Istio@サービスメッシュ系ミドルウェア¶
はじめに¶
本サイトにつきまして、以下をご認識のほど宜しくお願いいたします。
01. Istioの仕組み¶
サイドカーモデル¶
▼ Istioのサイドカーモデルとは¶
サイドカーモデルは、サイドカープロキシ型のサービスメッシュを実装したものである。
各PodにサイドカーとしてEnvoyを稼働させ、これが各マイクロサービスのインフラ領域の責務をに担う。
▼ サイドカーモデルの仕組み¶
サイドカーモデルは、データプレーン、Isiodコントロールプレーン、といったコンポーネントから構成される。
サイドカープロキシを使用して、サービスメッシュを実装する。
サイドカーは、L4
(トランスポート層) のプロトコル (例:TCP、UDP、など) とL7
(アプリケーション層) のプロトコル (例:HTTP、HTTPS、など) を処理できる。
アンビエントメッシュ (カーネルモデル)¶
▼ アンビエントメッシュとは¶
アンビエントメッシュは、カーネルモデルのサービスメッシュを実装したものである。
各Node上にエージェントとしてEnvoyを稼働させ、これが各マイクロサービスのインフラ領域の責務をに担う。
▼ アンビエントメッシュの仕組み¶
アンビエントメッシュは、データプレーン、コントロールプレーンNode、といったコンポーネントから構成される。Node内の単一プロキシを使用して、サービスメッシュを実装する。
マイクロサービスアーキテクチャ固有のインフラ領域の問題 (例:サービスディスカバリーの必要性、マイクロサービス間通信の暗号化、テレメトリー作成、など) を解決する責務を持つ。
Node外からのインバウンド通信、またNode外へのアウトバウンド通信は、ztunnelのPodを経由して、一度waypoint-proxyのPodにリダイレクトされる。
サイドカーモデルを将来的に廃止するということはなく、好きな方を選べるようにするらしい。
ztunnelのPodを経由した段階でHTTPSプロトコルになる。
ハードウェアリソースの消費量の少ないL4
プロトコルと、消費量の多いL7
プロトコルのプロコトルの処理の責務が分離されているため、サイドカーモデルと比較して、L4
プロトコルのみを処理する場合に、Nodeのハードウェアリソース消費量を節約できる。
サービスメッシュ内へのリクエストの経路は以下の通りである。
パブリックネットワーク
⬇⬆︎︎
リダイレクト
⬇⬆︎︎
# L4ロードバランサー
ztunnelのPod (L4) # DaemonSet配下のPodなので、Nodeごとにいる
⬇⬆︎︎
⬇⬆︎︎ # HBONE
⬇⬆︎︎
# L7ロードバランサー
waypoint-proxyのPod (L7) # Deployment配下のPodなので、任意のNodeにいる
⬇⬆︎︎
アプリコンテナのPod
サービスメッシュ内のリクエストの経路は以下の通りである。
アプリコンテナのPod # クライアント側
⬇⬆︎︎
# L4ロードバランサー
ztunnelのPod (L4) # DaemonSet配下のPodなので、Nodeごとにいる
⬇⬆︎︎
⬇⬆︎︎ # HBONE
⬇⬆︎︎
# L7ロードバランサー
waypoint-proxyのPod (L7) # Deployment配下のPodなので、任意のNodeにいる
⬇⬆︎︎
⬇⬆︎︎ # HBONE
⬇⬆︎︎
# L4ロードバランサー
ztunnelのPod (L4) # DaemonSet配下のPodなので、Nodeごとにいる
⬇⬆︎︎
アプリコンテナのPod # サーバー側
サービスメッシュ外へのリクエストの経路は以下の通りである。
パブリックネットワーク
⬆︎⬇
# L7ロードバランサー
waypoint-proxyのPod (L7) # Deployment配下なので、任意のNodeにいる
⬆︎⬇
⬆︎⬇ # HBONE
⬆︎⬇
# L4ロードバランサー
ztunnelのPod (L4) # DaemonSet配下なので、Nodeごとにいる
⬆︎⬇
リダイレクト
⬆︎⬇
アプリコンテナのPod
- https://istio.io/latest/blog/2022/introducing-ambient-mesh/
- https://istio.io/latest/blog/2022/get-started-ambient/#install-istio-with-ambient-mode
- https://github.com/istio/istio/blob/experimental-ambient/manifests/charts/istio-control/istio-discovery/files/waypoint.yaml
- https://www.sobyte.net/post/2022-09/istio-ambient/
- https://www.zhaohuabing.com/post/2022-09-08-introducing-ambient-mesh/
- https://blog.howardjohn.info/posts/ambient-not-node-proxy/
▼ ztunnel¶
ztunnelがL4
(トランスポート層) のプロトコル (例:TCP、UDP、など) を処理できる。
実体はDaemonSet配下のPodであり、Nodeごとにスケジューリングされている。
▼ waypoint-proxy¶
waypoint-proxyがL7
(アプリケーション層) のプロトコル (例:HTTP、HTTPS、SMTP、DNS、POP3、など) を処理できる。
実体は、Gateway-APIで作成されたenvoy
コンテナを含むPodであり、任意のNodeにスケジューリングされている。
$ istioctl experimental waypoint generate
---
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1beta1
kind: Gateway
metadata:
name: namespace
spec:
gatewayClassName: istio-waypoint
listeners:
- name: mesh
port: 15008
protocol: HBONE
▼ Envoy¶
(たぶん) Envoyの設定値は以下のように機能している。
送信元ztunnelのEnvoyのL4
処理で
- 前半のListenerとCluster:宛先マイクロサービスを決める
- 後半のListenerとCluster:宛先waypoint-proxyを決める
waypoint-proxyのEnvoyのL7
処理で
- inbound_CONNECT_terminate Listener:HBORNを経由したリクエストを受信する
- Internal Inbound VIP Cluster:Inbound VIP Listenerにルーティングする
- Inbound VIP Listener:VirtualServiceのルーティングポリシーを適用する
- Inbound VIP Cluster:Inbound Pod Listenerにロードバランシングする
- Inbound Pod Listener:HBORNのメタデータをセットアップする
- Inbound Pod Cluster
- inbound_CONNECT_originate Listener
- inbound_CONNECT_originate Cluster:宛先ztunnelを決める
宛先ztunnelのEnvoyのL4
処理で
- ListenerとCluster:宛先マイクロサービスを決める
展開パターンの比較¶
項目 | サイドカーモデル | アンビエントメッシュ |
---|---|---|
Nodeのハードウェアリソース消費量 | × | ⭕️ |
Nodeのストレージ使用量 | ⭕️ | △ |
Envoyの冗長性 | ⭕️️ | △ |
アプリごとのEnvoyの設定カスタマイズ | ⭕️ | △ |
単純性 | × | ⭕️ |
Istioのアップグレード | インプレースアップグレード、カナリアアップグレード | DaemonSetのローリングアップデート |
01-02. Istioを採用するのか否か¶
設定方法の対応関係¶
KubernetesとIstioには重複する能力がいくつか (例:サービスディスカバリー) ある。全てのPodのistio-proxy
コンテナをインジェクションする場合、kube-proxyとServiceによるサービスメッシュは不要になる。
ただし、実際の運用場面ではこれを実行することはなく、アプリコンテナの稼働するPodのみでこれを行えばよい。
そのため、istio-proxy
コンテナをインジェクションしないPodでは、Istioではなく、従来のkube-proxyとServiceによるサービスディスカバリーを使用することになる。
能力 | Istio + Kubernetes + Envoy | Kubernetes + Envoy | Kubernetesのみ |
---|---|---|---|
サービスメッシュコントロールプレーン | Istiodコントロールプレーン (discovery コンテナ) |
go-control-plane | なし |
サービスディスカバリーでのルーティング先設定 | DestinationRule | route キー |
kube-proxy + Service (+ CoreDNS) |
サービスディスカバリーでのリスナー | EnvoyFilter + EndpointSlice | listener キー |
kube-proxy + Service (+ CoreDNS) |
トラフィック管理 | VirtualService + Service + DestinationRule | 記入中... | Service |
サービスディスカバリーでの追加サービス設定 | ServiceEntry + EndpointSlice | cluster キー |
EndpointSlice |
Cluster外Nodeに対するサービスディスカバリー | WorkloadEntry | endpoint キー |
Egress |
サービスレジストリ | etcd | etcd | etcd |
Node外からのインバウンド通信のルーティング | ・VirtualService + Gateway (内部的には、NodePort ServiceまたはLoadBalancer Serviceが作成され、これらはNode外からのインバウンド通信を待ち受けられるため、Ingressは不要である) ・Ingress + Istio Ingressコントローラー + ClusterIP Service |
route キー + listener キー |
Ingress + Ingressコントローラー + ClusterIP Service |
- https://thenewstack.io/why-do-you-need-istio-when-you-already-have-kubernetes/
- https://www.mirantis.com/blog/your-app-deserves-more-than-kubernetes-ingress-kubernetes-ingress-vs-istio-gateway-webinar/
- https://istio.io/latest/docs/tasks/traffic-management/ingress/kubernetes-ingress/
- https://layer5.io/learn/learning-paths/mastering-service-meshes-for-developers/introduction-to-service-meshes/istio/expose-services/
Istioのメリット/デメリット¶
▼ メリット¶
- https://blog.container-solutions.com/wtf-is-istio
- https://www.containiq.com/post/kubernetes-service-mesh
- https://jimmysong.io/en/blog/why-do-you-need-istio-when-you-already-have-kubernetes/#shortcomings-of-kube-proxy
- https://www.zhaohuabing.com/post/2019-04-16-how-to-choose-ingress-for-service-mesh-english/
- https://www.baeldung.com/cs/service-discovery-microservices
▼ デメリット¶
項目 | 説明 |
---|---|
Nodeのハードウェアリソースの消費量増加 | IstioのPod間通信では、Kubernetesと比べて、通信に必要なコンポーネント (例:Istiodコントロールプレーン、istio-proxy コンテナ) が増える。そのため、Nodeのハードウェアリソースの消費量が増え、また宛先Podからのレスポンス速度が低くなる。 |
学習コストの増加 | Istioが多機能であり、学習コストが増加する。 |
02. トラフィック管理¶
パケット処理の仕組み¶
istio-proxy
コンテナにて、リスナーでリクエストを受信する。- EnvoyFilterがあれば、これをリスナーフィルターとしてEnvoyに適用する。
- ルートでリクエストを受け取る。
- クラスターでリクエストを受け取る。
- クラスター配下のエンドポイントにリクエストをプロキシする。
02-02. サービスメッシュ外へのリクエスト送信¶
安全な通信パターン¶
▼ 任意の外部システムに送信できるようにする¶
サービスメッシュ内のマイクロサービスから、istio-proxy
コンテナ (マイクロサービスのサイドカーとIstio EgressGatewayの両方) を経由して、任意の外部システムにリクエストを送信できるようにする。
外部システムは識別できない。
▼ 登録した外部システムに送信できるようにする¶
サービスメッシュ内のマイクロサービスから、istio-proxy
コンテナ (マイクロサービスのサイドカーとIstio EgressGatewayの両方) を経由して、ServiceEntryで登録した外部システムにリクエストを送信できるようにする。
外部システムを識別できる。
安全ではない通信パターン¶
▼ 登録した外部システムに送信できるようにする¶
サービスメッシュ内のマイクロサービスから、istio-proxy
コンテナ (マイクロサービスのサイドカーのみ) を経由して、任意の外部システムにリクエストを送信できるようにする。
外部システムは識別できない。
▼ istio-proxy
コンテナを経由せずに送信できるようにする¶
サービスメッシュ内のマイクロサービスから、istio-proxy
コンテナを経由せずに、外部システムにリクエストを送信できるようにする。
外部システムの種類¶
▼ PassthroughCluster
¶
IPアドレスを指定した送信できる宛先のこと。
Istio v1.3
以降で、デフォルトで全てのサービスメッシュ外へのリクエストのポリシーがALLOW_ANY
となり、PassthroughCluster
として扱うようになった。
サービスメッシュ外にDBを置く場合、メッシュ内のアプリからDBへ通信ではDBのエンドポイントを指定することになる。
そのため、サービスメッシュ外へのリクエストはPassthroughCluster
に属する。
注意点として、REGISTRY_ONLY
モードを有効化すると、ServiceEntryで登録された宛先以外へのサービスメッシュ外への全通信がBlackHoleCluster
になってしまう
▼ BlackHoleCluster
¶
IPアドレスを指定して送信できない宛先のこと。
基本的に、サービスメッシュ外へのリクエストは失敗し、502
ステータスになる (502 Bad Gateway
)。
03. 復旧性の管理¶
フォールトインジェクション (障害注入)¶
▼ フォールトインジェクションとは¶
障害を意図的にインジェクションし、サービスメッシュの動作を検証する。
▼ テストの種類¶
テスト名 | 内容 |
---|---|
Delayインジェクション | アプリコンテナに対するインバウンド通信にて、意図的に通信の遅延を発生させる。 ・https://istio.io/latest/docs/tasks/traffic-management/fault-injection/#injecting-an-http-delay-fault |
Abortインジェクション | アプリコンテナに対するインバウンド通信にて、意図的に通信の中止を発生させる。 ・https://istio.io/latest/docs/tasks/traffic-management/fault-injection/#injecting-an-http-abort-fault |
サーキットブレイカー¶
istio-proxyコンテナでサーキットブレイカーを実現する。
なお、アプリケーションで同様の実装をしても良い。
04. 通信の認証/認可¶
通信の認証¶
▼ 仕組み¶
Pod間通信時に、正しい送信元Envoyの通信であることを認証する。
▼ 相互TLS認証¶
相互TLS認証を実施し、送信元のPodの通信を認証する。
▼ JWTによるBearer認証 (IDプロバイダーに認証フェーズを委譲)¶
JWTによるBearer認証を実施し、送信元のPodの通信を認証する。
この場合、認証フェーズをIDプロバイダー (例:Auth0、GitHub、Keycloak、AWS Cognito、Google Cloud Auth) に委譲することになる。
JWTの取得方法として、例えば以下の方法がある。
- 送信元のPodがIDプロバイダーからJWTを直接取得する。
- 送信元/宛先の間にOAuthプロキシ (例:OAuth2 Proxy、など) やSSOプロキシ(例:Dex、など) を配置し、認証プロキシでIDプロバイダーからJWTを取得する。
▼ アプリの認証について¶
アプリ側の認証については、Istioの管理外である。
通信の認可¶
▼ 仕組み¶
Pod間通信時に、AuthorizationPolicyを使用して、スコープに含まれる認証済みEnvoyの通信のみを認可する。
▼ 通信の認可の委譲¶
AuthorizationPolicyでIDプロバイダー (例:Auth0、GitHub、Keycloak、AWS Cognito、Google Cloud Auth) を指定し、認可フェーズを委譲できる。
▼ アプリの認可について¶
アプリ側の認可については、Istioの管理外である。
05. アプリケーションデータの暗号化¶
相互TLS認証¶
▼ 相互TLS認証とは¶
相互TLS認証を実施し、L7
のアプリケーションデータを暗号化/復号化する。
▼ TLSタイムアウト¶
アウトバウンド時、istio-proxy
コンテナは宛先にHTTPSリクエストを送信する。
この時、実際はタイムアウトであっても、TLS handshake timeout
というエラーなってしまう。
クライアント証明書 / SSL証明書発行¶
▼ Istiodコントロールプレーン (discovery
コンテナ) をルート認証局として使用する場合¶
デフォルトでは、Istiodコントロールプレーンがルート認証局として働く。
クライアント証明書 / SSL証明書を提供しつつ、これを定期的に自動更新する。
- Istiodコントロールプレーンは、
istio-ca-secret
(Secret) を使用して、ルート認証局であることをオレオレで証明する。 - Istiodコントロールプレーンは、
istio-proxy
コンテナから送信された秘密鍵と証明書署名要求による署名で、クライアント証明書 / SSL証明書を発行する。特に設定しなければ、istio-proxy
コンテナのpilot-agentプロセスが、秘密鍵と証明書署名要求を自動で作成してくれる。 istio-proxy
コンテナからのリクエストに応じて、IstiodのSDS-APIがクライアント証明書 / SSL証明書をistio-proxy
コンテナに配布する。- 秘密鍵を持つ
istio-ca-root-cert
(ConfigMap) をistio-proxy
コンテナにマウントし、秘密鍵とペアになるクライアント証明書 / SSL証明書に紐づける。 istio-proxy
コンテナ間で相互TLS認証できるようになる。
▼ 外部ツールをルート認証局として使用する場合¶
Istiodコントロールプレーン (discovery
コンテナ) を中間認証局として使用し、ルート認証局をIstio以外 (例:HashiCorp Vault、など) に委譲できる。
外部のルート認証局は、istio-proxy
コンテナから送信された秘密鍵と証明書署名要求による署名で、SSL証明書を作成する。
06. テレメトリーの作成¶
他のOSSとの連携¶
Istio上のEnvoyは、テレメトリーを作成する。
各テレメトリー収集ツールは、プル型 (ツールがIstiodから収集) やプッシュ型 (Istiodがツールに送信) でこのテレメトリーを収集する。
06-02. メトリクス¶
メトリクスの監視¶
▼ メトリクスの作成¶
Istio上のEnvoyは、メトリクスを作成する。
▼ メトリクスの送信¶
Istio上のEnvoyは、Istiodコントロールプレーン (discovery
コンテナ) に送信する。
Prometheusは、discovery
コンテナの/stats/prometheus
エンドポイント (15090
番ポート) からメトリクスのデータポイントを収集する。
なお、istio-proxy
コンテナにも/stats/prometheus
エンドポイントはある。
▼ セットアップ¶
Prometheusがdiscovery
コンテナからデータポイントを取得するためには、discovery
コンテナのPodを監視するためのServiceMonitorが必要である。
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
namespace: istio-system
name: istiod-monitor
spec:
jobLabel: istio
targetLabels:
- app
selector:
matchExpressions:
key: istio
operator: In
values:
- pilot
namespaceSelector:
matchNames:
- istio-system
endpoints:
- port: http-monitoring
interval: 15s
また、istio-proxy
コンテナの監視には、PodMonitorが必要である。
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PodMonitor
metadata:
namespace: istio-system
name: istio-proxy-monitor
spec:
selector:
matchExpressions:
- key: istio-prometheus-ignore
operator: DoesNotExist
namespaceSelector:
# istio-proxyをインジェクションしているNamespaceを網羅できるようにする
any: "true"
jobLabel: envoy-stats
podMetricsEndpoints:
# istio-proxyコンテナが公開しているメトリクス収集用のエンドポイントを指定する
- path: /stats/prometheus
interval: 15s
relabelings:
- action: keep
sourceLabels:
- __meta_kubernetes_pod_container_name
regex: "istio-proxy"
- action: keep
sourceLabels:
- __meta_kubernetes_pod_annotationpresent_prometheus_io_scrape
- action: replace
regex: (\d+);(([A-Fa-f0-9]{1,4}::?){1,7}[A-Fa-f0-9]{1,4})
replacement: "[$2]:$1"
sourceLabels:
- __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port
- __meta_kubernetes_pod_ip
targetLabel: __address__
- action: replace
regex: (\d+);((([0-9]+?)(\.|$)){4})
replacement: $2:$1
sourceLabels:
- __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port
- __meta_kubernetes_pod_ip
targetLabel: __address__
- action: labeldrop
regex: "__meta_kubernetes_pod_label_(.+)"
- sourceLabels:
- __meta_kubernetes_namespace
action: replace
targetLabel: namespace
- sourceLabels:
- __meta_kubernetes_pod_name
action: replace
targetLabel: pod_name
- https://github.com/istio/istio/blob/1.19.3/samples/addons/extras/prometheus-operator.yaml
- https://discuss.istio.io/t/scraping-istio-metrics-from-prometheus-operator-e-g-using-servicemonitor/10632
- https://istio.io/latest/docs/ops/integrations/prometheus/#option-2-customized-scraping-configurations
- https://speakerdeck.com/ido_kara_deru/constructing-and-operating-the-observability-platform-using-istio?slide=23
メトリクスの種類¶
▼ Istiod全体に関するメトリクス¶
メトリクス名 | 単位 | 説明 |
---|---|---|
istio_build |
カウント | Istioの各コンポーネントの情報を表す。istio_build{component="pilot"} とすることで、Istiodコントロールプレーンの情報を取得できる。 |
▼ istio-proxy
コンテナに関するメトリクス¶
Prometheus上でメトリクスをクエリすると、Istiodコントロールプレーン (discovery
コンテナ) から収集したデータポイントを取得できる。
メトリクス名 | 単位 | 説明 |
---|---|---|
istio_requests_total |
カウント | istio-proxy コンテナが受信した総リクエスト数を表す。メトリクスの名前空間に対して様々なディメンションを設定できる。・https://blog.christianposta.com/understanding-istio-telemetry-v2/ |
istio_request_duration_milliseconds |
カウント | istio-proxy コンテナが受信したリクエストに関して、処理の所要時間を表す。 |
istio_request_messages_total |
カウント | istio-proxy コンテナが受信したgRPCによる総HTTPリクエスト数を表す。 |
istio_response_messages_total |
カウント | istio-proxy コンテナが受信した総gRPCレスポンス数を表す。 |
envoy_cluster_upstream_rq_retry |
カウント | istio-proxy コンテナの他のPodへのリクエストに関する再試行数を表す。 |
envoy_cluster_upstream_rq_retry_success |
カウント | istio-proxy コンテナが他のPodへのリクエストに関する再試行成功数を表す。 |
▼ メトリクスのラベル¶
メトリクスをフィルタリングできるように、Istioでは任意のメトリクスにデフォルトでラベルがついている。
ラベル | 説明 | 例 |
---|---|---|
connection_security_policy |
Pod値の通信方法を表す。 | mutual_tls (相互TLS認証) |
destination_app |
リクエストの宛先のコンテナ名を表す。 | foo-container |
destination_cluster |
リクエストの宛先のCluster名を表す。 | Kubernetes |
destination_service |
リクエストの宛先のService名を表す。 | foo-service |
destination_workload |
リクエストの宛先のDeployment名を表す。 | `foo-deployment |
destination_workload_namespace |
リクエストの送信元のNamespace名を表す。 | |
reporter |
メトリクスの収集者を表す。istio-proxy コンテナかIngressGatewayのいずれかである。 |
・destination (istio-proxy コンテナ)・ source (IngressGateway) |
response_flags |
Envoyの%RESPONSE_FLAGS% 変数を表す。 |
- (値なし) |
response_code |
istio-proxy コンテナが返信したレスポンスコードの値を表す。 |
200 、404 、0 (クライアントが切断した場合) |
source_app |
リクエストの送信元のコンテナ名を表す。 | foo-container |
source_cluster |
リクエストの送信元のCluster名を表す。 | Kubernetes |
source_workload |
リクエストの送信元のDeployment名を表す。 | foo-deployment |
06-03. ログ (アクセスログのみ)¶
ログの監視¶
▼ ログの出力¶
Istio上のEnvoyは、アプリコンテナへのアクセスログ (インバウンド通信とアウトバウンド通信の両方) を作成し、標準出力に出力する。
アクセスログにデフォルトで役立つ値が出力される。
ログ収集ツール (例:FluentBit、Fluentd、など) をDaemonSetパターンやサイドカーパターンで配置し、NodeやPod内コンテナの標準出力に出力されたログを監視バックエンドに送信できるようにする必要がある。
# istio-proxyコンテナのアクセスログ
{
# 相互TLSの場合の宛先コンテナ名
"authority": "foo-downstream:<ポート番号>",
"bytes_received": 158,
"bytes_sent": 224,
"connection_termination_details": null,
"downstream_local_address": "*.*.*.*:50010",
"downstream_remote_address": "*.*.*.*:50011",
# ダウンストリームからアップストリームへリクエストをプロキシし、レスポンスを処理し終えるまでにかかった時間
# ダウンストリーム側で設定したタイムアウトになった場合は、Envoyはその時間の直前にプロキシをやめるため、Durationはタイムアウトとおおよそ同じになる
"duration": 12,
"method": null,
"path": null,
"protocol": null,
"request_id": null,
"requested_server_name": null,
# アップストリームからのレスポンスのステータスコード
"response_code": 200,
"response_code_details": null,
# ステータスコードの補足情報
"response_flags": "-",
"route_name": null,
"start_time": "2023-04-12T06:11:46.996Z",
"upstream_cluster": "outbound|50000||foo-pod.foo-namespace.svc.cluster.local",
"upstream_host": "*.*.*.*:50000",
"upstream_local_address": "*.*.*.*:50001",
"upstream_service_time": null,
"upstream_transport_failure_reason": null,
"user_agent": null,
"x_forwarded_for": null,
}
▼ ログの送信¶
Istio上のEnvoyは、アクセスログをログ収集ツール (例:OpenTelemetry Collector) に送信する。
06-04. 分散トレース¶
分散トレースの監視¶
▼ スパンの作成¶
Istio上のEnvoyは、スパンを作成する。
スパンの作成場所としては、いくつか種類がある。
istio-proxy |
アプリ |
---|---|
✅ | |
✅ | ✅ |
✅ |
スパンの作成場所が多いほど、各コンテナの処理時間が細分化された分散トレースを収集できる。
アプリコンテナ間でスパンが持つコンテキストを伝播しないため、コンテキストを伝播させる実装が必要になる。
▼ スパンの送信¶
Istio上のEnvoyは、スパンを分散トレース収集ツール (例:Jaeger Collector、OpenTelemetry Collector、など) に送信する。
Envoyでは宛先としてサポートしていても、Istio上のEnvoyでは使用できない場合がある。(例:X-Rayデーモン)
- https://istio.io/latest/docs/tasks/observability/distributed-tracing/overview/
- https://github.com/istio/istio/blob/1.14.3/samples/bookinfo/src/productpage/productpage.py#L180-L237
- https://github.com/istio/istio/blob/1.14.3/samples/bookinfo/src/details/details.rb#L130-L187
- https://github.com/istio/istio/issues/36599
07. マルチClusterメッシュ¶
マルチClusterメッシュとは¶
複数のClusterのネットワークを横断的に管理するサービスメッシュ。
Istiodコントロールプレーンを持つプライマリCluster、サービスメッシュに参加するClusterのリモートCluster、からなる。
異なるCluster内コンテナのデータプレーン内管理¶
▼ 同じプライベートネットワーク内の場合¶
異なるClusterが同じプライベートネットワーク内に所属している場合に、ClusterのコントロールプレーンNode間でデータプレーンを管理し合う。
これにより、この時、IngressGatewayを使用せずに、異なるClusterのコンテナが直接的に通信できる。
▼ 異なるプライベートネットワーク内の場合¶
異なるClusterが異なるプライベートネットワーク内に所属している場合に、ClusterのコントロールプレーンNode間でデータプレーンを管理し合う。
これにより、この時、IngressGatewayを経由して、異なるClusterのコンテナが間接的に通信できる。
仮想サーバー内コンテナのデータプレーン内管理¶
▼ 同じプライベートネットワーク内の場合¶
仮想サーバーがコントロールプレーンNodeと同じプライベートネットワーク内に所属している場合に、この仮想サーバーにistio-proxy
コンテナをインジェクションする。
これにより、データプレーン内で仮想サーバーを管理できるようになる。
この時、IngressGatewayを使用せずに、Kubernetes上のコンテナと仮想サーバー上のコンテナが直接的に通信できる。
▼ 異なるプライベートネットワーク内の場合¶
仮想サーバーがコントロールプレーンNodeと異なるプライベートネットワーク内に所属している場合に、この仮想サーバーにistio-proxy
コンテナをインジェクションする。
これにより、データプレーン内で管理できるようになる。
この時、IngressGatewayを経由して、Kubernetes上のコンテナと仮想サーバー上のコンテナが間接的に通信できる。