1.自定义指标-prometheus node_exporter是agent;PromQL相当于sql语句来查询数据; k8s-prometheus-adapter:prometheus是不能直接解析k8s的指标的,需要借助k8s-prometheus-adapter转换成api; kube-state-metrics是用来整合数据的. 访问:https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/prometheu

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

简述: 在k8s早期版本中,对资源的监控使用的是heapster的资源监控工具. 但是从 Kubernetes 1.8 开始,Kubernetes 通过 Metrics API 获取资源使用指标,例如容器 CPU 和内存使用情况. 这些度量指标可以由用户直接访问,例如通过使用kubectl top 命令,或者使用集群中的控制器. Metrics API: 通过 Metrics API,您可以获得 node 或 pod 当前的资源使用情况(但是不存储). metres-server比 heapst

一.node-exporter配置textfile收集器 textfile收集器作用: 运行暴露自定义指标.例如,需要在某个被监控节点上添加一个地理位置的指标. node-exporter会自动启动textfile收集器,只需要指定textfile收集器指标所在的目录即可.使用--collector.textfile.directory指定 如下,定义了一个metadata,里面包含两个标签,一个是role,一个是datacenter(nj南京).最后,指标的值为1,因为它不是计数型.测量型或计

本文来自Rancher Labs Prometheus是CNCF中已经毕业的项目之一,主要用于监控和告警.在Kubernetes生态中,它是应用最为广泛的监控和告警工具之一.Rancher用户可以通过使用内置的监控堆栈来快速利用Prometheus. Prometheus将其指标(metrics)作为时序数据库存储在本地磁盘上,因此Prometheus的本地存储会受到磁盘大小以及所能保留的指标数量的制约.但是,Prometheus允许与远程系统集成,通过_remotewrite和_remoter

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

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

使用 Kubernetes 进行容器编排的主要优点之一是,它可以非常轻松地对我们的应用程序进行水平扩展.Pod 水平自动缩放(HPA)可以根据 CPU 和内存使用量来扩展应用,前面讲解的 HPA 章节 我们只演示了基于 CPU 的自动缩放,在更复杂的情况下,我们可能还需要基于内存或者基于某些自定义的指标来进行扩缩容. HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes autoscaling API 组的资源,在当前稳定版本 autoscaling/v1 中只支持基于 CP

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

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

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

Prometheus 源码解读(一) Prometheus 是云原生监控领域的事实标准,越来越来的开源项目开始支持 Prometheus 监控数据格式.从本篇开始,我将和大家一起阅读分析 Prometheus 源码.学习 Prometheus 的设计理念,了解 Prometheus 的局限性与不足.本系列分八个板块逐一拆解 Prometheus 源码.本文基于 Prometheus v2.13.0. 工作原理与架构 时序数据库模块(TSDB) 配置文件加载模块(Configuration Rel

为什么说 Prometheus 是足以取代 Zabbix 的监控神器?   Kuberneteschina 致力于提供最权威的 Kubernetes 技术.案例与Meetup! ​关注他 12 人赞同了该文章 作者:陈晓宇来源:dbaplus 社群校对:Bot(才云).星空下的文仔(才云) Kubernetes 自从 2012年开源以来便以不可阻挡之势成为容器领域调度和编排的领头羊.Kubernetes 是 Google Borg 系统的开源实现,于此对应,Prometheus 则是 Googl

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

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

prometheus 是一个非常好的监控组件,尤其是其与grafana配合之后,更是如虎添翼.而prometheus的监控有两种实现方式.1. server端主动拉取应用监控数据:2. 主动推送监控数据到prometheus网关.这两种方式各有优劣,server端主动拉取实现可以让应用专心做自己的事,根本无需关心外部监控问题,但有一个最大的麻烦就是server端需要主动发现应用的存在,这个问题也并不简单(虽然现在的基于k8s的部署方式可以实现自动发现).而基本prometheus网关推送的实现,

摘要:本文将解密K8s Cluster Autoscaler模块的架构和代码的Deep Dive,及K8s Cluster Autoscaler 华为云插件. 背景信息 基于业务团队(Cloud BU 应用平台)在开发Serverless引擎框架的过程中完成的K8s Cluster Autoscaler华为云插件. 目前该插件已经贡献给了K8s开源社区,见下图: 本文将会涉及到下述内容: 1. 对K8s Cluster Autoscaler模块的架构和代码的Deep Dive,尤其是核心功能点的