文章转载自:https://www.qikqiak.com/post/k8s-monitor-use-elastic-stack-2/ 操作步骤 git clone https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics.git cd kube-state-metrics 注意:下一步会用到镜像:registry.k8s.io/kube-state-metrics/kube-state-metrics:v2.5.0,但是拉取不了 解决办法: 方法1:(在

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

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它是一个主动拉取的数据库,在K8S中应该展示图形的grafana数据实例化要保存下来,使用分布式文件系统加动态PV,但是在本测试环境中使用本地磁盘,安装采集数据的agent使用DaemonSet来部署,DaemonSet的特性就是在每个node上部署一个服务进程,这一切都是自动的部署. 此处只讲如何用prometheus来监控K8S集群,关于prometheus的知识参考官方文档.另外有  heapster  dcos 部署前提: 准备好所需要的文件 $ ls -l  Pro

Prometheus 监控K8S 资源状态对象 官方文档:https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics kube-state-metrics是一个简单的服务,它监听Kubernetes API服务器并生成有关对象状态的指标.它不关注单个Kubernetes组件的运行状况,而是关注内部各种对象的运行状况,例如部署,节点和容器. 采集了k8s中各种资源对象的状态信息: kube-state-metrics kube_daemonset_* kube

Prometheus 监控K8S Node监控 Prometheus社区提供的NodeExporter项目可以对主机的关键度量指标进行监控,通过Kubernetes的DeamonSet可以在各个主机节点上部署有且仅有一个NodeExporter实例,实现对主机性能指标数据的监控,但由于容器隔离原因,使用容器NodeExporter并不能正确获取到宿主机磁盘信息,故此本课程将NodeExporter部署到宿主机. node_exporter:用于*NIX系统监控,使用Go语言编写的收集器 使用文档

Prometheus 监控K8S集群中Pod 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.cAdvisor对外提供服务的默认端口为***4194***,主要提供两种接口: Prometheus格式指标接口:nodeIP:4194/metrics(或者通过kubelet暴露的cadvisor接口nodeIP:10255/metrics/cadviso

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

前言:随着云原生概念盛行,对于容器.服务.节点以及集群的监控变得越来越重要.Prometheus 作为 Kubernetes 监控的事实标准,有着强大的功能和良好的生态.但是它不支持分布式,不支持数据导入.导出,不支持通过 API 修改监控目标和报警规则,所以在使用它时,通常需要写脚本和代码来简化操作.Prometheus Operator 为监控 Kubernetes service.deployment 和 Prometheus 实例的管理提供了简单的定义,简化在 Kubernetes 上部

Prometheus 简介 Prometheus是SoundCloud开源的一款开源软件.它的实现参考了Google内部的监控实现,与源自Google的Kubernetes结合起来非常合适.另外相比influxdb的方案,性能更加突出,而且还内置了报警功能.它针对大规模的集群环境设计了拉取式的数据采集方式,你只需要在你的应用里面实现一个metrics接口,然后把这个接口告诉Prometheus就可以完成数据采集了. 安装Prometheus 首先我们使用ConfigMap的形式来设置Promet

#!/bin/bash while [ 1 ] do job_error_no=`kubectl get pod -n weifeng |grep -i "job"|grep -ci error` if [ $job_error_no -gt 0 ];then ps -fe|grep k8s_job_status_monitor|grep -v grep|awk '{print $2}'|xargs kill -9 echo "k8s job running is not s

0x0 前言 最近这几天研究了一下ElasticSearch相关的技术栈.前面一篇转发了别人些的非常详细的ElasticSearch和Kibana搭建的过程.发现Elastic家族还有Metricbeat这个神器,今天我们把前面搭建的和这个工具一起利用起来. 0x1 需求 需求是这样:我有很多个Golang写的应用程序,每程序连接一个Redis数据库,每个程序开在一台物理机上.我需要把每个golang应用每个Redis数据库和每个所在的物理机监控起来. 0x2 启动Metricbeat 1. 下

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

其实现原理有点类似ELK.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. grafana+普罗米修斯全部集成在k8s内部的方式,用pod和svc的方式去暴露服务和端口以及登陆web界面. 普罗米修斯登陆界面:http://192.168.43.35:30003 grafana登陆界面:http://192.168.43.35:31000 普罗

资源文件yaml配置 -javaagent:/usr/skywalking/agent/skywalking-agent.jar -Dcom.sun.management.jmxremote -Djava.rmi.server.hostname=192.168.117.161 -Dcom.sun.management.jmxremote.port=1092 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremot

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

下载并解压缩metricbeat metricbeat.yml配置文件设置: setup.kibana: host: "192.168.75.21:5601" output.elasticsearch: hosts: ["192.168.75.21:9200"] 查看metircbeat开启的模块:./metricbeat modules list,发现默认开启监控的是system模块 可以通过文件./modules.d/system.yml查看监控的详细信息等 拓

1.metricbeat中启动自动加载模块 metricbeat.config.modules: path: ${path.config}/modules.d/*.yml reload.enabled: true reload.period: 10s 2.开启kibana中的dashboard功能 setup.dashboards.enabled: true 然后启动metricbeat 3.启动zookeeper模块 ./metricbeat modules enable zookeeper

配置zabbix客户端配置文件 vim /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf 添加  Include=/etc/zabbix/zabbix_agentd.d/ #!/bin/bash kubectl get pods --all-namespaces|grep -ci error 在/etc/zabbix/zabbix_agentd.d目录下的配置文件添加 UserParameter=k8s_error,sudo /etc/zabbix/scripts/k8s_error

原文参考:https://segmentfault.com/a/1190000018335241

正确姿势启动metricbeat metricbeat.modules: - module: system metricsets: - cpu - filesystem - memory - network - process enabled: true period: 10s processes: ['.*'] cpu_ticks: false output.elasticsearch: hosts: ["http://192.168.x.x:9200"] setup.templat