KubeSphere v3.1.0通过集成KubeEdge，将节点和资源的管理延伸到了边缘，也是KubeSphere正式支持边缘计算的第一个版本。
本文作者也第一时间搭建和试用了边缘节点相关的功能，但是在边缘节点纳管之后遇到了一些监控的小问题，在排查过程中也顺带了解了一下KubeSphere对于边缘节点的监控原理，发出来和大家分享，方便其他的开发者能够更快的排查问题或进行二次开发。

环境版本和构成

通过KubeKey安装，参数如下，其余组件版本默认未改动。
Kubernetes : v1.19.8
KubeSphere : v3.1.0

问题现象

通过生成的keadm命令行将边缘节点加入集群，并在边缘节点上部署POD，该POD的监控信息不能显示。

监控原理

定位和解决问题之前，肯定是要先搞懂工作原理。

1. KubeEdge
KubeEdge的Edgecore组件对Kubelet进行了轻量化改造，Edgecore和Cloudcore(云端)也不在同一个Cluster网络中，通过k8s默认的方式进行metrics获取肯定是行不通的(logs和exec原理相同)。
当前KubeEdge的实现方法是kube-apiserver上的iptables转发给云端的Cloudcore，Cloudcore通过和Edgecore之间的WebSocket通道向边缘端进行消息和数据传递。
KubeEdge官方的使用手册和文档如下：
https://kubeedge.io/en/docs/advanced/metrics/

为了便于大家理解，作者画了一张图，整体的流程请参考如下：

2. Metrics-server
原生的K8S中就是通过Metrics-server这个官方组件进行节点和POD的CPU/Memory等数据的监控。
简而言之，Metrics-server通过Pull的方式去每个节点上拉取监控数据，放在自身的内存中，提供K8S的API供kubectl top这样的client来查询。
Metrics-server的详细设计，可以参考github的官方说明：
https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server

Metrcis-server的启动参数中，有一个参数要特别说明一下：“kubelet-use-node-status-port”。
在KubeEdge的官方文档中，也提到了启动Metrics-server时要指定该参数，至于原因文档中并未提及，这里简单说明一下。这个参数的意思是：“调用kubelet服务时，用该Node上报的port，而不是默认的port”。我们知道kubelet的metrcis接口默认是监听在10250端口的，而KubeEdge的edgecore将metrics接口默认监听在10350端口，如果不加这个参数，metrice-server就会通过类似"edgenodeIP:10250/stat/summary"这样的请求去获取监控数据，结果肯定获取失败的。
我们通过KubeSphere环境的yaml文件，也能清晰地看到这一点配置：

3. KubeSphere
上面讲到了，Metrics-server已经从KubeEdge那里获取到了边缘节点的监控数据，那么KubeSphere只要从Metrics-server提供的K8S API中即可获取到边缘节点的实时监控数据用来在前端进行展示。
稍微翻了一下KubeSphere的代码，和我们的预想是一致的，KubeSphere通过metrics-server拿到了当前版本展示的监控数据。

4. EdgeWatcher
从上述第1点KubeEdge的工作原理来看，是需要在kube-apiserver所在的节点上进行iptables转发规则设置的(将所有10350的请求都转发给Cloudcore的10003端口进行处理)。
那么每一个边缘节点加入集群的时候不可能由运维人员手动进行iptables的规则设置，所以KubeSphere就自研了EdgeWatcher这样一个组件。这个组件的目的应该是有以下几点：

提供kubeedge group API(添加边缘节点时前端调用该group API)
边缘节点加入集群时，设置IPtables规则(logs exec metrics都需要)
验证边缘节点指定的IP是否可用，IP需要全局唯一

EdgeWatcher暂未开源，作者从社区转载了下面这张EdgeWatcher的工作原理图，供大家参考：

关于边缘节点IP需要全局唯一的问题，作者还是有很多想说的，后续有时间再开一篇，和大家一起探讨。

5. 总体概览
其实通过对上述监控组件的了解，我们也基本能勾勒出KubeSphere v3.1在基于KubeEdge的边缘集成中，所作的努力和工作。下面是作者简单画的一张整体组件架构的图，供大家参考：

问题定位

既然原理都搞清楚了，下面就简单说一下定位的过程和思路。
1. Metrics-server
首先我们判断metrics-server有没有正常提供服务，能不能获取到边缘数据。
从下面的命令结果可以看出，边缘节点(k8s-agent)的监控数据和非边缘节点的POD的监控数据都是没有问题的。

只有边缘节点上的POD的监控数据获取不到。

2. KubeEdge
再来看KubeEdge提供的10350端口的metrics服务，有没有问题。

我们可以看到，KubeEdge的edgecore提供的10350端口的服务也是没有问题的，可以从中获取到边缘节点和边缘POD(nginx-xxx)的监控数据。

3. 总结
从上面的分析可以得出以下结论：

Metrcis-server没问题
KubeEdge的edgecore在边缘节点的服务没问题
cloudcore和edgecore之间的通路没有问题(通过查看edgecore的日志，可以看到stat/summary的调用，但是POD的监控数据调用则没有)

最后再去确认其他可以获取边缘POD节点的信息，发现只有docker版本的差别，出问题的是v18.09.1，而正常的节点版本如下：

至此，基本能断定是docker版本过低造成的，至于是哪个接口和metrics-server不能兼容，就不花太多时间去调查分析，有经验的开发者可以留言共享一下。

结论

基于这个问题，我们对Docker版本进行了测试，最终确认在KubeSphere默认的metrics-server版本(v0.4.2)的场景下，Docker版本要大于等于v19.3.0才能支持边缘POD的监控。

后记

虽然问题不是很大，但是通过这个小问题能把边缘监控的脉络搞清楚，是比问题本身更有意义的。
通过这样的分析和总结，问题定位和二次开发的效率才会更高，希望我们社区的开发者一起把KubeSphere做得更好更完善。