À leurs débuts, il semblait être une excellente idée de déployer une application sur un serveur Windows. Mais les centres de données se sont retrouvés envahis de serveurs et cette pratique est devenue ingérable. La virtualisation a résolu le problème. Un grand nombre de machines virtuelles (VM) pouvaient être regroupées sur une seule machine physique. Les innovations dans le domaine des serveurs virtuels ont entraîné une vaste vague de consolidation matérielle ainsi qu’une simplification accrue de la gestion. Mais à mesure que le nombre de VM augmentait, leur prolifération est devenue le nouvel obstacle. Les VM étaient si faciles à lancer que personne ne savait combien il y en avait, où elles se trouvaient ni si elles devaient encore fonctionner. Peu à peu, les outils de supervision et de gestion ont évolué pour aider les équipes informatiques.
Aujourd’hui, les conteneurs occupent le devant de la scène et menacent même de détrôner les VM comme meilleur moyen de déployer des applications et des charges de travail dans une infrastructure cloud native.
Selon Gartner, plus de 85 % des entreprises internationales exécuteront des applications conteneurisées en production d’ici 2025, contre moins de 35 % en 2019. Mais avec l’explosion du nombre de conteneurs, des problèmes ne pouvaient que surgir. Et une fois encore, des outils de supervision apparaissent pour aider à les résoudre.
Voici quelques-unes des principales tendances en matière de supervision des conteneurs :
Les défis liés aux conteneurs se multiplient
Kubernetes et la conteneurisation en général ont connu une telle croissance que les défis liés à la supervision se multiplient. La gestion des applications dans le cloud est devenue plus complexe, et des angles morts apparaissent : la nature éphémère des conteneurs introduit de nouvelles couches d’abstraction entre l’application et le matériel sous-jacent, qui peuvent être difficiles à suivre. Les outils de supervision traditionnels n’ont pas été conçus pour gérer le volume accru de données généré par les conteneurs ni la portabilité aisée de tant de composants interdépendants. Il faut beaucoup plus de données de télémétrie pour garantir la visibilité sur les performances et la fiabilité des conteneurs.
Les solutions de supervision SaaS
La bonne nouvelle est qu’un certain nombre de solutions SaaS sont apparues pour faciliter la supervision des conteneurs et suivre leur nature éphémère. Ces systèmes offrent une meilleure visibilité, des représentations visuelles plus performantes des écosystèmes de conteneurs en constante évolution, ainsi qu’un suivi des composants supplémentaires ajoutés aux systèmes, de ce qui se produit lorsque les choses tournent mal, et plus encore.
Al Brown, directeur technique de Veritone, a indiqué qu’il existe de nombreuses plateformes SaaS performantes pour la supervision et la récupération des piles de conteneurs. Parmi elles figurent Dynatrace, Sysdig, Lacework, Datadog, SolarWinds et Elasticsearch.
Mise à l’échelle automatique
Lorsqu’un nombre modeste de conteneurs est utilisé, la gestion est relativement simple. Mais dès que leur nombre augmente, il peut être difficile de surveiller ou de gérer combien il y en a et ce qu’ils font,
La communauté des fournisseurs et celle de l’open source, avec l’aide de Kubernetes, ont réagi en proposant divers outils pour mieux assister les équipes informatiques. IBM Turbonomic et Red Hat OpenShift offrent des capacités de mise à l’échelle automatique pour gérer la configuration, l’augmentation et la réduction de capacité, la mise en veille, la fiabilité et la tolérance aux pannes
« La mise à l’échelle automatique est un excellent moyen d’augmenter ou de réduire automatiquement le nombre souhaité de conteneurs en fonction de la charge ou des métriques », a déclaré Brown.
Métriques des conteneurs
Inévitablement, de meilleurs outils allaient arriver sur le marché pour fournir des métriques et faciliter la supervision du nombre et du comportement des conteneurs. La communauté open source, par exemple, a fourni Prometheus comme solution de supervision des métriques, qui constitue l’un des aspects de la supervision et fait partie de la Cloud Native Compute Foundation.
« Prometheus est de plus en plus utilisé et inclut désormais davantage de métriques métier », a déclaré Brown. « Cela permet de surveiller non seulement les ressources (processeur, mémoire, etc.), mais aussi le comportement et les problèmes des applications. »
Prometheus collecte et stocke une série d’informations métriques sur les conteneurs et d’autres éléments de l’environnement informatique, comme les performances Web ou applicatives. Ces informations sont stockées avec l’horodatage correspondant à leur enregistrement. Les métriques elles-mêmes peuvent être ajustées par les équipes informatiques pour répondre à des aspects précis de la supervision des conteneurs. Elles peuvent notamment inclure les temps de réponse, le nombre de connexions actives, les requêtes actives, le nombre de conteneurs, etc.
Les architectures orientées événements
Les architectures orientées événements constituent une autre manière d’améliorer la supervision des conteneurs : Red Hat OpenShift aide par exemple les équipes informatiques à créer des applications distribuées faiblement couplées, connectées à diverses sources d’événements ou divers connecteurs intégrés ou tiers, pilotés par des Operators.
« En tant que distribution Knative, elle offre des avantages tels qu’un format de packaging fondé sur les conteneurs, la mise à l’échelle jusqu’à zéro, un mécanisme sophistiqué de mise à l’échelle automatique basé sur la consommation HTTP, une prise en charge de niveau production des applications serverless orientées événements s’appuyant sur Apache Kafka, ainsi que la prise en charge d’un modèle de programmation fonctionnelle », a déclaré Naina Singh, responsable principale de la gestion produit chez Red Hat.