Optimaliseer Kubernetes-prestaties en -kosten met de NETSCOUT KlearSight Sensor
Written by Olivia Nolan
oktober 28, 2025
De adoptie van cloud-native technologieën, met Kubernetes als de onbetwiste leider voor containerorkestratie, heeft de manier waarop organisaties applicaties bouwen en beheren getransformeerd. Deze dynamische, gedistribueerde systemen bieden ongekende schaalbaarheid, veerkracht en efficiëntie. Deze voordelen komen echter met een aanzienlijke toename in complexiteit, met name op het gebied van monitoring en observability. Waar men vroeger te maken had met voorspelbare, statische servers, worden applicaties nu opgesplitst in honderden of duizenden efemere microservices en containers die constant worden gecreëerd, verplaatst en vernietigd. Deze vluchtige aard maakt het traditionele monitoringparadigma, dat gericht is op de gezondheid van individuele machines, grotendeels obsoleet. Om deze complexiteit het hoofd te bieden, is een nieuwe aanpak vereist die inzicht biedt in de volledige serviceketen. De introductie van de **NETSCOUT KlearSight Sensor** is een directe respons op deze uitdaging, door diepgaande, pakket-gebaseerde inzichten te bieden die specifiek zijn ontworpen voor de unieke architectuur van Kubernetes.
Observability, vaak omschreven als de drie pilaren – logs, metrics en traces – gaat verder dan traditionele monitoring. Het gaat niet alleen om het monitoren van bekende problemen via dashboards, maar om het kunnen stellen van willekeurige, diepgaande vragen over de staat van een systeem om onbekende problemen te onderzoeken. In een Kubernetes-omgeving wordt dit bemoeilijkt door meerdere abstractielagen. De netwerkcommunicatie tussen pods, de rol van de service mesh, en de overlay-netwerken (CNI) creëren blinde vlekken waar standaard tools niet kunnen doordringen. Het correleren van een performanceprobleem van een eindgebruiker met een specifieke haperende microservice of een netwerkcongestie tussen nodes is een uiterst complexe taak. Het vereist een holistisch beeld dat de applicatie-, netwerk- en infrastructuurlagen met elkaar verbindt. Zonder de juiste instrumentatie worden DevOps- en SRE-teams geconfronteerd met lange en frustrerende troubleshooting-cycli, wat direct invloed heeft op de betrouwbaarheid van de service en de productiviteit van het team.
De kern van de uitdaging ligt in het verzamelen en contextualiseren van de juiste data op de juiste schaal. Kubernetes-clusters genereren een overweldigende hoeveelheid telemetriegegevens. Het simpelweg verzamelen van al deze data is niet de oplossing; het leidt vaak tot hoge opslagkosten en 'alert fatigue'. De ware waarde ligt in het slim filteren, aggregeren en correleren van deze data tot bruikbare inzichten. Dit vereist een tool die de taal van Kubernetes spreekt: een tool die begrijpt wat een pod, een service, een namespace of een deployment is. Het moet in staat zijn om de volledige levenscyclus van een transactie te volgen, van de ingress controller tot de database en weer terug, door alle tussenliggende microservices heen. Dit niveau van inzicht is cruciaal, niet alleen voor het oplossen van prestatieproblemen, maar ook voor het optimaliseren van resourcegebruik, het waarborgen van de security en, zoals we later zullen zien, het effectief beheren van de cloudkosten.
Luister naar dit artikel:
FinOps, de praktijk van Cloud Financial Management, is essentieel geworden voor organisaties die de waarde van hun cloudinvesteringen willen maximaliseren. Een van de grootste uitdagingen binnen FinOps is het verkrijgen van nauwkeurige, granulaire inzichten in de kosten binnen gedeelde Kubernetes-omgevingen. Een standaard cloudfactuur toont de kosten van de onderliggende virtuele machines, maar geeft geen informatie over welke applicatie, team of business unit welke resources binnen het cluster verbruikt. Deze ondoorzichtigheid maakt effectieve kostenallocatie, showback of chargeback vrijwel onmogelijk. De **NETSCOUT KlearSight Sensor** pakt dit probleem aan door de prestatie- en gebruiksdata te leveren die nodig zijn om een directe link te leggen tussen resourceconsumptie en bedrijfswaarde. Door precies te meten welke services met elkaar communiceren en hoeveel resources (CPU, geheugen, netwerk) ze daarbij verbruiken, wordt het mogelijk om de totale clusterkosten proportioneel toe te wijzen. Dit creëert niet alleen financiële transparantie, maar stimuleert ook een cultuur van eigenaarschap en kostenbewustzijn onder de engineeringteams.
Naast kostenallocatie is actieve kostenoptimalisatie een kerntaak van FinOps. Een van de meest voorkomende bronnen van verspilling in Kubernetes is het overprovisioneren van resources. Uit angst voor prestatieproblemen stellen ontwikkelaars vaak resource requests en limits voor hun containers veel hoger in dan noodzakelijk. Dit leidt tot 'gereserveerde maar ongebruikte' capaciteit, wat de clouduitgaven onnodig opdrijft. De KlearSight Sensor biedt hier een datagedreven oplossing. Door historische prestatiedata te analyseren, kan het nauwkeurige aanbevelingen doen voor 'rightsizing'. Het toont het daadwerkelijke piek- en gemiddelde gebruik van CPU en geheugen voor elke pod, waardoor teams met vertrouwen hun resource-instellingen kunnen verlagen zonder risico op prestatiedegradatie. Deze continue optimalisatiecyclus, gevoed door accurate en betrouwbare data, is de sleutel tot het beheersen van de schaalbare kosten van een groeiend Kubernetes-platform en zorgt voor een veel hogere efficiëntie van de onderliggende infrastructuur.
Verder helpt de diepgaande visibility die KlearSight biedt bij het identificeren en elimineren van andere vormen van verspilling. Denk hierbij aan 'zombie' resources: services die nog wel draaien en kosten genereren, maar niet langer worden gebruikt of aangeroepen door andere applicaties. Dankzij de automatische dependency mapping die de sensor genereert, worden dergelijke geïsoleerde of verweesde componenten snel zichtbaar. Daarnaast kunnen inefficiënte applicaties die buitensporig veel netwerkverkeer genereren of onnodig veel rekenkracht verbruiken, worden geïdentificeerd. FinOps-practitioners kunnen deze inzichten gebruiken om in gesprek te gaan met de betreffende engineeringteams en te werken aan architecturale verbeteringen. In plaats van een top-down mandaat om kosten te besparen, faciliteert de data van KlearSight een constructieve, collaboratieve dialoog tussen finance en engineering, gericht op het bouwen van niet alleen performante, maar ook kostenefficiënte applicaties.
De effectiviteit van de NETSCOUT KlearSight Sensor is geworteld in zijn architectuur en de onderliggende technologie. De sensor wordt geïmplementeerd als een Kubernetes DaemonSet. Dit is een cruciaal ontwerpdetail: een DaemonSet zorgt ervoor dat op elke node (of een specifieke subset van nodes) binnen het cluster automatisch een instance van de sensor-pod draait. Deze aanpak garandeert een volledige en continue dekking van al het verkeer dat de nodes binnenkomt en verlaat, zonder handmatige configuratie of dode hoeken. Zodra een nieuwe node aan het cluster wordt toegevoegd, wordt de sensor er automatisch op geïnstalleerd. Deze methode is uiterst efficiënt en schaalbaar, en zorgt ervoor dat de visibility meegroeit met het cluster zelf. De sensor opereert op de achtergrond en vereist geen aanpassingen aan de applicatiecode of container-images, wat de implementatie aanzienlijk vereenvoudigt en de impact op de development-workflow minimaliseert.
De kern van de technologie is NETSCOUT's gepatenteerde Adaptive Service Intelligence (ASI), die gebruikmaakt van Deep Packet Inspection (DPI). In tegenstelling tot traditionele monitoringtools die zich beperken tot het analyseren van de headers van netwerkpakketten, analyseert DPI de daadwerkelijke payload. Dit stelt KlearSight in staat om het verkeer op applicatieniveau te begrijpen. Het kan onderscheid maken tussen verschillende protocollen (zoals HTTP/2, gRPC, of databasespecifieke protocollen), de transacties binnen die protocollen identificeren en kritieke metadata extraheren. Het resultaat is een extreem rijke dataset, die ver uitstijgt boven simpele connectiviteits- of volumemetrics. Deze aanpak, die zijn oorsprong vindt in de decennialange ervaring van NETSCOUT in high-performance netwerkanalyse, is nu geoptimaliseerd en aangepast voor de dynamische en gevirtualiseerde netwerkomgevingen van Kubernetes. Het biedt een niveau van detail dat voorheen moeilijk te bereiken was zonder complexe en ingrijpende applicatie-instrumentatie.
De data die door de KlearSight Sensor wordt gegenereerd, is zowel breed als diep. Op een hoog niveau creëert het automatisch een real-time dependency map van de gehele applicatie-architectuur. Dit visualieert welke microservices met elkaar communiceren, inclusief externe afhankelijkheden. Voor elke van deze communicatiepaden meet de sensor een reeks van Key Performance Indicators (KPI's). Denk hierbij aan de responstijd van de applicatie (de tijd die een service nodig heeft om een verzoek te verwerken), de netwerklatentie (de vertraging in het netwerk), het aantal transacties per seconde, en gedetailleerde foutcodes (bijvoorbeeld HTTP 503 Service Unavailable). Door deze applicatie- en netwerkmetrieken te combineren, kan KlearSight de hoofdoorzaak van een vertraging of storing snel isoleren: ligt het probleem in de applicatiecode, een overbelaste database, of is er sprake van netwerkcongestie? Deze contextuele intelligentie is van onschatbare waarde voor het versnellen van de Mean Time to Resolution (MTTR).
advertenties
advertenties
advertenties
advertenties
Voor DevOps- en Site Reliability Engineering (SRE)-teams vertalen de technische capaciteiten van de NETSCOUT KlearSight Sensor zich in directe, tastbare voordelen. De belangrijkste is een drastische versnelling van de troubleshooting-cyclus. Wanneer een incident optreedt, is de traditionele 'war room'-discussie over de vraag of het probleem bij de applicatie, het netwerk of de infrastructuur ligt, verleden tijd. De sensor levert onweerlegbaar, pakket-gebaseerd bewijs dat precies aangeeft waar de vertraging of fout optreedt. Dit stelt teams in staat om de Mean Time to Resolution (MTTR) aanzienlijk te verkorten. Bovendien maakt de continue monitoring het mogelijk om proactief te handelen. Door het instellen van slimme baselines en alerts op afwijkend gedrag, kunnen potentiële problemen worden geïdentificeerd en opgelost voordat ze impact hebben op de eindgebruiker, wat de algehele betrouwbaarheid en beschikbaarheid van de diensten ten goede komt.
Voor FinOps-professionals en budgethouders is de KlearSight Sensor een instrument voor datagedreven financiële sturing. Het levert de ontbrekende schakel tussen technische operaties en financiële verantwoordelijkheid in de complexe wereld van Kubernetes. De mogelijkheid om kosten nauwkeurig toe te wijzen en concrete, onderbouwde aanbevelingen voor rightsizing te doen, transformeert FinOps van een reactieve, rapporterende functie naar een proactieve, strategische partner van de engineeringafdeling. De gesprekken verschuiven van 'we moeten kosten besparen' naar 'laten we samen kijken hoe we deze service efficiënter kunnen maken zonder de prestaties te beïnvloeden'. Dit bevordert een cultuur waarin engineeringteams worden aangemoedigd om niet alleen functionele en betrouwbare, maar ook kostenefficiënte software te bouwen, wat leidt tot duurzame en schaalbare kostenbesparingen.
Een vaak onderbelicht maar cruciaal voordeel van diepgaande netwerkvisibiliteit is de versterking van de security-postuur. In een Kubernetes-omgeving vindt een groot deel van de communicatie plaats tussen services binnen het cluster, het zogenaamde 'oost-west' verkeer. Dit verkeer is vaak een blinde vlek voor traditionele, perimeter-gebaseerde security-tools. De KlearSight Sensor, met zijn DPI-capaciteiten, werpt licht op deze blinde vlek. Security-teams (SecOps) kunnen de data gebruiken om het daadwerkelijke communicatiegedrag van applicaties in kaart te brengen en te valideren tegen het verwachte gedrag ('zero trust' principes). Afwijkend verkeer, zoals een pod die plotseling probeert te communiceren met een externe server of het gebruik van niet-toegestane protocollen, kan een indicator zijn van een compromittering. Door deze anomaliën snel te detecteren, fungeert de sensor als een belangrijke aanvulling op de security-toolkit en helpt het de organisatie te beschermen tegen interne en externe dreigingen.
Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.
