SRE和DevOps值得关注的十大开源项目

构建可扩展且高度可靠的软件系统是每个SRE的最终目标。

在SRE/DevOps领域中，有大量出色的开源项目，每个项目都有新颖而激动人心的解决方案。在本文中，我们将会介绍一些在监控，部署和运维领域最受欢迎的开源项目。

1. Cloudprober

特征：

• 能与Prometheus和Grafana等开源监控系统集成。Cloudprober也可以导出探测结果。
• 目标自动发现。为GCE和Kubernetes提供了开箱即用的支持；其他云服务可以轻松配置。
• 部署简单。它可以通过Docker容器快速部署。
• 占用空间小。Cloudprober镜像大小很小，仅包含静态编译的二进制文件，并且它需要非常少的CPU和RAM就能运行大量的探针。

  2.Cloud Operations Sandbox（Alpha）

  Cloud Operations Sandbox是一个开源平台，可以通过该平台了解Google服务的可靠性工程实践，还可以使用Cloud Operations工具套件，并将其应用于云服务。注意：这需要一个Google云服务帐户。

  特征：

  • 演示服务—基于现代云原生微服务架构设计的应用程序。
  • 一键式部署-通过脚本将服务部署到Google Cloud Platform的工作。
  • 负载生成器-在演示服务上模拟流量的组件
    

    3. Kubernetes的版本检查器

    这是一个Kubernetes工具，可以帮助你查看集群中运行的镜像的版本。该工具还允许你在Grafana仪表板上，以表格查看镜像版本。

    特征：

    • 可以一次设置多个镜像仓库。
    • 使你可以将版本信息视为Prometheus指标。
    • 支持诸如ACR，DockerHub，ECR之类的镜像仓库。
      

    4.Istio

    Istio是一个开源框架，用于监控微服务流量，实施策略以及以标准化方式汇总遥测数据。Istio的控制平面上为集群管理（例如Kubernetes）提供了一个抽象层。

    特征：

    • 支持HTTP，gRPC，WebSocket和TCP通信的负载均衡。
    • 通过丰富的路由规则，重试，故障转移和故障注入对流量行为进行细粒度控制。
    • 可插拔的策略层和配置API，支持访问控制，速率限制和配额。
    • 集群的入口和出口，以及集群内所有流量指标，日志和跟踪信息。
    • 基于身份的验证和授权，保障了服务间通信的安全。
      

      5. Checkov

      Checkov是“基础结构即代码”的实践，它是一个静态代码检查工具，能够扫描Terraform，Cloud Details，Cubanet，Serverless或ARM模型云基础架构，并能够检测配置是否有误。

      特征：

      • 超过400条内置规则涵盖了AWS，Azure和Google Cloud的最佳安全实践。
      • 能够监控Terraform管理的IaaS，PaaS或SaaS的开发，维护和更新。
      • 能够在EC2用户数据，Lambda上下文和Terraform程序中检测AWS凭证。
        

      6.Litmus

      Litmus是一个云原生混沌工程。Litmus提供了一些工具来协调Kubernetes上的混沌情况，以帮助SRE发现其部署中的漏洞。SRE首先使用Litmus进行混沌测试，然后使用它来发现故障和漏洞，提高系统的弹性。

      特征：

      • 开发人员可以在应用程序开发期间运行混沌测试，作为单元测试或集成测试的扩展。
      • 对于CI流水线构建者：当应用程序遇到流水线中的故障时，可以运行混沌测试以查找错误。
        

        7.Locust

        Locust是一个易于使用，可编写脚本且灵活的性能测试工具。你可以使用Python代码自定义操作，而不是使用笨拙的UI。这使Locust可以扩展且并对开发人员友好。

        特征：

        • Locust具有分布式和可扩展性，可轻松支持成百上千的用户。
        • UI界面，可实时显示进度。
        • 稍加修改就可以测试任何系统。
          

          8.Prometheus

          Prometheus是Cloud Native Computing Foundation项目，是一个系统和服务监控系统。它在特定时间从已配置的目标中提取指标，测试规则并显示结果。如果违反了指定条件，它将触发警告通知。

          特征：

          • 多维数据模型（由度量标准定义的时间序列）。
          • 通过服务发现或静态配置发现目标。
          • 不依赖于分布式存储；单个节点是具有自治能力。
          • PromQL，一种强大而灵活的查询语言。
            

            9.Kube-monkey

            Kube-monkey是Netflix的Chaos Monkey在Kubernetes集群中的实现方式。对一个系统进行压力测试的一种万无一失的方法是随机打碎东西。这就是Netflix的Chaos Monkey背后的理论，这是一种混沌工程工具。

            特征：

            • Kube-monkey的工作方式是在你指定的集群中随机破坏pod，并且可以在特定的时间窗口内进行微调。
            • 可根据你的要求，进行高度可定制。
              

              10.PowerfulSeal

              PowerfulSeal会将故障注入Kubernetes集群中，从而帮助你尽快识别问题。它使创建完整的混沌工程成为可能。

              特征：

              • 与Kubernetes，OpenStack，AWS，Azure，GCP和本地环境兼容。
              • 可以与Prometheus和Datadog集成以进行指标收集。
              • 通过自定义用例，支持多种模式。
                

              结论

              开源技术的最大好处是它们的可扩展性。你可以根据需要向该工具添加功能，以更好地适应你的基础架构。

              由于微服务架构成为主流，因此使用可靠的工具来监控和诊断系统，必将成为每个开发人员的必备技能。

              参考链接：https://www.kubernetes.org.cn/9046.html

              来源：K8s中文社区

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