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Kubernetes（K8S）是一种可以自动实施Linux容器操作的开源平台。可以将运行一个Linux容器的多组主机聚合在一起，由Kubernetes轻松高效地管理这些集群，而且这些集群可以跨公共云，还有私有云，或者混合云部署主机。因此对于需要快速扩展的云原生应用而言，Kubernetes是非常理想的托管平台。

Kubernetes的架构主要有两部分：Master节点和Worker节点。Master节点用于控制K8S集群为工作节点分配任务，Worker节点负责执行由Master节点分配的工作任务。

在生产环境中使用K8S的主要优势在于提供便捷有效的平台，可以在物理机和虚拟机上、集群上调度和运营容器。它可以帮助用户在生产环境中完全实施，并且依托基于容器的技术架构来运营和运维。

在生产环境中，运营Dynatrace可以做到以下功能：

• 如跨多台主机进行容器编排时，可以更加充分的利用硬件，更大程度获取企业运行应用的资源。

• 有效地管理和运用部署，对运营中心实现自动化的操作。
  

• 快速按需扩展容器化应用及其资源，可实现自动部署、自动重启，自动复制，以及自动扩展等功能，对应用实施状况检查和自我修复。

Operator Framework是CoreOS公司开发的全新开源工具包，能以更加有效的、自动化的方式管理K8S的原生应用。其本质是通过K8S中部署对应的第三方智能插件，然后通过部署相关资源的方式来部署对应的应用。第三方应用会调用K8S中部署API，部署相应的资源，并对资源状态进行管理。

Operator Framework提供了Operator SDK与Operator生命周期管理。通过Operator SDK开发人员可根据自己的专业知识来构建Operator，而 Operator生命周期管理的目标是促进对K8S进行Operator的管理，利用Operator生命周期管理可以对K8S集群中运行的所有Operator，以及其关联的服务进行安装，触发更新，还有管理等。

K8S有快速迭代，高并发性，可扩展性和高回应的巨大优势，以及通过Operator为构建应用带来了巨大的便利性，当生产环境中上了微服务后，有可能导致整个架构的IT复杂性剧增，需要投入大量的人工去维护。当应用实施微服务一个复杂性主要体现在：

• 服务依赖的管理：
  

  服务之间的调用关系至关重要。当IT人员上线一个应用或发布一个应用，他可能不清楚该应用会被哪些其他应用依赖。如果一个应用的升级操作导致了IT故障，运维和开发人员就需要系统可以自动了解服务间的上下文依赖关系，IT团队才能够有能力去解决问题，提升工作效率。

  
  

• 调用统计：

  调用统计包括调用记录以及调用响应时间，否则一旦在生产系统里面出现性能问题或者是性能较差的时候，无法找到问题所在。调用统计还可以系统地调查服务之间的调用，帮助跟踪地分析具体的问题。

Dynatrace 连续10次获评Gartner APM 魔力象限的“领导者”。Dynatrace一体化软件智能平台为客户提供了从基础设施监控到应用、微服务应用的安全、用户数字化体现，以及业务影响分析和混合云的全栈式监控。借助OneAgent，Dynatrace可以为客户提供超过500种技术的性能数据采集，通过Dynatrace的专利技术Pure Path，客户还可以实现端到端的链路跟踪，进行深入服务代码层的分析，详细地分析各个服务执行的性能表现。凭借人工智能引擎Davis，系统还可以自动分析故障根因和影响范围，有效提高运维开发人员的工作效率，增加终端用户的满意度。

以下三种利用Operator Framework来实现自动监控部署的策略都是在K8S的集群节点上安装OneAgent DaemonSet。

• 第一种方式：直接安装OneAgent

  DaemonSet。

• 第二种方式：借助Operator来自动的在每个节点上安装OneAgent，同时也可以实现自动升级的操作。

• 第三种方式：我们推荐客户使用Operator的方式来自动安装OneAgent，因为它可以非常快速的一个自动升级和自动扩展。如果客户有用到包管理镜像Helm Chart，我们也支持这种方式来安装OneAgent。

在客户的一个生产环境中，一个K8S集群利用Operator的方式安装OneAgent。首先将OneAgent下载到客户的生产环境，保存放到企业的生产环境当中的私有镜像库里面，然后再编辑yaml文件。客户在5分钟的时间内，就在其500多个节点上安装了OneAgent，而且客户无需要修改应用代码就可以自动采集性能数据。对应用来说它无需做任何的一个变更，只需要在OneAgent安装完成之后重启，就可以实现对数据的抓取。

Dynatrace不需要对K8S集群上的容器做任何修改，也不需要去修改镜像文件。这对于应用开发团队来说，这个过程非常透明且不会增加工作量。很多企业客户的应用开发和运维团队是分开的，有时应用开发人员可能没有权限去访问IaaS层，但是我们也可以支持，我们不需要在节点上去安装这个OneAgent，而是在Pod初始化的时候我们就可以自动的加载OneAgent。这种方式的优点在于整个监控会更加灵活，运营开发人员可以选择监控指定的Namespace服务或者指定某些pod。对于应用开发人员，他可以指定想要监控的服务和应用，以及选择不需要监控的应用，使用起来非常灵活。Dynatrace在各个平台上都提供了Operator的下载，可以在Google Cloud，还有Red Hat的OpenShift上下载，也可以在Github下载Operator以及OneAgent。  

OneAgent安装完毕后，Dynatrace可以实时地采集监控的应用性能数据，并对K8S集群做集成。在性能采集的同时，Dynatrace提供了非常灵活应用的用户管理界面，客户可以根据自身需要选择需要展示的性能数据，方便管理员或者开发人员定期的查看和进行数据统计。

Dynatrace还可以深入应用洞察分析，采集并分析每个服务的一个详细性的性能数据，深入代码层查看代码的一个执行方法，以及整个数据库具体的执行语句。

Dynatrace在业界率先引入了人工智能引擎Davis，可以借助内建的数据模型，快速精准地帮助客户进行定位故障、根因分析和影响范围判断。同时Dynatrace还提供了故障回溯的功能，帮助客户详细了解故障发生时的服务影响，具体有哪些服务受到影响，可以为后续的运营优化提供数据参考。

微服务容器真正在生产环境实施之后，当服务拆分比较细致后，分析服务之间的调用关系、调用时间，对运维的开发人员它带来巨大的挑战。Dynatrace的专利技术Pure Path，可以帮助客户实时绘制出服务时间调用力度，同时还提供每一笔交易记录的性能数据。从前端用户的点击或者是用户加载某个页面，一直跟踪到后端的应用服务调用，再到后端数据库的执行，都会做详细记录。这些数据为运维开发，团队定位故障优化应用，提供了有效的数据支撑。

在K8S社区中，Prometheus是一个非常流行的开源监控和情报工具。现在只要将Dynatrace升级到1.202，Dynatrace就可以支持集成Prometheus的指标。目前可以支持gauge和counter的集成，用户可以将这些指标数据用于自定义图表以及告警分析。

Dynatrace与Prometheus集成的步骤非常简单，只需要在Pod yaml文件里面添加两行注释，即可把指标采集过来，与Dynatrace做集成。同时，也可以对指标做过滤。重要的一些指标跟Dynatrace做集成，让这些指标数据传输到Dynatrace即可。

借助Dynatrace，用户不仅可以进行全面的监控并实现端到端可视化，还可以查看K8S集群工作负载并深入业务代码层分析服务运行状况；而Dynatrace人工智能引擎Davis可以自动分析性能故障，帮助运维团队提供精准的解决之道和深入分析。

Dynatrace在Forrester Wave报告中被评为人工智能IT运维（AIOps）“领军者”。

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《Forrester Wave：人工智能运维》报告

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《Gartner 2020 年应用性能监测魔力象限报告》