Основні метрики контейнерів

2.1 CPU

Моніторинг контейнерів Docker включає в себе відстежування ряду ключових метрик, які допомагають оцінювати їх продуктивність і стан. Основні метрики, які необхідно враховувати, включають використання CPU, пам'яті, мережі та диска. Розглянемо детальніше кожну з цих метрик і їх значення для моніторингу контейнерів.

Що вимірюється:

• Відсоток використання CPU: показує, який відсоток доступного процесорного часу використовує контейнер.
• Кількість використаних CPU: відображає, скільки процесорних ядер задіяно контейнером.
• Середнє навантаження CPU: показує середнє навантаження процесора за певний період часу.

Чому це важливо:

• Продуктивність: високе навантаження CPU може вказувати на перевантаження контейнера і можливі проблеми з продуктивністю.
• Ефективність: моніторинг використання CPU допомагає оптимізувати розподіл процесорних ресурсів між контейнерами.
• Вузькі місця: виявлення контейнерів із високим навантаженням на CPU допомагає запобігти вузьким місцям у продуктивності додатка.

Приклад аналізу:

Якщо контейнер постійно використовує 100% CPU, це може вказувати на необхідність масштабування або оптимізації коду додатка, який працює в цьому контейнері.

2.2 Пам'ять

Що вимірюється:

• Обсяг використаної пам'яті: кількість пам'яті, яку використовує контейнер.
• Пікове використання пам'яті: максимальна кількість пам'яті, використана контейнером за певний період часу.
• Пам'ять у кеші та буферах: кількість пам'яті, яка використовується для кешу та буферів, що може бути звільнена за потреби.

Чому це важливо:

• Уникнення витоків пам'яті: моніторинг пам'яті допомагає виявити витоки, які можуть призвести до зупинки контейнера чи погіршення його продуктивності.
• Планування ресурсів: розуміння використання пам'яті допомагає правильно планувати та розподіляти ресурси для контейнерів.
• Стабільність: надлишкове використання пам'яті може призвести до того, що система почне завершувати процеси (OOM killer), що впливає на стабільність додатка.

Приклад аналізу:

Якщо контейнер поступово збільшує використання пам'яті без її звільнення, це може вказувати на витік пам'яті в додатку, що вимагає втручання розробників.

2.3 Мережа

Що вимірюється:

• Обсяг вхідного трафіку: кількість даних, отриманих контейнером через мережеві інтерфейси.
• Обсяг вихідного трафіку: кількість даних, відправлених контейнером через мережеві інтерфейси.
• Мережеві помилки: кількість мережевих помилок, таких як втрачені або пошкоджені пакети.

Чому це важливо:

• Продуктивність мережі: високий мережевий трафік може свідчити про необхідність оптимізації мережевої взаємодії контейнера.
• Діагностика проблем: часті мережеві помилки можуть свідчити про проблеми з мережею або конфігурацією контейнера.
• Безпека: незвичайний мережевий трафік може бути ознакою потенційних атак чи порушень безпеки.

Приклад аналізу:

Якщо контейнер демонструє незвично високий обсяг вихідного трафіку, це може свідчити про спробу витоку даних або проблеми з конфігурацією мережевої взаємодії.

2.4 Диск

Що вимірюється:

• Обсяг використаного дискового простору: кількість дискового простору, який використовує контейнер.
• Кількість операцій вводу/виводу (I/O): кількість операцій читання та запису, що виконуються контейнером.
• Пропускна здатність диска: швидкість читання та запису даних на диск.

Чому це важливо:

• Продуктивність вводу/виводу: велика кількість операцій I/O може сповільнити роботу контейнера та вплинути на продуктивність всього додатка.
• Керування сховищем: розуміння використання дискового простору допомагає запобігти переповненню дисків і керувати ємністю сховищ.
• Оптимізація: моніторинг дискових операцій допомагає виявити та оптимізувати важкі процеси вводу/виводу.

Приклад аналізу:

Якщо контейнер постійно виконує велику кількість операцій запису на диск, це може вказувати на неефективне використання ресурсів або необхідність оптимізації додатка для зменшення навантаження на диск.