Spinnaker第五节-金丝雀分析

不念不忘少年蓝@ 2023-06-16 13:58 55阅读 0赞

**目录**

核心思想：

金丝雀分析的意义：

三大分区：

载体区：

监控区：

Spinnaker区：

载体区的原理图：

监控区的原理图

Spinnaker区的原理图：

三大区总体图：

思考题：

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Spinnaker的金丝雀分析并不是Spinnaker通过代码独立完成的，它只是提供了一个概念，借助部署策略和监控工具来实现的。

# 核心思想： #

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基于生产环境的镜像和测试版本的镜像各开一组服务器，接入线上流量，利用Prometheus等监控工具来采集这两组服务器的数据，最后利用Spinnaker的Kayenta服务节点对数据进行分析，最终给出评判结果。

# 金丝雀分析的意义： #

1 完全依赖生产环境，测试结果真实可靠

2 完全与业务解耦，应用场景广泛，不需要单独开发脚本，不需要随版本变更而进行脚本的维护。

3 借助Spinnaker的Pipeline可以完全做到自动化

4 金丝雀分析的资源可以在云端按需开通，成本极低。

# 三大分区： #

首先要了解三个分区，每个区负责做自己分内的工作。

## 载体区： ##

云实例、弹性伸缩组、Pod、ReplicSet，载体区负责承接生产请求流量。

## 监控区： ##

Prometheus、DataDog等监控工具，负责为金丝雀分析提供数据。

## Spinnaker区： ##

负责做金丝雀分析，又分为两部分

CanaryConfig：metres、权重、group

CanaryStage：filter、阈值

# 载体区的原理图： #

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1个LB下面挂3个弹性伸缩，其中as\_product是生产机器，常驻的。只有做金丝雀分析的时候会新增as\_baseline和as\_canary这两个新伸缩族，里面各放1个实例。因为Prometheus采集需要消耗性能，而只有as\_baseline和as\_canary里的机器才是我们采集分析的实例，所以可以通过云平台的tags中Prometheus是否等于on来进行过滤。

金丝雀分析一般设置为1个小时，分析结束后直接销毁as\_baseline和as\_canary。

# 监控区的原理图 #

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主要利用Prometheus的Discovery功能自动发现云平台中的实例，然后Spinnaker会拿着分析所需的参数通过http请求来Prometheus这边来取数据。

# Spinnaker区的原理图： #

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先要预设需要分析的Group，每个Group中又可以细分需要分析的指标，按组为单位分配权重，根据最终的分析结果进行打分。满分100，可以自定义审核策略，例如我图中所示60以下判为false，80以上判为true，中间灰色部分需要分析金丝雀报告进行人工干预。

# 三大区总体图： #

最后三大原理图串起来，画一个图，我们一起看下数据是怎么流转的。

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# 思考题： #

为什么不直接取一台生产的机器来做baseline呢？

1 不方便管理

充分利用云的tag功能对流量的调度还是Prometheus的自动发现都有极大的便利性。

2 不是同时开机，指标不准确。

举JVM监控这个简单场景，直接取生产机器它的JVM必定会高于刚启动的金丝雀机器，所以要同一时间启动的实例监控来的数据更有说服力。

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