建立Heapster Influxdb Grafana集群性能监控平台
依赖于kubenets dns服务
图形化展示度量指标的实现需要集成k8s的另外一个Addons组件: Heapster 。
Heapster原生支持K8s(v1.0.6及以后版本)和 CoreOS ,并且支持多种存储后端,比如: InfluxDB 、 ElasticSearch 、 Kafka 。
镜像地址:
index.tenxcloud.com/jimmy/heapster-amd64:v1.3.0-beta.1 index.tenxcloud.com/jimmy/heapster-influxdb-amd64:v1.1.1 index.tenxcloud.com/jimmy/heapster-grafana-amd64:v4.0.2
安装Heapster
heapster-deployment.yaml
[root@k8s_master ui]# cat heapster-deployment.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: heapster
namespace: kube-system
spec:
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
task: monitoring
k8s-app: heapster
spec:
containers:
- name: heapster
image: index.tenxcloud.com/jimmy/heapster-amd64:v1.3.0-beta.1
imagePullPolicy: IfNotPresent
command:
- /heapster
- --source=kubernetes:http://192.168.132.148:8080?inClusterConfig=false
- --sink=influxdb:http://monitoring-influxdb:8086
注意:修改- --source为自己的master apiserver访问地址 ,修改image地址(上面已经提供)
heapster-service.yaml
[root@k8s_master ui]# cat heapster-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
task: monitoring
# For use as a Cluster add-on (https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons)
# If you are NOT using this as an addon, you should comment out this line.
kubernetes.io/cluster-service: 'true'
kubernetes.io/name: Heapster
name: heapster
namespace: kube-system
spec:
ports:
- port: 80
targetPort: 8082
selector:
k8s-app: heapster

创建deployment和service
#kubectl create -f heapster-deployment.yaml #kubectl create -f heapster-service.yaml
配置Influxdb
influxdb 官方建议使用命令行或 HTTP API 接口来查询数据库,从 v1.1.0 版本开始默认关闭 admin UI,将在后续版本中移除 admin UI 插件。
开启镜像中 admin UI的办法如下:先导出镜像中的 influxdb 配置文件,开启插件后,再将配置文件内容写入 ConfigMap,最后挂载到镜像中,达到覆盖原始配置的目的。
$ #在镜像所在的宿主机上,导出镜像中的influxdb配置文件 $ docker run --rm --entrypoint 'cat' -ti heapster-influxdb-amd64:v1.1.1 /etc/config.toml >config.toml.orig $ cp config.toml.orig config.toml $ # 修改:启用 admin 接口 $ vim config.toml 修改第35行 < enabled = false --- > enabled = true
$ #将修改后的config.toml拷贝到Master上,再将修改后的配置写入到ConfigMap对象中
$ kubectl create configmap influxdb-config --from-file=config.toml -n kube-system
$ # 将ConfigMap中的配置文件挂载到Pod中,达到覆盖原始配置的目的
influxdb-deployment.yaml文件
[root@k8s_master ui]# cat influxdb-deployment.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: monitoring-influxdb
namespace: kube-system
spec:
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
task: monitoring
k8s-app: influxdb
spec:
containers:
- name: influxdb
image: index.tenxcloud.com/jimmy/heapster-influxdb-amd64:v1.1.1
volumeMounts:
- mountPath: /data
name: influxdb-storage
- mountPath: /etc/
name: influxdb-config
volumes:
- name: influxdb-config
configMap:
name: influxdb-config
- name: influxdb-storage
emptyDir: {}
influxdb-service.yaml
[root@k8s_master ui]# cat influxdb-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
task: monitoring
# For use as a Cluster add-on (https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons)
# If you are NOT using this as an addon, you should comment out this line.
kubernetes.io/cluster-service: 'true'
kubernetes.io/name: monitoring-influxdb
name: monitoring-influxdb
namespace: kube-system
spec:
type: NodePort
ports:
- port: 8086
targetPort: 8086
name: http
- port: 8083
targetPort: 8083
name: api
selector:
k8s-app: influxdb
创建deployment和service
#kubectl create -f influxdb-deployment.yaml #kubectl create -f influxdb-service.yaml
安装grafana
grafana-deployment.yaml
[root@k8s_master ui]# cat grafana-deployment.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: monitoring-grafana
namespace: kube-system
spec:
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
task: monitoring
k8s-app: grafana
spec:
containers:
- name: grafana
image: index.tenxcloud.com/jimmy/heapster-grafana-amd64:v4.0.2
ports:
- containerPort: 3000
protocol: TCP
volumeMounts:
- mountPath: /var
name: grafana-storage
env:
- name: INFLUXDB_HOST
value: monitoring-influxdb
- name: GRAFANA_PORT
value: "
# The following env variables are required to make Grafana accessible via
# the kubernetes api-server proxy. On production clusters, we recommend
# removing these env variables, setup auth for grafana, and expose the grafana
# service using a LoadBalancer or a public IP.
- name: GF_AUTH_BASIC_ENABLED
value: "false"
- name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED
value: "true"
- name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE
value: Admin
- name: GF_SERVER_ROOT_URL
# If you're only using the API Server proxy, set this value instead:
value: /api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/
#value: /
volumes:
- name: grafana-storage
emptyDir: {}
grafana-service.yaml
[root@k8s_master ui]# cat grafana-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
# For use as a Cluster add-on (https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons)
# If you are NOT using this as an addon, you should comment out this line.
kubernetes.io/cluster-service: 'true'
kubernetes.io/name: monitoring-grafana
name: monitoring-grafana
namespace: kube-system
spec:
# In a production setup, we recommend accessing Grafana through an external Loadbalancer
# or through a public IP.
# type: LoadBalancer
# You could also use NodePort to expose the service at a randomly-generated port
# type: NodePort
ports:
- port: 80
targetPort: 3000
selector:
k8s-app: grafana
创建deployment和service
#kubectl create -f grafana-deployment.yaml #kubectl create -f grafana-service.yaml
获取所有pod
[root@k8s_master ui]# kubectl get pod -n kube-system NAME READY STATUS RESTARTS AGE heapster-3275159538-fdvhf 1/1 Running 0 5s kubernetes-dashboard-latest-1381663337-0wwml 1/1 Running 1 19h monitoring-grafana-2812960871-gbsdf 1/1 Running 1 16h monitoring-influxdb-1975863524-nmbpk 1/1 Running 1 16h
打印日志
[root@k8s_master ui]# kubectl logs -f pods/heapster-3275159538-fdvhf -n kube-system

如果没有配置dns,Influxdb会报如下错误

访问验证:
http://192.168.132.148:8080/ui


验证Influxdb

8086端口对应31878
访问:
http://192.168.132.148:8080/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-influxdb:8083/

这里的ip为部署influxdb的主机
查看状态

直接回车

通过 kube-apiserver 的非安全端口访问 influxdb 的 admin UI 界面:
[root@k8s_master ~]# kubectl cluster-info

注:这些地址均可在以上的deployment.yaml 里设置
grafan地址:
http://192.168.132.148:8080/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/dashboard/db/cluster


配置信息

建立Heapster Influxdb Grafana集群性能监控平台的更多相关文章
- cAdvisor0.24.1+InfluxDB0.13+Grafana4.0.2搭建Docker1.12.3 Swarm集群性能监控平台
目录 [TOC] 1.基本概念 既然是对Docker的容器进行监控,我们就不自己单独搭建cAdvisor.InfluxDB.Grarana了,本文中这三个实例,主要以Docker容器方式运行. 本 ...
- 高可用Kubernetes集群-14. 部署Kubernetes集群性能监控平台
参考文档: Github介绍:https://github.com/kubernetes/heapster Github yaml文件: https://github.com/kubernetes/h ...
- 搭建jmeter+influxdb+grafana压测实时监控平台(超详细,小白适用)
1.前言 在使用jmeter做性能测试的时候,监控系统性能的时候,无论是使用插件还是报告生成,都没法实现实时监控.使用JMeter+Influxdb+Grafana可以实现实时监控. 本次环境搭建各软 ...
- .NET Core微服务之基于App.Metrics+InfluxDB+Grafana实现统一性能监控
Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.关于App.Metrics+InfluxDB+Grafana 1.1 App.Metrics App.Metrics是一款开源的支持. ...
- Linux服务器集群性能监控之Performance Co-Pilot(PCP)部署
转载自:https://blog.csdn.net/w84268426/article/details/78431778 在部署PCP时,我用到了两台cent os 7虚拟机. 1.官方安装文档htt ...
- 详解k8s原生的集群监控方案(Heapster+InfluxDB+Grafana) - kubernetes
1.浅析监控方案 heapster是一个监控计算.存储.网络等集群资源的工具,以k8s内置的cAdvisor作为数据源收集集群信息,并汇总出有价值的性能数据(Metrics):cpu.内存.netwo ...
- kubernetes 监控方案之:heapster+influxdb+grafana(十八)
目录 一.Heapster 介绍 二.部署 三.使用 heapster 已经 deprecated 了:https://github.com/kubernetes/heapster,所以下面的演示主要 ...
- Docker系列——InfluxDB+Grafana+Jmeter性能监控平台搭建(一)
在做性能测试的时候,重点关注点是各项性能指标,用Jmeter工具,查看指标数据,就是借助于聚合报告,但查看时也并不方便.那如何能更直观的查看各项数据呢?可以通过InfluxDB+Grafana+Jme ...
- Docker系列——InfluxDB+Grafana+Jmeter性能监控平台搭建(二)
在上一篇博文中,主要是讲了InfluxDB的配置,博文链接:https://www.cnblogs.com/hong-fithing/p/14453695.html,今天来分享下Jmeter的配置. ...
随机推荐
- 【Java】Android EditText开发的一个容易忽略的坑
这几天接手做一个远程控制Android application,安卓前台的EditText用来输入ip地址.端口等信息,发现EditText的使用存在着巨坑一个! 我在网上找了半天,发现仅仅有人提出这 ...
- memcached安装报错 error while loading shared libraries: libevent-2.0.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory解决
我是从其他服务器scp来的memcached(~~~整个文件夹的那种,windows用多了的后遗症) 在准备运行 ./memcached -d -u root -l localhost -m 800 ...
- python的图形模块PIL小记
前言: 跟我一块住的室友是个搞通信,每天下班后基本必须做的事情是,第一P图,将那些不合格的图片上的数据,p成合格的.第二就是将做好的P图以及产生的日志文件按照固定的名字重新命名.我为了他能够早点睡觉, ...
- scrapy入门与进阶
Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据.提取结构性数据而编写的应用框架,用途非常广泛. 框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非 ...
- POJ 3460 Booksort(算竞进阶习题)
IDA* 这题真不会写..估价函数太巧妙了.. 按照lyd神牛的说法我们把a[i+1]=a[i]+1记为正确后继,反之则记为错误后继 那么考虑最优的一次交换区间,至多能够纠正三个错误后继,所以我们统计 ...
- [NOI2002] 贪吃的九头龙
题目类型:树形DP 传送门:>Here< 题意:有一只九头龙要吃了一颗树,给出一棵\(N\)个节点的带边权的树.九头龙有\(M\)个头,其中一个是大头,大头要吃恰好\(K\)个节点,其他头 ...
- luogu P2680 运输计划 (二分答案+树上差分)
题目背景 公元 20442044 年,人类进入了宇宙纪元. 题目描述 公元20442044 年,人类进入了宇宙纪元. L 国有 nn 个星球,还有 n-1n−1 条双向航道,每条航道建立在两个星球之间 ...
- redis主从复制和sentinel配置高可用
一:redis主从配置1.环境准备 master : 192.168.50.10 6179 slave1: 192.168.50.10 6279 slave2: 192.168.50.10 63792 ...
- Apache Ignite上的TensorFlow
任何深度学习都是从数据开始的,这是关键点.没有数据,就无法训练模型,也无法评估模型质量,更无法做出预测,因此,数据源非常重要.在做研究.构建新的神经网络架构.以及做实验时,会习惯于使用最简单的本地数据 ...
- python3 字符串str
字符串使用单引号或双引号表示: 是不可变的,当一个字符串被创建后,它始终不会被改变: 可以被迭代,也可以被切片: +拼接字符串,*重复输出字符串: 格式符%s,%d,%f u'字符串:Unicode格 ...