Metriche principali dei container

2.1 CPU

Il monitoraggio dei container Docker include il tracciamento di una serie di metriche chiave che aiutano a valutare le loro performance e il loro stato. Le principali metriche da considerare includono l'uso della CPU, della memoria, della rete e del disco. Diamo un'occhiata più da vicino a ciascuna di queste metriche e al loro significato per il monitoraggio dei container.

Cosa viene misurato:

• Percentuale di utilizzo della CPU: mostra quale percentuale del tempo di processore disponibile viene utilizzata dal container.
• Numero di CPU utilizzate: riflette quanti core del processore sono impegnati dal container.
• Carico medio della CPU: mostra il carico medio del processore in un determinato periodo di tempo.

Perché è importante:

• Performance: un elevato carico della CPU può indicare un sovraccarico del container e possibili problemi di performance.
• Efficienza: il monitoraggio dell'uso della CPU aiuta a ottimizzare la distribuzione delle risorse del processore tra i container.
• Colli di bottiglia: individuare i container con un elevato carico sulla CPU aiuta a prevenire colli di bottiglia nelle performance dell'applicazione.

Esempio di analisi:

Se un container utilizza costantemente il 100% della CPU, questo potrebbe indicare la necessità di scalare o ottimizzare il codice dell'applicazione che gira in quel container.

2.2 Memoria

Cosa viene misurato:

• Quantità di memoria utilizzata: quantità di memoria utilizzata dal container.
• Picco di utilizzo della memoria: la quantità massima di memoria utilizzata dal container in un determinato periodo di tempo.
• Memoria in cache e buffer: quantità di memoria utilizzata per cache e buffer, che può essere liberata se necessario.

Perché è importante:

• Evitare perdite di memoria: il monitoraggio della memoria aiuta a rilevare perdite che potrebbero portare all'arresto del container o al peggioramento delle sue prestazioni.
• Pianificazione delle risorse: capire l'utilizzo della memoria aiuta a pianificare e allocare correttamente le risorse per i container.
• Stabilità: l'uso eccessivo della memoria potrebbe portare il sistema a terminare i processi (OOM killer), influenzando la stabilità dell'applicazione.

Esempio di analisi:

Se un container aumenta gradualmente l'utilizzo della memoria senza liberarla, ciò potrebbe indicare una perdita di memoria nell'applicazione, che richiede l'intervento degli sviluppatori.

2.3 Rete

Cosa viene misurato:

• Volume del traffico in ingresso: quantità di dati ricevuti dal container tramite interfacce di rete.
• Volume del traffico in uscita: quantità di dati inviati dal container tramite interfacce di rete.
• Errori di rete: numero di errori di rete, come pacchetti persi o danneggiati.

Perché è importante:

• Performance della rete: un traffico di rete elevato può indicare la necessità di ottimizzare l'interazione di rete del container.
• Diagnosi dei problemi: errori di rete frequenti possono indicare problemi con la rete o con la configurazione del container.
• Sicurezza: un traffico di rete insolito può indicare potenziali attacchi o violazioni della sicurezza.

Esempio di analisi:

Se il container mostra un volume di traffico in uscita insolitamente elevato, potrebbe indicare un tentativo di perdita di dati o problemi con la configurazione dell'interazione di rete.

2.4 Disco

Cosa si misura:

• Volume di spazio su disco usato: quantità di spazio su disco utilizzata dal container.
• Numero di operazioni di input/output (I/O): numero di operazioni di lettura e scrittura eseguite dal container.
• Velocità del disco: velocità di lettura e scrittura dei dati sul disco.

Perché è importante:

• Performance di I/O: un alto numero di operazioni I/O può rallentare il container e influire sulle performance dell'intera applicazione.
• Gestione dello storage: capire come viene utilizzato lo spazio su disco aiuta a prevenire il sovraccarico del disco e a gestire la capacità di archiviazione.
• Ottimizzazione: monitorare le operazioni sul disco aiuta a identificare e ottimizzare i processi di input/output più pesanti.

Esempio di analisi:

Se un container esegue costantemente un gran numero di operazioni di scrittura sul disco, potrebbe indicare un uso inefficiente delle risorse o la necessità di ottimizzare l'applicazione per ridurre il carico sul disco.