CaaS（容器即服务）平台通过标准化接口暴露指标、日志和性能数据，从而与监控工具集成，使开发人员能够有效地跟踪容器化应用程序。大多数 CaaS 提供商，例如 AWS ECS、Google Kubernetes Engine (GKE) 或 Azure Container Instances，都提供与 Prometheus、Grafana 或 Datadog 等流行监控解决方案的内置集成。这些平台从容器编排层（例如，Kubernetes）、运行时环境（例如，Docker）和应用程序组件收集数据，然后通过 API、Sidecar 容器或导出器将其转发到监控工具。 例如，Kubernetes 通过其 Metrics API 公开资源使用指标（CPU、内存），Prometheus 等工具可以抓取并存储这些指标以供分析。
集成通常涉及配置导出器或代理以从 CaaS 环境收集数据。 一种常见的方法是使用 Prometheus 导出器从 Kubernetes Pod 或 Docker 守护程序中提取指标，然后在 Grafana 仪表板中将其可视化。 类似地，像 ELK Stack (Elasticsearch、Logstash、Kibana) 这样的日志记录工具可以通过利用 Docker 或 Kubernetes 日志转发器中的日志记录驱动程序来提取容器日志。 例如，Docker 的 Fluentd 日志记录驱动程序可以将容器日志直接路由到 Elasticsearch 集群。 许多 CaaS 平台还支持 OpenTelemetry，这是一种与供应商无关的框架，用于收集跟踪、指标和日志，从而简化了与 Jaeger 或 New Relic 等可观察性后端的集成。
开发人员可以通过将基础设施级别的指标（例如，节点运行状况）与特定于应用程序的遥测数据相结合来增强监控。 例如，在 Kubernetes Pod 中运行的 Python 应用程序可能会通过 Prometheus 客户端库公开自定义指标，然后将这些指标与单个仪表板中的 Kubernetes Pod 指标相关联。 可以在 Alertmanager 或 PagerDuty 等工具中配置警报，以便在达到阈值（例如，高内存使用率）时触发。 CaaS 平台通常为常见场景提供预构建的仪表板，但团队可以通过添加自定义查询或与 Dynatrace 等 APM 工具集成以获得更深入的代码级别见解来扩展这些仪表板。 这种分层方法确保了在整个容器生命周期（从部署到运行时性能）中的可见性。