Kubernetes Distributed Tracing mit Jaeger: Erste Schritte

Einleitung

Der Betrieb von Microservices in Kubernetes bringt viele Vorteile mit sich: Skalierbarkeit, Flexibilität und Effizienz. Doch je komplexer die Architektur, desto schwieriger wird es, Performance-Engpässe zu identifizieren.

Genau vor diesem Problem stand einer unserer Kunden: Trotz eines optimierten Clusters kam es zu Latenzen. Klassische Monitoring-Tools lieferten nur begrenzte Einblicke, sodass das Team nicht feststellen konnte, welcher Microservice die Verzögerungen verursachte.

Die Lösung? Distributed Tracing. Durch die Installation von Jaeger konnten wir eine Sicht auf den gesamten Request-Flow ermöglichen und die relevanten Services schnell identifizieren.

In diesem Artikel zeigen wir euch, warum Jaeger ein unverzichtbares Tool für Kubernetes-Umgebungen sein kann, welche Vorteile es bietet und wie ihr es optimal einsetzt.

Warum Jaeger?

Jaeger ist ein Open-Source-Tracing-System, das ursprünglich von Uber entwickelt wurde. Es ermöglicht die Analyse und Visualisierung von Anfragen, die über mehrere Microservices hinweg laufen.

Zu den wichtigsten Vorteilen von Jaeger zählen:

• Kubernetes-Integration: Jaeger ist speziell für containerisierte Umgebungen entwickelt und lässt sich daher nahtlos in Kubernetes-native Tools einbinden.
• Detaillierte Trace-Visualisierung: Anders als klassische Logs und Metriken bietet Jaeger eine klare Darstellung des Request-Flows und erleichtert die Ursachenanalyse.
• Hohe Skalierbarkeit: Jaeger ist für große Umgebungen mit hohem Datenaufkommen konzipiert.
• Kompatibilität mit OpenTelemetry: Jaeger unterstützt OpenTelemetry vollständig und ist damit eine zukunftssichere Lösung für Observability.

Dank dieser Eigenschaften kann Jaeger beispielsweise für folgende Szenarion eingesetzt werden:

• Performance-Analysen und Debugging verteilter Transaktionen.
• Visualisierung von Service-Abhängigkeiten zur Identifikation ineffizienter Kommunikationswege und Optimierung der Architektur.
• Ergänzung zu Monitoring-Tools wie Prometheus und Loki für ein umfassendes Observability-Setup.

Best Practices für Jaeger in Kubernetes

Damit Jaeger optimal genutzt werden kann, haben sich einige Methoden und Strategien bewährt:

Installation

Die Installation über die Jaeger Helm Charts ist die einfachste Möglichkeit, Jaeger in Kubernetes zu deployen.

helm repo add jaegertracing https://jaegertracing.github.io/helm-charts
helm install jaeger jaegertracing/jaeger

Alternativ ist auch eine Installation über Kubernetes-Manifeste oder Operatoren möglich.

Speicherstrategie

Jaeger unterstützt verschiedene Speicher-Backends. In-Memory ist hierbei ideal für Tests und kleine Setups, für Produktivumgebungen empfehlen sich jedoch aufgrund der Skalierbarkeit Tools wie Elasticsearch oder Cassandra. Zudem bietet Jaeger ein gRPC Storage Plugin zur flexiblen Integration mit anderen Datenbanken.

Sampling-Strategie

Jeden Request zu tracen, kann erhebliche Performance-Einbußen verursachen. Jaeger bietet hierfür verschiedende Möglickeiten:

• Probabilistic Sampling: Begrenzte Anzahl von Requests wird getrackt.
• Adaptive Sampling: Dynamische Anpassung basierend auf Systemlast.

Für Entwicklungsumgebungen kann je nach Anforderungen oder aktuellen Notwendigkeiten Constant Sampling verwendet werden. Hierbei werden entweder alle oder keine Anfragen getrackt.

Sicherheitsmaßnahmen

Zur Beschränkung des Zugriffs auf das Jaeger-UI sowie die API empfehlen wir das Aufsetzen von RBAC (Role-Based Access Control). Netzwerkpolicies verhindern zusätzlich ungewollten Zugriff auf die Tracing-Daten.

Jaeger effektiv einsetzen

Nach der Installation und Bereitstellung wollen wir Jaeger nun sinnvoll in den Entwicklungs- und Betriebsprozess einbinden.

Einbindung von Jaeger

Damit Trace-Daten aus unseren Services erfasst werden, muss Jaeger hier entsprechend eingebunden werden. Jaeger bot hier in der Vergangenenheit die Jaeger Client Libraries für verschiedene Programmiersprachen, hat diese jedoch nun deprecated und empfielt die Verwendung der OpenTelemetry SDKs.

Hier ein Beispiel für die Einbindung von OpenTelemetry in eine Node.js-Anwendung:

const { NodeTracerProvider } = require('@opentelemetry/sdk-trace-node');
const provider = new NodeTracerProvider();
provider.register();

Automatisierung mit Alerts

Jaeger kann mit dem Prometheus Alertmanager integriert werden, um Teams automatisch über kritische Verzögerungen zu benachrichtigen:

- alert: HighRequestLatency
  expr: histogram_quantile(0.99, rate(jaeger_traces_latency_bucket[5m])) > 1
  for: 5m
  labels:
    severity: critical

Fazit

Jaeger ist ein leistungsstarkes Tool zur Verbesserung der Observability in Kubernetes-Umgebungen. Durch End-to-End-Request-Tracing hilft es Teams, Latenzprobleme zu diagnostizieren, verteilte Transaktionen zu debuggen und Service-Abhängigkeiten besser zu verstehen.

Wer eine Microservices-Architektur in Kubernetes betreibt, profitiert erheblich von der Integration von Jaeger in seine Observability-Strategie. Die gewonnenen Einblicke erleichtern es, Probleme frühzeitig zu erkennen und die Performance nachhaltig zu verbessern.