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K8s-Telegram-Bot

Background

在管理 k8s cluster 的時候，若是沒有使用監控的工具（ex. prometheus），就往往會需要進去 manager node 用 kubectl 下指令去觀察，比如說

kubectl describe pod pod_name ，便可以得到 pod 目前的一大堆資訊（ex. status）， 管理員就必須再去從這一大包資訊中找出自己需要的。
但是用這種方式有幾個缺點 :

  1. 使用上較麻煩 : 若管理員只是想要簡單的檢查一下 k8s cluster 的資源（ex. cpu）使用情況，還要先進去 manager node 裡面下 kubectl 的指令。
  2. 不方便觀察 : 因為是全文字輸出在終端機上，所以要快速地觀察和比較資訊的變化會非常困難。
  3. 沒有通報功能 : 若 k8s cluster 出現了一些變化（ex. 有 pod 因某些原因掛掉了），k8s cluster 沒有辦法及時的通知管理員。

為了解決上述幾種缺點，於是就有了監控工具（ex. prometheus）的產生，它通常會在 node 上開一個 port 架設網頁，並藉由在 k8s cluster 內執行的 exporter 所產出的 metrics 來分析資料並做視覺化，管理員就可以藉由存取這個網頁來觀察 k8s cluster 狀態。
除此之外，它也有當發生異常狀況就寄送 e-mail 給管理員的功能。

然而，我們認為除了上述的方法監控 k8s，若是可以直接使用 telegram 和 k8s cluster 溝通（包含查詢 k8s cluster 狀態、主動發送警告給管理員）會有幾個優點 :

  1. 使用者體驗會更好，因為包含查詢 k8s cluster 狀態、telegram 發送警告，都可以直接藉由 telegram 聊天室傳達。
  2. 相對使用監控工具來說比較可以客製化要觀察的以及信件的內容。

除了監控的功能以外，若有需要常常在 k8s 中部署一些常用的系統（ex. wordpress），如果可以直接藉由 telegtam 快速地在 k8s 上部署也會很方便。

Introduction

總結我們這個系統，可以在 telegram 聊天室輸入簡單的命令做到以下功能 ：

  1. 監控 k8s cluster 狀態（主動查看、被動通知）。 image

  2. 快速部署 container 在 k8s 上（我們以 wordpress 作為範例）。 image

Prerequisite

  1. k8s cluster
    • ex. microk8s
      • install microk8s
        • snap install microk8s --classic
      • my microk8s version
        • MicroK8s v1.26.5 revision 5395
  2. crontab
  3. python3
  4. mysql/mariadb

Installation

  1. git clone https://github.com/tommygood/K8s-Telegram-Bot.git
  2. install the python plugins will be used
    • pip3 install python-telegram-bot python-daemon mysql-connector matplotlib kubernetes yaml configparser
  3. exporter
    1. kube-state-metrics
      • export the all metrics of k8s cluster
        • include the pod numbers, status and abnoraml reasons...
      • install
        • cd microk8s/kube-state-metrics
        • kubectl apply -f .
    2. node exporter
      • export the metrics of each node
        • include memory, cpu and storage status
      • install
        • cd microk8s/node_exporter
        • kubectl apply -f .
    3. cAdvisor
      • export the metrics of containers on each node
        • include the usage of resource on containers
      • install
        • 不同 k8s 環境，設定會不同，通常預設會直接開在 node 上的 10250 or 10255 port
        • curl https://localhost:10250/metrics
      • note : 需要去 cluster 中每一個 node 檢查
  4. prometheus server
    • configure the exporters' address in /path/to/telegram_bot/microk8s/prometheus/prometheus-cm.yaml

      • edit scrape_configs :

        - job_name: 'exporter_name'
   static_configs: 
   - targets: ['exporter_ip:exporter_port']
    • install
      • cd microk8s/prometheus
      • kubectl apply -f .

Configuration

  1. rewrite variable of home_path in all scripts (as use the python daemon)

    • cd /path/to/telegram_bot
    • python3 setupEnv.py

  2. set your config in config.ini (prometheus host, db etc.)

    • vi /path/to/telegram_bot/config.ini

  3. dump schema.sql into database

    • mysql -u root -p telegram_db < /path/to/telegram_bot/schema.sql

Usage

  • start Query function with python daemon : python3 query.py
  • start Monitor function with crontab :

    • crontab -e

      */1 * * * * python3 /path/to/telegram_bot/monitor/podCreate.py >> /path/to/telegram_bot/log/crontab.log

*/60 * * * * python3 /path/to/telegram_bot/monitor/weirdPod.py >> /path/to/telegram_bot/log/crontab.log

功能介紹

查詢

目前有 8 種查詢的種類 : 在 call_prom.py，不同功能用不同 function 區分。

使用情境:

  1. nodeMemSecTotal

    • 介紹
      • k8s cluster 中的所有 node 的各別可被使用的 memory 的百分比
    • 理由
      • 當 node 的 memory 不夠時，如果還繼續在此 node 上部屬 pod，可能會造成 pod eviction。
        • pod eviction : 當 k8s cluster 中的 node 資源不夠時，pod 會被從此 node 中移除。
      • 此時可以考慮多新增幾台 node 到 k8s cluster 中，或是降低 replica 的數量等方式解決。
    • 輸出範例
      • 可以藉由 instance(node metric) ip 區別是哪一台 node

  2. podMemUseInNode

    • 介紹
      • 各個 node 上部屬的全部的 pod 所 request 的 memory 和 node 的 memory 的百分比
    • 理由
      • 因為 node 上除了 k8s 相關的物件，還會有別的程式佔掉記憶體，而此功能就可以讓使用者較直觀的觀察 pod 和 node 的 memory 關係。
    • 輸出範例

  3. eachConatinerMemUsage

    • 介紹
      • 各個 container 佔用了多少其限制的 memory 的百分比
    • 理由
      • 如果 container 佔用的 memory 百分比太高，可能是特殊狀況（被植入挖礦軟體），或是單純該應用程式就會佔用較多的 memory，此時管理者可以因應狀況處理。
      • 如果 container 佔用的 memory 百分比太低，可以考慮把其 request 的 memory 降低以節省空間。
    • 輸出範例
      • 會顯示是哪一個 pod

  4. nodeCpuSecTotal

    • 介紹
      • k8s cluster 中所有 node 的各別已使用的 cpu 的百分比
    • 理由
      • 當 node 的 cpu 使用量過高，可能造成系統的速度變得非常慢，或是 pod eviction。
      • 當 cpu 使用量過高，可以用不同方式解決（ex. 把一些高 cpu 使用量的 pod 移到別台 node）
    • 輸出範例
      • 可以藉由 instance(node metric) ip 區別是哪一台 node

  5. conatinerCpuPerSecTotal

    • 介紹
      • k8s cluster 中所有的 container 正在使用的所有 node 的 cpu 的百分比
    • 理由
      • 藉由觀察 cluster 內全部的 container 使用的 cpu 百分比，可以決定是否要不要再此 k8s cluster 新增 or 刪除 node 數量來達到資源最有效的運用
    • 輸出範例
      • image

  6. conatinerPerCpuUsage

    • 介紹
      • 不同 container 使用了多少其限制的 cpu 的百分比
    • 理由
      • 藉由觀察單個 container 的 cpu 使用率，可以去決定是否要把此 container 的 cpu request 調整，讓全部 container 能使用的 cpu 資源最大化。
    • 輸出範例

  7. runningPodNumInNamespace

    • 介紹
      • 各個 namespace 不同時間有多少 pod 同時執行
    • 理由
      • 有時 pod 可能因為 auto scaling 而自動被建立或刪除，所以管理員可以藉由掌握不同時間段的 pod 數量，進而得知資源被使用的情形（ex. 哪些 pod 比較常被使用），再去判斷此 pod 是否需要轉移到資源較好的 node 上部屬會較穩定。
        • auto scaling : k8s 可以有偵測到 pod 的資源若超過一定的使用上限時就會增加 pod 的 replica，藉以讓 pod 正常運作，因為有更多資源可以分配
    • 輸出範例
      • 會顯示是哪一個 namespace

  8. weirdPodNumInNamespace

    • 介紹
      • 各個 namespace 不正常 pod 的數量
    • 理由
      • 當有 pod 的狀態不正常，k8s 會嘗試重啟 pod，可能會成功或失敗。
      • 可以觀察不同時間段各個 namespace 有多少不正常運作的 pod，再去找出造成 pod 不正常的真正原因（ex. namespace 限制的資源不夠），避免再次發生。
    • 輸出範例
      • 會顯示是哪一個 namespace

自動監測通報

目前會依照 2 種不同的情況去監測，在 monitor file 當中，要再設定 crontab 要多久執行一次。

  1. weirdPod.py

    • 介紹
      • 監測是否有狀態不正常的 pod，我設定一小時執行一次。
    • 理由
      • pod 可能因為某些原因（ex. eviction）造成其狀態不正常，無法正常執行。
      • 所以需要檢查 k8s cluster 內是否有不正常運作的 pod，並印出該 pod 資訊和造成其不正常的原因。
      • 因為可能需要一些時間排錯，所以不用短時間一直重複檢查
    • 輸出範例

  2. podCreate.py

    • 介紹
      • 監測是否有新的 pod 被建立，我設定每一分鐘偵測一次
    • 理由
      • 藉由得到哪些 pod 被建立的資訊，管理員可以更掌握 cluster 的資訊（ex. pod 建立超過一定量是否會讓 node 資源不夠）
    • 輸出範例

部署 WordPress

  • 介紹

    • 程式碼在deployWordpress.py
    • 當使用者透過 telegam bot 依序輸入 deployment 的 App name, namespace 的名稱, replicas 的數量後會呼叫deployWordpress.py進行部署
    • deployWordpress.py包含建立 deployment 和 service
      • deployment
        • 讀取wp_deploy.yaml，把 App name, namespace, replicas 改成使用者傳給 telegram bot 的資訊
          • wp_deploy.yaml : 包含 WordPress container 的設定
      • service
        • 讀取wp_service.yaml，找出未被使用的 nodePort 設為 service 的 nodePort
          • wp_service.yaml : 用 nodePort type 的 service 綁定剛剛建立的 deployment 的 pod
    • 部署 WordPress，完成後會回傳 WordPress 的網址

  • 使用說明

    • 必須按照步驟依序輸入 deployment 的 App Name, namepsace 的名稱, replicas 數量
    • 如果部署過程中要取消或重新部屬，可以輸入 /clear 清除記錄
    • 部署步驟
      I. /cw 開始部署 WordPress
      II. /app App名稱 輸入 deployment 的 App name
      III. /ns namespace名稱 WordPress 要建在哪個 namespace 下
      IV. /rs replicas數量 deployment 的 replicas 數量(1~3)
      V. 部署完成

資料庫

  • schema

  • table

    • all_user : 記錄使用者資訊

      • uid : 使用者的 telegram id
      • name : 使用者的 telegram 名稱
      • permission : 使用者權限（1 ~ 3）
        • 1 : 可管理 cluster 內全部的 namespace
        • 2 : 依照 table all_namespace，區分可以管理哪些 namespace
        • 3 : 無權限

    • all_namespace : 記錄使用者可使用哪些 namespace

      • id : 流水號
      • uid : 使用者的 telegram id
      • name : namespace 的名稱

    • all_command : 記錄指令資訊

      • name : 指令名稱
      • content : 指令說明
      • permission : 指令權限

    • all_wordpress : 記錄建立的 WordPress 資訊

      • id : 流水號
      • uid : 使用者的 telegram id
      • app_name : deployment 的 App name
      • namespace : namespace 的名稱
      • replicas : replicas 的數量

    • k8s_namespace : 記錄 k8s cluster 中所有的 namespace

      • id : 流水號
      • namespace : namespace 的名稱

telegram_bot

  • 使用說明
    • 所有指令最前面都要加 /
    • 一開始要先輸入 /au 註冊後才可使用所有功能，使用者預設權限是3（最小）
    • 輸入 /gu 可以查看自己的使用者資訊（id,名稱,權限）
    • 輸入 /ac 可以查看自己的權限可使用的指令與說明

Notes

Job Assignment

  • 王冠權：架設 k8s、k8s 監控和自動通報
  • 黃瑜楓：部署 WordPress on k8s、telegram-bot

Reference