Observability in Kubernetes – Ein umfassender Vergleich

Kubernetes hat sich in den letzten Jahren zum Standard für den Betrieb containerisierter Anwendungen entwickelt. Mit der zunehmenden Verbreitung wächst auch die Notwendigkeit, Cluster und Applikationen transparent, nachvollziehbar und effizient zu überwachen. Observability – die Fähigkeit, den Zustand eines Systems aus externen Signalen wie Logs, Metriken und Traces zu rekonstruieren – ist dafür ein zentrales Konzept.

Dieser Artikel bietet eine fundierte Übersicht über Open-Source-Lösungen im Bereich Metrics- und Log-Monitoring, vergleicht ihre Stärken und Schwächen in Bezug auf Skalierbarkeit, Performance und Wartbarkeit und beleuchtet verschiedene Methoden zur Datenaufnahme. Ziel ist eine klare Orientierung für Architekten und Betriebsteams, die eine zukunftsfähige Observability-Strategie in Kubernetes aufbauen wollen.

Observability: Kernbausteine

Observability umfasst drei Dimensionen:

1. Metrics: Quantitative Messwerte, meist Zeitreihen (CPU, RAM, Request Latenzen, etc.)
2. Logs: Textuelle Ereignisprotokolle
3. Traces: Verteilte Ablaufverfolgungen über Systemgrenzen hinweg

Dieser Beitrag konzentriert sich auf Metrics und Logs, da diese in Kubernetes-Umgebungen meist zuerst aufgebaut werden.

Metrics: Prometheus, Grafana Mimir und VictoriaMetrics

Prometheus

Prometheus ist der De-facto-Standard für Metrics in Kubernetes. Es wurde speziell für Cloud-native Architekturen entwickelt und integriert sich nahtlos in das Kubernetes-Ökosystem.

Vorteile

• Etablierung: Standard in Kubernetes, breite Community.
• Einfache Integration: Service Discovery in Kubernetes nativ.
• Großes Ökosystem: Exporter für nahezu alle Services.

Nachteile

• Skalierbarkeit: Einzelne Prometheus-Instanzen stoßen bei großen Clustern an Grenzen.
• Langzeit-Speicherung: Ohne externe Systeme (z. B. Thanos, Cortex) nur begrenzt möglich.

Beispielkonfiguration für Prometheus-Scraping:

scrape_configs:
  - job_name: 'kubernetes-nodes'
    kubernetes_sd_configs:
      - role: node

Grafana Mimir

Mimir ist ein horizontales, skalierbares Metrics-Backend, hervorgegangen aus Cortex. Es bietet Prometheus-kompatible APIs, aber mit Fokus auf Hochverfügbarkeit und Skalierbarkeit.

Vorteile

• Horizontale Skalierung: Für sehr große Umgebungen geeignet.
• Prometheus-kompatibel: Drop-in Replacement.
• Integration: Eng mit Grafana gekoppelt.

Nachteile

• Komplexität: Clusterbetrieb erfordert mehr Komponenten.
• Ressourcenbedarf: Höher als bei einer Standalone-Prometheus-Instanz.

VictoriaMetrics

VictoriaMetrics ist ein hochperformantes Zeitreihen-Datenbankprojekt mit Fokus auf Effizienz und einfacher Bedienung.

Vorteile

• Performance: Sehr schnelle Ingestion und Abfragen.
• Ressourcenschonend: Geringer Speicherverbrauch.
• Einfache Architektur: Weniger Moving Parts als Mimir.

Nachteile

• Community kleiner als Prometheus/Grafana.
• Ökosystem: Weniger Zusatztools.

Logs: Elasticsearch, Grafana Loki und VictoriaLogs

Elasticsearch

Elasticsearch ist seit Jahren Standard im Bereich Log-Speicherung.

Vorteile

• Mächtige Querysprache (Lucene)
• Breite Integration (ELK/Elastic Stack)
• Skalierbarkeit: Bewährt in großen Umgebungen

Nachteile

• Ressourcenhungrig: Hoher Speicher- und CPU-Bedarf.
• Wartungsaufwändig: Clusterpflege komplex.

Grafana Loki

Loki verfolgt einen anderen Ansatz: Logs werden wie bei Prometheus mit Labels indexiert, nicht der gesamte Text.

Vorteile

• Ressourceneffizient: Geringerer Index-Speicherbedarf.
• Prometheus-ähnlich: Labels, einfache Integration.
• Grafana-Integration: Nahtlos in Dashboards.

Nachteile

• Eingeschränkte Volltextsuche: Fokus auf label-basierte Queries.
• Komplexität: In großen Clustern zusätzliche Komponenten nötig.

VictoriaLogs

VictoriaLogs ist die log-spezifische Erweiterung von VictoriaMetrics.

Vorteile

• Effizienz: Geringe Ressourcennutzung.
• Einfachheit: Weniger Komponenten.
• Integration: Kann mit bestehenden VM-Stacks kombiniert werden.

Nachteile

• Jüngeres Projekt: Kleinere Community.
• Funktionsumfang: Weniger Features als Elasticsearch.

Methoden zur Datenerfassung

Metrics

Prometheus Scrape

• Standardmechanismus: Prometheus pollt Endpunkte.
• Vorteil: Einfach, etabliert.
• Nachteil: Pull-basiert, hoher Overhead bei sehr vielen Targets.

vmagent

• Agent von VictoriaMetrics.
• Vorteil: Ressourcenoptimiert.
• Nachteil: Kleinere Community.

Grafana Alloy

• Grafana Alloy ist ein neuer Agent für Metrics und Logs.
• Vorteil: Einheitliche Pipeline für Daten.
• Nachteil: Noch relativ jung.

OpenTelemetry Collector

• Universeller Standard für Telemetriedaten: OpenTelemetry.
• Vorteil: Metriken, Logs und Traces in einem.
• Nachteil: Komplexer Betrieb.

Beispiel: Prometheus-Scraping einer App

annotations:
  prometheus.io/scrape: "true"
  prometheus.io/port: "8080"

Logs

Promtail (für Loki)

• Promtail tailt lokale Logs und schickt sie an Loki.
• Vorteil: Einfache Integration.
• Nachteil: Eng an Loki gebunden.

Vector

• Vector ist ein hochperformanter Log-Agent.
• Vorteil: Sehr flexibel, verschiedene Sinks.
• Nachteil: Höherer Konfigurationsaufwand.

Grafana Alloy

• Grafana Alloy kann Logs wie Metrics verarbeiten.
• Vorteil: Einheitliches Tooling.
• Nachteil: Noch nicht so verbreitet.

OpenTelemetry Collector

• Logs, Metrics und Traces über OpenTelemetry.
• Vorteil: Standardisiert, viele Sinks.
• Nachteil: Komplexität im Setup.

Beispiel: Promtail Config

scrape_configs:
  - job_name: system
    static_configs:
      - targets:
          - localhost
        labels:
          job: varlogs
          __path__: /var/log/*log

Metrics Backends im Vergleich

Log Backends im Vergleich

Fazit

Observability in Kubernetes ist kein Luxus, sondern eine notwendige Voraussetzung für stabilen, sicheren und skalierbaren Betrieb. Die Wahl des richtigen Stacks hängt stark von den eigenen Anforderungen ab:

• Prometheus + Loki: Der pragmatische Standard für mittelgroße Umgebungen.
• Mimir + Loki: Für hochskalierte Enterprise-Setups mit Grafana-Fokus.
• VictoriaMetrics + VictoriaLogs: Wenn Performance und Ressourceneffizienz im Vordergrund stehen.
• Elasticsearch: Dort sinnvoll, wo mächtige Volltextsuche unverzichtbar ist.

Auf der Agentenseite gilt:

• Prometheus Scrape/Promtail für Einfachheit.
• Vector/OpenTelemetry für komplexere Pipelines.
• Grafana Alloy als moderne Einheitslösung.

Langfristig führt kaum ein Weg an OpenTelemetry vorbei, wenn Logs, Metrics und Traces zusammengeführt werden sollen. Bis dahin bleibt der Mix aus Prometheus, Loki und ergänzenden Tools die stabilste Wahl.