Les métriques principales des conteneurs

2.1 CPU

La surveillance des conteneurs Docker inclut le suivi de plusieurs métriques clés qui aident à évaluer leur performance et leur état. Les métriques principales à prendre en compte incluent l'utilisation du CPU, de la mémoire, du réseau et du disque. Examinons plus en détail chacune de ces métriques et leur importance pour le monitoring des conteneurs.

Ce qui est mesuré :

• Pourcentage d'utilisation du CPU: montre quel pourcentage du temps processeur disponible est utilisé par le conteneur.
• Nombre de CPUs utilisés: reflète combien de cœurs de processeur sont impliqués par le conteneur.
• Charge moyenne du CPU: montre la charge moyenne du processeur sur une période donnée.

Pourquoi c'est important :

• Performance: une charge CPU élevée peut indiquer une surutilisation du conteneur et des problèmes de performance potentiels.
• Efficacité: la surveillance de l'utilisation du CPU aide à optimiser la répartition des ressources processeur entre les conteneurs.
• Bottlenecks: identifier les conteneurs avec une charge CPU élevée aide à prévenir les goulets d'étranglement dans les performances de l'application.

Exemple d'analyse :

Si un conteneur utilise constamment 100% du CPU, cela peut indiquer la nécessité d'un scaling ou d'une optimisation du code de l'application fonctionnant dans ce conteneur.

2.2 Mémoire

Qu'est-ce qui est mesuré :

• Volume de mémoire utilisée: quantité de mémoire utilisée par le conteneur.
• Utilisation maximale de la mémoire: quantité maximale de mémoire utilisée par le conteneur sur une période donnée.
• Mémoire en cache et buffers: quantité de mémoire utilisée pour le cache et les buffers, qui peut être libérée si nécessaire.

Pourquoi c'est important :

• Éviter les fuites de mémoire: surveiller la mémoire aide à détecter les fuites qui peuvent conduire à l'arrêt du conteneur ou à une dégradation de ses performances.
• Planification des ressources: comprendre l'utilisation de la mémoire aide à planifier correctement et allouer des ressources aux conteneurs.
• Stabilité: une utilisation excessive de la mémoire peut entraîner la fermeture des processus par le système (OOM killer), ce qui affecte la stabilité de l'application.

Exemple d'analyse :

Si un conteneur augmente progressivement l'utilisation de la mémoire sans la libérer, cela peut indiquer une fuite de mémoire dans l'application, nécessitant l'intervention des développeurs.

2.3 Réseau

Ce qui est mesuré :

• Volume du trafic entrant : quantité de données reçues par le conteneur via les interfaces réseau.
• Volume du trafic sortant : quantité de données envoyées par le conteneur via les interfaces réseau.
• Erreurs réseau : nombre d'erreurs réseau, comme des paquets perdus ou corrompus.

Pourquoi c'est important :

• Performance du réseau : un trafic réseau élevé peut indiquer un besoin d'optimiser l'interaction réseau du conteneur.
• Diagnostic des problèmes : des erreurs réseau fréquentes peuvent indiquer des problèmes avec le réseau ou la configuration du conteneur.
• Sécurité : un trafic réseau inhabituel peut indiquer des attaques potentielles ou des violations de sécurité.

Exemple d'analyse :

Si le conteneur montre un volume de trafic sortant inhabituellement élevé, cela peut indiquer une tentative de fuite de données ou des problèmes avec la configuration de l'interaction réseau.

2.4 Disque

Qu'est-ce qui est mesuré :

• Volume d'espace disque utilisé : la quantité d'espace disque utilisée par le conteneur.
• Nombre d'opérations d'entrée/sortie (I/O) : le nombre d'opérations de lecture et d'écriture effectuées par le conteneur.
• Débit du disque : la vitesse de lecture et d'écriture des données sur le disque.

Pourquoi c'est important :

• Performance des entrées/sorties : un grand nombre d'opérations I/O peut ralentir le conteneur et affecter la performance de l'application entière.
• Gestion du stockage : comprendre l'utilisation de l'espace disque aide à éviter un débordement des disques et à gérer la capacité de stockage.
• Optimisation : la surveillance des opérations disques aide à identifier et optimiser les processus lourds d'entrée/sortie.

Exemple d'analyse :

Si un conteneur effectue constamment un grand nombre d'opérations d'écriture sur le disque, cela peut indiquer une utilisation inefficace des ressources ou la nécessité d'optimiser l'application pour réduire la charge sur le disque.