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

Metrics API 介绍Metrics-Server之前,必须要提一下Metrics API的概念 Metrics API相比于之前的监控采集方式(hepaster)是一种新的思路,官方希望核心指标的监控应该是稳定的,版本可控的,且可以直接被用户访问(例如通过使用 kubectl top 命令),或由集群中的控制器使用(如HPA),和其他的Kubernetes APIs一样. 官方废弃heapster项目,就是为了将核心资源监控作为一等公民对待,即像pod.service那样直接通过api-

1.创建aggregator证书 方法一:直接使用二进制源码包安装 $ wget https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssl_linux-amd64 $ chmod +x cfssl_linux-amd64 $ mv cfssl_linux-amd64 /usr/local/bin/cfssl $ wget https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssljson_linux-amd64 $ chmod +x cfssljson_linux-amd64 $

Kubernetes 1.8 关于资源使用情况的 metrics,可以通过 Metrics API 获取到, Kubernetes 1.11 已经废弃 heapster.这里我们基于 Kubernetes 1.14.1 版本安装 Metrics Server. 首先,先说明下集群环境: [root@node-01]# kubectl get nodes NAME STATUS ROLES AGE VERSION node-01 Ready master 2d1h v1.14.1 node-02

  安装metrics server 参考:https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server kubectl  create -f components.yaml(components.yaml文件和涉及的镜像,都从网盘下载) 或者自己官网下载:https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml kubectl get

什么是HPA https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/ 我们前面有通过kubectl scale命令手动扩展我们的服务,生产环境中我们希望k8s能够根据一些指标信息自动扩展服务. 这时我们可以利用k8s的HPA(水平扩展)来根据 CPU利用率等指标自动扩缩Deployment.ReplicaSet 或 StatefulSet 中的 Pod 数量. HPA原理 HPA控制器通过Metr

在 Kubernetes 中可以手动通过 kubectl scale 命令或通过修改 replicas 数量,可以实现 Pod 的扩容或缩容.Kubernetes 中还提供了 HPA(Horizontal Pod Autoscaling) 功能,可以根据当前负载的变化情况自动触发水平扩展或缩容的行为,从而合理的使用资源.从 Kubernetes  v1.8 开始,资源使用情况的度量(如容器的 CPU 和内存使用)可以通过 Metrics API 获取,HPA 使用这些 metics 信息来实现动

Basic CPU / Mem / Disk Info 1. CPU Cores 物理 CPU 的核数 cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq type:SinglestatUnit: shortmetrics: count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) by (cpu)) 2. Total

深度剖析 Kubernetes 深度剖析 k8s 如何学习 Kubernetes ?如何入门 Kubernetes? 为了帮帮初学者,2018 年 InfoQ 旗下(就是你知道的那个 InfoQ 哇)的极客时间,出了一份很有深度的专栏<深度剖析 Kubernetes>. 我觉得专栏的水准还不错,虽然收(bu)费(gui),但是能省时间呀,于是放在这儿推荐给大家. 这份专栏,覆盖度到底如何呢?读它的目录,就可见一斑.我把目录摘录贴在下面. 如何掌握 k8s? 感兴趣的技术同僚和 Kubernet

前言 Prometheus社区提供了大量的官方以及第三方Exporters,可以满足Prometheus的采纳者快速实现对关键业务,以及基础设施的监控需求. 如上所示,一个简单的应用以及环境架构.一般而言,我们通常会从几个层面进行监控指标的采集: 入口网关:这里可以是Nginx/HaProxy这一类的负载均衡器,也可以是注入Spring Cloud Zuul这一类框架提供的微服务入口.一般来说我们需要对所有Http Request相关的指标数据进行采集.如请求地址,Http Method,返回状

Prometheus 是一个开源的监控解决方案,部署简单易使用,难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态,以助力故障问题的发现与定位.本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法,结合具体的场景实例--TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控,以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的.能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics).该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解),以及近期有 Prometheus 监控方

概述 Prometheus的主要特点 组件 结构图 适用场景 不适用场景 安装node_exporter,系统性能指数收集(收集系统性能情况) 下载文件 解压并复制node_exporter应用程序到/usr/local/bin 清理下载的文件和解压的文件夹 添加自启动服务 添加服务配置文件 写入配置内容 node_exporter收集性能点的配置 启动服务并配置自启动 prometheus的安装 添加prometheus专用的用户名 添加prometheus的目录 文件夹授权 下载并解压pro

import com.codahale.metrics.MetricRegistry;import io.prometheus.client.CollectorRegistry;import io.prometheus.client.dropwizard.DropwizardExports;import io.prometheus.client.exporter.MetricsServlet;import io.prometheus.client.hotspot.DefaultExports;i

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

下载 在prometheus的官网的download页面,可以找到prometheus的下载二进制包. [root@node00 src]# cd /usr/src/ [root@node00 src]# wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.12.0/prometheus-2.12.0.linux-amd64.tar.gz [root@node00 src]# mkdir /usr/local/pr

什么是Prometheus? Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB).Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本.2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目.Prometheus目前在开源社区相当活跃.Prometheus和Heapster(Heapster是K8

实战 Prometheus 搭建监控系统 Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统,说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud,这是一个在线音乐分享的平台,类似于做视频分享的 YouTube,由于他们在微服务架构的道路上越走越远,出现了成百上千的服务,使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性,于是他们在 2012 年开始着手开发一套全新的监控系统.Prometheus 的原作者是 Matt T. Proud,他也是在 2012

1.启动Prometheus [root@ip101 prometheus-2.12.0.linux-amd64]# pwd /opt/app/prometheus-2.12.0.linux-amd64 ./prometheus --config.file=prometheus.yml & ps -ef|grep prometheus |grep -v grep 2.Prometheus 查看 2.1.Prometheus自身metrics http://192.168.8.101:9090/m

1.Prometheus 1)介绍 Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,基于应用的metrics来进行监控的开源工具 . 架构图: 2)下载 https://prometheus.io/download/ 3)安装 tar -xvzf prometheus-2.1.0.linux-amd64.tar.gz ln -s prometheus-2.1.0.linux-amd64 prometheus ./prometheus --config.file=prome

这期的分享是监控实战,其实不想写这篇的,因为网上相关的文章也挺多的,但是出于光说不练都是假把式,而且也想告诉你:当帅气的普罗米修斯(Prometheus)遇到高颜值的格拉法纳(Grafana)究竟会擦出什么样的火花?所以忍不住还是想分享啊. 为了实战,我们再次请出架构图,请注意图中红色圈 1 的部分,主要分两条线去实战. 第一条战线:Prometheus 如何监控机器? 采用标准的PGOne技术组件Prometheus Server + Grafana + node_exporter完成对机器的

背景 ​ 自Kubernetes 1.11版本起,K8s资源采集指标由Resource Metrics API(Metrics Server 实现)和Custom metrics api(Prometheus实现)两种API实现,传统Heapster监控被废弃.前者主要负责采集Node.Pod的核心资源数据,如内存.CPU等:而后者则主要负责自定义指标数据采集,如网卡流量,磁盘IOPS.HTTP请求数.数据库连接数等. ​ heapster被废弃以后,所有的指标数据都从API接口中获取,kube