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📈 cAdvisor — Présentation & Exploitation Premium (Metrics containers)

Télémétrie “container-level” : CPU / mémoire / FS / réseau → export Prometheus / intégrations

Optimisé pour Prometheus/Grafana • Multi-host • Dashboards • Exploitation durable

TL;DR

  • cAdvisor (Container Advisor) collecte et expose des métriques détaillées sur les containers et la machine (CPU, mémoire, réseau, filesystem…).
  • Il expose des métriques Prometheus “out of the box” via un endpoint HTTP (souvent /metrics).
  • En “premium ops” : naming & labels, scrape Prometheus propre, dashboards, tests, rollback, et conscience des limites (cardinalité, multi-runtime, permissions).

Références : repo officiel + guide Prometheus.
- https://github.com/google/cadvisor
- https://prometheus.io/docs/guides/cadvisor/

✅ Checklists

Pré-usage (avant de brancher Prometheus)

  • Définir le scope : Docker seul vs aussi containerd (selon ton runtime)
  • Définir les labels standard : env, team, app, node, cluster
  • Fixer une stratégie de rétention côté Prometheus (pas côté cAdvisor)
  • Prévoir un dashboard Grafana (baseline) + un “incident board”
  • Prévoir le filtrage des métriques à forte cardinalité si besoin

Post-configuration (qualité opérationnelle)

  • Prometheus scrape OK (target UP, latence stable)
  • Dashboard OK (CPU, mémoire, IO, réseau)
  • Alertes minimales (CPU throttling, OOM, FS fill rate, restarts via autres sources si besoin)
  • Runbook “metrics-first” (où regarder en incident + seuils)
  • Plan rollback prêt (désactiver scrape / revenir à version précédente)

Tip

cAdvisor = collecteur/exposeur.
La valeur arrive avec Prometheus + Grafana (corrélation, historique, alerting).

Warning

Attention aux labels et à la cardinalité : trop de séries = Prometheus coûteux (RAM/CPU).

Danger

cAdvisor doit lire des infos bas niveau (cgroups, FS, runtime).
Un déploiement mal borné peut exposer de la surface / des infos sensibles. Traite-le comme un composant d’observabilité “privilégié”.

1) cAdvisor — Vision moderne

cAdvisor fournit une compréhension fine de l’usage des ressources et des caractéristiques de performance des containers.
Il collecte, agrège et exporte des stats par container + machine-wide.
Source : https://github.com/google/cadvisor

2) Architecture globale (référence)

flowchart LR Containers["📦 Containers"] --> cA["📈 cAdvisor\n(collecte & export)"] cA -->|/metrics| Prom["🧲 Prometheus\n(scrape)"] Prom --> Graf["📊 Grafana\n(dashboards)"] Prom --> AM["🚨 Alertmanager\n(alerting)"] Ops["👤 Ops/Dev"] --> Graf Ops --> AM

Guides/Docs :
- Prometheus guide cAdvisor : https://prometheus.io/docs/guides/cadvisor/
- Prometheus storage doc cAdvisor : https://github.com/google/cadvisor/blob/master/docs/storage/prometheus.md

3) “Premium config mindset” (5 piliers)

  1. 🧭 Labels cohérents (env/team/app/node) → requêtes simples, dashboards réutilisables
  2. 🧲 Scrape propre (intervalle, relabeling, filtrage si nécessaire)
  3. 📊 Dashboards standardisés (baseline + incident)
  4. 🧪 Validation/Tests (targets UP, métriques clés présentes, latences)
  5. 🔁 Rollback (revenir à une version image stable / désactiver scrape rapidement)

4) Exposition Prometheus (ce qui compte vraiment)

Endpoint metrics

cAdvisor expose des métriques Prometheus par défaut.
Docs : https://github.com/google/cadvisor/blob/master/docs/storage/prometheus.md

Exemple minimal Prometheus scrape (snippet)

Ce n’est pas une “installation”, juste la partie config scrape.

scrape_configs:
  - job_name: "cadvisor"
    metrics_path: /metrics
    static_configs:
      - targets: ["NODE_OR_IP:CADVISOR_PORT"]
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: instance
        replacement: "node-01"

Tip

Mets un label instance stable (nom logique du node) plutôt que l’IP brute, sinon tes dashboards changent à chaque migration.

5) Dashboards Grafana (baseline + incident)

Baseline

Objectif : “santé” rapide - CPU usage & throttling - Memory usage & OOM indications - Filesystem usage + IO - Network rx/tx

Un exemple de dashboard public (point de départ) :
- Grafana dashboard “cAdvisor Docker Insights” : https://grafana.com/grafana/dashboards/19908-docker-container-monitoring-with-prometheus-and-cadvisor/

Warning

Les dashboards publics sont très variables. Considère-les comme templates, puis normalise tes labels/variables (env/app/node).

6) Workflows premium (incident & debug)

“Incident triage” (séquence)

sequenceDiagram participant O as Ops participant G as Grafana participant P as Prometheus participant C as cAdvisor O->>G: Ouvre dashboard "Containers - Incident" G->>P: Requête CPU/mem/io sur app=api env=prod P->>C: Scrape séries /metrics (continu) C-->>P: Séries mises à jour P-->>G: Résultats (pics, tendances, throttling) O->>G: Drill-down container + node O->>G: Partage time range + panels au service owner

Patterns utiles (ce qu’on cherche)

  • CPU throttling : container CPU limit trop bas ou burst non prévu
  • Memory : hausse progressive = fuite, pics = batch, OOM = limites
  • Disk IO : saturation IO → latence app, timeouts upstream
  • Network : rx/tx anormaux, erreurs, drops (selon metrics dispo)

Référence généraliste cAdvisor : https://github.com/google/cadvisor

7) Validation / Tests / Rollback

Tests de validation (smoke)

# 1) Endpoint répond (exemple)
curl -s http://NODE_OR_IP:CADVISOR_PORT/metrics | head -n 20

# 2) Prometheus : target "cadvisor" = UP (à vérifier côté UI)
# 3) Vérifier une métrique clé existe
curl -s http://NODE_OR_IP:CADVISOR_PORT/metrics | grep -E "container_cpu|container_memory" | head

Tests “qualité”

  • Vérifier que instance, env, app sont cohérents dans Grafana/PromQL
  • Vérifier l’intervalle de scrape (pas trop agressif)
  • Vérifier que Prometheus ne sature pas (RAM/CPU) après activation cAdvisor

Rollback (pragmatique)

  • Désactiver rapidement le scrape job cadvisor (toggle config Prometheus) si surcharge
  • Revenir à une version image antérieure (si une version introduit un changement de registry/tag)
  • Réduire l’intervalle de scrape / filtrer des métriques si cardinalité excessive

Warning

Le nom/registry des images cAdvisor a connu des changements (gcr.io → ghcr.io) et des subtilités de tags. Garde une note interne “image source of truth”.
Exemple de discussion : https://github.com/google/cadvisor/issues/3807

8) Limitations (pour éviter de mauvaises attentes)

  • cAdvisor ne remplace pas un système de logs/traces.
  • Le coût peut venir de :
  • trop de séries (labels dynamiques)
  • scrape trop fréquent
  • environnements très “churn” (containers éphémères)

Guide Prometheus : https://prometheus.io/docs/guides/cadvisor/

9) Sources — Images Docker (comme demandé)

Images “officielles / courantes” cAdvisor

LinuxServer.io (LSIO)

✅ Conclusion

cAdvisor est une brique essentielle si tu veux : - des métriques “container-level” rapides à brancher, - une visibilité par container et par node, - un socle solide pour dashboards et alerting (via Prometheus/Grafana).

La version “premium” = labels cohérents + scrape maîtrisé + dashboards standard + tests + rollback.