Qu'est-ce que le logging dans Kubernetes ?
Dans Kubernetes, les logs sont le principal moyen d'observer le comportement des applications et de diagnostiquer les incidents sur un cluster. Les pods étant éphémères, Kubernetes gère les logs en capturant les flux stdout et stderr des conteneurs et en les stockant sous forme de fichiers temporaires sur le node.
Architecture du logging :
Kubernetes ne propose pas de solution native de stockage persistant pour les logs ; il s'appuie sur trois grands modèles d'architecture :
- Logging au niveau du node : le runtime de conteneur capture la sortie standard et la stocke dans /var/log/pods/ sur le node hôte.
- Conteneurs sidecar pour le transfert de logs : un conteneur secondaire au sein du pod collecte les logs de l'application et les diffuse vers son propre stdout ou directement vers un backend de logging.
- Logging au niveau du cluster : un agent spécialisé (comme Fluentd, Fluent Bit ou Filebeat) s'exécute en tant que DaemonSet sur chaque node. Il collecte les fichiers de logs locaux et les transmet à un système de stockage centralisé tel qu'Elasticsearch, Grafana Loki, ou à des services cloud spécifiques comme AWS CloudWatch, Google Cloud Logging (utilisé par GKE) ou Azure Monitor.
Types de logs Kubernetes — chacun détaillé ci-dessous :
- Logs applicatifs : le type le plus courant, généré par le code qui s'exécute dans les pods.
- Logs des composants système : générés par les services Kubernetes essentiels comme l'API server, le scheduler et le kubelet.
- Logs d'audit : historique de chaque appel adressé à l'API server Kubernetes, utilisé principalement à des fins de sécurité et de conformité.
- Événements : techniquement, ce ne sont pas des logs, mais des enregistrements horodatés des changements d'état dans le cluster (par exemple, l'échec du démarrage d'un pod), consultables via
kubectl get events.
Au sommaire :
- Comprendre l'architecture de logging de Kubernetes
- Types de logs Kubernetes
- Les commandes kubectl logs essentielles
- Cas d'usage courants du logging Kubernetes
- Bonnes pratiques de logging Kubernetes
Comprendre l'architecture de logging de Kubernetes
Logging au niveau du node
Le logging au niveau du node dans Kubernetes consiste à capturer les logs sur la machine hôte, où le runtime de conteneur stocke les logs de tous les conteneurs exécutés sur ce node. Par défaut, les nodes Kubernetes utilisent le mécanisme de logging du runtime, comme le driver JSON logging de Docker, qui écrit les flux stdout et stderr de chaque conteneur dans des fichiers de logs à un emplacement standard, par exemple /var/log/containers/.
Avantages :
- Cette approche garantit que les logs sont conservés sur le node, même si un conteneur a une durée de vie courte ou plante.
- Elle fournit une source locale pour le dépannage.
Limites :
- Il est déconseillé de s'appuyer uniquement sur le logging au niveau du node.
- Lorsque des nodes sont supprimés, ou si les logs sont rotés ou purgés, des données peuvent être perdues.
- Les logs au niveau du node restent par ailleurs cloisonnés, ce qui complique la corrélation d'événements entre nodes ou l'agrégation des logs pour une analyse centralisée.
- Le logging au niveau du node n'offre aucune visibilité au-delà d'un seul node — il ne permet pas de répondre à des questions sur la santé des workloads à l'échelle du cluster, sur les tendances de consommation de ressources dans le temps ou sur le lien entre un événement de log et un pic CPU sur un autre node.
En production, les organisations complètent généralement le logging au niveau du node par des solutions à l'échelle du cluster qui collectent et exportent les logs vers des systèmes externes pour la rétention, la recherche et l'analyse.
Conteneurs sidecar pour le transfert de logs
Les conteneurs sidecar constituent un modèle d'architecture Kubernetes dans lequel un conteneur supplémentaire s'exécute aux côtés du conteneur applicatif principal au sein du même pod. Dans le cadre du logging, le rôle du sidecar est spécifiquement le transfert de logs : il lit les fichiers ou flux de logs générés par le conteneur applicatif principal et les achemine vers un backend de logging externe. Cela se distingue du simple fait d'écrire des logs depuis un conteneur sidecar comme on le ferait depuis n'importe quel autre conteneur. Cette conception sépare la logique de logging du code applicatif, ce qui permet aux équipes de standardiser la collecte des logs entre workloads.
Avantages :
- L'utilisation de conteneurs sidecar pour le logging apporte souplesse et cohérence.
- Le sidecar peut prendre en charge des tâches telles que la rotation des logs, le formatage, l'enrichissement avec des métadonnées et la transmission sécurisée vers un stockage de logs centralisé.
- Cette approche est utile lorsque les applications ne prennent pas en charge nativement le logging structuré ou lorsque les logs doivent être envoyés vers plusieurs destinations.
Limites :
- Elle introduit une surcharge en ressources et une complexité opérationnelle.
- Chaque pod doit être configuré avec ses sidecars et en gérer le cycle de vie.
- Le modèle sidecar répond à la collecte de logs, pas à leur analyse. Même avec des logs parfaitement transférés, corréler ce qui s'est passé dans un conteneur avec des événements au niveau du cluster — décisions de scheduling, pression sur les ressources, état des nodes — nécessite encore un outillage complémentaire.
Logging au niveau du cluster
Le logging au niveau du cluster agrège les logs de tous les nodes, pods et composants d'un cluster Kubernetes et les exporte vers un système centralisé. Cela passe généralement par le déploiement d'agents de collecte de logs, tels que Fluentd, Logstash ou Filebeat, sous forme de DaemonSets : ils s'exécutent sur chaque node et récoltent les logs depuis les fichiers de logs des conteneurs ou le système journald. Les logs collectés sont ensuite transmis à des plateformes externes telles qu'Elasticsearch, Splunk, ou à des services de logging cloud pour le stockage, l'indexation et l'interrogation.
C'est le modèle que les services Kubernetes managés mettent en œuvre par défaut. Sur GKE, Google Cloud Logging (anciennement Stackdriver) est activé d'emblée et déploie un agent basé sur Fluent Bit comme DaemonSet qui envoie les logs vers Cloud Logging. Sur EKS, AWS propose une configuration similaire via l'add-on AWS for Fluent Bit, qui transfère les logs vers CloudWatch Logs. Si vous utilisez un service Kubernetes managé, vous bénéficiez très probablement déjà du logging au niveau du cluster — la vraie question est de savoir à quel point vous en tirez parti.
Avantages :
- Le logging au niveau du cluster répond aux défis posés par les nodes et pods éphémères en garantissant que les logs sont préservés, même lorsque les workloads sont replanifiés ou que l'infrastructure évolue.
- Il permet la recherche, la corrélation et l'analyse entre composants du cluster, ce qui facilite la supervision de la santé applicative, le débogage d'incidents et le respect des exigences de conformité.
- Mettre en œuvre le logging au niveau du cluster est considéré comme une bonne pratique pour les environnements Kubernetes en production, car il fournit une base scalable pour l'observabilité.
Limites :
- Même avec un logging au niveau du cluster en place, les logs seuls ne disent pas tout. Ils restituent ce qu'une application a rapporté, mais pas pourquoi un pod a été replanifié, si un node était en pression mémoire, ou comment la consommation de ressources a évolué dans le temps. Corréler des événements de logs avec des métriques d'infrastructure exige généralement un outillage supplémentaire, au-delà de ce qu'offre une pipeline d'agrégation de logs.
Types de logs Kubernetes
1. Logs applicatifs
Les logs applicatifs sont générés par le code qui s'exécute à l'intérieur des conteneurs. Ils restituent la sortie des processus applicatifs : messages d'information, erreurs, avertissements et instructions de debug. Les développeurs s'appuient sur les logs applicatifs pour comprendre le comportement à l'exécution, tracer les requêtes et diagnostiquer des problèmes liés à la logique métier ou à des dépendances tierces. Les logs applicatifs sont généralement écrits sur stdout et stderr, ce qui les rend accessibles aux mécanismes de logging Kubernetes.
À prendre en compte :
- Gérer les logs applicatifs dans Kubernetes pose des défis liés à la nature dynamique des conteneurs. Si les logs ne sont pas collectés et persistés en dehors du conteneur, des informations peuvent être perdues lorsque les pods sont arrêtés ou replanifiés.
- Mieux vaut émettre les logs dans un format structuré, comme JSON, et éviter d'écrire des fichiers de logs à l'intérieur des conteneurs.
- Les solutions de logging centralisé permettent de conserver et d'interroger les logs à des fins de dépannage et de supervision.
- Les logs applicatifs révèlent ce que votre code a fait — mais pas pourquoi Kubernetes a tué le pod, si le node était sous pression de ressources, ni ce qui a changé dans le cluster au même moment. Pour l'analyse des causes racines, les logs applicatifs sont un point de départ, pas l'image complète.
2. Logs des composants système
Les logs des composants système sont produits par l'infrastructure essentielle d'un cluster Kubernetes. Cela inclut les logs du kubelet, du kube-apiserver, du kube-controller-manager, du kube-scheduler et du runtime de conteneur. Ces logs donnent un aperçu du fonctionnement du control plane Kubernetes et des agents de nodes, en capturant des événements tels que les décisions de scheduling, les vérifications de santé, les tentatives d'authentification et les conditions d'erreur au sein de la plateforme.
À prendre en compte :
- L'accès aux logs des composants système et leur analyse sont essentiels pour les opérateurs et administrateurs de cluster.
- Ces logs sont souvent stockés sur le système de fichiers de l'hôte ou accessibles via systemd journald, selon la configuration du cluster.
- Centraliser les logs des composants système avec les logs applicatifs aide à corréler les événements au niveau infrastructure avec les problèmes applicatifs, ce qui rend possible l'analyse des causes racines et la supervision proactive de l'environnement Kubernetes.
- Sur les services managés comme GKE et EKS, la plupart des logs des composants du control plane sont disponibles via la plateforme de logging du fournisseur cloud — GKE expose directement les logs du kube-apiserver, du kube-scheduler et du controller-manager dans Cloud Logging. Cela écarte la question de l'accès direct au système de fichiers, sans pour autant supprimer la nécessité de superviser et d'interroger activement ces logs.
3. Logs d'audit
Les logs d'audit dans Kubernetes enregistrent toutes les requêtes adressées à l'API server, en consignant qui a effectué quelle action, quand et depuis où. Ces logs soutiennent les enquêtes de sécurité, de conformité et forensiques, car ils fournissent une trace inviolable de l'activité des utilisateurs et du système. Le logging d'audit est configurable dans Kubernetes : les administrateurs peuvent contrôler quels événements sont journalisés et dans quelle mesure, selon des politiques qui définissent la granularité et la rétention des données d'audit.
À prendre en compte :
- Les logs d'audit se distinguent des logs applicatifs et système en ce qu'ils se concentrent sur les interactions avec l'API et les événements de contrôle d'accès.
- Ils aident les organisations à détecter les accès non autorisés, à superviser les opérations sensibles et à démontrer la conformité réglementaire.
- Stocker les logs d'audit dans un emplacement sécurisé et immuable et les intégrer à des plateformes SIEM ou d'analytique de sécurité sont des pratiques recommandées pour préserver la sécurité dans les environnements Kubernetes.
- Sur GKE, les logs d'audit sont gérés via Cloud Audit Logs et activés par défaut pour l'activité administrative. Sur EKS, CloudTrail capture l'activité de l'API server. Dans les deux cas, le fournisseur gère la collecte — mais l'analyse, l'alerting et la politique de rétention nécessitent toujours une configuration délibérée.
Événements
Les événements Kubernetes sont des enregistrements horodatés d'occurrences notables au sein du cluster : créations de pods, échecs de scheduling, redémarrages ou dépassements de quotas de ressources. Les événements ne sont pas des logs traditionnels mais servent de notifications qui aident les utilisateurs à comprendre les transitions d'état et les changements de cycle de vie des objets Kubernetes. Ils se consultent via kubectl get events et s'avèrent utiles pour le débogage en temps réel et la visibilité opérationnelle.
À prendre en compte :
- Les événements sont éphémères et généralement conservés pendant une courte durée dans l'API server Kubernetes ; la valeur par défaut est d'une heure.
- S'ils fournissent un contexte utile au dépannage, les événements ne doivent pas servir de seule source d'information pour l'audit ou le diagnostic.
- Pour une meilleure visibilité, les événements doivent être collectés et exportés vers des systèmes externes de supervision ou de logging, où ils peuvent être corrélés avec les logs applicatifs et système.
Les commandes kubectl logs essentielles
La commande kubectl logs est l'outil standard pour récupérer les logs des conteneurs depuis votre terminal.
Consulter les logs d'un pod
La commande kubectl logs est le moyen principal de consulter les logs d'un pod dans Kubernetes. Elle récupère les logs depuis les flux stdout et stderr du conteneur, ce qui permet aux opérateurs et développeurs d'inspecter le comportement applicatif depuis la ligne de commande. L'utilisation la plus simple est :
kubectl logs <pod-name>Cette commande affiche les logs du conteneur par défaut dans le pod spécifié. Si le pod ne contient qu'un seul conteneur, Kubernetes le sélectionne automatiquement. Consulter les logs d'un pod est utile pour diagnostiquer les erreurs applicatives, les échecs de démarrage ou les comportements inattendus, sans accès direct au node hébergeant le conteneur.
Suivre / streamer les logs
Kubernetes prend en charge le streaming de logs en temps réel grâce au flag -f ou --follow. Son comportement est similaire à la commande Linux tail -f : il affiche en continu les nouvelles entrées de log au fur et à mesure que le conteneur les génère.
kubectl logs -f <pod-name>Le streaming des logs est utile lors de sessions de debug ou pour superviser les déploiements et les processus de démarrage applicatif. Il permet aux opérateurs d'observer les événements en direct, de détecter les défaillances et de vérifier que les applications fonctionnent correctement après des changements de configuration ou de code.
Logs d'un conteneur spécifique
Lorsqu'un pod contient plusieurs conteneurs, Kubernetes exige le nom du conteneur pour identifier les logs à afficher. C'est fréquent dans les pods utilisant des conteneurs sidecar pour le logging, les proxies ou les agents de supervision.
kubectl logs <pod-name> -c <container-name>Le flag -c spécifie le conteneur cible au sein du pod. Sans cette option, Kubernetes peut renvoyer une erreur si plusieurs conteneurs existent. Cette commande permet d'isoler les logs d'un composant particulier dans les architectures de pods multi-conteneurs.
Logs d'un pod crashé / précédent
Kubernetes peut récupérer les logs d'un conteneur précédemment terminé via le flag --previous. C'est utile lorsque des conteneurs plantent et redémarrent avant que les administrateurs ne puissent inspecter les logs d'origine.
kubectl logs --previous <pod-name>Pour les pods avec plusieurs conteneurs, le nom du conteneur peut également être précisé avec -c. L'accès aux logs précédents aide à diagnostiquer les crash loops, les échecs de démarrage et les erreurs applicatives transitoires qui peuvent ne pas apparaître dans l'instance actuelle du conteneur.
Limiter la sortie
Les fichiers de logs volumineux peuvent être difficiles à analyser ; Kubernetes propose donc des options pour limiter la quantité de sortie renvoyée. Le flag --tail n'affiche que les lignes de logs les plus récentes.
kubectl logs --tail=100 <pod-name>Cette commande renvoie les 100 dernières lignes de logs, ce qui aide les utilisateurs à se concentrer sur les événements récents sans dérouler une sortie excessive.
Filtrer par temps
Kubernetes permet de filtrer les logs en fonction du temps avec les flags --since et --since-time. Ces options aident à restreindre la sortie des logs à une fenêtre temporelle pertinente lors des investigations d'incidents.
kubectl logs --since=1h <pod-name>L'exemple ci-dessus renvoie les logs générés au cours de la dernière heure. Kubernetes prend également en charge des horodatages exacts :
kubectl logs --since-time=2026-05-28T10:00:00Z <pod-name>Le filtrage temporel est utile pour corréler les logs avec des déploiements, des pannes ou des alertes.
Cas d'usage courants du logging Kubernetes
Voici quelques-uns des cas d'usage les plus courants du logging Kubernetes :
- Déboguer des pods qui plantent : le logging est essentiel pour diagnostiquer les pods qui plantent à répétition ou entrent dans un état CrashLoopBackOff. Les logs applicatifs révèlent souvent la cause racine : erreurs de configuration, dépendances manquantes, échecs de connexion à la base de données ou exceptions à l'exécution. Avec des commandes comme
kubectl logs --previous, les opérateurs peuvent inspecter les logs des conteneurs terminés avant qu'ils ne redémarrent. - Enquêter sur des déploiements en échec : les échecs de déploiement peuvent survenir à cause d'images de conteneurs invalides, d'échecs de readiness probes, de contraintes de ressources ou de problèmes de configuration. Les logs Kubernetes aident les équipes à comprendre pourquoi les workloads nouvellement déployés ne démarrent pas ou ne deviennent pas sains. Les logs applicatifs, combinés aux événements Kubernetes et aux logs des controllers, donnent une visibilité sur le cycle de vie du déploiement.
- Superviser les erreurs applicatives : les logs applicatifs servent à superviser les erreurs d'exécution et à identifier les problèmes de performance en production. Les systèmes de logging peuvent agréger les logs de toutes les instances applicatives et détecter des motifs récurrents comme des exceptions répétées, des réponses HTTP 500 ou des erreurs de timeout. Cela permet aux équipes d'identifier les incidents avant qu'ils n'affectent les utilisateurs.
- Auditer l'activité utilisateur et système : les logs d'audit Kubernetes offrent un historique détaillé des actions effectuées sur l'API server. Les organisations utilisent ces logs pour suivre l'activité des utilisateurs, surveiller les changements administratifs et enquêter sur les incidents de sécurité. Les logs d'audit capturent des informations telles que l'utilisateur authentifié, le type de requête, la ressource consultée et le statut de la réponse.
- Diagnostiquer les problèmes de node et de runtime : les logs des nodes et du runtime de conteneur aident à diagnostiquer les problèmes au niveau infrastructure affectant les workloads Kubernetes. Les défaillances de kubelet, les soucis réseau, la pression disque ou les crashs du runtime de conteneur sont généralement identifiés via les logs des composants système stockés sur les nodes du cluster.
Bonnes pratiques de logging Kubernetes
Voici quelques pistes pour améliorer votre stratégie de logging dans les environnements Kubernetes.
1. Centraliser les logs entre clusters, namespaces et workloads
Le logging centralisé est une bonne pratique pour les environnements Kubernetes, en particulier dans les organisations qui exploitent plusieurs clusters ou équipes. Agréger les logs sur une plateforme unique permet aux opérateurs de rechercher, analyser et corréler les événements entre namespaces, workloads et composants d'infrastructure. Sans logging centralisé, le dépannage devient difficile, car les logs restent fragmentés entre nodes et clusters.
Les organisations utilisent couramment des outils tels que Fluent Bit, Vector ou Logstash pour collecter les logs et les transférer vers des backends centralisés comme Elasticsearch, Loki, Splunk ou des plateformes de logging cloud-native. Une approche centralisée améliore la visibilité opérationnelle, simplifie la réponse aux incidents et garantit que les logs restent accessibles même lorsque les workloads sont replanifiés ou que des nodes sont supprimés.
À noter : si GKE et EKS fournissent par défaut la collecte centralisée de logs au sein d'un cluster unique, la centralisation entre clusters — par exemple, corréler un pic de latence dans un cluster de production avec un déploiement dans un cluster de staging — n'est pas prise en charge automatiquement par le fournisseur cloud. Cela exige une stratégie d'agrégation et un outillage délibérés.
2. Corréler les logs avec les métriques des ressources Kubernetes
Les logs gagnent en valeur lorsqu'ils sont combinés à des métriques issues des ressources Kubernetes telles que pods, nodes, déploiements et conteneurs. Corréler les logs avec l'utilisation CPU, la consommation mémoire, le nombre de redémarrages ou les métriques réseau aide les équipes à identifier plus rapidement la cause racine des problèmes de performance et des défaillances.
Par exemple, un pic d'erreurs applicatives peut coïncider avec un épuisement de la mémoire ou une latence accrue sur un node. Intégrer les systèmes de logging à des plateformes d'observabilité telles que Prometheus et Grafana permet aux opérateurs d'analyser ensemble logs et métriques, pour une compréhension plus complète du comportement du cluster et de la santé applicative.
C'est un domaine où les services Kubernetes managés ne comblent pas l'écart pour vous. Cloud Logging de GKE et CloudWatch Logs d'EKS gèrent le stockage et l'interrogation des logs, mais aucun ne corrèle automatiquement un événement de log avec un événement concurrent de CPU throttling ou de pression mémoire sur le même node. Cette corrélation nécessite encore un outillage d'observabilité Kubernetes dédié — et c'est souvent là que se cache le signal de diagnostic le plus précieux.
3. Utiliser le logging structuré avec les métadonnées Kubernetes
Le logging structuré améliore la recherche et l'automatisation en formatant les logs comme des données lisibles par machine, généralement en JSON. Plutôt que de s'appuyer sur du texte non structuré, les logs structurés exposent des champs tels que les horodatages, les niveaux de sévérité, les identifiants de requête et les noms de service dans un format cohérent.
Inclure des métadonnées Kubernetes renforce l'observabilité. Les collecteurs de logs peuvent enrichir les logs avec des détails comme le nom du pod, le namespace, le nom du node, l'image du conteneur et les labels. Ces métadonnées permettent aux équipes de filtrer les logs par workload, environnement ou propriétaire d'application, pour un dépannage et une analyse plus efficaces dans les déploiements Kubernetes à grande échelle.
Sur GKE, une grande partie de cela est gérée automatiquement — Cloud Logging ingère nativement les logs JSON structurés et les enrichit avec les métadonnées de ressource Kubernetes comme le namespace, le nom du pod et le cluster. Sur EKS avec CloudWatch Container Insights, un enrichissement similaire s'applique. Le principe sous-jacent reste néanmoins essentiel à comprendre : plus les métadonnées attachées à chaque entrée de log sont riches, plus vous isolez rapidement le signal pertinent à travers un cluster multi-tenant de grande taille.
4. Préserver les logs des pods redémarrés, évincés et supprimés
Les conteneurs et pods dans Kubernetes sont éphémères : les logs peuvent disparaître lorsque les workloads redémarrent, plantent ou sont supprimés. Pour éviter la perte de données, les logs doivent être exportés vers un stockage externe durable dès qu'ils sont générés.
Les organisations déploient généralement des collecteurs de logs en tant que DaemonSets pour acheminer les logs depuis les nodes vers des systèmes de stockage centralisé. Conserver les logs en dehors du cluster garantit que les données historiques restent disponibles pour le dépannage, l'audit, la conformité et l'analyse post-incident, même après que le workload d'origine a disparu.
5. Maîtriser le volume de logs pour éviter le gaspillage d'observabilité
Un logging excessif peut faire grimper les coûts de stockage, consommer de la bande passante réseau et réduire l'efficacité des plateformes d'observabilité. Les environnements Kubernetes à fort volume peuvent générer d'énormes quantités de données de logs, surtout lorsque les applications émettent des logs verbeux de niveau debug en production.
Les équipes doivent mettre en place des politiques de logging qui définissent les niveaux de logs appropriés, les durées de rétention et les règles de filtrage. Réduire les logs inutiles, échantillonner les événements répétitifs et exclure les données à faible valeur permet de maîtriser les coûts opérationnels tout en conservant des données d'observabilité utiles.
6. Aligner les logs sur la responsabilité des workloads et les labels FinOps
Appliquer des labels et des métadonnées cohérents aux workloads améliore la responsabilisation et la visibilité des coûts dans les environnements Kubernetes. Des logs enrichis d'informations de propriété, d'identifiants d'équipe, d'environnements et de labels d'allocation des coûts permettent aux organisations de suivre quelles applications génèrent le plus de données de logging.
Cette pratique soutient les initiatives FinOps en aidant les équipes à comprendre les dépenses d'observabilité et à optimiser l'utilisation des ressources. Elle simplifie également les flux opérationnels en permettant de filtrer les logs selon les unités métier, les services ou les environnements de déploiement. Des stratégies de labellisation cohérentes améliorent la gouvernance, l'efficacité du dépannage et la gestion des coûts sur les plateformes Kubernetes.
Aller au-delà des logs pour un dépannage Kubernetes proactif avec PerfectScale
Comme les sections précédentes le montrent, les logs constituent une couche fondamentale de l'observabilité Kubernetes — mais ils ont de réelles limites. Ils restituent ce qui s'est passé à l'intérieur d'un conteneur, pas pourquoi un pod a été évincé, comment la consommation de ressources a évolué avant un événement OOM, ni quels workloads se dégradent silencieusement sous l'effet du CPU throttling. Même sur GKE et EKS, où la collecte de logs est largement automatisée, c'est au moment de transformer la sortie brute des logs en analyse rapide des causes racines, à travers des pods, nodes et namespaces éphémères, que les équipes se retrouvent bloquées.
PerfectScale by DoiT offre une visibilité et une gouvernance Kubernetes guidées par l'IA qui combinent observabilité, supervision et analyse continue des performances, du gaspillage et des métriques de ressources entre clusters, namespaces, workloads et groupes de nodes. En analysant ensemble la télémétrie — logs, traces et métriques —, la solution aide les équipes à comprendre non seulement ce qui échoue, mais aussi pourquoi, afin qu'elles puissent mettre au jour des inconnues et mener des analyses de causes racines avec bien moins de recherches manuelles.
Principales capacités de PerfectScale :
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