这篇文章主要介绍了在 Kubernetes 环境下监控和排查问题的重要性及相关方法，包括关键指标、常见挑战及应对措施等，具体内容如下：

• 引言：Kubernetes 事故频发，快速定位问题至关重要。本文介绍了在下次事故发生前应关注的关键指标，强调了监控系统的必要性。
• Kubernetes 宕机时每分钟都很重要：Kubernetes 系统故障的影响不仅是技术方面的，还包括财务、合同和声誉方面。停机的实际成本很高，服务级别协议（SLAs）也很严格，平均恢复时间（MTTR）是 SRE 和 DevOps 团队的关键指标。
• 四大黄金信号的重要性：在监控和站点可靠性工程领域，四大黄金信号（延迟、流量、错误和饱和度）是了解系统健康状况的重要标准。它们可以帮助团队解读混乱的数据，发现异常，并确定需要修复的问题。
• Kubernetes 监控的层次结构：Kubernetes 是一个分层系统，包括集群层、控制平面、节点、Pod 和容器以及应用程序等层次。每个层次都提供了不同的信号，需要从每个层次收集指标以实现全面的可观察性。
• 最重要的 Kubernetes 指标：在了解了 Kubernetes 的可观察性层次结构后，需要知道在每个层次中关注哪些指标。集群级指标包括未调度的 Pod 数量、节点健康状况、资源瓶颈等；控制平面指标包括 API 服务器响应时间、调度器延迟等；节点级指标包括磁盘和网络健康状况等；Pod 和部署级指标包括请求率、错误率、请求持续时间等。
• 常见的监控挑战及应对措施：在 Kubernetes 环境中监控面临着诸如指标过载、指标来源不一致、多租户复杂性、扩展问题、监控监控系统以及应急机制等挑战。通过关注高价值指标、标准化指标来源、有效使用标签和命名空间、设计可扩展的监控系统、监控监控系统以及建立应急文档等最佳实践可以应对这些挑战。
• 帮助监控这些指标的工具：Prometheus 和 Grafana 是用于抓取、存储和查询时间序列指标的标准工具，kube-state-metrics 用于暴露 Kubernetes 对象的状态指标，外部监控服务如 VictoriaMetrics、Jaeger 和 OpenTelemetry 则构成了强大的监控堆栈，提供了灵活、可扩展且成本效益高的监控解决方案。

总之，在 Kubernetes 环境中，拥有一个定义良好的可观察性策略，关注关键指标，使用合适的工具，对于及时做出决策、解决问题至关重要。