Datawire 访谈

我们继续对 Prometheus 用户进行系列访谈，本期来自 Datawire 的 Richard Li 将与我们探讨他们是如何过渡到 Prometheus 的。

您能介绍一下您自己以及 Datawire 的业务吗？

在 Datawire，我们开发开源工具，帮助开发者在 Kubernetes 上更快地编写代码。我们的项目包括用于 Kubernetes 服务本地开发的 Telepresence；一个基于 Envoy Proxy 构建的 Kubernetes 原生 API 网关 Ambassador；以及一个构建/部署系统 Forge。

我们在 AWS 的 Kubernetes 上运行着许多关键任务的云服务，以支持我们的开源工作。这些服务支持的用例包括每天动态配置数十个 Kubernetes 集群，这些集群随后被我们的自动化测试基础设施使用。

在使用 Prometheus 之前，您的监控体验是怎样的？

我们之前使用 AWS CloudWatch。它设置起来很简单，但我们发现，随着我们采用更加分布式的开发模式（微服务），我们希望获得更多的灵活性和控制权。例如，我们希望每个团队都能根据需要自定义他们的监控，而无需运维人员的帮助。

你们为什么决定研究 Prometheus？

我们有两个主要需求。首先是我们希望这里的每一位工程师都能对其服务拥有运维控制权和可见性。我们的开发模式在设计上是高度去中心化的，我们试图避免工程师为了完成某项工作而需要等待另一位工程师的情况。在监控方面，我们希望工程师能够对他们的指标基础架构拥有很大的灵活性和控制权。我们的第二个需求是强大的生态系统。一个强大的生态系统通常意味着成熟（且有文档记录）的最佳实践、持续的开发以及在遇到困难时可以提供帮助的庞大社群。

Prometheus，特别是 Prometheus Operator，非常符合我们的要求。有了 Prometheus Operator，每个开发者都可以根据需要创建自己的 Prometheus 实例，而无需运维的帮助（没有瓶颈！）。我们也是 CNCF 的成员，在 Kubernetes 和 Envoy 社区拥有丰富的经验，因此关注另一个 CNCF 社区——Prometheus，是一个自然的选择。

你们是如何过渡的？

我们知道我们想从将 Prometheus 与我们的 API 网关集成开始。我们的 API 网关使用 Envoy 进行代理，而 Envoy 会自动使用 statsd 协议发出指标。我们安装了 Prometheus Operator（一些详细说明在此），并配置它开始从 Envoy 收集统计数据。我们还根据另一位 Ambassador 贡献者的工作成果设置了一个 Grafana 仪表盘。

切换后你们看到了哪些改进？

我们的工程师现在可以洞察 L7 流量。我们还能够使用 Prometheus 比较金丝雀部署的延迟和吞吐量，这让我们更有信心，确保新版本的服务不会导致性能下降。

您认为 Datawire 和 Prometheus 的未来会怎样？

使用 Prometheus Operator 仍然有点复杂。我们需要为我们的服务团队找出运维的最佳实践（比如什么时候部署一个 Prometheus？）。然后，我们需要向我们的工程师普及这些最佳实践，并培训他们如何配置 Operator 以满足他们的需求。我们预计这将是一个需要进行一些实验的领域，以确定哪些方法有效，哪些无效。