K8s作为源源生的标准接口实现，已经成了整个技术栈的中心。
云服务的能力可通过Cloud Provider、CRD Controller、Operator等方式从K8s的标准接口向业务层透出。开发者可以基于K8s来构建自己的云原生应用与平台，K8s成了构建平台的平台。
7.1 阿里云容器服务K8s监控总览
如图所示，阿里云K8s集群监控方案与云服务和开源方案深入结合，实现完善的监控体系。
7.1.1 云服务集成
阿里云容器服务K8s目前已经和四款监控云服务进行了“打通”，它们分别是SLS（日志服务）、ARMS（应用实时监控服务），AHAS（应用高可用服务）和Cloud Monitor（云监控）。
SLS主要负责日志的采集、分析。在阿里云容器服务K8s中，SLS可以采集三种不同类型的日志。
- API Server等核心组件的日志
- Service Mesh和Ingress等接入层的日志
- 应用的标准日志
除了采集日志的标准链路外，SLS还可以提供上层的日志分析能力，默认提供了基于API Server的审计分析能力、接入层的可观测性占线、应用层的日志分析。
在阿里容器服务K8s中，日志组件已经默认安装，开发者只需要在集群创建勾选即可。
ARMS（实时监控服务）主要负责采集、分析、展现应用的性能指标。ARMS目前主要支持JAVA与PHP两种语言的集成，可以采集虚拟机（JVM）层的指标，例如GC的次数、应用的慢SQL查询操作、调用栈等，对于后期性能调优可以起到非常重要的作用。
AHAS是架构感知监控。通常在K8s集群中负载的类型大部分为微服务，微服务的调用拓扑也会比较复杂，因此当集群的网络链路出现问题时，如何快速定位问题、发现问题、诊断问题则成了最大的难题。AHAS使用网络流量和走向数据，构造并展现出集群的拓扑结构，为业务提供了更高层次的问题诊断方式。
7.1.2 开源集成方案
开源方案的兼容和集成也是阿里云容器服务K8s监控能力的一部分，主要包含以下两个部分：
1.K8s内置监控组件的增强与集成
在K8s社区中，heapster/metrics-server是内置的监控方案，而且Dashboard、HPA等核心组件会依赖于这些内置监控能力提供的性能数据。
由于K8s生态中组件的发布周期和K8s的release不一定保证完全同步，造成了部分消费者限于监控能力在K8s中存在监控问题。阿里云就这个问题做了metrics-server的增强，实现了版本的兼容。
此外，针对节点的诊断能力，阿里云容器服务增强了NPS的覆盖场景，只吃了FD文件句柄的监控、NTP时间同步的校验、出入网能力的校验等，并开源了Eventer，支持手机离线K8s的事件数据并发送给SLS、Kafka以及钉钉，实现ChatOps。
2.Prometheus生态增强与集成
Prometheus是K8s生态中三方监控的事实标准，因此阿里云容器服务提供了其安装包供开发者一键集成。此外还在如下三个层次做了增强。
- 存储和性能的增强：提供了产品及的存储能力支持（TSDB、InfluxDB），保证了持久高效的监控数据写入与查询。
- 采集指标的增强：修复了部分由于Prometheus自身设计缺陷造成的监控不准的问题，提供了CPU单卡、GPU多卡、GPU共享分片的Exporter。
- 上层可观测性的增强：支持场景化的CRD监控指标集成，例如Argo、Spark、tensorflow等组件的云原生监控能力，支持多组会长江下应用可观测性。
7.2阿里云容器服务的K8s的弹性总览
阿里云容器服务K8s主要包含如下两个类弹性组件：调度层弹性组件与资源层弹性组件，如下图所示。
7.2.1 调度层弹性组件
调度层弹性组件是指所有的弹性动作都是和Pod相关的，与具体的资源情况无关。
1.HPA
HPA是Pod水平伸缩的组件，除了社区支持的Resource Metrics和Custon Metrics，阿里云容器服务K8s还提供了external-metrics-adapter，支持云服务的指标作为弹性伸缩的判断条件，目前已经支持多个产品不同维度的监控指标，例如Ingress的QPS、RT，ARMS中应用的GC次数、慢SQL次数，等。
2.VPA
VPA是Pod纵向伸缩的组件，主要面向有状态服务的扩容和升级场景。
VPA是Pod纵向伸缩的组件，主要面向有状态服务的扩容和升级场景。
3.cronHPA
cronHPA是定时伸缩组件，主要面向的是周期性负载，通过资源画像可以预测有规律的负载周期，并通过周期性伸缩，实现资源成本的节约。
4.Resizer
Resizer是集群核心组件的伸缩控制器，可以根据集群的CPU核数、节点的个数，实现线性和梯度两种不同的伸缩，目前主要面对的场景是核心组件的伸缩，例如CoreDNS。
7.2.2 资源层弹性组件
对于资源层弹性组件，弹性的操作都是针对Pod和具体自愿关系的、
1.Cluster Autoscaler
Cluster Autoscaler是目前较为成熟的节点伸缩组件，主要应用场景当Pod资源不足进行节点的伸缩，并将无法调度的Pod调度到新弹出的节点上。
2. Virtual kubelet auto scaler
Virtual kubelet auto scaler是阿里云容器服务K8s开源的组件，和Cluster Autoscaler的原理类似，当Pod由于资源问题无法调度时，弹出的不是节点，而是将Pod绑定到虚拟节点上，并通过ECI的方式启动Pod。
