Вторая часть статьи "Наблюдаемость сетевой инфраструктуры Kubernetes" про рассмотрение Observability инструментов.

В этой части мы сравним разворачиваемые решения в выбранном сетевом сценарии на основе собранных метрик приложения и кластера Kubernetes. Сделаем выводы о дальнейшем использовании инструментов в DevOps/K8S окружении.

Присоединяйтесь к нам, чтобы узнать больше о том, как обеспечить наблюдаемость в Kubernetes и облегчить жизнь разработчиков и администраторов.

Часто возникает ситуация, когда в кластере работает много взаимодействующих между собой сервисов, но из-за спонтанности разработки эти взаимодействия могут быть нигде не документированы. То есть ни команды разработки, ни команды эксплуатации доподлинно не знают, какие приложения куда обращаются, как часто, и какую нагрузку создают эти обращения. И когда возникает проблема с производительностью какого-то сервиса, не совсем понятно, на что нужно обратить внимание.

В идеале хотелось бы иметь какую-то карту взаимодействия сервисов в Kubernetes, которая сама автоматически обновляется. Такую карту можно построить с помощью инструментов типа Istio и Cilium. Но иногда можно обойтись и более простыми решениями — например, NetFlow.

В самом начале у нас в Самокате была задача — внедрить практику нагрузочного тестирования на каждый релиз, чтобы минимизировать проблемы с производительностью на проде. А еще сделать это не потратив все деньги мира, ну и желательно внедрить это не за пятилетку. И вот где-то тут начинается немного магии Поэтому давайте оденем поварские колпаки, возьмем котел и попробуем приготовить PerfOps-инженера который должен нас спасти.

Меня зовут Кирилл Юрков, я SRE-тимлид Samokat.tech. Сегодня поговорим про нагрузочное тестирование. Про то, как мы решали обозначенную проблему, какие грабли нам попались, и какие трудности удалось преодолеть.