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

1.基本概念 此次安装的有Jenkins.Gitlab.Redmine,我公司目前使用的是独立于k8s集群之外单独部署的Jenkins等服务,此文章会介绍三种服务基于k8s的部署方式,之后集成之前部署的openLDAP实现统一认证.之后将进行简单持续集成持续部署的演示,最后再结合我公司的项目进行实战操作,应付出现的各种使用场景. 2.使用Helm安装redmine [root@k8s-master01 ci]# git clone https://github.com/dotbalo/helm.

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

从一个例子入手PV.PVC Kubernetes 项目引入了一组叫作 Persistent Volume Claim(PVC)和 Persistent Volume(PV)的 API 对象用于管理存储卷. 简单的说PersistentVolume (PV) 是集群中已由管理员配置的一段网络存储,是持久化存储数据卷:Persistent Volume Claim(PVC)描述的,则是 Pod 所希望使用的持久化存储的属性,比如,Volume 存储的大小.可读写权限等等. 上面的这段文字说明可能过于

1.基本概念 Jenkins在DevOps工具链中是核心的流程管理中心,负责串联系统的构建流程.测试流程.镜像制作流程.部署流程等,在持续集成中常用到的工具如下: Maven:源代码编译工具 RobotFramework:自动化测试工具 NewMan:接口自动化测试工具 SonarQube Scanner:源代码扫描工具 GitLab:代码仓库工具 Docker:镜像制作工具 kubectl:K8S工具 公司目前使用的流程是通过Redmine和GitLab中创建项目.开发提交代码.触发jenki

1.基本概念 上节在k8s中部署了harbor和ldap,本节将部署harbor使用openLDAP验证,部署方式与之前相同,只是改了adminserver-cm.yaml的AUTH_MODE: "ldap_auth".另外harbor配置ldap登录非必须,按需. 2.部署 下载项目 git clone https://github.com/dotbalo/helm.git [root@k8s-master01 ci]# cd harbor-helm-ldap/ [root@k8s-

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

一.集群和组件版本 K8S集群:1.17.3+Ceph集群:Nautilus(stables)Ceph-CSI:release-v3.1snapshotter-controller:release-2.1Linue kernel:3.10.0-1127.19.1.el7.x86_64 + 镜像版本: docker pull quay.io/k8scsi/csi-snapshotter:v2.1.1docker pull quay.io/k8scsi/csi-snapshotter:v2.1.0d

具体参考网址:https://www.cnblogs.com/sanduzxcvbnm/p/16291296.html 本章用到的yaml文件地址:https://files.cnblogs.com/files/sanduzxcvbnm/operator_yaml.zip?t=1654593400 背景说明 依据官方文档进行部署,解决部署过程中出现的各种问题,并有所优化 以上缺少的部分可以根据实际情况进行修改而定 安装 git clone https://github.com/coreos/ku

前面我们已经学习了 Prometheus 的使用,了解了基本的 PromQL 语句以及结合 Grafana 来进行监控图表展示,通过 AlertManager 来进行报警,这些工具结合起来已经可以帮助我们搭建一套比较完整的监控报警系统了,但是也仅仅局限于测试环境,对于生产环境来说则还有许多需要改进的地方,其中一个非常重要的就是 Prometheus 的高可用. 单台的 Prometheus 存在单点故障的风险,随着监控规模的扩大,Prometheus 产生的数据量也会非常大,性能和存储都会面临问

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

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

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

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

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

0x00 概述 Prometheus之于kubernetes(监控领域),如kubernetes之于容器编排.随着heapster不再开发和维护以及influxdb 集群方案不再开源,heapster+influxdb的监控方案,只适合一些规模比较小的k8s集群.而prometheus整个社区非常活跃,除了官方社区提供了一系列高质量的exporter,例如node_exporter等.Telegraf(集中采集metrics) + prometheus的方案,也是一种减少部署和管理各种expor

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

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 operator 部署自定义记录 环境: k8s 1.11集群版本,kubeadm部署 docker 17.3.2版本 Centos 7系统 阿里云服务器 operator 源码下载 仓库下载prometheus operator $ git clone https://github.com/coreos/kube-prometheus.git $ cd kube-prometheus/manifests 进入到 manifests 目录下面,这个目录下面包含我们所有的资源

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