loki 是一个方便的类似prometheus 的log 系统,mtail 是一个方便的日志提取工具, 可以暴露为http 服务——支持导出prometheus metrics 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services:  nginx-log:    build: ./    ports:    - "8090:80"    - "3903:3903"    volumes:    - &quo

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.

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

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

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

本节在实践时使用的是 Prometheus Operator 版本 v0.14.0.由于项目开发迭代速度很快,部署方法可能会更新,必要时请参考官方文档. 下载最新源码 git clone https://github.com/coreos/prometheus-operator.git cd prometheus-operator 为方便管理,创建一个单独的 Namespace monitoring,Prometheus Operator 相关的组件都会部署到这个 Namespace. kube

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

本节在实践时使用的是 Prometheus Operator 版本 v0.14.0.由于项目开发迭代速度很快,部署方法可能会更新,必要时请参考官方文档. 下载最新源码 git clone https://github.com/coreos/prometheus-operator.git cd prometheus-operator 为方便管理,创建一个单独的 Namespace monitoring,Prometheus Operator 相关的组件都会部署到这个 Namespace. kube

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

一.概述 详情参考阿里云说明:https://help.aliyun.com/document_detail/98886.html?spm=a2c4g.11186623.6.1078.323b1c9bpVKOry 项目资源分配(数据库.中间件除外): 二.部署镜像仓库 1) 部署docker-compose,然后参考下文部署docker. $ sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.26.2/dock

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

一.概述 Ingress-nginx:它是由Kubernetes社区基于Nginx Web服务器开发的,并补充了一组用于实现额外功能的Lua插件,作为“官方”默认控制器支持当然最优. Github:https://github.com/kubernetes/ingress-nginx 说明文档:https://kubernetes.github.io/ingress-nginx/deploy/ Nginx-ingress:这是Nginx官方社区开发产品,Nginx ingress具有很高的稳定性

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,

一.概述 使用metric-server收集数据给k8s集群内使用,如kubectl,hpa,scheduler等 使用prometheus-operator部署prometheus,存储监控数据 使用kube-state-metrics收集k8s集群内资源对象数据 使用node_exporter收集集群中各节点的数据 使用prometheus收集apiserver,scheduler,controller-manager,kubelet组件数据 使用alertmanager实现监控报警 使用g

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

mtail 是谷歌开源的一款很不错的应用日志提取工具,我们可以方便的用来提取应用的数据 到常见的监控系统(prometheus,stats,collectd,gragphite....) 说明: demo 使用此工具转换nginx error message 为prometheus 的metrics 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services:  nginx-log:    build: ./    ports:    - "

按网上说法: 目前cAdvisor集成到了kubelet组件内,可以在kubernetes集群中每个启动了kubelet的节点使用cAdvisor提供的metrics接口获取该节点所有容器相关的性能指标数据.1.7.3版本以前,cadvisor的metrics数据集成在kubelet的metrics中,在1.7.3以后版本中cadvisor的metrics被从kubelet的metrics独立出来了,在prometheus采集的时候变成两个scrape的job. 按新版本的标准配置,kubele