Los 4 pilares de la observabilidad en Kubernetes: desafíos y mejores prácticas

Desafíos de la observabilidad en Kubernetes y cómo superarlos

Workloads efímeros y de corta duración

Kubernetes crea, reemplaza y elimina pods con frecuencia a medida que las aplicaciones escalan, los despliegues cambian o se producen fallas. Cuando un pod desaparece, los logs y la información de ejecución almacenados localmente pueden desaparecer con él. Esto puede dificultar la investigación de fallas una vez que el workload afectado ya no existe.

Los sistemas de observabilidad necesitan recopilar telemetría de forma continua y almacenarla fuera de los workloads individuales. Los metadatos de Kubernetes, como el nombre del pod, el namespace, el deployment, el nodo y las etiquetas, pueden preservar el contexto necesario para analizar eventos incluso después de que los recursos hayan sido reemplazados.

Cómo superarlo:

• Recopila logs, métricas, trazas y eventos de forma continua en lugar de depender de la telemetría almacenada dentro de los pods.
• Envía la telemetría a un almacenamiento centralizado que persista independientemente del ciclo de vida de los pods y los nodos.
• Enriquece la telemetría con metadatos de Kubernetes como namespace, workload, pod, contenedor, nodo y etiquetas.
• Monitorea los eventos del ciclo de vida de los pods, los reinicios de contenedores, las expulsiones y los motivos de terminación para preservar el contexto de las fallas.
• Usa identificadores estables de workloads, como los nombres de deployments o statefulsets, al consultar la telemetría histórica.

Grandes volúmenes de logs y datos de telemetría

Los entornos grandes de Kubernetes pueden generar volúmenes considerables de métricas, logs, trazas y perfiles. El autoescalado y las arquitecturas de microservicios aumentan el número de fuentes de telemetría, mientras que las etiquetas de alta cardinalidad, como los IDs de pods, pueden incrementar significativamente los costos de almacenamiento y consulta.

Los equipos necesitan controlar el volumen de telemetría sin eliminar los datos necesarios para la resolución de problemas. Los enfoques comunes incluyen el filtrado de logs, el muestreo de trazas, la agregación de métricas, las políticas de retención y la limitación de atributos de alta cardinalidad innecesarios. Las políticas de recopilación deben priorizar las señales que aportan información operativa útil.

Cómo superarlo:

• Filtra los logs repetitivos y de bajo valor en la capa de recopilación antes de enviarlos al almacenamiento centralizado.
• Usa el muestreo de trazas para conservar solicitudes representativas y, al mismo tiempo, capturar a mayor tasa los errores y las trazas de alta latencia.
• Agrega las métricas cuando no se necesiten datos detallados por pod o por contenedor.
• Limita las etiquetas y atributos de alta cardinalidad, en especial los identificadores que crean una serie de tiempo única para cada solicitud o recurso.
• Define políticas de retención según el tipo de telemetría y su valor operativo, y conserva los datos de alta resolución solo el tiempo necesario para la resolución de problemas.

Visibilidad multiclúster

Las organizaciones suelen operar múltiples clústeres de Kubernetes en distintas regiones, proveedores de nube, entornos o unidades de negocio. Observar cada clúster por separado genera dashboards fragmentados y dificulta comparar el rendimiento, investigar dependencias compartidas o entender incidentes que afectan a todo el sistema.

Centralizar o federar la telemetría puede ofrecer una vista consistente entre clústeres. Los identificadores de clúster y las etiquetas estandarizadas ayudan a distinguir los recursos y, a la vez, permiten consultas entre clústeres. Los equipos también deben considerar la conectividad de red, la residencia de datos, los controles de acceso y el costo de transferir telemetría entre entornos.

Cómo superarlo:

• Centraliza o federa la telemetría de múltiples clústeres para que los equipos puedan consultar y comparar entornos desde una interfaz común.
• Aplica etiquetas consistentes de clúster, región, entorno, namespace y workload en todas las fuentes de telemetría.
• Estandariza los dashboards, las alertas y las políticas de recopilación de telemetría entre clústeres cuando los requisitos operativos sean similares.
• Aplica controles de acceso para que los usuarios solo vean los clústeres y la telemetría relevantes para sus responsabilidades.
• Considera la residencia de datos, el ancho de banda de red, la disponibilidad y los costos de transferencia de telemetría al decidir dónde se almacenan y procesan los datos.

Correlacionar datos entre microservicios

Una sola solicitud de usuario puede pasar por muchos servicios, pods, bases de datos y colas. Las métricas pueden mostrar que un servicio es lento, mientras que el error relevante aparece en los logs de otro servicio. Sin un contexto compartido, los equipos deben conectar manualmente las señales de distintos sistemas.

Los metadatos de servicio consistentes y los identificadores como los IDs de traza y de solicitud facilitan la correlación. El tracing distribuido puede conectar operaciones a través de los límites entre servicios, mientras que los metadatos de Kubernetes vinculan la telemetría de las aplicaciones con los pods y los nodos. Esto permite pasar de un síntoma de alto nivel al servicio, workload o componente de infraestructura específico involucrado.

Cómo superarlo:

• Propaga los IDs de traza y de solicitud a través de los límites entre servicios para poder conectar la telemetría generada por una misma solicitud.
• Usa tracing distribuido para seguir las solicitudes a través de servicios, bases de datos, colas y otras dependencias.
• Aplica nombres de servicio consistentes y metadatos de Kubernetes a las métricas, los logs y las trazas.
• Incluye identificadores de traza y de span en los logs de la aplicación para que los engineers puedan moverse directamente entre las trazas y las entradas de log relacionadas.
• Preserva el contexto de workload, pod, contenedor y nodo para poder correlacionar las fallas a nivel de aplicación con las condiciones de la infraestructura de Kubernetes.

Mejores prácticas de observabilidad en Kubernetes

Monitorea el rendimiento de la infraestructura y de las aplicaciones

Monitorea la infraestructura de Kubernetes junto con las aplicaciones que se ejecutan sobre ella. La CPU de los nodos, la presión de memoria, el uso de disco, el estado de los pods, las condiciones de red y las métricas del plano de control pueden revelar problemas de infraestructura. La latencia de las solicitudes, las tasas de error, el throughput, los logs de aplicación y las trazas muestran cómo esas condiciones afectan a los servicios y a los usuarios.

Correlacionar ambas capas ayuda a distinguir las fallas de la aplicación de los problemas subyacentes del clúster. Por ejemplo, un aumento de la latencia puede deberse a código de aplicación ineficiente, throttling de CPU, memoria insuficiente, problemas de red o un nodo en mal estado. Analizar juntas la telemetría de infraestructura y de aplicación reduce el tiempo necesario para aislar la capa afectada.

Cuando sea posible, también se deben incluir las dependencias. Un workload de Kubernetes puede parecer saludable mientras las solicitudes se retrasan por una base de datos, una cola, una caché o una API externa. Las trazas distribuidas y las métricas a nivel de servicio ayudan a exponer estas dependencias y a mostrar dónde se originan las fallas o la latencia.

Compara las requests de recursos con el uso real

Compara las requests de CPU y memoria de los contenedores con el consumo de recursos observado. Kubernetes usa las requests al programar los pods, por lo que los valores imprecisos afectan directamente la eficiencia con la que los workloads se ubican en los nodos. Las requests que superan de forma constante el uso real pueden dejar capacidad sin utilizar, mientras que las requests demasiado bajas pueden contribuir a la contención y a un rendimiento inestable.

Evalúa el uso durante períodos representativos en lugar de depender de instantáneas breves. Considera el tráfico normal, los picos de demanda, los despliegues, los trabajos por lotes y los workloads programados, para que la configuración de recursos refleje condiciones de operación realistas. Los datos de uso basados en percentiles pueden ser más útiles que los promedios, ya que estos pueden ocultar períodos cortos de alta demanda.

Los limits deben evaluarse por separado de las requests. Los límites de CPU pueden provocar throttling cuando los workloads necesitan capacidad de procesamiento adicional, mientras que superar un límite de memoria puede terminar un contenedor con un error de falta de memoria. Comparar los limits, las requests y el uso real ofrece una vista más completa de la configuración de recursos.

Aplica right-sizing continuo a los workloads de Kubernetes

Los requisitos de recursos cambian a medida que evolucionan el código de la aplicación, los patrones de tráfico y las dependencias. Revisa con regularidad las requests y los limits de CPU y memoria en lugar de tratar sus valores iniciales como una configuración permanente. Un workload que estaba correctamente dimensionado al desplegarse puede quedar sobredimensionado o restringido a medida que cambia su comportamiento.

Usa la utilización histórica, el throttling de CPU, los eventos de falta de memoria, la latencia y los datos de rendimiento al ajustar los recursos. El right-sizing debe equilibrar la utilización eficiente del clúster con capacidad suficiente para la variabilidad de los workloads y los picos de demanda esperados. Los cambios también deben validarse contra el rendimiento de la aplicación y no solo contra la utilización de recursos.

Las recomendaciones automatizadas pueden ayudar a identificar workloads con diferencias persistentes entre los recursos solicitados y los consumidos. Sin embargo, los equipos deben considerar los requisitos de arranque, los workloads con picos, la capacidad de conmutación por error y los objetivos de nivel de servicio antes de aplicar las recomendaciones.

Monitorea Kubernetes a nivel de workload

Las métricas a nivel de pod son útiles para la resolución de problemas, pero los pods son detalles de implementación temporales. Agrega la telemetría por objetos de workload estables, como deployments, statefulsets y daemonsets, para entender el comportamiento de la aplicación a lo largo de reemplazos de pods, actualizaciones continuas y eventos de escalado.

El monitoreo a nivel de workload también reduce el ruido cuando las réplicas cambian con frecuencia. Los equipos pueden identificar si todo un workload está degradado y luego inspeccionar pods, contenedores o nodos individuales para aislar la causa. Este enfoque es especialmente útil cuando el autoescalado crea y elimina réplicas con frecuencia.

Preserva las relaciones entre los workloads y sus recursos subyacentes. Por ejemplo, los dashboards deben permitir pasar de un deployment con alta latencia a sus pods, contenedores, nodos, logs y trazas. Las etiquetas y los metadatos de propiedad de Kubernetes aportan el contexto necesario para mantener estas relaciones.

Usa datos históricos para identificar tendencias de recursos

Retén suficiente telemetría histórica para distinguir los picos temporales de los cambios sostenidos en la demanda de recursos. Las tendencias de CPU, memoria, almacenamiento, volumen de solicitudes, tráfico de red y número de réplicas pueden revelar restricciones graduales de capacidad que quizás no activen alertas inmediatas.

Los datos históricos también respaldan la planificación de capacidad y los cambios de configuración. Comparar el comportamiento actual con despliegues anteriores, períodos de tráfico o picos estacionales ayuda a determinar si el crecimiento de los recursos es esperado o indica un problema. También puede mostrar cómo los cambios en la configuración de recursos afectan el rendimiento con el tiempo.

Elige los períodos de retención según los requisitos operativos y los ciclos esperados de los workloads. Los datos de alta resolución a corto plazo son útiles para investigar incidentes, mientras que los datos agregados a largo plazo pueden respaldar análisis de tendencias mensuales o estacionales sin retener cada punto de telemetría sin procesar.

Da seguimiento al comportamiento del autoescalado

Monitorea las decisiones de autoescalado horizontal y vertical junto con las métricas que las activan. Las señales útiles incluyen el número de réplicas deseadas y actuales, la frecuencia de escalado, la utilización de recursos, los pods pendientes, los cambios en las recomendaciones y si se están alcanzando los números mínimos o máximos de réplicas configurados.

El escalado frecuente puede indicar umbrales inestables, mientras que los workloads atascados en su capacidad máxima pueden requerir recursos adicionales o políticas de escalado revisadas. Un escalado horizontal lento también puede causar latencia o errores si los nuevos pods tardan demasiado en estar listos. Correlacionar los eventos de escalado con el rendimiento de la aplicación ayuda a determinar si el autoescalado está respondiendo eficazmente a la demanda.

Monitorea también si el clúster tiene capacidad suficiente para satisfacer las decisiones de escalado. Aumentar el número de réplicas deseadas no sirve de nada si los pods quedan pendientes porque los nodos no tienen CPU o memoria. Dar seguimiento a la programación de pods y a la actividad del cluster autoscaler junto con el autoescalado de workloads ofrece una vista más clara del proceso completo de escalado.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la observabilidad en Kubernetes? La observabilidad en Kubernetes es la práctica de recopilar, agregar y analizar datos de telemetría para entender el estado interno, el rendimiento y la salud de un clúster y sus workloads. Permite a los equipos inferir por qué un sistema se comporta de forma anómala, y no solo ver que lo hace.

¿Cuál es la diferencia entre observabilidad y monitoreo en Kubernetes? El monitoreo da seguimiento a métricas y condiciones predefinidas, como el uso de CPU o el número de reinicios, y alerta cuando se superan. La observabilidad suma métricas, logs, trazas, eventos y metadatos de Kubernetes para que los equipos puedan investigar problemas que nadie previó. El monitoreo es una parte de la observabilidad.

¿Cuáles son los cuatro pilares de la observabilidad en Kubernetes? Los cuatro pilares son las métricas, los logs, las trazas y los perfiles. Las métricas son mediciones numéricas a lo largo del tiempo, los logs son registros de eventos con marca de tiempo, las trazas siguen una solicitud a través de los servicios y los perfiles muestran cómo el código de la aplicación usa la CPU y la memoria.

¿Por qué la observabilidad es más difícil en Kubernetes? Los pods tienen una vida corta, por lo que los logs y los datos de ejecución pueden desaparecer cuando se reemplaza un pod. Los entornos grandes también producen enormes volúmenes de telemetría, abarcan múltiples clústeres y envían una sola solicitud a través de muchos servicios, lo que dificulta conectar las señales.

¿Qué métricas de Kubernetes debería monitorear primero? Comienza con el uso y el throttling de CPU, el uso de memoria, el estado y la disponibilidad de los pods, el número de reinicios de contenedores y la salud de los nodos. Compara también las requests y los limits de recursos con el uso real, ya que esa comparación revela workloads sobredimensionados y restringidos.

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