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Prometheus ist der Standard in Sachen Monitoring, Alerting und Trending. Doch die Software ist langsam, wenn sie viele historische Daten im Speicher liegen hat. Der Retter heißt Cortex, das obendrein noch Cluster-Funktionalität liefert.

Container haben sich längst ihren Platz im Alltag der IT gesichert – und sie sind gekommen, um zu bleiben. So neu der Deployment-Mechanismus sein mag – im alltäglichen Betrieb stehen Kubernetes & Co. vor exakt denselben Herausforderungen wie ihre konventionellen Gegenstücke. Beispielsweise sind Backups ein auch bei K8s regelmäßig auftretendes Ärgernis. Dasselbe gilt für die Automatisierung in Form von Infrastructure-as-Code. Ganz oben auf der Skala der betriebsbedingten Schmerzen steht bei Containern wie bei konventionellen Umgebungen das Thema Monitoring. Logisch, denn geht in Kubernetes etwas schief, will der Admin das genauso wissen wie beim Betrieb typischer Monolithen in klassischen Umgebungen.

Monitoring in klassischen Umgebungen folgte lange einem vertrauten Muster. Ein Administrator überwachte Hosts und Dienste, prüfte Systemzustände und reagierte auf Ereignisse, die das Monitoring-System monierte. Fiel ein Dienst aus, schlug ein Check Alarm. Überschritt ein Wert einen Grenzbereich, meldete das System einen Fehler. Beim Großteil der konventionellen Setups funktioniert das Modell bis heute. Container-Plattformen hingegen verschieben die Anforderungen grundlegend. In K8s-Umgebungen genügt reines Ereignismonitoring nicht mehr, weil Stabilität nicht nur von “läuft” oder “läuft nicht” abhängt.

Container-Workloads sind selten binär oder einfach. Stattdessen geraten sie schleichend in Schwierigkeiten: Steigende Latenzen, Engpässe bei CPU oder Speicher, saturierte Netze, ausufernde Requests und volle Puffer bei Netz und Stora...

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