一.概述 使用metric-server收集数据给k8s集群内使用,如kubectl,hpa,scheduler等 使用prometheus-operator部署prometheus,存储监控数据 使用kube-state-metrics收集k8s集群内资源对象数据 使用node_exporter收集集群中各节点的数据 使用prometheus收集apiserver,scheduler,controller-manager,kubelet组件数据 使用alertmanager实现监控报警 使用g

主机数据收集 主机数据的采集是集群监控的基础:外部模块收集各个主机采集到的数据分析就能对整个集群完成监控和告警等功能.一般主机数据采集和对外提供数据使用cAdvisor 和node-exporter等工具. cAdvisor 概述 Kubernetes的生态中,cAdvisor是作为容器监控数据采集的Agent,其部署在每个节点上,内部代码结构大致如下:代码结构很良好,collector和storage部分基本可做到增量扩展开发.   cAdvisor.png 关于cAdvisor支持自定义指标

本次任务是用alertmanaer发一个报警邮件 本次环境采用二进制普罗组件 本次准备监控一个节点的内存,当使用率大于2%时候(测试),发邮件报警. k8s集群使用普罗官方文档 环境准备 下载二进制https://prometheus.io/download/ https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.0.0/prometheus-2.0.0.windows-amd64.tar.gz https://github.

https://github.com/prometheus/prometheus Architecture overview Prometheus Server Prometheus Server 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用户使用. Exporter Exporter 负责收集目标对象(host, container-)的性能数据,并通过 HTTP 接口供 Prometheus Server 获取. 可视化组件 监控数据的可视化展现

Basic CPU / Mem / Disk Info 1. CPU Cores 物理 CPU 的核数 cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq type:SinglestatUnit: shortmetrics: count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) by (cpu)) 2. Total

目录 容器监控与报警 Prometheus prometheus简介 prometheus系统架构 prometheus 安装方式 容器方式安装prometheus operator部署 克隆项目 创建账号规则 创建prometheus 设置端口转发 基于NodePort暴露服务 二进制方式安装 解压二进制压缩包文件 prometheus目录创建软链接 创建prometheus启动脚本 启动prometheus服务 访问prometheus web界面 node exporter 二进制方式安装

在 k8s 中部署 Prometheus 和 Grafana Intro 上次我们主要分享了 asp.net core 集成 prometheus,以及简单的 prometheus 使用,在实际在 k8s 中部署的时候就不能在使用前面讲的静态配置的方式来部署了,需要使用 Prometheus 的服务发现. 部署规划 Prometheus 和 Grafana 的部署放在一个单独的 namespace -- monitoring 下面,这样的好处在于可以屏蔽掉一些细节,别的 namespace 无感

如果学会了如何抓取app的metrics,则blackbox-exporter抓取网络性能套路是相同的. 一,在blackbox-exporter的blackbox.yml里配置好抓取模块,常见的是http_get,http_post,tcp,icmp. 二,在prometheus的平台侧,配置好抓取http-probe或tcp-probe的job规则. 三,应用侧的service里加上相关annotation注释,配合prometheus的metrics抓取. 下面根据网上文档,记录相关的ya

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

前言 Prometheus社区提供了大量的官方以及第三方Exporters,可以满足Prometheus的采纳者快速实现对关键业务,以及基础设施的监控需求. 如上所示,一个简单的应用以及环境架构.一般而言,我们通常会从几个层面进行监控指标的采集: 入口网关:这里可以是Nginx/HaProxy这一类的负载均衡器,也可以是注入Spring Cloud Zuul这一类框架提供的微服务入口.一般来说我们需要对所有Http Request相关的指标数据进行采集.如请求地址,Http Method,返回状

Prometheus监控k8s Prometheus监控k8s(1)-Prometheus简介 Prometheus监控k8s(2)-手动部署Prometheus Prometheus监控k8s(3)-prometheus部署grapfana展示 Prometheus监控k8s(4)-grafana监控k8s集群/node/资源对象 Prometheus监控k8s(5)-grafana用k8s插件展示Prometheus监控数据 Prometheus监控k8s(6)-prometheus监控in

Prometheus 是一个开源的监控解决方案,部署简单易使用,难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态,以助力故障问题的发现与定位.本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法,结合具体的场景实例--TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控,以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的.能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics).该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解),以及近期有 Prometheus 监控方

说明:部署的过程中请保证每个命令都有在相应的节点执行,并且执行成功,此文档已经帮助几十人(仅包含和我取得联系的)快速部署k8s高可用集群,文档不足之处也已更改,在部署过程中遇到问题请先检查是否遗忘某个步骤,文档中每个步骤都是必须的. 经测验此文档也适合高可用部署k8s v.12,只需修改对应版本号就可. 1.部署架构 详细架构: 2.基本配置 主机名 IP地址 说明 组件 k8s-master01 ~ 03 192.168.20.20 ~ 22 master节点 * 3 keepalived.n

1.系统环境 使用kubeadm安装高可用k8s v.13.x较为简单,相比以往的版本省去了很多步骤. kubeadm安装高可用k8s v.11 和 v1.12 点我 主机信息 主机名 IP地址 说明 组件 k8s-master01 ~ 03 192.168.20.20 ~ 22 master节点 * 3 keepalived.nginx.etcd.kubelet.kube-apiserver k8s-master-lb 192.168.20.10 keepalived虚拟IP 无 k8s-no

深度剖析 Kubernetes 深度剖析 k8s 如何学习 Kubernetes ?如何入门 Kubernetes? 为了帮帮初学者,2018 年 InfoQ 旗下(就是你知道的那个 InfoQ 哇)的极客时间,出了一份很有深度的专栏<深度剖析 Kubernetes>. 我觉得专栏的水准还不错,虽然收(bu)费(gui),但是能省时间呀,于是放在这儿推荐给大家. 这份专栏,覆盖度到底如何呢?读它的目录,就可见一斑.我把目录摘录贴在下面. 如何掌握 k8s? 感兴趣的技术同僚和 Kubernet

Metrics API 介绍Metrics-Server之前,必须要提一下Metrics API的概念 Metrics API相比于之前的监控采集方式(hepaster)是一种新的思路,官方希望核心指标的监控应该是稳定的,版本可控的,且可以直接被用户访问(例如通过使用 kubectl top 命令),或由集群中的控制器使用(如HPA),和其他的Kubernetes APIs一样. 官方废弃heapster项目,就是为了将核心资源监控作为一等公民对待,即像pod.service那样直接通过api-

一.Prometheus介绍之前已经详细介绍了Kubernetes集群部署篇,今天这里重点说下Kubernetes监控方案-Prometheus+Grafana.Prometheus(普罗米修斯)是一个开源系统监控和警报工具,最初是在SoundCloud建立的.自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了普罗米修斯,该项目拥有一个非常活跃的开发者和用户社区.它现在是一个独立的开放源码项目,并且独立于任何公司,为了强调该点并澄清项目的治理结构,Prometheus在2016年加入了云计算基金会,成

在K8s中定义Pod中运行容器有两个维度的限制: 1. 资源需求:即运行Pod的节点必须满足运行Pod的最基本需求才能运行Pod. 如: Pod运行至少需要2G内存,1核CPU    2. 资源限额:即运行Pod期间,可能内存使用量会增加,那最多能使用多少内存,这就是资源限额. # kubectl describe node node1.zcf.com ....................... Allocated resources: (Total limits may be over p

目录 资源指标: Metrics-Server 资源指标: Metric-Server介绍 Metric-Server部署 下载yaml文件 因为有墙, 所以提前下载image镜像, 当然也可以手动修改yaml相关文件 修改文件, 不然报错 创建Metric-Server 自定义资源指标: Prometheus k8s-prometheus-adapter 项目 Prometheus 在k8s集群中部署Prometheus github地址 需要部署的服务清单 安装部署所有服务及插件 部署kub

Prometheus 持久化安装 我们prometheus采用nfs挂载方式来存储数据,同时使用configMap管理配置文件.并且我们将所有的prometheus存储在kube-system #建议将所有的prometheus yaml文件存在一块 mkdir /opt/prometheus -p && cd /opt/prometheus #生成配置文件 cat >> prometheus.configmap.yaml <<EOF apiVersion: v1

简介 Prometheus 最初是 SoundCloud 构建的开源系统监控和报警工具,是一个独立的开源项目,于2016年加入了 CNCF 基金会,作为继 Kubernetes 之后的第二个托管项目. 特征 ​ Prometheus 相比于其他传统监控工具主要有以下几个特点: ​ 具有由 metric 名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型 ​ 有一个灵活的查询语言 ​ 不依赖分布式存储,只和本地磁盘有关 ​ 通过 HTTP 的服务拉取时间序列数据 ​ 也支持推送的方式来添加时间序列数据