Kubernetes basiert auf einem leistungsstarken Automatisierungsmodell, dem Controller-Pattern, das sicherstellt, dass der tatsächliche Zustand des Clusters stets mit dem gewünschten Zustand übereinstimmt. Jede Ressource in Kubernetes—sei es ein Deployment, Service oder ConfigMap—wird kontinuierlich von einem Controller verwaltet. Diese Controller arbeiten in einem Loop und führen einen Observe-, Compare- und Reconcileprozess durch.
Operators folgen demselben Prinzip, erweitern es jedoch über die integrierten Kubernetes-Objekte hinaus. Anstatt nur Pods oder ReplicaSets zu verwalten, definiert ein Operator benutzerdefinierte Ressourcen (Custom Resources) und verwendet einen Controller, um komplexe Anwendungen wie Datenbanken, Monitoring-Systeme oder Observability-Tools zu managen. Ein Operator übernimmt nicht nur die Bereitstellung einer Software, sondern verwaltet auch deren gesamten Lebenszyklus, einschliesslich Konfigurationsaktualisierungen, Skalierung und Versions-Upgrades.
Warum sind Operators und Custom Resources essenziell?
Kubernetes ist von Grund auf erweiterbar. Während eingebaute Ressourcen wie Deployments, Services und ConfigMaps für Standard-Workloads ausreichen, benötigen viele Anwendungen eine fortschrittlichere Automatisierung—beispielsweise Observability-Tools, Datenbanken oder Service Meshs.
Um dies zu ermöglichen, führen Operators Custom Resources in Kubernetes ein. Bevor Kubernetes jedoch mit diesen Ressourcen arbeiten kann, muss der Operator eine CustomResourceDefinition (CRD) definieren. Eine CRD erweitert die Kubernetes-API, indem sie das Schema und Verhalten eines neuen Ressourcentyps festlegt. Sobald die CRD im Cluster installiert ist, können Benutzer Instanzen der benutzerdefinierten Ressource erstellen, und der Operator sorgt für deren korrekte Verwaltung.
Wie funktioniert der OpenTelemetry Operator?
Der OpenTelemetry Operator führt mehrere CustomResourceDefinitions (CRDs) ein, die Kubernetes um neue Ressourcentypen für OpenTelemetry erweitern. Diese CRDs ermöglichen die native Verwaltung von OpenTelemetry-Komponenten innerhalb eines Clusters:
- OpenTelemetryCollector (CRD): Definiert und verwaltet OpenTelemetry Collector-Instanzen, einschliesslich Pipelines für Tracing, Metriken und Logs.
- Instrumentation (CRD): Aktiviert Auto-Instrumentierung für Anwendungen und injiziert OpenTelemetry-SDKs automatisch.
Diese CustomResourceDefinitions (CRDs) definieren die Spezifikation und das Verhalten der Ressourcen. Das bedeutet, dass Kubernetes genau versteht, wie OpenTelemetryCollector- oder Instrumentation-Ressourcen gespeichert, validiert und verwaltet werden sollen. Der OpenTelemetry Operator überwacht diese Custom Resources und stellt sicher, dass ihr gewünschter Zustand im Cluster umgesetzt wird.
Beispiele für Custom Resources in Aktion
1. Bereitstellen eines OpenTelemetry Collectors
Um einen OpenTelemetry Collector mit dem Operator zu deployen, kann eine OpenTelemetryCollector-Ressource erstellt werden:
apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: OpenTelemetryCollector
metadata:
name: otel-collector
namespace: observability
spec:
mode: deployment
config: |
receivers:
otlp:
protocols:
grpc:
http:
processors:
batch:
exporters:
logging:
otlp:
endpoint: "http://tempo:4317"
service:
pipelines:
traces:
receivers: [otlp]
processors: [batch]
exporters: [logging, otlp]
Dies stellt sicher, dass:
- Ein OpenTelemetry Collector als Kubernetes Deployment bereitgestellt wird.
- Er Telemetriedaten über OTLP (OpenTelemetry Protocol) empfängt.
- Die Daten in Batches verarbeitet und an Logging und ein OTLP-Endpoint (z. B. Grafana Tempo) gesendet werden.
2. Aktivieren der Auto-Instrumentierung
Anstatt Anwendungs-Code anzupassen, kann der OpenTelemetry Operator Auto-Instrumentierung für Workloads aktivieren. Dazu dient die Instrumentation-CRD, mit der Auto-Instrumentierung für Java-Anwendungen eingerichtet wird:
apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: Instrumentation
metadata:
name: java-instrumentation
namespace: observability
spec:
exporter:
endpoint: "http://otel-collector:4317"
propagators:
- tracecontext
- baggage
- b3
Das bedeutet:
- Java-Anwendungen im Cluster erhalten automatisch OpenTelemetry-Instrumentierung.
- Alle Traces werden ohne Code-Änderungen an den OpenTelemetry Collector exportiert.
3. Auto-Instrumentierung für eine Anwendung aktivieren
Sobald die Instrumentation-CR definiert wurde, kann sie auf eine Deployment-Ressource angewendet werden, indem eine Annotation hinzugefügt wird:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-java-app
namespace: observability
annotations:
instrumentation.opentelemetry.io/inject-java: "true"
spec:
template:
spec:
containers:
- name: app
image: my-java-app:latest
Dadurch wird die OpenTelemetry-Instrumentierung automatisch injiziert, wenn die Anwendung startet.
Warum ist das wichtig?
Ohne den OpenTelemetry Operator müsste die Observability manuell eingerichtet werden—einschliesslich der Konfiguration von Collectors, der Anpassung des Anwendungs-Codes für die Instrumentierung und der separaten Verwaltung von Deployments. Der Operator eliminiert diese Komplexität, indem er OpenTelemetry nativ in Kubernetes integriert.
Versionsmanagement und CRD-Evolution
Ein grosser Vorteil von Operators ist, dass sie auch Versions-Upgrades von Anwendungen verwalten können. Da sich Observability-Tools weiterentwickeln, ändern sich oft auch die Konfigurationsformate. Ein gut designter Operator sorgt für reibungslose Übergänge zwischen Versionen, ohne dass bestehende Setups brechen.
Kubernetes CustomResourceDefinitions (CRDs) unterstützen Versionierung, um diesen Prozess zu erleichtern. Wenn sich das Schema einer CRD ändert (z. B. wenn OpenTelemetry ein neues Konfigurationsfeld einführt), müssen ältere Versionen weiterhin unterstützt werden. Hier kommen Conversion Webhooks ins Spiel.
Wie funktionieren Conversion Webhooks?
Ein Conversion Webhook ermöglicht es Kubernetes, automatisch ältere Versionen einer Custom Resource in das aktuelle Format zu übersetzen. Wenn ein Benutzer eine ältere CR-Version verwendet, ruft Kubernetes den Webhook auf, der die Ressource in die neueste Version konvertiert.
Beispiel: Falls die OpenTelemetryCollector-CRD ursprünglich spec.pipelines.traces.receivers verwendet hat, aber später zu spec.tracing.receivers geändert wurde, sorgt ein Conversion Webhook dafür, dass beide Formate weiterhin funktionieren.
Dies ist entscheidend für Produktionsumgebungen, in denen bestehende Konfigurationen auch nach Updates weiterhin genutzt werden müssen.
Fazit
Operators und CustomResourceDefinitions (CRDs) haben Kubernetes zu einer vollständigen Plattform für das Application Management gemacht. Der OpenTelemetry Operator zeigt eindrucksvoll, wie Operators die Bereitstellung vereinfachen, Konfigurationen automatisieren und Versions-Upgrades ermöglichen.
Durch die Definition von CustomResourceDefinitions (CRDs) erweitert der OpenTelemetry Operator Kubernetes um native Observability-Funktionalitäten. Diese CRDs ermöglichen eine deklarative Verwaltung von OpenTelemetry-Komponenten, die denselben Kontroll- und Reconciliation-Mechanismen folgen wie alle anderen Kubernetes-Ressourcen.
Wer OpenTelemetry in Kubernetes nutzt, profitiert mit dem OpenTelemetry Operator von besserer Automatisierung, sicheren Versions-Upgrades und einer nachhaltig wartbaren Observability-Architektur.