Cos'è il logging in Kubernetes?
In Kubernetes i log sono lo strumento principale per osservare il comportamento delle applicazioni e risolvere i problemi del cluster. Poiché i pod sono effimeri, Kubernetes gestisce i log catturando i flussi stdout e stderr dai container e salvandoli come file temporanei sul nodo.
Architettura di logging:
Kubernetes non offre una soluzione nativa di storage persistente per i log e si appoggia a tre pattern architetturali principali:
- Logging a livello di nodo: il container runtime cattura l'output standard e lo salva in /var/log/pods/ sul nodo host.
- Sidecar container per l'inoltro dei log: un container secondario all'interno del pod raccoglie i log dall'applicazione e li invia al proprio stdout o direttamente a un backend di logging.
- Logging a livello di cluster: un agente specializzato (come Fluentd, Fluent Bit o Filebeat) viene eseguito come DaemonSet su ogni nodo. Raccoglie i file di log locali e li inoltra a un sistema di storage centralizzato come Elasticsearch, Grafana Loki o servizi cloud specifici come AWS CloudWatch, Google Cloud Logging (utilizzato da GKE) o Azure Monitor.
Tipi di log in Kubernetes — ciascuno approfondito di seguito:
- Log delle applicazioni: il tipo più diffuso, generato dal codice in esecuzione nei pod.
- Log dei componenti di sistema: generati dai servizi core di Kubernetes come API server, scheduler e kubelet.
- Log di audit: registrazioni di ogni chiamata effettuata all'API server di Kubernetes, utilizzate principalmente per sicurezza e compliance.
- Eventi: tecnicamente non sono log, ma registrazioni con timestamp dei cambiamenti di stato nel cluster (ad esempio, un pod che non riesce ad avviarsi), consultabili tramite
kubectl get events.
In questo articolo:
- Comprendere l'architettura di logging di Kubernetes
- Tipi di log in Kubernetes
- Comandi essenziali di kubectl logs
- Casi d'uso comuni del logging in Kubernetes
- Best practice per il logging in Kubernetes
Comprendere l'architettura di logging di Kubernetes
Logging a livello di nodo
Il logging a livello di nodo in Kubernetes consiste nell'acquisire i log sulla macchina host, dove il container runtime salva i log di tutti i container in esecuzione su quel nodo. Per impostazione predefinita, i nodi Kubernetes utilizzano il meccanismo di logging del container runtime, come il driver di logging JSON di Docker, che scrive i flussi stdout e stderr di ogni container in file di log in una posizione standard, ad esempio /var/log/containers/.
Vantaggi:
- Questo approccio garantisce la persistenza dei log sul nodo anche se un container ha vita breve o va in crash.
- Fornisce una fonte locale per la risoluzione dei problemi.
Limiti:
- Non è consigliabile affidarsi esclusivamente al logging a livello di nodo.
- Quando i nodi vengono eliminati, oppure se i log vengono ruotati o cancellati, i dati possono andare persi.
- I log a livello di nodo restano inoltre isolati, rendendo difficile correlare eventi tra nodi diversi o aggregare i log per un'analisi centralizzata.
- Il logging a livello di nodo non offre visibilità oltre il singolo nodo: non permette di rispondere a domande sullo stato dei workloads nell'intero cluster, sull'andamento delle risorse nel tempo o sulla relazione tra un evento di log e un picco di CPU su un altro nodo.
Negli ambienti di produzione, le organizzazioni in genere affiancano al logging a livello di nodo soluzioni a livello di cluster che raccolgono ed esportano i log verso sistemi esterni per conservazione, ricerca e analisi.
Sidecar container per l'inoltro dei log
I sidecar container sono un pattern architetturale di Kubernetes in cui un container aggiuntivo viene eseguito accanto al container applicativo principale all'interno dello stesso pod. Nel contesto del logging, il ruolo del sidecar è specificamente l'inoltro dei log: legge i file di log o i flussi generati dal container applicativo principale e li invia a un backend di logging esterno. Questo è diverso dal semplice scrivere log da un sidecar container come si farebbe da qualsiasi altro container. Questo design separa la logica di logging dal codice applicativo, consentendo ai team di standardizzare la raccolta dei log tra i diversi workloads.
Vantaggi:
- L'utilizzo di sidecar container per il logging offre flessibilità e coerenza.
- Il sidecar può gestire attività come la rotazione dei log, la formattazione, l'arricchimento con metadati e la trasmissione sicura verso uno storage centralizzato.
- Questo approccio è utile quando le applicazioni non supportano nativamente il logging strutturato o quando i log devono essere inviati a destinazioni multiple.
Limiti:
- Introduce overhead di risorse e complessità operativa.
- Ogni pod deve essere configurato e occuparsi del ciclo di vita dei propri sidecar container.
- Il pattern sidecar risolve la raccolta dei log, non la loro analisi. Anche con log inoltrati in modo impeccabile, correlare ciò che è accaduto in un container con eventi a livello di cluster — decisioni di scheduling, pressione sulle risorse, condizioni del nodo — richiede comunque strumenti aggiuntivi.
Logging a livello di cluster
Il logging a livello di cluster aggrega i log da tutti i nodi, pod e componenti di un cluster Kubernetes e li esporta verso un sistema centralizzato. In genere si ottiene distribuendo agenti di raccolta log, come Fluentd, Logstash o Filebeat, come DaemonSet, che vengono eseguiti su ogni nodo e raccolgono i log dai file di log dei container o dal sistema journald. I log raccolti vengono poi inoltrati a piattaforme esterne come Elasticsearch, Splunk o servizi di logging in cloud per archiviazione, indicizzazione e query.
È il pattern implementato per impostazione predefinita dai servizi Kubernetes gestiti. Su GKE, Google Cloud Logging (in precedenza Stackdriver) è abilitato out of the box e distribuisce un agente basato su Fluent Bit come DaemonSet che invia i log a Cloud Logging. Su EKS, AWS offre una configurazione analoga tramite l'add-on AWS for Fluent Bit, che inoltra a CloudWatch Logs. Se utilizza un servizio Kubernetes gestito, sta quasi certamente già usando il logging a livello di cluster: la vera domanda è quanto lo stia sfruttando bene.
Vantaggi:
- Il logging a livello di cluster risponde alle sfide poste da nodi e pod effimeri, garantendo la conservazione dei log anche quando i workloads vengono riprogrammati o l'infrastruttura cambia.
- Consente ricerche, correlazioni e analisi tra i componenti del cluster, semplificando il monitoraggio dello stato delle applicazioni, il debug degli incidenti e il rispetto dei requisiti di compliance.
- Implementare il logging a livello di cluster è considerato una best practice negli ambienti Kubernetes di produzione, perché fornisce una base scalabile per l'observability.
Limiti:
- Anche con il logging a livello di cluster attivo, i log da soli non raccontano tutta la storia. Catturano ciò che un'applicazione ha riportato, ma non perché un pod sia stato riprogrammato, se un nodo fosse sotto pressione di memoria o come il consumo di risorse sia evoluto nel tempo. Correlare gli eventi di log con le metriche dell'infrastruttura richiede in genere strumenti aggiuntivi rispetto a quanto offerto da una pipeline di aggregazione dei log.
Tipi di log in Kubernetes
1. Log delle applicazioni
I log delle applicazioni sono generati dal codice in esecuzione all'interno dei container. Catturano l'output dei processi applicativi, come messaggi informativi, errori, avvisi e istruzioni di debug. Gli sviluppatori si affidano ai log delle applicazioni per comprendere il comportamento a runtime, tracciare le richieste e diagnosticare problemi legati alla logica di business o a dipendenze di terze parti. I log applicativi vengono in genere scritti su stdout e stderr, risultando così accessibili ai meccanismi di logging di Kubernetes.
Considerazioni:
- Gestire i log applicativi in Kubernetes presenta delle sfide a causa della natura dinamica dei container. Se i log non vengono raccolti e conservati al di fuori del container, le informazioni possono andare perse quando i pod vengono terminati o riprogrammati.
- È bene emettere i log in un formato strutturato, come JSON, ed evitare di scrivere file di log all'interno dei container.
- Soluzioni di logging centralizzato permettono di conservare e cercare i log per troubleshooting e monitoraggio.
- I log applicativi rivelano cosa ha fatto il codice, ma non perché Kubernetes abbia terminato il pod, se il nodo fosse sotto pressione di risorse o cosa sia cambiato nel cluster nello stesso istante. Per l'analisi delle cause radice, i log applicativi sono un punto di partenza, non il quadro completo.
2. Log dei componenti di sistema
I log dei componenti di sistema sono prodotti dall'infrastruttura core di un cluster Kubernetes. Comprendono i log di kubelet, kube-apiserver, kube-controller-manager, kube-scheduler e container runtime. Offrono informazioni sul funzionamento del control plane di Kubernetes e degli agenti dei nodi, catturando eventi come decisioni di scheduling, health check, tentativi di autenticazione e condizioni di errore all'interno della piattaforma.
Considerazioni:
- Accedere e analizzare i log dei componenti di sistema è fondamentale per gli operatori e gli amministratori del cluster.
- Questi log sono spesso archiviati sul filesystem dell'host o accessibili tramite systemd journald, a seconda della configurazione del cluster.
- Centralizzare i log dei componenti di sistema insieme ai log applicativi aiuta a correlare gli eventi a livello di infrastruttura con i problemi applicativi, abilitando l'analisi delle cause radice e il monitoraggio proattivo dell'ambiente Kubernetes.
- Sui servizi gestiti come GKE ed EKS, la maggior parte dei log dei componenti del control plane è disponibile tramite la piattaforma di logging del cloud provider: GKE espone i log di kube-apiserver, kube-scheduler e controller-manager direttamente in Cloud Logging. Questo elimina la necessità di accedere direttamente al filesystem, ma non l'esigenza di monitorare e interrogare attivamente quei log.
3. Log di audit
I log di audit in Kubernetes registrano tutte le richieste all'API server, catturando dettagli su chi ha eseguito quale azione, quando e da dove. Supportano attività di sicurezza, compliance e indagini forensi, fornendo una traccia a prova di manomissione dell'attività di utenti e sistema. Il logging di audit è configurabile in Kubernetes e consente agli amministratori di definire quali eventi vengono registrati e con quale livello di dettaglio, in base a policy che ne stabiliscono granularità e conservazione.
Considerazioni:
- I log di audit si differenziano dai log applicativi e di sistema perché si concentrano sulle interazioni con l'API e sugli eventi di controllo degli accessi.
- Aiutano le organizzazioni a rilevare accessi non autorizzati, monitorare operazioni sensibili e dimostrare la conformità normativa.
- Conservare i log di audit in storage sicuri e immutabili e integrarli con piattaforme SIEM o di security analytics sono pratiche consigliate per mantenere la sicurezza negli ambienti Kubernetes.
- Su GKE, i log di audit sono gestiti tramite Cloud Audit Logs e sono abilitati per impostazione predefinita per l'attività amministrativa. Su EKS, CloudTrail cattura l'attività dell'API server. In entrambi i casi, il provider gestisce la raccolta, ma analisi, alerting e policy di conservazione richiedono comunque una configurazione consapevole.
Eventi
Gli eventi di Kubernetes sono registrazioni con timestamp di occorrenze significative all'interno del cluster, come creazione di pod, fallimenti di scheduling, riavvii o violazioni di quote di risorse. Non sono log tradizionali, ma fungono da notifiche che aiutano gli utenti a comprendere transizioni di stato e cambiamenti nel ciclo di vita degli oggetti Kubernetes. Possono essere visualizzati con kubectl get events e sono utili per il debug in tempo reale e la visibilità operativa.
Considerazioni:
- Gli eventi sono effimeri e in genere conservati per un breve periodo nell'API server di Kubernetes; il valore predefinito è un'ora.
- Pur fornendo contesto per il troubleshooting, gli eventi non dovrebbero essere utilizzati come unica fonte di informazioni di audit o diagnostiche.
- Per una visibilità più ampia, gli eventi dovrebbero essere raccolti ed esportati verso sistemi esterni di monitoraggio o logging, dove possono essere correlati ai log applicativi e di sistema.
Comandi essenziali di kubectl logs
Il comando kubectl logs è lo strumento standard per recuperare i log dei container dal terminale.
Visualizzare i log di un pod
Il comando kubectl logs è il modo principale per visualizzare i log di un pod in Kubernetes. Recupera i log dai flussi stdout e stderr del container, consentendo a operatori e sviluppatori di ispezionare il comportamento delle applicazioni dalla riga di comando. L'uso più semplice è:
kubectl logs <pod-name>Questo comando mostra i log del container predefinito nel pod specificato. Se il pod contiene un solo container, Kubernetes lo seleziona automaticamente. Visualizzare i log dei pod è utile per risolvere errori applicativi, fallimenti di avvio o comportamenti inattesi senza dover accedere direttamente al nodo che ospita il container.
Seguire/streamare i log
Kubernetes supporta lo streaming dei log in tempo reale tramite il flag -f o --follow. Il comportamento è simile al comando Linux tail -f e mostra in continuo le nuove voci di log man mano che vengono generate dal container.
kubectl logs -f <pod-name>Lo streaming dei log è utile durante le sessioni di debug o per monitorare i deployment e i processi di avvio delle applicazioni. Consente agli operatori di osservare eventi live, rilevare fallimenti e verificare che le applicazioni funzionino correttamente dopo modifiche di configurazione o di codice.
Log di un container specifico
Quando un pod contiene più container, Kubernetes richiede il nome del container per identificare quali log mostrare. È un caso comune nei pod che utilizzano sidecar container per logging, proxy o agenti di monitoraggio.
kubectl logs <pod-name> -c <container-name>Il flag -c specifica il container di destinazione all'interno del pod. Senza questa opzione, Kubernetes può restituire un errore se sono presenti più container. Questo comando consente di isolare i log di un componente specifico nelle architetture di pod multi-container.
Log di un pod terminato/precedente
Kubernetes può recuperare i log di un container precedentemente terminato tramite il flag --previous. È utile quando i container vanno in crash e si riavviano prima che gli amministratori possano ispezionare i log originali.
kubectl logs --previous <pod-name>Per i pod con più container è possibile specificare anche il nome del container con -c. Accedere ai log precedenti aiuta a diagnosticare crash loop, fallimenti di avvio ed errori applicativi transitori che potrebbero non comparire nell'istanza corrente del container.
Limitare l'output
I file di log di grandi dimensioni possono essere difficili da analizzare, quindi Kubernetes offre opzioni per limitare la quantità di output restituita. Il flag --tail mostra solo le righe di log più recenti.
kubectl logs --tail=100 <pod-name>Questo comando restituisce le ultime 100 righe di log e aiuta a concentrarsi sugli eventi recenti senza dover scorrere un output eccessivo.
Filtrare per tempo
Kubernetes consente di filtrare i log in base al tempo con i flag --since e --since-time. Queste opzioni aiutano a restringere l'output a una finestra temporale rilevante durante le indagini sugli incidenti.
kubectl logs --since=1h <pod-name>L'esempio sopra restituisce i log generati nell'ultima ora. Kubernetes supporta anche timestamp esatti:
kubectl logs --since-time=2026-05-28T10:00:00Z <pod-name>Il filtro temporale è utile per correlare i log con deployment, interruzioni o avvisi.
Casi d'uso comuni del logging in Kubernetes
Ecco alcuni dei casi d'uso più frequenti del logging in Kubernetes:
- Debug di pod in crash: il logging è essenziale per diagnosticare i pod che vanno ripetutamente in crash o entrano nello stato CrashLoopBackOff. I log applicativi rivelano spesso la causa radice, come errori di configurazione, dipendenze mancanti, connessioni al database fallite o eccezioni a runtime. Con comandi come
kubectl logs --previous, gli operatori possono ispezionare i log dei container terminati prima del riavvio. - Indagare i deployment falliti: i fallimenti di deployment possono verificarsi a causa di immagini container non valide, fallimenti delle readiness probe, vincoli di risorse o problemi di configurazione. I log di Kubernetes aiutano i team a capire perché i workloads appena distribuiti non riescono ad avviarsi o a diventare operativi. I log applicativi, combinati con gli eventi di Kubernetes e i log dei controller, danno visibilità sul ciclo di vita del deployment.
- Monitorare gli errori applicativi: i log applicativi vengono utilizzati per monitorare gli errori a runtime e individuare problemi di performance negli ambienti di produzione. I sistemi di logging possono aggregare i log di tutte le istanze applicative e rilevare pattern come eccezioni ripetute, risposte HTTP 500 o errori di timeout. In questo modo i team possono individuare gli incidenti prima che impattino sugli utenti.
- Audit dell'attività di utenti e sistema: i log di audit di Kubernetes forniscono un registro dettagliato delle azioni eseguite sull'API server. Le organizzazioni li utilizzano per tracciare l'attività degli utenti, monitorare le modifiche amministrative e indagare sugli incidenti di sicurezza. I log di audit catturano informazioni come l'utente autenticato, il tipo di richiesta, la risorsa a cui si è acceduto e lo stato della risposta.
- Troubleshooting di problemi a livello di nodo e runtime: i log dei nodi e del container runtime aiutano a diagnosticare problemi a livello di infrastruttura che impattano sui workloads di Kubernetes. Questioni come fallimenti del kubelet, problemi di rete, pressione su disco o crash del container runtime vengono in genere individuate tramite i log dei componenti di sistema archiviati sui nodi del cluster.
Best practice per il logging in Kubernetes
Ecco alcuni modi in cui le organizzazioni possono migliorare la propria strategia di logging negli ambienti Kubernetes.
1. Centralizzare i log tra cluster, namespace e workloads
Il logging centralizzato è una best practice negli ambienti Kubernetes, soprattutto nelle organizzazioni che gestiscono più cluster o team. Aggregare i log in un'unica piattaforma consente agli operatori di cercare, analizzare e correlare eventi tra namespace, workloads e componenti dell'infrastruttura. Senza logging centralizzato il troubleshooting diventa difficile, perché i log restano frammentati tra nodi e cluster.
Le organizzazioni utilizzano comunemente strumenti come Fluent Bit, Vector o Logstash per raccogliere i log e inoltrarli a backend centralizzati come Elasticsearch, Loki, Splunk o piattaforme di logging cloud-native. Un approccio centralizzato migliora la visibilità operativa, semplifica la risposta agli incidenti e garantisce che i log restino accessibili anche quando i workloads vengono riprogrammati o i nodi terminati.
Va notato che, sebbene GKE ed EKS forniscano per impostazione predefinita la raccolta centralizzata dei log all'interno di un singolo cluster, la centralizzazione tra cluster — ad esempio per correlare un picco di latenza in un cluster di produzione con un deployment in un cluster di staging — non è qualcosa che il cloud provider gestisce automaticamente. Richiede una strategia di aggregazione e strumenti dedicati.
2. Correlare i log con le metriche delle risorse Kubernetes
I log diventano più preziosi se combinati con le metriche delle risorse Kubernetes come pod, nodi, deployment e container. Correlare i log con utilizzo della CPU, consumo di memoria, conteggi di riavvii o metriche di rete aiuta i team a individuare più rapidamente la causa radice di problemi di performance e fallimenti.
Ad esempio, un picco di errori applicativi può corrispondere a un esaurimento della memoria o a un aumento della latenza su un nodo. Integrare i sistemi di logging con piattaforme di observability come Prometheus e Grafana consente agli operatori di analizzare insieme log e metriche, offrendo una comprensione più completa del comportamento del cluster e dello stato delle applicazioni.
È un ambito in cui i servizi Kubernetes gestiti non colmano il divario. Cloud Logging di GKE e CloudWatch Logs di EKS gestiscono l'archiviazione e l'interrogazione dei log, ma nessuno dei due correla automaticamente un evento di log con un evento concomitante di throttling della CPU o di pressione di memoria sullo stesso nodo. Quella correlazione richiede comunque strumenti di observability Kubernetes dedicati, ed è spesso lì che si trova il segnale diagnostico più prezioso.
3. Utilizzare il logging strutturato con metadati di Kubernetes
Il logging strutturato migliora la ricercabilità dei log e l'automazione formattando i log come dati leggibili dalle macchine, in genere JSON. Invece di affidarsi a testo non strutturato, i log strutturati espongono campi come timestamp, livelli di severità, ID di richiesta e nomi dei servizi in un formato coerente.
Includere i metadati di Kubernetes migliora l'observability. I collettori di log possono arricchire i log con dettagli come nome del pod, namespace, nome del nodo, immagine del container e label. Questi metadati consentono ai team di filtrare i log per workload, ambiente o proprietario dell'applicazione, rendendo più efficienti il troubleshooting e l'analisi nei deployment Kubernetes di grandi dimensioni.
Su GKE gran parte di tutto questo è gestito automaticamente: Cloud Logging ingerisce i log JSON strutturati in modo nativo e li arricchisce con metadati delle risorse Kubernetes come namespace, nome del pod e cluster. Su EKS con CloudWatch Container Insights vale un arricchimento analogo. Il principio sottostante merita comunque attenzione: più ricchi sono i metadati associati a ogni voce di log, più velocemente si riesce a isolare il segnale rilevante in un cluster grande e multi-tenant.
4. Preservare i log dei pod riavviati, in eviction e cancellati
Container e pod in Kubernetes sono effimeri, quindi i log possono scomparire quando i workloads si riavviano, vanno in crash o vengono eliminati. Per evitare la perdita di dati, i log dovrebbero essere esportati su storage esterno durevole appena vengono generati.
Le organizzazioni distribuiscono in genere i collettori di log come DaemonSet per inviare i log dai nodi a sistemi di storage centralizzati. Conservare i log all'esterno del cluster garantisce che i dati storici restino disponibili per troubleshooting, audit, compliance e analisi post-incidente, anche dopo che il workload originale non esiste più.
5. Controllare il volume dei log per evitare sprechi di observability
Un logging eccessivo può aumentare i costi di archiviazione, consumare banda di rete e ridurre l'efficienza delle piattaforme di observability. Gli ambienti Kubernetes ad alto volume possono generare grandi quantità di dati di log, soprattutto quando le applicazioni emettono log di debug verbosi in produzione.
I team dovrebbero implementare policy di logging che definiscano livelli di log, periodi di conservazione e regole di filtraggio appropriati. Ridurre i log superflui, campionare gli eventi ripetitivi ed escludere i dati a basso valore aiuta a contenere i costi operativi mantenendo dati di observability utili.
6. Allineare i log con la proprietà dei workloads e le label FinOps
Applicare label e metadati coerenti ai workloads migliora la responsabilizzazione e la visibilità sui costi negli ambienti Kubernetes. I log arricchiti con informazioni sulla proprietà, identificatori dei team, ambienti e label di allocazione dei costi consentono alle organizzazioni di tracciare quali applicazioni generano la maggior quantità di dati di log.
Questa pratica supporta le iniziative FinOps aiutando i team a comprendere la spesa di observability e a ottimizzare l'utilizzo delle risorse. Semplifica inoltre i flussi operativi consentendo di filtrare i log per unità di business, servizi o ambienti di deployment. Strategie di labeling coerenti migliorano governance, efficienza del troubleshooting e gestione dei costi sulle piattaforme Kubernetes.
Andare oltre i log verso un troubleshooting proattivo di Kubernetes con PerfectScale
Come chiariscono le sezioni precedenti, i log sono un livello fondamentale dell'observability di Kubernetes, ma hanno limiti reali. Catturano cosa è successo all'interno di un container, non perché un pod sia stato evicted, come il consumo di risorse sia evoluto prima di un evento OOM o quali workloads stiano silenziosamente degradando sotto throttling della CPU. Anche su GKE ed EKS, dove la raccolta dei log è in gran parte automatizzata, trasformare l'output grezzo dei log in un'analisi rapida delle cause radice su pod, nodi e namespace effimeri è il punto in cui i team si bloccano.
PerfectScale by DoiT offre visibilità e governance di Kubernetes guidate dall'AI, che combinano observability, monitoraggio e analisi continua di performance, sprechi e metriche delle risorse tra cluster, namespace, workloads e gruppi di nodi. Analizzando insieme dati di telemetria come log, trace e metriche, aiuta i team a comprendere non solo cosa sta fallendo, ma anche perché, così possono individuare incognite ed eseguire analisi delle cause radice con molto meno lavoro manuale.
Capacità chiave di PerfectScale:
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