Сегодня состоялся долгожданный публичный Open Source-релиз нашей платформы для автоматизации обслуживания кластеров Kubernetes — Deckhouse. Этому предшествовало три с половиной года внутренней разработки и эксплуатации платформы на многочисленных и весьма разнообразных проектах. Сейчас с помощью Deckhouse мы обслуживаем в production более 170 кластеров (3500+ узлов), в которых развернуто около 3000 приложений. Deckhouse — это квинтэссенция нашего опыта в эксплуатации Kubernetes-кластеров и кульминация всей связанной с этим производственной деятельности последних лет.

Мы начали выдавать ранний доступ к платформе и демонстрировать её возможности ещё в мае, на конференции HighLoad++. Уже более 300 человек смогли самостоятельно попробовать Deckhouse. Пришло время поделиться нашим опытом автоматизации Kubernetes с более широким сообществом!

Это обзор некоторых полезных фич и чек-лист по мониторингу не самых очевидных моментов, чтобы минимизировать потерю сообщений, проходящих через ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana). В статье мы не коснемся тем, связанных с программами-коллекторами (посредством чего сообщения попадают в Logstash) из-за их великого разнообразия: речь пойдет только о core-компонентах. В конце материала приведен небольшой cheat sheet с популярными запросами к Elasticsearch API.