前言

前面系列文章中:

介绍了 Prometheus Operator 相比 原生 Prometheus 的一些优势, 其已经被各大厂商和流行开源云组件广泛采用. 推荐使用.

但是实战中, 可能并不是所有组件都在 K8S 集群内, 如: LB、DB、全局DNS、云服务...

如何用 Prometheus Operator 监控它们? 这里有以下几种方案(算不上方案, 小技巧而已)

用 Prometheus Operator 监控 K8s 集群外服务方案

如上文, 这里的 K8s 集群外服务, 指的是一些如 LB、DB、全局DNS、云服务... 的静态服务.

针对此类服务, 有以下监控方案:

  1. 通过 Prometheus Operator CR - prometheus spec;

    1. 这种方案和 Prometheus 其他配置耦合性较高;
  2. 通过 external name Service + ServiceMonitor
    1. 这种方案有个前提, 即: 被监控的服务是域名;
  3. 通过 Service + Endpoint + ServiceMonitor
    1. 这种方案的适应性较强, 耦合性也较低. 推荐. ️
  4. 如果是 BlackboxProbe 类的监控, 即监控: Endpoint(HTTP/S、DNS、TCP、ICMP 和 grpc)的各种参数,包括 HTTP 响应时间、DNS 查询延迟、SSL 证书过期信息、TLS 版本等等。可以直接使用 Probe CR, 前文: 如何使用 Blackbox Exporter 监控 URL? - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn) 已经提过了, 本次就不再赘述.

方案一: prometheus spec

简而言之, 就是直接在 prometheus spec 中加入类似这样的静态配置(static_configs):

static_configs:
- targets:
- SERVICE-FQDN

具体配置示例如下:

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
name: monitor-kube-prometheus-st-prometheus
spec:
additionalScrapeConfigs:
- job_name: external
metrics_path: /metrics
static_configs:
- targets:
- <IP>:<PORT>

方案二: external name Service + ServiceMonitor

利用 Kubernetes 的 Externalname Serivce, 将服务映射到 DNS 名称, 而不是典型的选择算符,例如 my-service 或者 cassandra。

配置 Externalname Service:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: gpu-metrics-svc
namespace: monitoring
labels:
k8s-app: gpu-metrics
spec:
type: ExternalName
externalName: <gpu-machine-ip>
clusterIP: ''
ports:
- name: metrics
port: 9100
protocol: TCP
targetPort: 9100

配置指向该 Service 的 ServiceMonitor:

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: gpu-metrics-sm
labels:
k8s-app: gpu-metrics
prometheus: kube-prometheus
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: gpu-metrics
namespaceSelector:
matchNames:
- monitoring
endpoints:
- port: metrics
interval: 10s
honorLabels: true

方案三: Service + Endpoint + ServiceMonitor

通过 Service + Endpoint 方式, 明确将外部服务映射为内部 Service.

举例如下:

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
name: external-es-exporter
labels:
app: elasticsearch
namespace: monitoring
spec:
type: ClusterIP
ports:
- name: metrics
port: 9114
protocol: TCP
targetPort: 9114
---
apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:
name: external-log-es-exporter
labels:
app: elasticsearch
namespace: monitoring
subsets:
- addresses:
- ip: <elasticsearch_ip_1>
- ip: <elasticsearch_ip_2>
- ip: <elasticsearch_ip_3>
ports:
- name: metrics
port: 9114
protocol: TCP

类似方案二, 再创建对应的 ServiceMonitor 即可:

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: elasticsearch
spec:
selector:
matchLabels:
app: elasticsearch
namespaceSelector:
matchNames:
- monitoring
endpoints:
- port: metrics
path: /metrics
interval: 30s

这样虽然绕了一些, 但是可以保证, 修改组件 A 的监控的时候, 完全不会影响到组件 B 的配置; 另外, 也不会影响到 Prometheus 其他的监控.

配置更精确;

粒度更细;

耦合度更低.

️ 参考文档

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