1. 概述 老话说的好:任何成功都不是轻易得来的,是不断地坚持与面对的结果. 言归正传,之前我们聊了 SpringCloud 开发的微服务是如何部署在  Kubernetes(K8s)集群中的,今天我们来聊聊在 Kubernetes(K8s)集群中是如何监控这些微服务的. apache 的 Skywalking 就是一个不错的选择,SkyWalking 是一个可观察性分析平台和应用程序性能管理系统,可以对微服务进行链路追踪,可以对微服务的指标进行分析,可以快速定位运行慢的服务. Skywalki

k8s监控api调用 curl -s --cacert /etc/kubernetes/ssl/ca.pem -basic -u fengjian:fengjian --insecure -X GET https://192.168.200.11:6443/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes curl -s --cacert /etc/kubernetes/ssl/ca.pem -basic -u fengjian:fengjian --insecure -X G

资源指标:metrucs-server 自定义指标:prometheus, k8s-prometheus-adapter(转换prometheus数据的格式) 新一代架构: 核心指标流水线:由kubelet.metrics-server以及由API server提供的api组成:CPU累积使用率.内存实时使用率. Pod的资源占用率及容器的磁盘占用率: 监控流水线:用于从系统收集各种指标数据并提供终端用户.存储系统以及HPA,它们包含核心指标及许多非核心指 标.非核心指标本身不能被k8s所解析,

本文转自Rancher Labs 介 绍 Prometheus高可用的必要性 在过去的几年里,Kubernetes的采用量增长了数倍.很明显,Kubernetes是容器编排的不二选择.与此同时,Prometheus也被认为是监控容器化和非容器化工作负载的绝佳选择.监控是任何基础设施的一个重要关注点,我们应该确保我们的监控设置具有高可用性和高可扩展性,以满足不断增长的基础设施的需求,特别是在采用Kubernetes的情况下. 因此,今天我们将部署一个集群化的Prometheus设置,它不仅能够弹性

SkyWalking 是一个应用性能监控系统,特别为微服务.云原生和基于容器(Docker, Kubernetes, Mesos)体系结构而设计.除了应用指标监控以外,它还能对分布式调用链路进行追踪.类似功能的组件还有:Zipkin.Pinpoint.CAT等. 上几张图,看看效果,然后再一步一步搭建并使用 1.  概念与架构 SkyWalking是一个开源监控平台,用于从服务和云原生基础设施收集.分析.聚合和可视化数据.SkyWalking提供了一种简单的方法来维护分布式系统的清晰视图,甚至可

监控架构 参考 https://github.com/DataDog/the-monitor/blob/master/kubernetes/how-to-collect-and-graph-kubernetes-metrics.md https://kubernetes.io/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-usage-monitoring/ 普罗米修斯监控文档 这个小伙子写的很不错 网络

参考: https://www.cnblogs.com/terrycy/p/10058944.html https://www.cnblogs.com/weiBlog/p/10629966.html 用到的命令和遇到的坑: https://www.cnblogs.com/terrycy/p/10058944.html https://www.cnblogs.com/weiBlog/p/10629966.html monitor-namespace.yaml cluster-role.yaml c

1. 下载安装包官网地址:http://skywalking.apache.org/downloads/ 2. tar xzf apache-skywalking-apm-6.5.0.tar.gz -C /usr/local 3. 安装es 官网下载elasticsearch-6.3.1(安装配置参考ELK) 4. 修改skywalking配置 vim config/application.yml 注释h2,打开elasticsearch 修改webapp.yml listOfServers:

一.skywalking简介 官网:https://github.com/apache/skywalking 引用官网的架构:  二.部署OAP和UI 需使用的镜像 apache/skywalking-oap-server:8.6.0-es7 apache/skywalking-ui:8.6.0   创建空间名称: kubectl create ns skywalking  查看名称是否设置成功:kubectl get ns   应用资源文件:kubectl apply -f . 看名称空间下所

### 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

K8S监控实战-ELK收集K8S内应用日志 目录 K8S监控实战-ELK收集K8S内应用日志 1 收集K8S日志方案 1.1 传统ELk模型缺点: 1.2 K8s容器日志收集模型 2 制作tomcat底包 2.1 准备tomcat底包 2.1.1 下载tomcat8 2.1.2 简单配置tomcat 2.2 准备docker镜像 2.2.1 创建dockerfile 2.2.2 准备dockerfile所需文件 2.2.3 构建docker 3 部署ElasticSearch 3.1 安装Ela

k8s监控实战-grafana出图_alert告警 目录 k8s监控实战-grafana出图_alert告警 1 使用炫酷的grafana出图 1.1 部署grafana 1.1.1 准备镜像 1.1.2 准备rbac资源清单 1.1.3 准备dp资源清单 1.1.4 准备svc资源清单 1.1.5 准备ingress资源清单 1.1.6 域名解析 1.1.7 应用资源配置清单 1.2 使用grafana出图 1.2.1 浏览器访问验证 1.2.2 进入容器安装插件 1.2.3 配置数据源 1.

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

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

写在前面 之前部署web网站的时候,架构图中有一环节是监控部分,并且搭建一套有效的监控平台对于运维来说非常之重要,只有这样才能更有效率的保证我们的服务器和服务的稳定运行,常见的开源监控软件有好几种,如zabbix.Nagios.open-flcon还有prometheus,每一种有着各自的优劣势,感谢的童鞋可以自行百度,但是与k8s集群监控,相对于而已更加友好的是Prometheus,今天我们就看看如何部署一套Prometheus全方位监控K8S 主要内容 1.Prometheus架构 2.K8

1.k8s 监控资源对象 2. prometheus简单介绍. https://github.com/prometheus •多维数据模型:由度量名称和键值对标识的时间序列数据•PromSQL:一种灵活的查询语言,可以利用多维数据完成复杂的查询•不依赖分布式存储,单个服务器节点可直接工作•基于HTTP的pull方式采集时间序列数据•推送时间序列数据通过PushGateway组件支持•通过服务发现或静态配置发现目标•多种图形模式及仪表盘支持(grafana) 组件介绍: 3.prometheus

经典案例复盘——运维专家讲述如何实现K8S落地 背景介绍 运满满自开始微服务改造以来,线上线下已有数千个微服务的 Java 实例在运行中.这些 Java 实例部署在数百台云服务器或虚机上,除少数访问量较高的关键应用外,大部分实例均混合部署. 这些实例的管理,采用自研平台结合开源软件的方式,已实现通过平台页面按钮菜单执行打包.部署.启动.停止以及回滚指定的版本等基本功能,取得了不错的效果.但仍然存在如下几个痛点: 实例间资源隔离,尤其在高峰期或故障期间,单服务器上不同实例间 CPU 和内存资源的争

目录 kubectl常用命令 kubectl get pod -n dev 查看日志 查看pod详情 删除pod 删除job 进入pod里面 查看namespace 创建namespace 删除namespace helm操作 helm list 删除 pod 由于拉取镜像库需要用户密码,每多一个环境即多一个namespace,就需要创建一个docker image secret 故障排查 获取当前pod的状态和近期的事件列表 查看Pod的状态: 创建pod 查看具体pod的yaml配置信息 查

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

一.Kubernetes介绍 Kubernetes(K8s)是一个开源平台,能够有效简化应用管理.应用部署和应用扩展环节的手动操作流程,让用户更加灵活地部署管理云端应用. 作为可扩展的容错平台,K8s几乎能够部署在所有基础设施中,与Google Cloud.MS Azure及AWS等公有云.私有云.混合云.服务器集群.数据中心等完美兼容.Kubernetes最大的亮点在于支持容器自动部署和自动复制.这也是大量云端微服务基础设施部署在K8s上的原因. 二.K8s由来 K8s最初是由Google工程

本文介绍两个可行的K8s监控方案:Prometheus和Sensu.两个方案都能全面提供系统级的监控数据,帮助开发人员跟踪K8s关键组件的性能.定位故障.接收预警. 拓展阅读:Kubernetes监控实践(1):K8s的工作原理与监控实践 一.K8s监控之Prometheus 1.1 简介 Prometheus是针对容器和微服务的开源监控预警工具,功能稳健,适用于开发流程中的云端管理员和开发人员等各个相关方.Prometheus定时聚合配置对象中的指标数据,评估规则表达式,展示结果,发送预警.