Chez Datadog, nous aidons des milliers d’organisations à surveiller leur infrastructure et leurs applications. Au cours de cette présentation, nous allons plonger dans les centaines de milliards de points de données que nous collectons chaque jour afin d’en extraire des informations sur l’utilisation réelle et les tendances des conteneurs. Nous explorerons alors les applications qui y sont les plus utilisées et - à l’aide des données - fournirons un aperçu des métriques que vous devriez comprendre afin de mieux diagnostiquer vos problèmes. Enfin, nous examinerons un framework pour vos métriques afin de déterminer comment l’utiliser pour trouver des solutions aux problèmes inévitables.
Nous allons discuter des trois types de données de monitoring: ce qu’il faut collecter, ce qui devrait déclencher une alerte (afin d’éviter l’« alert-fatigue ») et ce qu’il faut surveiller afin de pouvoir trouver la cause des problèmes. Bien que les données d’utilisation des conteneurs présentées proviennent des utilisateurs de Datadog, l’objectif de cette session n’est pas spécifique à l’outil. Les participants repartiront avec des stratégies et des frameworks qu’ils pourront implémenter dans leurs environnements conteneurisés, quelles que soient les plates-formes et outils utilisés.
CONTAINERS: PARTS AND LABOUR DANIEL MAHER, DATADOG @phrawzty
CONTAINERS: PARTS AND LABOUR DANIEL MAHER, DATADOG @phrawzty DOCKER DOCKER DOCKER
IS THE DOCKER FAD OVER?
DANIEL MAHER DOCS & TALKS DEVOPSDAYS GLOBAL GREAT OUTDOORS GOURMAND SUITS FOR NO REASON @phrawzty
DATADOG SAAS-BASED MONITORING TRILLIONS OF POINTS/DAY WE’RE HIRING: www.datadoghq.com/careers @datadoghq
Docker Adoption - Docker pulls?
https://www.datadoghq.com/docker-adoption/
Dabbler : used Docker during a given month, but hadn’t reached significant use as defined by Adopter. Docker Adoption
Dabbler : used Docker during a given month, but hadn’t reached significant use as defined by Adopter. Adopter : the average number of containers running during the month was at least 50% the number of distinct hosts run, or there were at least as many distinct containers as distinct hosts run during the month. Docker Adoption
Dabbler : used Docker during a given month, but hadn’t reached significant use as defined by Adopter. Adopter : the average number of containers running during the month was at least 50% the number of distinct hosts run, or there were at least as many distinct containers as distinct hosts run during the month. Abandoner : a currently active company that used Docker in the past, but hasn't used it at all in the last month. Docker Adoption
WHO’S ADOPTING DOCKER?
WHAT’S RUNNING?
NGINX Redis Postgres FluentD Elasticsearch Mongo MySQL etcd RabbitMQ HAproxy % Customers Running a Tech in Containers 0 % 10 % 20 % 30 % 40 %
Redis Postgres Elasticsearch MySQL MongoDB etcd RabbitMQ % Customers Running Data Stores in Containers 0 % 10 % 20 % 30 % 40 %
HOW DENSELY PACKED?
ENTER THE ORCHESTRATORS
ORCHESTRATORTION IS NORMAL
CONTAINERS INCREASE COMPLEXITY HOW DO WE MONITOR THEM?
Alcohol: The cause of, and solution to, all of life’s problems. HOMER SIMPSON
Alcohol: The cause of, and solution to, all of life’s problems. HOMER SIMPSON CONTAINERS
Side Car Containers
AS COMPLEXITY INCREASES FUNDAMENTALS BECOME MORE IMPORTANT
4 QUALITIES OF GOOD METRICS NOT ALL METRICS ARE EQUAL
Query Based Monitoring “What’s the average throughput of application:nginx per version ?” “Alert me when role:web-app running application:postgres hosted in region:eu-west-1 behaves differently than region:eu-west-2 ”
LONG-LIVED
M T W TH F M T W TH F M T W TH F M T W TH F
M T W TH F M T W TH F M T W TH F M T W TH F OUTAGE? TUESDAY HOLIDAY?
SUMMARY 1. Both Docker adoption and system complexity continue to grow 2. The fundamentals of monitoring are therefore more important than ever