Monitoreo a escala de Kubernetes

El monitoreo de Kubernetes realiza un seguimiento del estado y el rendimiento de tu clúster, como nodos, pods, espacios de nombres y las cargas de trabajo que se ejecutan en ellos, mediante métricas, logs y rastros. Cuando algo falla, necesitas encontrar la causa raíz rápidamente en un entorno dinámico y efímero donde los servicios aparecen y desaparecen constantemente.

Elastic admite KS, AKS, GKE y clústeres autoadministrados con autodescubrimiento dinámico en todos ellos.

Porque la parte más difícil del monitoreo de Kubernetes no es conectar tu clúster, sino las horas dedicadas a construir dashboards, escribir reglas de alerta, configurar trabajos de ML y mantener todo a medida que cambia tu clúster. Elastic envía todo eso con la integración, así que estás monitorizando desde el primer día, no desde el último.

En lugar de correlacionar manualmente los dashboards entre pods, servicios y capas de cloud, los agentes de IA de Elastic analizan automáticamente tu telemetría para investigar problemas, aclarar la causa raíz y ejecutar remediaciones a partir de los modelos de ML y el contexto de tus libros de operaciones y bases de conocimiento.

Elastic gestiona las métricas de Kubernetes de alta cardinalidad a través de su arquitectura de flujo de datos de series temporales (TSDS), que emplea almacenamiento columnar en disco en lugar de un índice invertido en memoria. A diferencia de los backends basados en Prometheus que sufren OOM cuando la cardinalidad de las etiquetas en pods y espacios de nombres aumenta, Elastic no impone un límite de cardinalidad en memoria. La ingesta de métricas se realiza de forma nativa mediante una escritura remota de Prometheus u OpenTelemetry sin conversión de esquema, y la reducción automática de muestreo controla los costos de almacenamiento a largo plazo, sin sacrificar la precisión de la consulta.

El recolector nativo de OpenTelemetry de Elastic maneja las métricas de estado de Kubernetes de forma inmediata, por lo que no se requieren kube-state-metrics.

Elastic Observability utiliza precios basados en el consumo, sin tarifas por host ni facturación por pico de uso. La tarifa por host de Datadog factura los eventos de autoescalado al recuento máximo de nodos durante todo el mes, no el uso promedio. Las métricas personalizadas tienen un costo adicional y pueden representar hasta el 52 % de la factura promedio. El modelo de Elastic representa los trabajos efímeros y los entornos de Prometheus de alta cardinalidad que no generan sorpresas al final del mes.

La migración es sencilla gracias a nuestra herramienta de migración (actualmente en vista previa tecnológica), que convierte automáticamente tus paneles de control y reglas de alerta. El soporte nativo de PromQL y OTel significa que tu arquitectura de ingesta existente se conserva. La mayoría de los equipos están completamente operativos al día siguiente.

Sí. La integración de Kubernetes Security Posture Management (KSPM) de Elastic evalúa la configuración de tu clúster según las directrices de CIS Benchmarks y genera resultados con instrucciones de remediación paso a paso. Soporta EKS y clústeres autogestionados, evalúa automáticamente cada cuatro horas y está disponible para todos los usuarios de Elastic Cloud, por lo que la misma plataforma que monitorea tu rendimiento también revisa tu postura de seguridad. Además, la integración de Elastic Defend for Containers (D4C) proporciona protección en tiempo de ejecución nativa en la nube para entornos Kubernetes, que utiliza eBPF para monitorear la actividad de procesos y archivos dentro de contenedores en ejecución.