针对SREs和DevOps的十大开源项目

【51CTO.com快译】由于构建可扩展、且高度可靠的软件系统，是每个SRE(Site Reliability Engineering，网站可靠性工程)的最终目标，因此目前业界有着大量出色的SRE/DevOps开源项目与软件产品，可供用户学习与使用。

下面，我们将向您介绍十种在监控、部署和维护领域，最受欢迎的开源项目。它们将能够通过模拟网络流量，并方便用户对不可预测(或混杂)的事件进行建模，以开发出可靠的系统项目。

1. Cloudprober

作为一种主动性的跟踪和监控应用程序，Cloudprober可以早于用户发现网站上的各种故障。它通常使用“主动”监控的模式，来检查目标组件是否能够按照预期运行。例如，它会主动运行各种“探针”，以判断网站的前端是否可以访问其后端。同样，它也可以运行某个探针，来验证本地系统是否可以真正访问到云端的目标虚拟机。通过这种跟踪方法，用户可以采取独立的实现方式，轻松地跟踪应用程序的相关配置，并及时发现系统中的潜在问题。

特征：

• Cloudprober不但能够与Prometheus和Grafana之类的开源监控栈实现原生集成，也可以导出各种探测的结果。
• 通过自动发现云服务目标的特性，Cloudprober为GCE和Kubernetes提供了开箱即用的支持，以及针对其他云服务的轻松配置。
• 为了简化部署，Cloudprober由Go语言完全编写，并被编译成了一个静态的二进制文件。它可以通过各种Docker容器快速完成部署。由于具有自动发现功能，Cloudprober不但可以完成大部分更新操作，而且通常不需要被重新部署与配置。
• Cloudprober的Docker镜像文件比较小，仅包含了一个经过静态编译的二进制文件。同时，它在运行大量探针时，仅需少量CPU和RAM。

图片来源--https://github.com/google/cloudprober

2. Cloud Operations Sandbox(Alpha)

作为一个开源平台，Cloud Operations Sandbox可以让用户了解Google服务可靠性工程(Service Reliability Engineering)的各项实践，并使用Ops Management(以前被称为Stackdriver)来管理其云端系统。显然，它需要用户拥有一个Google云服务帐户，才能基于Hipster Shop使用各种原生的微服务。

特征：

• 提供基于云原生、微服务架构设计的应用和Demo程序。
• 通过脚本处理，将服务一键式部署到Google云平台。
• 其Demo服务可以生成负载生成器，即：模拟流量的部件。

图片来源--https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-ops-sandbox

3. Version Checker for Kubernetes

作为一款Kubernetes工具，它可以让用户观察到群集中正在运行的镜像版本。同时，该工具也允许用户在Grafana仪表板上，以表格的格式查看当前镜像的版本。

特征：

• 能够一次性设置多个自托管的镜像注册中心。
• 可以将版本信息作为Prometheus的相关指标
• 支持诸如ACR、DockerHub、以及ECR之类的镜像注册中心。

图片来源--https://github.com/jetstack/version-checker

4. Istio

作为一个开放的框架，Istio可被用于合并微服务，根据微服务来监控流量的转移，实施各项策略，以及采取标准化的方式，汇总各种遥测数据(telemetry data)。Istio的控制层面能够在底层平台上，为群集管理(如Kubernetes)提供一个抽象层。

特征：

• 能够为HTTP、gRPC、WebSocket、以及TCP通信，提供自动化的负载均衡。
• 可以通过丰富的路由规则、重试、故障转移、以及故障注入，对各种流量行为进行细粒度的控制。
• 提供可嵌入式的策略层和API配置，支持访问控制、速率限制和配额。
• 自动提供群集内、以及群集出入口处，所有流量的各项指标、日志和跟踪。
• 通过强大的身份验证和授权，在群集中实现安全的服务间(service-to-service)通信。

图片来源--https://istio.io/

5. Checkov

Checkov是一种基础架构即代码(Infrastructure-as-Code)类型的静态代码检查工具。它不但能够扫描Terraform、Cloud Details、Cubanet、无服务器、以及ARM Models等云端基础架构，而且可以检测它们的安全性、以及合规性方面的配置错误。

特征：

• 拥有超过400条内置的规则，涵盖了针对AWS、Azure、以及Google Cloud的安全保护与实践。
• 能够通过评估Terraform Provider的各种设置，监控由Terraform管理的IaaS、PaaS或SaaS的开发、维护和更新。
• 能够检测EC2 Userdata中的AWS凭证、Lambda的上下文变量、以及Terraform Providers。

图片来源--https://www.checkov.io/

6. Litmus

Litmus是基于云原生混沌工程建模的工具集。Litmus通过提供各种工具，来协调Kubernetes上的混杂情况，以协助SRE(网站可靠性工程师)发现其部署中的漏洞。也就是说，SRE首先会使用Litmus在staging区域进行混沌测试，然后在开发过程中，使用它来发现故障和漏洞，进而通过实施解决方案，来提高系统的鲁棒性。

特征：

• 开发人员可以在应用开发期间运行混沌测试，并作为单元测试或集成测试的一种扩展。
• 当应用遇到管道中的故障路径时，CI(持续集成)管道的构建者可以运行混沌测试，来查找错误。

图片来源--https://github.com/litmuschaos/litmus

7. Locust

Locust是一个易于使用的，可编写脚本且灵活的性能测试应用程序。您可以使用标准的Python代码定义用户的行为，而无需使用复杂的UI(用户接口)或特定域的语言。这使得Locust既可以扩展，又对开发人员十分友好。

特征：

• Locust具有分布式和可扩展性的特点，用户可以轻松地上手使用。
• 基于Web的UI，可以实时显示进度。
• 只要稍加修改，就可以测试多种系统。

图片来源--https://github.com/locustio/locust

8. Prometheus

作为Cloud Native Computing Foundation的项目，Prometheus可以被用来监控各种系统与服务。它能够在指定时间，从已配置的目标中提取各项指标，测试不同的规则，并显示结果。如果发现任何违反了指定条件的情况，它会立即触发通知。

特征：

• 提供多维的数据模型(包括由度量标准名称和键/值集所定义的时间序列)。
• 通过服务发现或静态配置，来发现目标。
• 不依赖于分布式存储，且单个服务器节点具有自治能力。
• 使用一种强大而灵活的查询语言--PromQL。

图片来源--https://github.com/prometheus/prometheus

9. Kube-monkey

Kube-monkey是Netflix’s Chaos Monkey(https://netflix.github.io/chaosmonkey/)的一种Kubernetes集群实现。它通过随机删除Kubernetes Pod，来协助创建鲁棒的资源，并对其进行验证。

特征：

• Kube-monkey不但可以按需启用，并且可以仅针对Kubernetes(k8s)用户去终止pod。
• 可按需定制的各项功能。

图片来源--https://www.slideshare.net/arungupta1/chaos-engineering-with-kubernetes

10. PowerfulSeal

PowerfulSeal能够通过将故障注入Kubernetes集群中，以协助用户尽快地识别出问题的根源。同时，它能够创建具有完整描述的混沌实验方案。

特征：

• 可与Kubernetes、OpenStack、AWS、Azure、GCP、以及本地主机相兼容。
• 可通过与Prometheus和Datadog(https://www.datadoghq.com/)连接，以收集相关指标。
• 允许用户使用多种模式，并自定义各种用例。

图片来源--https://github.com/powerfulseal/powerfulseal

小结

由于微服务架构在云计算领域持续占据着主导地位，因此我们往往需要通过可靠的工具，来监控实例，并及时对运行中的故障予以排查。开源技术的最大优势来源于可扩展性。您可以按需向工具中添加各种功能，以更好地适应自定义的体系架构。鉴于上述介绍的十种开源项目，都有着广泛的支持文档和用户社区，您可以根据实际项目，进行选用。

原文标题：Top 10 Open Source Projects for SREs and DevOps，作者: Nir Sharma

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