Redémarrages de pods
Trouver pourquoi un pod entre en boucle de redémarrage.
Clusters, nœuds, pods et charges de travail Kubernetes vus aux côtés des applications qu’ils exécutent.
Sur Kubernetes, tout change de place en permanence : des pods qui redémarrent, des nœuds qui se remplissent, des déploiements qui échouent à moitié. Sans visibilité simultanée sur le cluster et les applications, le diagnostic est lent.
Cinq phases, toujours dans le même ordre. Sélectionnez-en une pour voir ce qui s’y passe. Dans les projets complets, elles s’inscrivent dans les étapes de notre méthode.
Nous examinons ce qui est surveillé aujourd’hui, avec quels outils, quels incidents sont passés inaperçus et ce que cela coûte.
Nous concevons la collecte avec OpenTelemetry : agents, gateways, chemins de sortie, attributs communs et échantillonnage.
Nous déployons le collector avec Helm, activons la collecte des événements et des logs et configurons l’instrumentation automatique.
Nous vérifions dans le cluster que nœuds, pods et applications remontent des données et que les détecteurs alertent en cas de redémarrages et de manque de ressources.
Nous ajustons cardinalité, échantillonnage et détecteurs selon l’usage réel pour contenir le coût et le bruit.
Trouver pourquoi un pod entre en boucle de redémarrage.
Ajuster requests et limits avec des données réelles.
Donner à chaque équipe la vue de ses charges de travail.
Kubernetes standard et les distributions managées comme EKS, AKS et GKE, ainsi qu’OpenShift.
Oui, via l’OpenTelemetry Operator pour les langages pris en charge.
Oui, avec le même collector, pour qu’ils partagent les attributs avec les métriques et les traces.
Décrivez-nous votre situation. Si ce service ne correspond pas à votre besoin, nous vous le dirons ; sinon, nous vous proposerons une première étape concrète.
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