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1.集中日志和指标。通过Kubernetes编排你的容器化服务和工作负载会带来秩序，但请记住，你的环境仍然是分散的。如果你集中你的日志和指标，处理起来会容易得多。

2.考虑ephemeral容器。容器编排的美妙之处在于它可以很容易地在短时间内启动、停止、杀死和清理容器。但是，监控它们可能并不容易。即使服务正在进行，你仍然需要调试问题并监控集群活动。诀窍是在日志和指标消失之前获取。如果你不这样做，你的指标看起来更像左边的图，而不是右边的图。

3.简化，简化，简化。对于容器环境中的所有移动部分（服务、API、容器、编排工具），你需要进行监控而不会引入不必要的复杂性。不是使用各种监控代理来扩展容器，而是要从你监控和管理的内容中抽象出监控和管理工具。这也将帮助你的工程师专注于构建和交付软件，而不是运维交付平台。

4.明确监视每一层。你需要收集日志并监控环境中各层的错误、故障和性能问题（pod\容器和控制器管理器）。例如，你需要能够进行pod故障排除，确保容器正常运行，并在控制器管理器中收集运行时指标。

5.确保跨层的数据一致性。为了快速准确地调试，你需要确保容器环境中跨所有层的数据一致性。诸如准确的时间戳、一致的测量单位（如毫秒数与秒数）以及在应用程序和组件中收集常用的一组指标和日志，将帮助你快速准确地对所有层进行故障排除和调试。

以简单直接的方式完成这些待办事项的***做法是，监控Kubernetes环境中的容器，而不触碰应用程序容器。通过将DaemonSet或sidecar引入与容器化服务并列并包含日志记录和指标收集代理的Kubernetes环境中，可以实现这一目的。使用此方法进行部署将确保数据收集的一致性，***限度地减少应用程序容器所需的更改，最重要的是，消除生产环境中盲目选择的可能性。

几种实现方法包括：

1.使用带有Fluentd日志记录代理的DaemonSet（这会为你提供日志记录而不是指标）。如果你已经有了配置好的ELK集群，这是一个选择。

2.使用带有Prometheus指标代理的DaemonSet或sidecar（CoreOS在集成Prometheus和Kubernetes方面做得非常出色）。在你的Kubernetes集群上运行Prometheus将为你提供指标检测、查询和警报。

3.许多指标和性能监控工具，包括Heapster、DataDog、cAdvisor、New Relic、Weave / VMware，也提供了用于Kubernetes监控的DaemonSet或sidecar选项。

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