1.部署监控主机 部署主机监控,需要安装node_exporter 1.1 下载node exporter wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz tar -xf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz #新建一个目录专门安装各种exporter mkdir -p /e

背景:负责基于区块链的某公正项目的状态上报模块设计编码,基于Prometheus进行二次开发 1.说明Prometheus 是一个开源的服务监控软件,它通过 HTTP 协议从远程机器收集数据并存储在本地的时序数据库上.Prometheus 通过安装在远程机器上的 exporter 来收集监控数据. 目前用到两个 exporter:a.node exporter,用于收集系统数据b.mysqld exporter, 用于收集 Mysql 数据下面本地的相关路径.用户名.密码.参数配置仅作例子. 2

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

使用Prometheus监控Kubernetes集群 监控方面Grafana采用YUM安装通过服务形式运行,部署在Master上,而Prometheus则通过POD运行,Grafana通过使用Prometheus的service地址来获取数据源. Prometheus的配置清单在kubernetes二进制程序包中就有,下载地址, 解压后有一个cluster目录,该目录里面的addons里面有所需要的插件,比如dns.dashboard以及prometheus等. 我用的就是它自带的这个prome

第一章和第二章中我们配置Prometheus的成本非常高,而且也非常麻烦.但是我们要考虑Prometheus.AlertManager 这些组件服务本身的高可用的话,成本就更高了,当然我们也完全可以用自定义的方式来实现这些需求,我们也知道 Promethues 在代码上就已经对 Kubernetes 有了原生的支持,可以通过服务发现的形式来自动监控集群,因此我们可以使用另外一种更加高级的方式来部署 Prometheus:Operator 框架. 什么是Operator Operator是由Cor

Prometheus(普罗米修斯)监控 环境准备: 三台docker主机(centos7):docker01:172.16.1.30部署服务:Prometheus server,Grafana,Node Exporter,cAdvrisor docker02:172.16.1.31部署服务:Node Exporter,cAdvrisordocker03:172.16.1.32 部署服务:Node Exporter,cAdvrisor 注意:因为是测试环境,所以暂时关闭防火墙,禁用selinux,

Prometheus 监控K8S Node监控 Prometheus社区提供的NodeExporter项目可以对主机的关键度量指标进行监控,通过Kubernetes的DeamonSet可以在各个主机节点上部署有且仅有一个NodeExporter实例,实现对主机性能指标数据的监控,但由于容器隔离原因,使用容器NodeExporter并不能正确获取到宿主机磁盘信息,故此本课程将NodeExporter部署到宿主机. node_exporter:用于*NIX系统监控,使用Go语言编写的收集器 使用文档

前文我们聊到了k8s的apiservice资源结合自定义apiserver扩展原生apiserver功能的相关话题,回顾请参考:https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/14279850.html:今天我们来聊一聊监控k8s集群相关话题: 前文我们使用自定义apiserver metrics server扩展了原生apiserver的功能,让其原生apiserver能够通过kubectl top node/pod 命令来获取对应节点或名称空间下pod的cpu和内

k8s监控实战-部署prometheus 目录 k8s监控实战-部署prometheus 1 prometheus前言相关 1.1 Prometheus的特点 1.2 基本原理 1.2.1 原理说明 1.2.2 架构图: 1.2.3 三大套件 1.2.4 架构服务过程 1.2.5 常用的exporter 2 部署4个exporter 2.1 部署kube-state-metrics 2.1.1 准备docker镜像 2.1.2 准备rbac资源清单 2.1.3 准备Dp资源清单 2.1.4 应用

需求 收集 ES 的指标, 并进行展示和告警; 现状 ES 通过 docker compose 安装 所在环境的 K8S 集群有 Prometheus 和 AlertManager 及 Grafana 方案 复用现有的监控体系, 通过: Prometheus 监控 ES. 具体实现为: 采集端 elasticsearch_exporter 可以监控的指标为: Name Type Cardinality Help elasticsearch_breakers_estimated_size_byte

前几天我在mesos平台上基于 cadvisor部署了 influxdb 和 grafana,用于监控 mesos 以及 docker app 运行信息,发现这套监控系统不太适合 mesos + docker 的架构,原因是: 1)mesos task id 和 docker container name 不一致 cadvisor 的设计基于 docker host,没有考虑到mesos 数据中心: cadvisor 用 docker name(docker ps能看到)来标记抓取的数据,而 m

目录 基于k8s集群部署prometheus监控ingress nginx 1.背景和环境概述 2.修改prometheus配置 3.检查是否生效 4.配置grafana图形 基于k8s集群部署prometheus监控ingress nginx 1.背景和环境概述 本文中涉及到的环境中.prometheus监控和grafana基本环境已部署好. 在nginx ingress controller的官方文档中对监控有相应描述 https://kubernetes.github.io/ingress

目录 基于k8s集群部署prometheus监控etcd 1.背景和环境概述 2.修改prometheus配置 3.检查是否生效 4.配置grafana图形 基于k8s集群部署prometheus监控etcd 1.背景和环境概述 本文中涉及到的环境中.prometheus监控和grafana基本环境已部署好.etcd内置了metrics接口供收集数据,在etcd集群任意一台节点上可通过ip:2379/metrics检查是否能正常收集数据. curl -L http://localhost:237

一.背景 在平时开发过程当中需要针对 MySQL 数据库进行监控,这里我们可以使用 Grafana 和 Prometheus 来实现监控功能.Grafana 是一款功能强大的仪表盘面板,支持多种数据源,可以自定义图表进行监控.而 Prometheus 就是 Grafana 支持的数据源之一,Prometheus 负责采集需要监控的数据,然后通过 Grafana 展示出来. Prometheus 拥有多种 Exporter 进行监控数据的导出,这里我们使用的是 Mysql Exporter 来进行

0x00 k8s 的监控设计 k8s 默认以及推荐的监控体系是它自己的一套东西:Heapster + cAdvisor + Influxdb + Grafana,具体可以看 这里 . 包括 k8s 自身的 HPA (Horizontal Pod Autoscaler),默认从 Heapster 中获取数据进行自动伸缩.(顺便提一句,当你部署完 k8s 集群之后,如果从 Dashboard 中看不到监控数据,往往就是因为你没有部署 Heapster,或者网络层有问题, Dashboard 无法访问

0x00 概述 有时候对于一个公司,k8s集群或是所谓的caas只是整个技术体系的一部分,往往这个时候监控系统不仅仅要k8s集群以及k8s中部署的应用,而且要监控传统部署的项目.也就是说整个监控系统不是部署在k8s cluster中.非in-cluster的prometheus怎么监控k8s是今天需要讨论的问题.在上一篇文章解读了prometheus提供的监控k8s的配置文件,我们知道主要是采集node,cadvisor,service,endpoint,ingress和pod 6个方面.集群外

0x00 概述 Prometheus 是一个开源和社区驱动的监控&报警&时序数据库的项目.来源于谷歌BorgMon项目.现在最常见的Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控.主要监控: Node:如主机CPU,内存,网络吞吐和带宽占用,磁盘I/O和磁盘使用等指标.node-exporter采集. 容器关键指标:集群中容器的CPU详细状况,内存详细状况,Network,FileSystem和Subcontainer等.通过cadvisor采集. Kubern

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

prometheus它是一个主动拉取的数据库,在K8S中应该展示图形的grafana数据实例化要保存下来,使用分布式文件系统加动态PV,但是在本测试环境中使用本地磁盘,安装采集数据的agent使用DaemonSet来部署,DaemonSet的特性就是在每个node上部署一个服务进程,这一切都是自动的部署. 此处只讲如何用prometheus来监控K8S集群,关于prometheus的知识参考官方文档.另外有  heapster  dcos 部署前提: 准备好所需要的文件 $ ls -l  Pro

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

由于容器化和微服务的大力发展,Kubernetes基本已经统一了容器管理方案,当我们使用Kubernetes来进行容器化管理的时候,全面监控Kubernetes也就成了我们第一个需要探索的问题.我们需要监控kubernetes的ingress.service.deployment.pod......等等服务,以达到随时掌握Kubernetes集群的内部状况. 此文章是Prometheus监控系列的第一篇,目的也很明确,旨在于寻找一套能够胜任kubernetes集群监控的架构. k8s监控方案调研