Kubernetes集群资源监控
Kubernetes集群资源监控
概述
监控指标
一个好的系统，主要监控以下内容
- 集群监控
- 节点资源利用率
- 节点数
- 运行Pods
- Pod监控
- 容器指标
- 应用程序【程序占用多少CPU、内存】
监控平台
使用普罗米修斯【prometheus】 + Grafana 搭建监控平台
prometheus【定时搜索被监控服务的状态】
- 开源的
- 监控、报警、数据库
- 以HTTP协议周期性抓取被监控组件状态
- 不需要复杂的集成过程，使用http接口接入即可
Grafana
- 开源的数据分析和可视化工具
- 支持多种数据源
部署prometheus
首先需要部署一个守护进程
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: node-exporter
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: node-exporter
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: node-exporter
template:
metadata:
labels:
k8s-app: node-exporter
spec:
containers:
- image: prom/node-exporter
name: node-exporter
ports:
- containerPort: 9100
protocol: TCP
name: http
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
k8s-app: node-exporter
name: node-exporter
namespace: kube-system
spec:
ports:
- name: http
port: 9100
nodePort: 31672
protocol: TCP
type: NodePort
selector:
k8s-app: node-exporter
然后执行下面命令
kubectl create -f node-exporter.yaml
执行完，发现会报错
这是因为版本不一致的问题，因为发布的正式版本，而这个属于测试版本
所以我们找到第一行，然后把内容修改为如下所示
# 修改前
apiVersion: extensions/v1beta1
# 修改后 【正式版本发布后，测试版本不能使用】
apiVersion: apps/v1
创建完成后的效果
然后通过yaml的方式部署prometheus
- configmap：定义一个configmap：存储一些配置文件【不加密】
- prometheus.deploy.yaml：部署一个deployment【包括端口号，资源限制】
- prometheus.svc.yaml：对外暴露的端口
- rbac-setup.yaml：分配一些角色的权限
下面我们进入目录下，首先部署 rbac-setup.yaml
kubectl create -f rbac-setup.yaml
然后分别部署
# 部署configmap
kubectl create -f configmap.yaml
# 部署deployment
kubectl create -f prometheus.deploy.yml
# 部署svc
kubectl create -f prometheus.svc.yml
部署完成后，我们使用下面命令查看
kubectl get pods -n kube-system
在我们部署完成后，即可看到 prometheus 的 pod了，然后通过下面命令，能够看到对应的端口
kubectl get svc -n kube-system
通过这个，我们可以看到 prometheus 对外暴露的端口为 30003，访问页面即可对应的图形化界面
http://192.168.177.130:30003
在上面我们部署完prometheus后，我们还需要来部署grafana
kubectl create -f grafana-deploy.yaml
然后执行完后，发现下面的问题
error: unable to recognize "grafana-deploy.yaml": no matches for kind "Deployment" in version "extensions/v1beta1"
我们需要修改如下内容
# 修改
apiVersion: apps/v1
# 添加selector
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: grafana
component: core
修改完成后，我们继续执行上述代码
# 创建deployment
kubectl create -f grafana-deploy.yaml
# 创建svc
kubectl create -f grafana-svc.yaml
# 创建 ing
kubectl create -f grafana-ing.yaml
我们能看到，我们的grafana正在
配置数据源
下面我们需要开始打开 Grafana，然后配置数据源，导入数据显示模板
kubectl get svc -n kube-system
我们可以通过 ip + 30431 访问我们的 grafana 图形化页面
然后输入账号和密码：admin admin
进入后，我们就需要配置 prometheus 的数据源
和 对应的IP【这里IP是我们的ClusterIP】
设置显示数据的模板
选择Dashboard，导入我们的模板
然后输入 315 号模板
然后选择 prometheus数据源 mydb，导入即可
导入后的效果如下所示
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