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Kubernetes-Monitoring: Wie du deine Cluster und Anwendungen überwachst

Ein gut funktionierendes Kubernetes-Cluster braucht kontinuierliche Überwachung. Ohne Monitoring bleiben Probleme unbemerkt und Performance-Engpässe gefährlich. In diesem Artikel erfährst du, wie du Kubernetes effizient überwachst und frühzeitig Fehler erkennst.

Cloud & Container
4 Min
10. März 2025

Warum ist Kubernetes-Monitoring unverzichtbar?

Kubernetes erleichtert die Bereitstellung und Verwaltung von Containern, aber es bringt auch eine hohe Komplexität mit sich.
Ohne eine zuverlässige Überwachung riskierst du unbemerkte Ausfälle, ineffiziente Ressourcennutzung und Sicherheitsprobleme.

In diesem Artikel zeigen wir, welche Monitoring-Methoden es gibt, welche Tools du einsetzen kannst und welche Best Practices sich bewährt haben.

Die Bedeutung von Überwachung für Stabilität und Performance

Ein Kubernetes-Cluster besteht aus vielen beweglichen Teilen: Nodes, Pods, Container, Netzwerke und Speicherlösungen.
Ohne Monitoring könnten Leistungsprobleme oder fehlerhafte Deployments unbemerkt bleiben, was sich negativ auf die Anwendungsperformance auswirkt.

Ziel eines guten Monitorings ist es, frühzeitig Engpässe und Anomalien zu erkennen, bevor sie größere Probleme verursachen.
Eine kontinuierliche Beobachtung hilft außerdem, Ressourcen optimal zu nutzen und Kosten zu sparen.

CPU-, Speicher-, Netzwerk- und Anwendungsmesswerte

Zu den wichtigsten Metriken für Kubernetes gehören:

  • CPU-Auslastung: Wie stark sind Nodes und Pods ausgelastet?
  • Speichernutzung: Haben Anwendungen genug RAM oder entstehen Engpässe?
  • Netzwerkaktivität: Gibt es ungewöhnlichen Traffic oder Verbindungsprobleme?
  • Pod-Status: Welche Pods sind gesund und welche haben Probleme?

Diese Kennzahlen helfen, das Cluster stabil zu halten und automatisierte Skalierungsentscheidungen zu treffen.

Echtzeit-Daten für Autoscaler und Diagnosen: Metrics Server

Der Metrics Server ist ein integraler Bestandteil von Kubernetes.
Er erfasst Echtzeitdaten über CPU- und Speicherauslastung und stellt sie dem Horizontal Pod Autoscaler (HPA) zur Verfügung.

Beispiel für die Installation des Metrics Servers:

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

Ohne den Metrics Server funktioniert das automatische Skalieren von Pods nicht zuverlässig.

Das meistgenutzte Monitoring-Tool für Kubernetes: Prometheus

Prometheus ist das führende Open-Source-Tool für das Kubernetes-Monitoring. Es ermöglicht die Erfassung, Speicherung und Abfrage von Metriken mit hoher Effizienz.

Vorteile von Prometheus:

  • Spezielle Unterstützung für Kubernetes-Metriken
  • Leistungsfähige Abfragesprache (PromQL)
  • Gute Skalierbarkeit für große Cluster

Dashboards für Kubernetes-Metriken erstellen: Grafana

Für eine visuelle Darstellung von Metriken wird oft Grafana verwendet. Es bietet flexible Dashboards, die Echtzeitdaten aus Prometheus und anderen Quellen anzeigen können.

Beispiel für eine Prometheus-Datenquelle in Grafana:

apiVersion: 1
datasources:
- name: Prometheus
  type: prometheus
  url: http://prometheus-k8s.monitoring.svc:9090
  access: proxy

Mit solchen Dashboards lassen sich Cluster- und Anwendungsmetriken übersichtlich darstellen.

Fluentd, Loki und ELK Stack im Überblick

Neben Metriken sind Logs ein zentraler Bestandteil des Kubernetes-Monitorings. Logs helfen bei der Fehleranalyse und ermöglichen tiefere Einblicke in Anwendungen.

Beliebte Logging-Tools:

  • Fluentd: Aggregiert Logs aus verschiedenen Quellen.
  • Loki: Von den Machern von Grafana, optimiert für Kubernetes-Logging.
  • ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Leistungsfähige Lösung für große Log-Datenmengen.

Alerting mit Prometheus und Alertmanager

Mit Prometheus Alertmanager lassen sich Warnmeldungen automatisch auslösen, wenn bestimmte Schwellwerte überschritten werden.

Beispiel einer Alert-Definition:

alert: HighCPUUsage
expr: avg(node_cpu_seconds_total) > 80
for: 5m
labels:
  severity: critical
annotations:
  summary: "Hohe CPU-Auslastung erkannt"

Alertmanager kann Benachrichtigungen per E-Mail, Slack oder Webhooks versenden.

OpenTelemetry und Jaeger für tiefere Einsichten in Anwendungen

Neben Logs und Metriken ist Distributed Tracing wichtig, um Anwendungsprobleme zu analysieren. Tools wie Jaeger oder OpenTelemetry helfen, Anfragen über Microservices hinweg zu verfolgen.

Vorteile von Distributed Tracing:

  • Identifikation von Performance-Engpässen
  • Visualisierung von Abhängigkeiten zwischen Microservices
  • Analyse von Latenzzeiten

Sicherheitsmetriken und Auditing in Clustern

Ein sicheres Kubernetes-Cluster benötigt Monitoring auf mehreren Ebenen:

  • RBAC-Aktivitäten überwachen
  • API-Zugriffe analysieren
  • Ungewöhnliches Netzwerkverhalten identifizieren Tools wie Falco oder Kube-hunter helfen, Sicherheitslücken frühzeitig zu erkennen.

Effektive Strategien für eine stabile Umgebung

  • Metrics Server für Echtzeit-Monitoring nutzen
  • Prometheus + Grafana für umfassende Visualisierung einsetzen
  • Logging mit Fluentd oder Loki integrieren
  • Alerting mit Prometheus Alertmanager aktivieren
  • Distributed Tracing für Microservices einrichten
  • Sicherheitsmetriken mit Falco oder Kube-hunter überwachen

Fazit

Ein gut durchdachtes Monitoring ist entscheidend für den stabilen Betrieb eines Kubernetes-Clusters. Mit den richtigen Tools lassen sich Probleme frühzeitig erkennen und die Performance optimieren. In den nächsten Artikeln zeigen wir, wie sich Monitoring und Alerting in realen Kubernetes-Umgebungen implementieren lassen.

Autor
Dr. Michael R. Geiß
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