為一款開源的代理工具，cAdvisor能夠通過收集、處理和導出數據，來展示那些正在運行的容器性能，及其資源使用情況。它能夠以Kubelet二進制文件的形式，被內置集成到Kubernetes之中。
與其他代理工具不同，cAdvisor并不是被部署在每個pod中，而是在節點級別上。它能夠自動發現計算機上所有正在運行的容器，并收集到諸如內存、CPU等系統網絡指標。
作為一款基礎性的本地開源監視工具，cAdvisor具有易用性，用戶可以開箱即用(out-of-the-box)的方式發現Prometheus的參數指標。不過，要想成為一款全方位的監視解決方案，cAdvisor尚有持續改進的空間。
優點：內置于Kubernetes，易于部署和使用，能夠支持多個端點。
缺點：過于基礎，缺乏分析的深度，且功能有限。
kubewatch(https://github.com/bitnami-labs/kubewatch)
顧名思義， kubewatch能夠監控那些特定的Kubernetes事件，并將此類事件以通知的形式推送到諸如Slack和PagerDuty的端點上。具體而言，kubewatch能夠通過監控，來獲悉Kubernetes指定資源的變化，其中包括：守護進程集、部署、pod、副本集、復制控制器、服務、密碼、以及各種配置映射。Kubewatch不但易于配置，而且能夠使用helm來進行自定義部署。
優點：支持多個端點，且易于部署。
缺點：只是一個監控器。
kube-ops-view(https://github.com/hjacobs/kube-ops-view)
雖然kube-ops-view項目的官方文檔已明確指出：它不是一款監控工具，不能對生產環境進行監控與報警。但是它可以為您提供Kubernetes集群、不同部署節點、以及節點上不同Pod的運行狀態信息。
資料來源： GitHub
優點：易于部署與使用。
缺點：作為只讀工具，不太適用于管理Kubernetes資源。
kube-state-metrics
作為一款Kubernetes的原生監控指標服務，kube-state-metrics能夠偵聽各種Kubernetes API，并能夠生成諸如Pod、服務、部署、以及節點等，有關對象的狀態指標。您可以通過鏈接：https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics/tree/master/docs，來獲悉kube-state-metrics能夠生成的完整指標列表。
kube-state-metrics雖然極其簡單易用，但是由于它只能提供單一的指標服務，因此需要更多的改進，才能集成到完整的Kubernetes監控解決方案之中。kube-state-metrics能夠以純文本格式，導出HTTP端點上的指標。那些使用Prometheus的用戶會經常使用到它。
優點：屬于Kubernetes原生，易于使用，能與Prometheus無縫集成。
缺點：僅提供單一的指標生成服務。
Jaeger(https://github.com/jaegertracing/jaeger)
目前，分布式跟蹤正在逐漸成為針對Kubernetes環境監視和故障排除的優秀實踐方式。Jaeger正是此類開源跟蹤工具中的佼佼者。
2016年，Uber在其他現有跟蹤工具：Zipkin和Dapper的啟發下，開發出了開源式的Jaeger。它能夠幫助用戶執行根本原因分析，性能優化和分布式的事務監控。
Jaeger具有適用于Go、Java、Node、Python和C++應用程序的OpenTracing-based特征。它能夠根據每一個服務或端點，來使用一致性的前端信息采樣頻率。同時，它也支持Cassandra、Elasticsearch、Kafka、以及內存等多種存儲后端模式。
Jaeger具有多種上手模式：用戶既可以使用全新的Jaeger Operator(https://www.jaegertracing.io/docs/1.13/operator/)，也可以使用守護進程來進行配置，另外它還有一個適用于測試和演示目的的all-in-one部署方式。
優點：易于部署，且能夠通過用戶界面來檢測各種監控選項。
缺點：提供有限的后端集成。
Weave Scope
由Weaveworks開發的監視工具--Weave Scope，能夠讓您獲悉對于Kubernetes集群的操作洞見。
雖然和kube-ops-view有幾分類似，但Weave Scope主要是通過更好的用戶界面，來提升服務等級;并允許用戶在其界面上運行各種診斷命令，來管理不同的容器。
圖片來源：GitHub
您可以通過該應用工具，來有效地掌控部署環境，并在其上部署自己的基礎架構，以及不同的組件連接。
優點：提供了“零配置”式的用戶界面。
缺點：其分析深度欠佳。
總結
上述所列舉的十大Kubernetes開源工具，只是業界所有工具中的“冰山一角”。它們在不同程度上為用戶提供了設計Kubernetes堆棧的可觀察性。您可以通過設置小型的沙箱環境，從小規模的測試開始，進行嘗試性的測試和部署，進而判斷出哪一款才是您真正所需要的工具。
原文標題：Top 10 Open-Source Monitoring Tools for Kubernetes，作者：Daniel Berman
