في إطار نظام Kubernetes، يعتبر جمع المعلومات حول موارد النظام مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) ومساحة التخزين (Disk) ذا أهمية بالغة لضمان أداء الأنظمة وتحسين توزيع العبء. في هذا السياق، يمكن الحصول على هذه المعلومات من خلال عدة وسائل دون الاعتماد على Heapster.
أحد الطرق الرئيسية للحصول على معلومات الموارد في Kubernetes هي استخدام Kubernetes Metrics Server، الذي يعد بديلاً لـ Heapster. يتميز Metrics Server بالقدرة على جمع البيانات بشكل فعال حول النود والبودات في العنقود. يمكن تثبيت Metrics Server بسهولة باستخدام أمر kubectl apply، ومن ثم يمكن الوصول إلى المعلومات المطلوبة من خلال API.
يتيح Metrics Server الوصول إلى معلومات حول الاستهلاك الحالي للموارد مثل CPU والذاكرة، ويقوم بتحديث هذه المعلومات بشكل منتظم. عندما يتلقى Metrics Server طلبًا، يقوم بالاستعلام عن البيانات المحدثة مباشرةً من مكونات Kubernetes.
أما بالنسبة لـ Heapster، فقد تم إيقاف تطويره بشكل رسمي، ويُنصح بعدم استخدامه. كان Heapster يقوم بجمع البيانات من وحدات kubelet و kube-apiserver ويخزنها في قاعدة بيانات InfluxDB أو Grafana. ومع تطور التكنولوجيا، أصبح Metrics Server هو الحلاقلين الموصى بهما للحصول على معلومات موارد Kubernetes.
باستخدام Kubernetes Metrics Server، يمكنك تحليل الأداء وتنظيم موارد النظام بشكل أفضل، مما يسهم في تحسين استقرار وأداء تطبيقاتك داخل العنقود.
المزيد من المعلومات
تعد Kubernetes Metrics Server إضافة أساسية لبنية النظام الخاصة بـ Kubernetes، حيث توفر معلومات دقيقة حول استهلاك الموارد وأداء العناصر المختلفة في العنقود. يقوم Metrics Server بتحديث البيانات بشكل منتظم، مما يسمح للمستخدمين بفحص الاتجاهات وفهم الأحداث التي تحدث داخل النظام.
يعتمد Metrics Server على تكنولوجيا تسمى Metrics API، وهي واجهة برمجة تطبيقات تتيح الوصول إلى بيانات الأداء من مكونات Kubernetes. هذه الواجهة تقدم نقاط نهاية API لاستعراض معلومات محددة مثل الطلبات والاستجابات للبودات وحالة استخدام وحدة المعالجة المركزية والذاكرة.
يتم تجميع البيانات من وحدات kubelet في كل نود ويتم تخزينها في قاعدة البيانات الخاصة بـ Metrics Server. هذا يتيح للمستخدمين الوصول إلى معلومات متقدمة حول استهلاك الموارد على مستوى النظام والتفاصيل الفردية لكل بود.
علاوة على ذلك، يتيح Metrics Server توفير معلومات حول التحسينات والتغييرات الفعّالة في استخدام الموارد، وهو ما يُمكن الفريق الفني من اتخاذ قرارات أفضل لتحسين أداء التطبيقات وتحسين توزيع العبء على النظام.
يمكن استخدام أدوات تحليل البيانات ورصد الأداء مثل Prometheus وGrafana بالتزامن مع Metrics Server لتحليل البيانات بشكل أعمق وتصورها بشكل أفضل. هذا يتيح للمطورين ومديري النظام الوصول إلى تقارير واجهة رسومية متقدمة تساعد في تحليل الأداء بشكل فعّال واتخاذ القرارات السليمة بناءً على البيانات الفعلية.
