prometheus启动命令添加参数 --web.enable-lifecycle 然后热重启:curl -XPOST http://localhost:9090/-/reload

如何解决 kubernetes 重启后,启来不来的问题 登录自己的Kubernetes测试集群时发现集群好像没有启动成功 运行 kubectl get pods --all -A ,报错如下. 第一反应Kubernetes API server没有启动. 因为我的Kubernetes集群是通过kubeadm 安装的,所以API server也是通过Pod来运行的,只有kubelet 是通过systemd运行的. 运行 systemctl status kubelet 查看,果然kubelet服务

参考了 https://blog.csdn.net/nklinsirui/article/details/80855415 最近在调研 kubeneter ,准备把线上的服务器架构再调整下,然后模拟各种极端环境,就遇到了重启后启来不 kubectl get pods --all-namespaces 显示: The connection to the server was refused - did you specify the right host or port? [root@k8s-no

前言 本文介绍在k8s集群中使用node-exporter.prometheus.grafana对集群进行监控.其实现原理有点类似ELK.EFK组合.node-exporter组件负责收集节点上的metrics监控数据,并将数据推送给prometheus, prometheus负责存储这些数据,grafana将这些数据通过网页以图形的形式展现给用户. 在开始之前有必要了解下Prometheus是什么?Prometheus (中文名:普罗米修斯)是由 SoundCloud 开发的开源监控报警系统和

本文基于kubernetes 1.5.2版本编写 kube-state-metrics kubectl create ns monitoring kubectl create sa -n monitoring kube-state-metrics cat << EOF > kube-state-metrics.yaml apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: kube-state-metrics na

监控方案 cAdvisor+Heapster+InfluxDB+Grafana Y 简单 容器监控 cAdvisor/exporter+Prometheus+Grafana Y 扩展性好 容器,应用,主机全方面监控 Prometheus+Grafana是监控告警解决方案里的后起之秀 通过各种exporter采集不同维度的监控指标,并通过Prometheus支持的数据格式暴露出来,Prometheus定期pull数据并用Grafana展示,异常情况使用AlertManager告警. 通过cadvi

1.创建命名空间 新建一个yaml文件命名为monitor-namespace.yaml,写入如下内容: apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: monitoring 执行如下命令创建monitoring命名空间: kubectl create -f monitor-namespace.yaml 2.创建ClusterRole 你需要对上面创建的命名空间分配集群的读取权限,以便Prometheus可以通过Kubernetes的API获取集群的

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

前言 文中解决两个问题: 1. kubernetes官方推荐的监控 prometheus 的配置文件, 各项是什么含义 2. 配置好面板之后, 如换去配置 grafana 面板 当然这两个问题网上都有很多完整的模板,可以直接套用,这里我分享一下如换去理解这些内容 准备环境: 1.需要一个 kubernetes 集群 2. grafana 部署文件 3. prometheus 部署文件

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

在早期的版本中 Kubernetes 提供了 heapster.influxDB.grafana 的组合来监控系统,在现在的版本中已经移除掉了 heapster,现在更加流行的监控工具是 Prometheus,Prometheus 是 Google 内部监控报警系统的开源版本,是 Google SRE 思想在其内部不断完善的产物,它的存在是为了更快和高效的发现问题,快速的接入速度,简单灵活的配置都很好的解决了这一切,而且是已经毕业的 CNCF 项目. 简介 Prometheus 最初是 Soun

1.在master节点处新建一个文件夹,用于保存下载prometheus+granfana的yaml文件 mkdir /root/prometheus cd /root/prometheus git clone https://github.com/coreos/kube-prometheus.git cd /root/prometheus/manifest 2.通过manifest和setup文件中的yaml文件可找到需要的镜像 #需要的镜像名称及连接 prometheus-operator:

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服务发现 1.基于endpoints的service注释服务自动发现. 2.基于pod注释的服务自动发现 3.基于consul注册的服务自动发现 4.手动配置服务发现 5.pushgetway手动上传服务发现 Prometheus对kubernetes的监控 对于Kubernetes而言,我们可以把当中所有的资源分为几类: 基础设施层(Node):集群节点,为整个集群和应用提供运行时资源 容器基础设施(Container):为应用提供运行时环境 用户应用(Pod):Pod中会

Prometheus Operator 监控Kubernetes 1. Prometheus的基本架构 ​ Prometheus是一个开源的完整监控解决方案,涵盖数据采集.查询.告警.展示整个监控流程,下图是Prometheus的架构图: 官方文档:https://prometheus.io/docs/introduction/overview/ 2. 组件说明 Prometheus生态系统由多个组件组成.其中许多组件都是可选的 Promethus  server 必须安装,本质是一个时序数据库

由于容器化和微服务的大力发展,Kubernetes基本已经统一了容器管理方案,当我们使用Kubernetes来进行容器化管理的时候,全面监控Kubernetes也就成了我们第一个需要探索的问题.我们需要监控kubernetes的ingress.service.deployment.pod......等等服务,以达到随时掌握Kubernetes集群的内部状况. 此文章是Prometheus监控系列的第一篇,目的也很明确,旨在于寻找一套能够胜任kubernetes集群监控的架构. k8s监控方案调研

使用ConfigMaps管理应用配置 当使用Deployment管理和部署应用程序时,用户可以方便了对应用进行扩容或者缩容,从而产生多个Pod实例.为了 能够统一管理这些Pod的配置信息,在Kubernetes中可以使用ConfigMaps资源定义和管理这些配置,并且通过环境 变量或者文件系统挂载的方式让容器使用这些配置. 这里将使用ConfigMaps管理Prometheus的配置文件,创建prometheus-config.yml文件,并写入以下内容: apiVersion: v1 data

一.概述 首先Prometheus整体监控结构略微复杂,一个个部署并不简单.另外监控Kubernetes就需要访问内部数据,必定需要进行认证.鉴权.准入控制, 那么这一整套下来将变得难上加难,而且还需要花费一定的时间,如果你没有特别高的要求,我还是建议选用开源比较好的一些方案. 关于Prometheus具体介绍不再多说,可以参考另外一篇博文:Kubernetes实战总结 - Prometheus部署(v0.3.0) 本篇主要针对Kubernetes部署Prometheus相关配置介绍,本人采用的

目录 说明 部署 创建一个独立的命名空间 配置rbac授权 配置secret 创建一个configmap用于存放traefik的配置文件 配置traefik的deployment文件 配置服务 通过prometheus监控traefik 说明 关于kubernetes的服务暴露方式以及traefik的原理篇这里不作详细说明.traefik的原理可以参考官方文档:https://docs.traefik.io/ ,而关于kubernetes的服务暴露方式以及将traefik作为kubernetes

数据库改用mongo后,监控需求就需要整合进grafana里,由于一直在坚持docker化部署,那么此次也不例外. 1. 安装Prometheus: What is Prometheus? Prometheus is an open-source systems monitoring and alerting toolkit originally built at SoundCloud. Since its inception in 2012, many companies and organi

什么是TSDB? TSDB(Time Series Database)时序列数据库,我们可以简单的理解为一个优化后用来处理时间序列数据的软件,并且数据中的数组是由时间进行索引的. 时间序列数据库的特点 大部分时间都是写入操作. 写入操作几乎是顺序添加,大多数时候数据到达后都以时间排序. 写操作很少写入很久之前的数据,也很少更新数据.大多数情况在数据被采集到数秒或者数分钟后就会被写入数据库. 删除操作一般为区块删除,选定开始的历史时间并指定后续的区块.很少单独删除某个时间或者分开的随机时间的数据.