Привет! Меня зовут Антон Губарев, я инженер PaaS (Platform-as-a-Service) в Авито. Платформа как сервис позволяет продуктовым командам разработки не тратить время на рутинные и инфраструктурные задачи, например, определение оптимальных значений request/limit CPU и RAM для контейнеров в кластерах Kubernetes. Вместо этого они могут сосредоточиться на качестве сервиса, над которым работают. PaaS умеет автоматически рассчитывать ограничения и выделять ресурсы для каждого сервиса.

Рассказываю, как мы в Авито собираем метрики потребления ресурсов серверного оборудования, храним и используем их, чтобы спланировать потребление в будущем.

Решения для сбора метрик и анализа потребления ресурсов

Все сервисы Авито выкатываются в 3–4 независимых кластера Kubernetes и весь влетающий трафик балансируется между ними. Сервис в продакшене существует в каждом кластере. Взаимодействие осуществляется через наш Service Mesh, в том числе и между кластерами если это необходимо. Всего мы используем несколько десятков кластеров под разные нужды, и они периодически сменяют друг друга: один выводится из эксплуатации и вместо него вводится другой. 

При таком количестве сервисов и кластеров важно понимать, сколько ресурсов оборудования мы тратим на текущие задачи и сколько понадобится при масштабировании в будущем. Для этого мы регулярно собираем и анализируем метрики: 

• Потребление CPU и RAM глобально на все сервисы суммарно.

• Потребление CPU и RAM на каждый контейнер/под, чтобы можно было выявить аномалии.

• Суммарное потребление по деплойментам.

• Индекс потребления (Resource Volume) как единая метрика, понятная для руководства.

Раньше для сбора метрик и мониторинга мы использовали Prometheus, но со временем его возможностей перестало хватать. Поэтому перешли на VictoriaMetrics. Это база данных для хранения временных рядов, которая поддерживает протокол PromQL.

VictoriaMetrics отлично кластеризуется и меньше тормозит на тех же объёмах данных. Переход на новое решение позволил снизить потребление ресурсов CPU примерно в семь раз, а RAM — в 12 раз. 

При этом осталась задача, которую VictoriaMetrics решить не может в наших условиях: долгосрочная аналитика и планирование потребления. Недостаточно данных за семь дней, нужна информация за месяцы и кварталы. А хранить такие объемы без серьезной потери производительности не позволяли возможности ни VM, ни Prometheus.

В качестве решения для хранения данных за длительный период мы выбрали ClickHouse. Это OLAP-система, которая способна переваривать большие объемы. Предварительные эксперименты показали, что ClickHouse может не только хранить, но и быстро отдавать данные за нужные нам периоды.. 

Ещё у ClickHouse есть интересные фичи:

• Материализованные представления — аналог View в РСУБД.

• Словари — хранилище внешних данных в виде пар «ключ-значение». Доступ к ним происходит быстрее, чем с помощью JOIN-ов.

Какие данные о потреблении мы храним

Главные метрики, которые нас интересуют: глобальный расход CPU и RAM, расход на каждый контейнер или под и общий индекс потребления Resource Volume. 

Сначала разберёмся с метриками для CPU/RAM. С точки зрения аналитики нас интересует фактическое потребление — usage, и запрошенные ресурсы — request, для сервиса за минуту, день, неделю и месяцы. Основная таблица хранения в ClickHouse:

CREATE TABLE resources.consumption
(
    time         DateTime,
    namespace    String,
    env          LowCardinality(FixedString(10)),
    cluster      LowCardinality(FixedString(20)),
    deployment   String,
    pod          String,
    node         String,
    unit         Nullable(String),
    cpu_usage    Nullable(Float64),
    cpu_request  Nullable(Float64),
    mem_usage    Nullable(UInt64),
    mem_request  Nullable(UInt64),
    net_tx_usage Nullable(UInt64),
    net_tx_usage Nullable(UInt64)
)
    engine = ReplicatedMergeTree()
        PARTITION BY toYYYYMM(time)
        ORDER BY (time, namespace, env, cluster, deployment, pod, node)
        SETTINGS index_granularity = 8192;

Мы написали сборщик данных, который аккумулирует данные из всех экземпляров VictoriaMetrics и переносит их в ClickHouse, контролирует доступность источников. С его помощью сделали первую выгрузку данных за полгода. Получили больше 15 миллиардов записей, при этом аналитические запросы длились от 10 секунд — это долго.

Чтобы улучшить производительность, решили использовать материализованные представления и просуммировать данные по подам до уровня микросервиса. Этого достаточно для аналитических запросов и планирования потребления. Для суммирования использовали движок SummingMergeTree, который присутствует в ClickHouse.

CREATE TABLE resources.consumption
(
    time         DateTime,
    namespace    String,
    env          LowCardinality(FixedString(10)),
    cluster      LowCardinality(FixedString(20)),
    deployment   String,
    pod          String,
    node         String,
    unit         Nullable(String),
    cpu_usage    Nullable(Float64),
    cpu_request  Nullable(Float64),
    mem_usage    Nullable(UInt64),
    mem_request  Nullable(UInt64),
    net_tx_usage Nullable(UInt64),
    net_tx_usage Nullable(UInt64)
)
    engine =  SummingMergeTree(
      pods, cpu_usage, cpu_request, mem_usage, mem_request, net_tx_usage, net_rx_ usage)
        PARTITION BY toYear(time)
        ORDER BY (env, cluster, namespace, time)
        SETTING ingex_granularity = 8192

Запрос, с помощью которого данные из таблицы-источника автоматически переносятся в материализованное представление:

SELECT 
     time,
     namespace,
     env,
     cluster,
     count() AS pods,
     sum(cpu_usage) AS cpu_usage,
     sum(cpu_request) AS cpu_request,
     sum(mem_usage) AS mem_usage,
     sum(mem_request) AS mem_request,
     sum(net_tx_usage) AS net_tx_usage,
     sum(net_rx_usage) AS net_rx_usage
 FROM resources.consumption
 GROUP BY 
     env,
     cluster,
     namespace,
     time

Новая выгрузка данных за полгода дала около 2 миллиардов записей, а аналитические запросы стали занимать меньше секунды. 

Ещё одна важная метрика — Resource Volume (RV). Она показывает общую картину потребления ресурсов в компании и нужна больше для менеджмента. 1 RV — это эквивалент 1 CPU или 3 ГБ RAM. Допустим, у сервиса есть 10 реплик, каждая из которых потребляет 1 CPU и 2 ГБ RAM. Значит, всего сервис использует 10 CPU и 20/3 RAM, или 16,6 RV.

Как отображаются аналитические данные о потреблении ресурсов

Аналитика потребления отображается в формате графиков и диаграмм в Grafana.

Отдельный дашборд с данными за несколько месяцев есть в PaaS. Внутри него можно посмотреть детализацию потребления до пода. Можно быстро проверить, сколько ресурсов потребляет каждый сервис, и сразу увидеть аномалию.

На основе аналитики в PaaS мы построили систему бюджетирования ресурсов. Команды, которые используют общие ресурсы, объединены в юниты. Каждый юнит раз в квартал подаёт заявку на выделение для него серверных мощностей. Одобренные заявки и использованная часть ресурса отображаются в дашборде.

Юниты отслеживают, какую часть ресурса они уже использовали. Если ресурсов недостаточно, например, юнит не учёл масштабирование, можно подать новую заявку досрочно.

Запрос ресурсов и ограничения

Кроме мониторинга потребления нужно правильно распределить ресурсы между сервисами. Для этого мы автоматически считаем, сколько ресурсов он запрашивает и какими лимитами ограничен. 

В Kubernetes можно установить значения request и limit для CPU и RAM для каждого контейнера. Причём разработчики Авито делают это не вручную, а только указывают с помощью PaaS, сколько реплик сервиса им нужно. Система деплоя распределяет их по кластерам, в том числе рассчитывает request и limit.

Расчёт проходит в четыре шага, на каждом из которых значения request/limit могут измениться.

Первый шаг / Box. Для каждого языка программирования, которые используются в Авито, и для каждого размера сервиса есть предустановленные — «коробочные» — значения. Размер может быть большой, средний или маленький, его указывает в конфигурации разработчик, когда создаёт сервис (может быть изменено в любой момент). Языки, для которых есть предустановленные значения, — Go, PHP, Python, JavaScript, Kotlin и Swift. Например, для маленького сервиса на Go можно запросить максимум 100 CPU. 

Второй шаг / Usage. Для расчёта значений request/limit на этом шаге используется 75 перцентиль за три дня и постоянный коэффициент Ratio. Данные по потреблению хранятся в VictoriaMetrics, среднее значение берётся по всем кластерам, где запущен сервис. 

Например, если сервис за прошлые 3 дня потреблял в среднем 500 RAM, то значение request для него будет равно 1 000 (Ratio=2), а limit — 5 000 (Ratio=10).

Третий шаг / Range. Для исключения вероятности бесконтрольного роста значений request/limit и возможности появления аномалий мы установили некоторые пороговые значения, больше или меньше которых значения выставиться не могут. — 

На этом шаге платформа проверяет каждый контейнер и корректирует request/limit, если они вышли за максимальное или минимальное значения. Даже если один из микросервисов ведёт себя аномально и потребляет слишком много ресурсов по историческим данным (Usage), это не повлияет на выделение ресурсов в новом деплое. При возникновении таких ситуаций разработчики разбираются в проблеме и исправляют ее, чтобы потребление пришло в норму.

Четвёртый шаг / Manual. В случае, когда автоматические расчёты не подходят, разработчик может выставить значения request/limit вручную. Например, если запускается высоконагруженный и критически важный микросервис, для которого нужны особые условия. Для этого есть специальный конфигурационный файл, в котором описывается, сколько реплик должно быть, какие переменные окружения, кроны и воркеры. Ещё в нём можно указать значения request/limit для крона, воркера или самого сервиса. Этот файл использует PaaS, когда разворачивает сервис. В конфигурационном файле разработчик вручную может прописать необходимые значения request и limit

[[envs.prod.crons]]
name = "import services consumption"
enabled = true
schedule = "*/5 * * * *"
command = 'etl -type=consumption -duration=1h'
resources/requests.cpu = 1000
resources.requests.memory = 10000
resources.limits.cpu = 5000
resources.limits.memory = 30000

На этом заканчивается работа автоматики, и микросервис раскатывается в нужное количество кластеров с нужными значениями ресурсов. 

Что даёт мониторинг потребления ресурсов 

Мы собираем полные данные по использованию ресурсов за год по всем сервисам и юнитам, поэтому точно знаем, кто и сколько потребляет. На основании этой информации можно долгосрочно планировать, например, для масштабирования в будущем. 

В любой момент мы можем найти причину утечки ресурсов, если один из сервисов ведёт себя аномально. Вся информация за последнюю неделю хранится в VictoriaMetrics, а данные можно детализировать до каждого контейнера.

Разработчики не должны думать об устройстве инфраструктуры и запросе ресурсов. PaaS автоматически выставляет объективные значения request и limit для CPU и RAM. При этом в особых случаях можно прописать их вручную в конфигурационном файле.

Предыдущая статья: Как мы улучшили типографику на сайте Авито