Wie kann ich mit dem Kubernetes Dashboard die Ressourcenauslastung meines Clusters überwachen?
- Kubernetes Dashboard einrichten und starten
- Anmelden und Zugriffsrechte prüfen
- Metrics-Server installieren und prüfen
- Überwachung der Ressourcenauslastung im Dashboard
- Visualisierung und Trends erfassen
- Fazit zur Nutzung des Kubernetes Dashboards zur Ressourcenauslastung
Kubernetes Dashboard einrichten und starten
Um die Ressourcenauslastung deines Kubernetes-Clusters mit dem Dashboard überwachen zu können, musst du zunächst sicherstellen, dass das Kubernetes Dashboard in deinem Cluster installiert und aktiviert ist. Dies kann z.B. mit dem offiziellen Manifest von https://github.com/kubernetes/dashboard erfolgen. Nachdem das Dashboard bereitgestellt wurde, startest du es typischerweise lokal über einen Proxy-Server mit dem Befehl kubectl proxy, der es dir ermöglicht, über deinen Browser darauf zuzugreifen.
Anmelden und Zugriffsrechte prüfen
Beim Aufrufen des Dashboards über die URL http://localhost:8001/api/v1/namespaces/kubernetes-dashboard/services/https:kubernetes-dashboard:/proxy/, wirst du häufig aufgefordert, dich mittels eines Tokens oder eines kubeconfig-Users anzumelden. Für die Überwachung der Ressourcenauslastung ist es wichtig, dass dein Nutzer ausreichende Berechtigungen hat, um die benötigten Metriken aus dem Cluster abzufragen. In der Regel benötigt das Dashboard Zugriff auf den Metrics-Server, der im Cluster installiert sein sollte, um CPU-, Speicher- und sonstige Ressourcenmetriken zu erfassen.
Metrics-Server installieren und prüfen
Damit das Dashboard die Ressourcenauslastung anzeigen kann, muss im Cluster der Metrics-Server laufen, der Leistungsdaten der Nodes und Pods sammelt. Falls dieser noch nicht installiert ist, kannst du dies mit folgendem Befehl tun (Beispiel für die Standardinstallation): kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml. Nach der Installation solltest du mit kubectl get apiservices | grep metrics überprüfen, ob der Metrics-Server korrekt registriert ist.
Überwachung der Ressourcenauslastung im Dashboard
Im Dashboard findest du im linken Menü Punkte wie "Nodes" oder "Workloads". Unter dem Menüpunkt "Nodes" werden die einzelnen Clusterknoten aufgelistet, inklusive ihrer aktuellen CPU- und Speicherauslastung. Dort kannst du Details zu jedem Node einsehen, beispielsweise wieviel CPU-Kapazität aktuell beansprucht wird und wie der Gesamtspeicherverbrauch ist.
Unter "Workloads" und darin innerhalb von Deployments, ReplicaSets, Pods oder DaemonSets kannst du ebenfalls die Ressourcennutzung der einzelnen Pods überwachen. Das Dashboard zeigt dir für jeden Pod die CPU- und Speicher-Auslastung in Echtzeit an, sodass du feststellen kannst, wie viel Ressourcen jeder Pod verbraucht. Diese Informationen sind besonders hilfreich, um Engpässe zu erkennen oder um zu überprüfen, ob Ressourcenlimits sinnvoll gesetzt sind.
Visualisierung und Trends erfassen
Das Kubernetes Dashboard bietet einfache grafische Darstellungen der Auslastungsdaten an. Zwar ist es nicht so umfangreich wie spezialisierte Monitoring-Lösungen (z.B. Prometheus mit Grafana), doch bietet es eine gute erste Übersicht. Über die Nodes und Pods erhältst du Diagramme, die CPU- und Speicherverbrauch über die letzten Minuten zeigen. Durch regelmäßige Kontrolle kannst du auf Basis dieser Daten Trends erkennen und z.B. auf plötzlich steigende Lasten reagieren.
Fazit zur Nutzung des Kubernetes Dashboards zur Ressourcenauslastung
Das Kubernetes Dashboard ist ein praktisches Werkzeug, um schnell und benutzerfreundlich die Ressourcenauslastung deines Clusters zu überwachen. Voraussetzung dafür ist eine funktionierende Installation des Dashboards sowie eines Metrics-Servers im Cluster und entsprechende Zugriffsrechte. Mit dem Dashboard kannst du dann die Auslastung von Nodes und einzelnen Pods einsehen, was dir hilft, deinen Cluster effektiv zu verwalten und Engpässe frühzeitig zu erkennen. Für tiefere Analysen lohnt sich jedoch meist die Ergänzung durch spezialisierte Monitoring-Tools.