Natuurlijk! Hier zijn gerichte aanbevelingen om je Kubernetes-omgeving te optimaliseren voor monitoring, autoscaling, logging en foutafhandeling: Monitoring: 1. Versterk Prometheus-configuratie: - Voeg uitgebreide metrics toe aan je microservices met custom metrics als dat nodig is. - Gebruik kube-state-metrics en node-exporters voor inzicht in cluster- en node-gezondheid. 2. Visualiseer data met Grafana: - Bouw dashboards die realtime inzicht geven in CPU-, geheugen-, request-, en foutpercentages. 3. Implementeer alerting: - Stel alerts in voor kritieke metrics zoals hoge latency, foutpercentages of resource-uitputting. Autoscaling: 1. Horizontal Pod Autoscaler (HPA): - Configureer HPA gebaseerd op CPU en memory gebruik. - Overweeg de implementatie van de Kubernetes Metrics Server voor accurate metingen. 2. Vertical Pod Autoscaler (VPA): - Gebruik VPA voor het dynamisch aanpassen van resource requests en limits indien nodig. 3. Cluster Autoscaler: - Schaal het aantal nodes automatisch op basis van de workload via AWS EKS Cluster Autoscaler. 4. Custom Autoscaling: - Overweeg de inzet van de Kubernetes Custom Metrics Adapter om autoscaling op basis van application-specific metrics te realiseren. Logging: 1. Centraliseer logs: - Gebruik bijvoorbeeld Fluentd of Fluent Bit om logs te verzamelen en door te sturen naar een centrale opslag zoals Elasticsearch of CloudWatch. 2. Logstructuur: - Zorg voor gestructureerde logs (bijvoorbeeld JSON) voor betere filterbaarheid. 3. Log monitoring: - Stel dashboards en alerts in op logs voor snelle detectie van problemen. Foutafhandeling: 1. Circuit Breaker Patronen: - Implementeer circuit breakers binnen je microservices om falen te isoleren. 2. Resilience en retries: - Gebruik Kubernetes liveness en readiness probes om snel te reageren op falende pods. - Configureer retries en timeouts in je clients en API-gateways. 3. Incident response: - Automatiseer herstart en herstelprocedures via Kubernetes health checks en Helm charts. 4. Tracing: - Implementeer distributed tracing (bijvoorbeeld Jaeger) om bottlenecks en fouten in de request flow te identificeren. Samenvatting: - Voeg uitgebreide metrics en visualisaties toe voor betere zichtbaarheid. - Versterk autoscaling met custom metrics en cluster scaling. - Centraliseer en structureer logs voor snelle detectie. - Implementeer robuuste foutafhandelingspatronen en tracing. Door deze strategieën te combineren, verbeter je de automatische schaalbaarheid en versnel je foutdetectie significant binnen je Kubernetes-omgeving op AWS EKS.

Zeker, ik help je graag met een uitgebreide strategie voor je Kubernetes microservices-omgeving. Hier is een gestructureerd plan gebaseerd op je huidige setup en uitdagingen: ## 1. Monitoring & Observability Verbeteringen ### Prometheus Optimalisatie - **Prometheus Operator** implementeren voor betere beheerbaarheid - **ServiceMonitor CRDs** configureren voor automatische service-discovery - **Recording Rules** instellen voor kritieke metrische berekeningen - **Alertmanager** configureren met betekenisvolle thresholds ### Aanbevolen Metrics om te monitoren: ```yaml # Container niveau container_cpu_usage_seconds_total container_memory_working_set_bytes container_fs_usage_bytes # Pod niveau kube_pod_status_phase kube_pod_container_status_restarts_total # Applicatie niveau http_requests_total http_request_duration_seconds application_specific_business_metrics ``` ## 2. Autoscaling Strategie ### Horizontal Pod Autoscaler (HPA) Optimalisatie ```yaml apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: je-service-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: je-service minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70 - type: Resource resource: name: memory target: type: Utilization averageUtilization: 80 behavior: scaleDown: stabilizationWindowSeconds: 300 policies: - type: Percent value: 50 periodSeconds: 60 ``` ### Aanvullende Scaling Metrics: - **Custom metrics** via Prometheus Adapter - **KEDA (Kubernetes Event-driven Autoscaling)** voor event-based scaling - **Cluster Autoscaler** voor node-level scaling op AWS ## 3. Logging Architectuur ### Gecentraliseerde Logging Stack: - **Fluentd/Fluent Bit** als log forwarder - **Elasticsearch** voor log opslag - **Kibana** voor log analyse - **Loki** als lightweight alternatief ### Log Configuratie: ```yaml # In je deployment spec: containers: - name: je-app env: - name: LOG_LEVEL value: "INFO" - name: JSON_LOGGING value: "true" ``` ## 4. Foutdetectie & -afhandeling ### Probes Configuratie: ```yaml livenessProbe: httpGet: path: /health port: 8080 initialDelaySeconds: 30 periodSeconds: 10 failureThreshold: 3 readinessProbe: httpGet: path: /ready port: 8080 initialDelaySeconds: 5 periodSeconds: 5 failureThreshold: 3 startupProbe: httpGet: path: /startup port: 8080 failureThreshold: 30 periodSeconds: 10 ``` ### Circuit Breaker Pattern: - **Istio** of **Linkerd** voor service mesh capabilities - **Retry mechanisms** met exponential backoff - **Timeout** configuraties per service ## 5. Distributed Tracing - **Jaeger** of **Zipkin** implementeren - **OpenTelemetry** voor standaardisatie - Trace alle service-to-service communicatie ## 6. Alerting Strategy ### Kritieke Alerts: - Pod crash loops - Hoge latentie (P95 > threshold) - Foutpercentages > 5% - Resource quota bereikt - Node failures ### Alert Routing: - **Prioriteitsniveaus**: P0 (kritiek), P1 (hoog), P2 (medium) - **On-call rotaties** met PagerDuty of OpsGenie - **Slack/Teams** kanalen voor niet-kritieke alerts ## 7. Implementatie Stappenplan ### Fase 1 (Direct): 1. HPA configureren met juiste thresholds 2. Probes implementeren in alle services 3. Basis alerting opstellen voor cluster health ### Fase 2 (Kort termijn): 1. Gedistribueerde logging opzetten 2. Custom metrics voor business logica 3. Service mesh evalueren ### Fase 3 (Middellang termijn): 1. Distributed tracing implementeren 2. Geavanceerde autoscaling met KEDA 3. Chaos engineering voor resilience testing ## 8. AWS-specifieke Aanbevelingen - **CloudWatch Container Insights** voor aanvullende monitoring - **AWS Load Balancer Controller** voor ingress management - **Secrets Manager** voor credential management - **EBS/EFS** voor persistent storage waar nodig ## 9. Tools Overzicht | Categorie | Aanbevolen Tools | |-----------|------------------| | Monitoring | Prometheus, Grafana | | Logging | Fluentd, Elasticsearch, Kibana | | Tracing | Jaeger, Zipkin | | Service Mesh | Istio, Linkerd | | Autoscaling | KEDA, Cluster Autoscaler | Deze strategie zou je moeten helpen om de huidige problemen met schaalbaarheid en foutdetectie aan te pakken. Begin met de hoogste impact wijzigingen en iterer naar een volledige observability stack.