容器见解从容器主机和容器收集性能指标、清单数据和运行状况状态信息。 系统每三分钟收集一次数据,并转发到 Azure Monitor 中的 Log Analytics 工作区,在 Azure Monitor 中,可通过使用 Log Analytics 将这些数据用于日志查询。
此数据可应用于包括迁移计划、容量分析、发现和按需性能故障排除在内的方案。 Azure Monitor 日志有助于查找趋势、诊断瓶颈、预测或关联有助于确定是否最优执行当前群集配置的数据。
有关使用这些查询的信息,请参阅在 Azure Monitor Log Analytics 中使用查询。 有关使用 Log Analytics 运行查询并处理其结果的完整教程,请参阅 Log Analytics 教程。
启动 Log Analytics 有多种选项。 每个选项都以不同的范围开始。 要访问工作区中的所有数据,请在“监视”菜单上选择“日志”。 若要将数据限制为单个 Kubernetes 群集,请从相关群集的菜单中选择“日志”。
无需了解如何编写日志查询也能使用 Log Analytics。 可以从多个预生成查询中进行选择。 可以在不加修改的情况下运行这些查询,也可以将它们用作自定义查询的开始。 选择 Log Analytics 屏幕顶部的“查询”,并查看“资源类型”为“Kubernetes 服务”的查询。
有关容器见解所使用的表列表及其详细说明,请参阅 Azure Monitor 表格引用。 这些表都可用于日志查询。
从一两个示例开始生成查询,然后修改它们以适应需求的做法通常很有用。 可使用以下示例查询进行试验,帮助生成更高级的查询。
此查询使用仅适用于 Linux 节点的 。
此查询返回每个部署中横向扩展的副本数。 它使用 HPA 中配置的最大副本数计算横向扩展百分比。
此查询返回每个节点池中的活动节点数。 它计算自动缩放程序设置中的可用活动节点数和最大节点配置,以确定横向扩展百分比。 请查看查询中的注释行,将其用于“结果数”警报规则。
此查询返回系统容器 (replicaset) 并报告不可用百分比。 请查看查询中的注释行,将其用于“结果数”警报规则。
此查询返回系统容器 (daemonset) 并报告不可用百分比。 请查看查询中的注释行,将其用于“结果数”警报规则。
AKS 的容器日志存储在 ContainerLogV2 表中。 你可以运行以下示例查询来查找目标 Pod、部署或命名空间中的 stderr/stdout 日志输出。
这些查询是基于容器见解中的现成可视化效果生成的。 如果已启用自定义成本优化设置,则可以选择使用这些见解,而不是默认图表。
此图表所需的表包括 KubeNodeInventory。
此图表所需的表包括 KubePodInventory。
此图表所需的表包括 KubePodInventory 和 Perf。
此图表所需的表包括 KubePodInventory 和 Perf。
此图表所需的表包括 KubeNodeInventory、KubePodInventory 和 Perf。
以下示例需要使用容器见解将 Prometheus 指标发送到 Log Analytics 工作区中所述的配置。
若要查看 Azure Monitor 抓取并按命名空间筛选的 Prometheus 指标,请指定“prometheus”。 下面是一个示例查询,演示如何从 Kubernetes 命名空间查看 Prometheus 指标。
Prometheus 数据也可直接按名称查询。
若要确定每个指标大小 (GB) 的每日引入量以了解其是否偏高,请提供以下查询。
输出将显示类似于以下示例的结果。
若要估算月份中的每个指标大小 (GB) 以了解工作区中收到的引入数据量是否偏高,请提供以下查询。
输出将显示类似于以下示例的结果。
为了调查任何配置或抓取错误,下面的示例查询将返回 表中的信息性事件。
输出显示类似于以下示例的结果:
本部分提供常见问题的解答。
容器见解支持在 Grafana 仪表板中查看 Log Analytics 工作区中存储的指标。 我们提供了一个模板,可以从 Grafana 的仪表板存储库下载。 使用它开始并作为参考,帮助了解如何从受监视群集中查询数据,以在自定义 Grafana 仪表板中可视化。
该代理使用 Docker JSON 文件日志记录驱动程序来捕获容器的 stdout 和 stderr。 在从 stdout 或 stderr 复制到文件时,此日志记录驱动程序会将大于 16 KB 的日志行拆分为多行。 使用多行日志记录获取最多 64KB 的日志记录大小。
容器见解不包含预定义的警报集。 若要了解如何针对 CPU 和内存使用率过高的情况创建建议的警报,为 DevOps 或操作流程和过程提供支持,请查看使用容器见解创建性能警报。
今天的文章 2025年kubelet 日志(kubelet日志查看)分享到此就结束了,感谢您的阅读。
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