微软开源Retina云原生k8s网络可观察性平台安装与使用

最近，微软开源了一款名为Retina的Kubernetes网络可观察性平台，它为应用健康、网络健康以及安全监控带来了新的解决方案。Retina支持多云环境，能收集定制化的遥测数据，还能把这些数据导出到多种存储选项，并且适配多种可视化工具，像是Prometheus、Azure Monitor、Grafana和Azure Log Analytics等。下面就来深入了解一下Retina。

一、Retina的关键知识点

（一）eBPF技术助力

Retina借助eBPF（extended Berkeley Packet Filter）技术实现网络可观察性。eBPF技术就像是一个高效的数据“侦察兵”，它能在不影响系统正常运行速度的前提下，对数据包进行捕获和分析，从而获取详细的网络流量信息。有了它，Retina就能够精准地了解网络中数据的流动情况。

（二）可定制遥测功能

Retina的一大特色是支持用户定制遥测数据的收集和导出。这意味着用户可以根据自己的实际需求，决定监控哪些指标，然后把这些数据发送到不同的存储系统里。比如，用户可以只关注网络连接数、数据传输量等特定指标，并将相关数据存储到Prometheus中，方便后续分析。

（三）广泛的云环境支持

Retina的适用性很强，它支持多种云环境以及操作系统，像Linux、Windows、Azure Linux等都不在话下。无论你是在公有云、私有云还是混合云环境中部署系统，Retina都能正常发挥作用，为你的网络监控提供有力支持。

二、Retina的主要功能

（一）精准的指标监控

Retina能提供符合行业标准的Prometheus指标，这些指标就像是网络和应用的“健康检测仪”。通过这些指标，用户可以实时了解网络和应用的运行状态，一旦出现异常，能及时发现并处理。

（二）高效的数据包捕获

Retina具备流线化的数据包捕获功能。当网络出现问题时，用户可以利用这个功能深入分析网络流量，就像拿着放大镜仔细检查网络中的数据传输过程，从而更准确地诊断问题所在。

三、Retina的安装与使用方法

（一）使用Helm安装Retina

获取最新版本：
```
VERSION=$(curl -sL https://api.github.com/repos/microsoft/retina/releases/latest | jq -r .name) 
```
这条命令通过访问GitHub的API，获取Retina的最新版本号，并将其存储在VERSION变量中。curl用于从指定的URL获取数据，jq则是用来解析JSON数据，提取出版本号。
执行安装：
```
helm upgrade --install retina oci://ghcr.io/microsoft/retina/charts/retina --version $VERSION --set image.tag=$VERSION --set operator.tag=$VERSION --set logLevel=info --set enabledPlugin_linux="[dropreason,packetforward,linuxutil,dns]" 
```
该命令使用Helm工具来安装Retina。helm upgrade --install表示如果Retina已安装则升级，未安装则进行安装。oci://ghcr.io/microsoft/retina/charts/retina指定了Retina的安装源。后面的参数用于设置版本号、日志级别以及启用的Linux插件等。

（二）安装Retina CLI

使用Krew安装：
```
kubectl krew install retina 
```
Krew是Kubernetes的插件管理器，使用这条命令可以轻松安装Retina CLI，方便后续通过命令行对Retina进行操作。
验证安装：
```
kubectl retina 
```
执行该命令，如果能正常显示相关信息，就说明Retina CLI安装成功。

（三）创建数据包捕获

使用CLI创建数据包捕获：

kubectl retina capture create --pod-selectors app=my-app

这条命令用于创建数据包捕获任务，通过--pod-selectors app=my-app指定了要捕获数据包的目标Pod，这里以标签为app=my-app的Pod为例。

四、示例代码

（一）Prometheus配置示例

安装完Retina后，需要配置Prometheus来收集指标，下面是一个基本的Prometheus配置示例：

# prometheus.yml global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'retina' static_configs: - targets: ['retina-prometheus:9090']

在这个配置文件中，global部分设置了数据抓取的时间间隔为15秒。scrape_configs部分定义了一个名为retina的任务，指定了要抓取数据的目标为retina-prometheus:9090。

（二）Grafana可视化

在Grafana中进行可视化操作时，首先要添加一个Prometheus数据源，将Prometheus与Grafana连接起来。然后创建一个新面板，在面板中选择需要展示的指标，这样就能直观地看到网络和应用的各项数据变化了。

五、为何选择Retina？

Retina提供了灵活的网络可观察性解决方案。当网络出现问题时，用户可以按需利用它深入调查问题；同时，还能持续监控集群的运行状态。而且，它对多种云环境和操作系统的广泛支持，使其适用于各种不同的部署场景。