一般,我们从网上看到的帖子和资料, 都是用prometheus监控k8s的各项资源, 如api server, namespace, pod, node等. 那如果是自己的业务pod上的自定义metrics呢? 比如,一个业务pod开放了/xxx/metrics, 那么,如果用prometheus来抓取呢? 这里,我们就会用到kubernetes-pods这样一个job. 然后,在业务的deployment中,加annotation来配合抓取配置. 如下: prometheus-configma

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

开始以为只要安装 prometheus-operator 就行了. git clone https://github.com/coreos/prometheus-operator.git cd prometheus-operator sed 's/namespace: default/namespace: monitoring/g' bundle.yaml | kubectl apply -f - 安装后发现只有一个 prometheus-operator pod . $ kubectl get

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

1 k8s增加子节点 1.1 子节点服务器安装docker,使用脚本自动安装 curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun 安装完之后设置docker守护进程配置vim /etc/docker/daemon.json,内容为 { "insecure-registries": ["http://127.0.0.1:8080"], "exec-opts": [&q

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

k8s外安装mysql https://www.cnblogs.com/uncleyong/p/10739530.html 配置MySQL Exporter采集MySQL监控数据 创建yaml文件:vim mysql-exporter.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: mysql-exporter namespace: monitoring spec: replicas: 1 selector: matchLabe

https://www.kancloud.cn/huyipow/prometheus/527092 https://songjiayang.gitbooks.io/prometheus/content/demo/target.html   创建 monitoring namespaces apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: monitoring Prometheus RBAC 权限管理 创建prometheus-k8s 角色账号 apiV

一.简介 1. Prometheus 一款开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,起始是由 SoundCloud 公司开发的 基本原理是通过 HTTP 协议周期性抓取被监控组件的状态,这样做的好处是任意组件只要提供 HTTP 接口就可以接入监控系统,不需要任何 SDK 或者其他的集成过程.这样做非常适合虚拟化环境比如 VM 或者 Docker 输出被监控组件信息的 HTTP 接口被叫做 exporter .目前互联网公司常用的组件大部分都有 exporter 可以直接使用,比如 Varni

本文将介绍如何使用kubectl列举K8S集群中运行的Pod内的容器镜像. 注意:本文针对K8S的版本号为v1.9,其他版本可能会有少许不同. 0x00 准备工作 需要有一个K8S集群,并且配置好了kubectl命令行工具来与集群通信.如果未准备好集群,那么你可以使用Minikube创建一个K8S集群,或者你也可以使用下面K8S环境二者之一: Katacoda Play with Kubernetes 如果需要查看K8S版本信息,可以输入指令kubectl version. 在本练习中,我们将使

1.需求 在 rancher 应用商店添加集群监控,会安装 prometheus.grafana:需要从 prometheus 的 api 中收集 pod 的一些信息. 查看grafana 配置的数据源为:http://prometheus-operated:9090 遂用 curl 请求如下: curl http://prometheus-operated:9090/api/v1/query?query=container_cpu_usage_seconds_total unauthorize

一开始写了一个client-java版本的,但是java放在k8s集群上跑需要装jvm而且java的包比较大,client-go版本更适合主机端,下面是整个实现 说明:k8s官方维护的客户端库只有go和python版本,所以为了稳定性建议使用这两个版本,考虑到k8s是go实现的,我这里也就选择go版本.至于客户端连接k8s集群,在具体的生产环境中不建议外部连接访问.原因一是生产环境中的k8s配置文件重要,一般如果对接其他公司的业务,虽然有鉴权,人家也不愿意把配置文件拷贝给你,因为有了集群的配置文

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

部署好了 kube-prometheus 与 k8s-prometheus-adapter (详见之前的博文 k8s 安装 prometheus 过程记录),使用下面的配置文件部署 HPA(Horizontal Pod Autoscaling) 却失败. apiVersion: autoscaling/v2beta2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: blog-web spec: scaleTargetRef: apiVersion: a

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

Prometheus架构图 常见的镜像 pod 备注 kube-state-metric 用来收集K8S基本状态信息的监控代理 node-exporter 专门用来收集K8S运算节点基础信息,需要部署到所有运算节点 cadivsor 用来监控容器内部使用资源的重要工具 blackbox-exporter 用来帮助你探明你业务容器是否存活 新一代容器云监控平台P+G Exporters(可以自定义开发) HTTP接口定义监控荐和监控项的标签(维度)按一定的数据结构组织监控数据以时间序列被收集 Pr

1.概述 本文档主要介绍如何在k8s集群中部署prometheus server用来作为监控的数据采集服务器,这样做可以很方便的对k8s集群中的指标.pod的.节点的指标进行采集和监控. 2.下载镜像并且上传到本地的habor 可以先将prometheus server的镜像下载并且导入到本地的镜像仓库中. 镜像版本信息 docker pull prom/prometheus:v2.33.1 3.节点添加标签 为了保证prometheus的数据可以在重启或者重新调度之后依然在一个主机上,可以考虑

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 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

1.traefik traefik:HTTP层路由,官网:http://traefik.cn/,文档:https://docs.traefik.io/user-guide/kubernetes/ 功能和nginx ingress类似. 相对于nginx ingress,traefix能够实时跟Kubernetes API 交互,感知后端 Service.Pod 变化,自动更新配置并热重载.Traefik 更快速更方便,同时支持更多的特性,使反向代理.负载均衡更直接更高效. k8s集群部署Trae