Kubernetes 監控

統一監控每個 Kubernetes 叢集、工作負載與版本發佈

在同一調查上下文中關聯叢集、節點、Pod、工作負載、服務、事件、日誌與分散式追蹤。從重啟、排程失敗、延遲升高或發佈異常出發，判斷根因來自容量、設定、程式碼還是相依服務。

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為何 Kubernetes 排障需要共享的運行上下文

Kubernetes 故障排查

從生產異常定位到負責的物件與根因

先確認真正影響服務的訊號，再縮小至叢集、工作負載、Pod、服務與版本，最後用指標、Kubernetes 事件、容器日誌、分散式追蹤及發佈記錄驗證判斷。

01
確認業務影響
利用延遲、錯誤、告警與真實用戶訊號，確定影響範圍和優先級。
02
縮小運行物件
按叢集、命名空間、工作負載、Pod、節點、環境與版本篩選。
03
關聯完整證據
把資源壓力、Kubernetes 事件、容器日誌、Trace 與版本發佈對齊到同一時間線。
04
驗證系統恢復
比較處置前後的錯誤、延遲、資源和告警狀態，確認服務真正恢復。

先沿着物件關係調查，不必猜測是哪一層失效

持續關聯叢集、節點、命名空間、工作負載、Pod、容器、服務、Ingress 與事件。可從異常 Pod 追到工作負載、節點和服務，也可從服務錯誤反向找出受影響實例。

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先沿着物件關係調查，不必猜測是哪一層失效

判斷資源壓力是否真正影響服務

判斷資源壓力是否真正影響服務

CPU、記憶體、磁碟、網絡、requests 與 limits、Pod 重啟和排程失敗都只是訊號。把它們與請求延遲、錯誤率、吞吐量、隊列和業務指標一起比較，才能分辨容量瓶頸、設定問題與短暫噪音。

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在同一時間線對齊發佈、Trace 與日誌

讓版本、服務和 Pod 屬性貫穿發佈事件、服務拓撲、分散式追蹤與容器日誌，快速判斷退化來自新版本、上游相依、資料庫呼叫還是資源競爭。

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在同一時間線對齊發佈、Trace 與日誌

以一致上下文與明確責任管理多個叢集

以一致上下文與明確責任管理多個叢集

按叢集、環境、命名空間、團隊和服務組織遙測資料，同時保留存取權限與告警責任。平台、研發與 SRE 團隊可共享證據，又不會失去各自的運維邊界。

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Connected Observability

把 Kubernetes 現場接回完整運行上下文

按當前問題繼續進入對應能力，不必從產品目錄重新尋找入口。

容器監控查看 Pod、容器、工作負載、requests、limits 與 Kubernetes 事件。應用程式效能監控（APM）沿相依服務和程式碼路徑追蹤服務錯誤與慢請求。日誌監控與分析按服務、Pod、版本和 Trace ID 搜尋容器與應用日誌。基礎設施監控把節點連接至主機、網絡、資料庫和雲端資源。

已使用 Prometheus 和 Grafana？規劃保留現有採集資產的漸進式遷移

延伸雲原生監控技術棧

OpenTelemetry 可觀測性

OpenTelemetry 可觀測性

AWS 監控

AWS 監控

阿里雲監控

阿里雲監控

Azure 監控

Azure 監控

華為雲監控

華為雲監控

常見問題

Kubernetes 監控應該涵蓋哪些範圍？

生產環境通常需要涵蓋叢集、節點、命名空間、Deployment、DaemonSet、服務、Pod、容器、網絡、儲存、Kubernetes 事件、日誌和應用 Trace。

如何排查 Pod 重啟或服務變慢？

先從受影響 Pod 或服務出發，再比較節點和 Pod 資源、Kubernetes 事件、容器日誌與分散式追蹤，分辨容量壓力、排程失敗、相依服務或程式碼問題。

觀測雲可以監控多個 Kubernetes 叢集嗎？

可以。團隊可透過一致標籤、工作空間、權限、儀表板與告警策略分析多個叢集，同時保留環境和責任邊界。

Kubernetes 監控與容器監控有甚麼分別？

容器監控主要關注容器和工作負載健康；Kubernetes 監控還要理解叢集、節點、服務、排程、事件、網絡和應用關係。生產排障通常需要把兩者放在同一上下文。

採用觀測雲後仍可保留 Prometheus 和 Grafana 嗎？

可以。既有採集器和儀表板可以保留，再逐步把 Kubernetes 指標與日誌、Trace、RUM、告警事件及業務資料連接起來。