apiserver https://feisky.gitbooks.io/kubernetes/components/apiserver.html kube-apiserver 支持同时提供 https(默认监听在 6443 端口)和 http API(默认监听在 127.0.0.1 的 8080 端口),其中 http API 是非安全接口,不做任何认证授权机制,不建议生产环境启用.两个接口提供的 REST API 格式相同,参考 Kubernetes API Reference查看所有 AP

k8s开启cadvisor http 服务 cadvisor介绍: Google的 cAdvisor 是另一个知名的开源容器监控工具. 只需在宿主机上部署cAdvisor容器,用户就可通过Web界面或REST服务访问当前节点和容器的性能数据(CPU.内存.网络.磁盘.文件系统等等),非常详细. 默认cAdvisor是将数据缓存在内存中,数据展示能力有限:它也提供不同的持久化存储后端支持,可以将监控数据保存.汇总到Google BigQuery.InfluxDB或者Redis之上. 新的Kuber

一. cadvisor和k8s的耦合 cadvisor是一个谷歌开发的容器监控工具,它被内嵌到k8s中作为k8s的监控组件.现在将k8s中的cadvisor实现分析一下. k8s中和cadvisor的代码主要在./pkg/kubelet/cadvisor目录下.在当前k8s版本(v1.13)中,kubelet主要调用的cadvisor方法如下: MachineInfoRootFsInfoVersionInfoGetDirFsInfo GetFsInfo ---------------------

一.调试 当你的应用开始运行,那么DEBUG是不可避免的问题. 早些时候,我们在描述的是如何通过kubectl get pods来获得Pod的简单状态信息. 但是现在,这里有更多的方式来获得关于你的应用的更多信息. 1.使用kubectl describe pod来获得Pod的详细信息 在这个例子中,我们将会像之前的例子一样使用RC来创建两个Pod: apiVersion: v1 kind: ReplicationController metadata:   name: my-nginx spe

按网上说法: 目前cAdvisor集成到了kubelet组件内,可以在kubernetes集群中每个启动了kubelet的节点使用cAdvisor提供的metrics接口获取该节点所有容器相关的性能指标数据.1.7.3版本以前,cadvisor的metrics数据集成在kubelet的metrics中,在1.7.3以后版本中cadvisor的metrics被从kubelet的metrics独立出来了,在prometheus采集的时候变成两个scrape的job. 按新版本的标准配置,kubele

### k8s监控处理 ### 1.cadvisor/exporter+prometheus+grafana 安装#### 1.1 配置nfs安装```shellubuntu: nfs 服务器 apt-get install nfs-kernel-server # 创建一个/data/pvdata的共享目录 mkdir /data/pvdata centos: chown nfsnobody:nfsnobody /data/pvdata ubuntu: chown chown nobody:no

Prometheus 的核心,多维数据模型 传统监控工具统计数据方式 指标多 - 需求1,统计app1-3,的(总)内存,则定义3个指标 container.memory_usage_bytes.webapp* - 获取值 container.memory_usage_bytes.webapp1 - 定义指标,搜集app1 container.memory_usage_bytes.webapp2 - 定义指标,搜集app2 container.memory_usage_bytes.webapp3

## 基于Docker和Kubernetes的企业级DevOps实践训练营 ### 课程准备 1. 离线镜像包 百度:https://pan.baidu.com/s/1N1AYGCYftYGn6L0QPMWIMw 提取码:ev2h 天翼云:https://cloud.189.cn/t/ENjUbmRR7FNz 3. CentOS7.4版本以上 虚拟机3台(4C+8G+50G),内网互通,可连外网 3. 课件文档 - <训练营课件> - <安装手册> 4. git仓库 https:/

    只有nfs和rbd的,本人翻译确实很渣         在容器中磁盘文件寿命是短暂的,当在容器中运行一些重要程序时,这会产生一些问题. 首先,当一个容器崩溃后,kubelet将重新启动该容器,但是文件将会丢失 - 容器将会以最初的状态启动. 第二,当在一个Pod中运行多个容器的时候,它需要在多个容器中共享文件. k8s的Volume就是为了解决这些问题     Background   Docker也有  volumes的概念, 尽管它点失败和缺乏有效的管理. 在Docker里, 一个v

1.浅析整个监控流程 heapster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.网络流量等,然后将这些数据输出到外部存储,如InfluxDB,最后就可以通过相应的UI界面显示出来,如grafana. 另外heapster的数据源和外部存储都是可插拔的,所以可以很灵活的组建出很多监控方案,如:Heapster+ElasticSearch+Kibana等等. 2.创建k8s资源对象 使用官方提供的yml文件有一些小问题,请参考以下

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.network.filesystem等,然后将这些数据输出到外部存储(backend),如InfluxDB,最后再通过相应的UI界面进行可视化展示,如grafana. 另外heapster的数据源和外部存储都是可插拔的,所以可以很灵活的组建出很多监控方案,如:Heapster+ElasticSearch+Ki

十几年前就有一些公司开始践行服务拆分以及SOA,六年前有了微服务的概念,于是大家开始思考SOA和微服务的关系和区别.最近三年Spring Cloud的大火把微服务的实践推到了高潮,而近两年K8S在容器编排的地位确定之后大家又开始实践起以K8S为核心的云原生思想和微服务的结合如何去落地,2018年又多出一个ServiceMesh服务网格的概念,大家又在思考如何引入落地ServiceMesh,ServiceMesh和K8S以及Spring Cloud的关系如何等等. 确实有点乱了,这一波又一波的热潮

我会陆陆续续小结下. dns相关 dns策略 1.集群内 2.指定内网 subdomain 3.访问互联网 resovel.conf kube-dns架构图解及策略 nginx-ingress: DNS Policy导致hostnetwork网络问题 coredns/kube-dns配置subdomain 有状态集群 我研究了下有状态集群的特点: 有状态集群: 有状态,无状态的区别 stateful的特点 现不仅能解决每个有状态节点有各自的数据, 数据还得同步. Kubernetes如何支持有状

参考:https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl-cheatsheet/ https://k8smeetup.github.io/docs/user-guide/docker-cli-to-kubectl/ https://kubernetes.io/docs/user-guide/docker-cli-to-kubectl/ https://kubernetes.io/docs/tutorials/stateless-application/ex

一.概述 由于服务器有限,因此只能用虚拟机搭建 k8s.但是开3个节点,电脑卡的不行. k8s中文社区封装了一个 Minikube,用来搭建单机版,链接如下: https://yq.aliyun.com/articles/221687 我测试过了,是可以运行.但是,没有calico网络插件.根据其他文档来部署calico,始终无法使用! 因此,靠人不如靠自己.自己搭建的,心里有数! 二.环境依赖 环境说明 配置 操作系统 主机名 IP地址 功能 2核4G 40G磁盘 ubuntu-16.04.5

我会把一些dockerfile和yaml的技巧性东西不定期搜集到这里 docker学习思路 三部曲: 1,vm会搭建服务 2,docker会跑服务 3,k8s集群会调度该服务 存储 vm1 vm2 共享存储,vm1的容器挂了直接调度到vm2(docker存储驱动实现) 网络 物理机安装flannel,使两台docker上容器能通(物理机/容器搭建etcd集群) 物理机搭建openvswitch,实现两台docker 监控 cadvisor会跑 物理机安装grafana,物理机安装promethu

0x00  Kubernetes简介 Kubernetes(K8S)是Google开源的容器集群管理系统,其设计源于Google在容器编排方面积累的丰富经验,并结合社区创新的最佳实践. K8S在Docker容器技术的基础之上,大大地提高了容器化部署应用简单高效.经过几年的快速发展,K8S已经成为建设容器云平台的首选方案. 2015年7月,Kubernetes v1.0正式发布,截止到2018年6月28日最新稳定版本是v1.11. 该版本发布主要增加了备受关注功能,分别为:基于IPVS的集群内负载

一.prometheus基本架构 Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架.它启发于 Google 的 borgmon 监控系统,由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建,作为社区开源项目进行开发,并于 2015 年正式发布.2016 年,Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation,成为受欢迎度仅次于 Kubernetes 的项目.作为新一代的监控框架,Prometheus 具有以下特点: 多维

目录 一.看图说K8S 二.K8S的概念和术语 三.K8S集群组件 1.Master组件 2.Node组件 3.核心附件 四.K8S的网络模型 五.Kubernetes的核心对象详解 1.Pod资源对象 2.Controller 3.Service 一.看图说K8S 先从一张大图来观看一下K8S是如何运作的,再具体去细化K8S的概念.组件以及网络模型. 从上图,我们可以看到K8S组件和逻辑及其复杂,但是这并不可怕,我们从宏观上先了解K8S是怎么用的,再进行庖丁解牛.从上图我们可以看出: Kube

工作原理: 原理图 工作原理描述: 1>用户通过kubectl或者API server的REST API接口,提交需要运行的docker容器(创建pod请求): 2>api server将创建pod的相关请求数据存储到etcd(存储中心)中: 3>scheduler监听API server,查询还未分配的Node的Pod,然后根据调度策略为这些Pod分配节点: 4>kube-let则负责在所在的Node节点上接收主节点发来的指令,管理Pod以及Pod中的容器,并定时向master主

本文建立在你已经会安装prometheus服务的基础之上,如果你还不会安装,请参考:prometheus多维度监控容器 如果你还没有安装库k8s集群,情参考: 从零开始搭建基于calico的kubenetes 前言 kubernetes显然已成为各大公司亲睐的容器编排工具,各种私有云公有云平台基于它构建,那么,我们怎么监控集群中的所有容器呢?目前有三套方案: heapster+influxDB heapster为k8s而生,它从apiserver获取节点信息,每个节点kubelet内含了cAdv