前言
前面几篇文章介绍了k8s的部署、对外服务、集群网络、微服务支持，在生产环境中使用，离不开运行状态监控，本篇开始部署使用prometheus，被各大公司广泛使用的容器监控工具。https://blog.csdn.net/ywq935/article/details/80818390
工作方式
Prometheus工作示意图：
在k8s中，关于集群的资源有metrics度量值的概念，有各种不同的exporter可以通过api接口对外提供各种度量值的及时数据，prometheus在与k8s融合工作的过程，就是通过与这些提供metric值得exporter进行交互，获取数据，整合数据，展示数据，触发告警的过程。
一、获取metrics：
1.对短暂生命周期的任务，采取拉的形式获取metrics (不常见)
2.对于exporter提供的metrics，采取拉的方式获取metrics(通常方式),对接的exporter常见的有：kube-apiserver 、cadvisor、node-exporter，也可根据应用类型部署相应的exporter，获取该应用的状态信息，目前支持的应用有：nginx/haproxy/mysql/redis/memcache等。
二、数据汇总及按需获取：
可以按照官方定义的expr表达式格式，以及PromQL语法对相应的指标进程过滤，数据展示及图形展示。不过自带的webui较为简陋，但prometheus同时提供获取数据的api，grafana可通过api获取prometheus数据源，来绘制更精细的图形效果用以展示。
expr书写格式及语法参考官方文档：
https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/basics/
三、告警推送
prometheus支持多种告警媒介，对满足条件的告警自动触发告警，并可对告警的发送规则进行定制，例如重复间隔、路由等，可以实现非常灵活的告警触发。
部署
1.配置configmap，在部署前将Prometheus主程序配置文件准备好，以configmap的形式挂载进deployment中。
prometheus-configmap.yaml:
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: prometheus-config
namespace: kube-system
data:
prometheus.yml: |
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
rule_files:
- /etc/prometheus/rules.yml
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets: ["alertmanager:9093"]
scrape_configs:
- job_name: 'kubernetes-apiservers'
kubernetes_sd_configs:
- role: endpoints
scheme: https
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]
action: keep
regex: default;kubernetes;https
- job_name: 'kubernetes-cadvisor'
kubernetes_sd_configs:
- role: node
scheme: https
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
relabel_configs:
- action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
- target_label: __address__
replacement: kubernetes.default.svc:443
- source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
regex: (.+)
target_label: __metrics_path__
replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor
- job_name: 'kubernetes-service-endpoints'
kubernetes_sd_configs:
- role: endpoints
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
action: keep
regex: true
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
action: replace
target_label: __scheme__
regex: (https?)
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]
action: replace
target_label: __metrics_path__
regex: (.+)
- source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]
action: replace
target_label: __address__
regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
replacement: $1:$2
- action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
action: replace
target_label: kubernetes_namespace
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
action: replace
target_label: kubernetes_name
- job_name: 'kubernetes-services'
kubernetes_sd_configs:
- role: service
metrics_path: /probe
params:
module: [http_2xx]
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_probe]
action: keep
regex: true
- source_labels: [__address__]
target_label: __param_target
- target_label: __address__
replacement: blackbox-exporter.example.com:9115
- source_labels: [__param_target]
target_label: instance
- action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
target_label: kubernetes_namespace
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
target_label: kubernetes_name
- job_name: 'kubernetes-ingresses'
kubernetes_sd_configs:
- role: ingress
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_ingress_annotation_prometheus_io_probe]
action: keep
regex: true
regex: (.+)
- source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
action: replace
regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
replacement: $1:$2
target_label: __address__
- action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+)
- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
action: replace
target_label: kubernetes_namespace
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
action: replace
target_label: kubernetes_pod_name
- job_name: 'kubernetes_node'
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
kubernetes_sd_configs:
# 基于endpoint的服务发现，不再经过service代理层面
- role: endpoints
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]
regex: true;prometheus-node-exporter
action: keep
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
action: replace
target_label: __scheme__
regex: (https?)
- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]
action: replace
target_label: __metrics_path__
regex: (.+)
- source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]
action: replace
target_label: __address__
regex: (.+)(?::\d+);(\d+)
replacement: $1:$2
# 去掉label name中的前缀__meta_kubernetes_service_label_
- action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
# 为了区分所属node,把instance 从node-exporter ep的实例，替换成ep所在node的ip
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_host_ip]
regex: '(.*)'
replacement: '${1}'
target_label: instance
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2.部署prometheus工作主程序，注意挂载上面的configmap：
prometheus.deploy.yml:
apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
labels:
name: prometheus-deployment
name: prometheus
namespace: kube-system
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: prometheus
template:
metadata:
labels:
app: prometheus
spec:
containers:
- image: prom/prometheus:v2.0.0
name: prometheus
command:
- "/bin/prometheus"
args:
- "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
- "--storage.tsdb.path=/prometheus"
- "--storage.tsdb.retention=24h"
ports:
- containerPort: 9090
protocol: TCP
volumeMounts:
- mountPath: "/prometheus"
name: data
- mountPath: "/etc/prometheus"
name: config-volume
resources:
requests:
cpu: 100m
memory: 100Mi
limits:
cpu: 500m
memory: 2500Mi
serviceAccountName: prometheus
volumes:
- name: data
emptyDir: {}
- name: config-volume
configMap:
name: prometheus-config
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3.部署svc、ingress、rbac授权。
注意：在本地是使用traefik做对外服务代理的，因此修改了默认的NodePort的svc.type为ClusterIP的方式，添加ingress后，可以以域名方式直接访问。若不做代理，可以无需部署ingress，svc.type使用默认的NodePort，然后通过node ip+port的形式访问。Ingress如何使用，请参考此前的文章：使用traefik做ingress controller
prometheus.svc.yaml:
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
labels:
app: prometheus
name: prometheus
namespace: kube-system
spec:
type: ClusterIP
ports:
- port: 80
protocol: TCP
targetPort: 9090
selector:
app: prometheus
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prometheus.ing.yaml：
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: prometheus
namespace: kube-system
selfLink: /apis/extensions/v1beta1/namespaces/default/ingresses/prometheus
spec:
rules:
- host: prometheusv19.abc.com
http:
paths:
- backend:
serviceName: prometheus
servicePort: 80
path: /
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rbac-setup.yaml：
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
name: prometheus
rules:
- apiGroups: [""]
resources:
- nodes
- nodes/proxy
- services
- endpoints
- pods
verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups:
- extensions
resources:
- ingresses
verbs: ["get", "list", "watch"]
- nonResourceURLs: ["/metrics"]
verbs: ["get"]
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: prometheus
namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
name: prometheus
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
name: prometheus
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: prometheus
namespace: kube-system
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依次部署上方几个yaml文件，待初始化完成后，配置好dns记录，即可打开浏览器访问：
随便选取一个metric，点击execute，查看是否能正常获取结果输出。点击status—target，可以看到metrics的数据来源，即各exporter，点击相应exporter上的链接可查看这个exporter提供的metrics明细。
为了更好的展示图形效果，需要部署grafana，因此前已经部署有grafana，这里不再部署，贴一个all-in-one.yaml部署文件。
grafana-all-in-one.yaml:
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: grafana-core
namespace: kube-system
labels:
app: grafana
component: core
spec:
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
app: grafana
component: core
spec:
containers:
- image: grafana/grafana:4.2.0
name: grafana-core
imagePullPolicy: IfNotPresent
# env:
resources:
# keep request = limit to keep this container in guaranteed class
limits:
cpu: 100m
memory: 100Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 100Mi
env:
# The following env variables set up basic auth twith the default admin user and admin password.
- name: GF_AUTH_BASIC_ENABLED
value: "true"
- name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED
value: "false"
# - name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE
# value: Admin
# does not really work, because of template variables in exported dashboards:
# - name: GF_DASHBOARDS_JSON_ENABLED
# value: "true"
readinessProbe:
httpGet:
path: /login
port: 3000
# initialDelaySeconds: 30
# timeoutSeconds: 1
volumeMounts:
- name: grafana-persistent-storage
mountPath: /var
volumes:
- name: grafana-persistent-storage
emptyDir: {}
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: grafana
namespace: kube-system
labels:
app: grafana
component: core
spec:
type: NodePort
ports:
- port: 3000
selector:
app: grafana
component: core
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访问grafana，添加prometheus数据源：
默认管理账号密码为admin admin
选择资源类型，填入prometheus的服务地址及端口号，点击保存
导入展示模板：
点击dashboard，点击import dashboard，在弹出框内填写数字315，会自动加载官方提供的315号模板，然后选择数据源为刚添加的数据源，模板就创建好了，非常easy。
基本部署到这里就结束了，下篇介绍一下prometheus的告警相关规则。
===========================================================================================
7.19更新：
最近发现，采用daemon-set方式部署的node-exporterc采集到的度量值不准确，最后发现需要将host的/proc和/sys目录挂载进node-exporter的容器内。(已解决，更新后的node-exporter.yaml文件）：
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
labels:
k8s-app: prometheus-node-exporter
name: prometheus-node-exporter
namespace: kube-system
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: prometheus-node-exporter
template:
metadata:
creationTimestamp: null
labels:
k8s-app: prometheus-node-exporter
spec:
containers:
- args:
- -collector.procfs
- /host/proc
- -collector.sysfs
- /host/sys
- -collector.filesystem.ignored-mount-points
- ^/(proc|sys|host|etc|dev)($|/)
- -collector.filesystem.ignored-fs-types
- ^(tmpfs|cgroup|configfs|debugfs|devpts|efivarfs|nsfs|overlay|sysfs|proc)$
image: prom/node-exporter:v0.14.0
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: node-exporter
ports:
- containerPort: 9100
hostPort: 9101
name: http
protocol: TCP
resources: {}
terminationMessagePath: /dev/termination-log
terminationMessagePolicy: File
volumeMounts:
- mountPath: /host/proc
name: proc
- mountPath: /host/sys
name: sys
- mountPath: /rootfs
name: root
dnsPolicy: ClusterFirst
restartPolicy: Always
schedulerName: default-scheduler
securityContext: {}
terminationGracePeriodSeconds: 30
volumes:
- hostPath:
path: /proc
type: ""
name: proc
- hostPath:
path: /sys
type: ""
name: sys
- hostPath:
path: /
type: ""
name: root
templateGeneration: 17
updateStrategy:
type: OnDelete
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
annotations:
prometheus.io/scrape: 'true'
prometheus.io/app-metrics: 'true'
prometheus.io/app-metrics-path: '/metrics'
name: prometheus-node-exporter
namespace: kube-system
labels:
app: prometheus-node-exporter
spec:
clusterIP: None
ports:
- name: prometheus-node-exporter
port: 9100
protocol: TCP
selector:
k8s-app: prometheus-node-exporter
type: ClusterIP
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但是发现，部署完成之后，采集到的node指标依然不准确，非常奇怪，尝试脱离k8s使用docker方式直接部署，结果采集到的node数值就很准确了，有点不明白原因，后续继续排查一下。
(11-12更新，数据采集不准问题已解决，是因为通过service代理后，采集到的数据是后端随机的ep，而非是你想要的指定主机上的ep，因此，prometheus端的服务发现，改发现的资源类型为endpoint，而不经过endpoint)
========================================================
采集问题已解决，如下docker运行方式仅作参考，不要再使用，直接按上面的yaml文件部署即可。
docker运行命令：
docker run -d \
-p 9100:9100 \
--name node-exporter \
-v "/proc:/host/proc" \
-v "/sys:/host/sys" \
-v "/:/rootfs" \
--net="host" \
prom/node-exporter:v0.14.0 \
-collector.procfs /host/proc \
-collector.sysfs /host/sys \
-collector.filesystem.ignored-mount-points "^/(sys|proc|dev|host|etc)($|/)"
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最后，记得修改configmap内的job相关targets配置。
为什么依附于k8s集群内采集的node指标就不准确，这个问题后续得好好研究，这次先到这里。
11.12 补充
上面的node-exporter采集数据不准确的问题找到了，感谢下面评论区中的朋友 @架势糖007，指出node-exporter以service形式访问，会导致访问service时，按LB算法随机请求到某一个后端的ep pod上去，而非到达真正想要去的指定pod。这突然让我才想起，此前数据采集计算出来不准，就是因为采集到的大概率可能是来自其他node上的数据。因此，对上面的prometheus configMap文件，以及下方的exporter部署yaml文件作了一些修改，采集对象从service改为endpoint，绕过代理层，直接访问endpoint层，经过改正后，检查node数据不准的问题得到了解决。
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centos7基于k8s安装部署prometheus(普罗米修斯)
k8s环境下安装部署prometheus(普罗米修斯)环境准备1、安装部署git环境yum install git2、安装部署k8s点击跳转3、私有镜像仓库点击跳转部署1、在github库中下载最新源代码git clone https://github.com/coreos/kube-prometheus2、查看原配置文件cd kube-prometheus/manif......
k8s安装prometheus_qq_29860591的博客-CSDN博客
6-12
[root@k8s-master prometheus]# ll 总用量 4124 drwxr-xr-x 11 root root 4096 8月 2 16:02 kube-prometheus -rw-r--r-- 1 root root 4218009 1月 7...
在k8s中部署Prometheus--更新中_chang_rj的博客-CSDN博客
6-13
centos7基于k8s安装部署prometheus(普罗米修斯) k8s环境下安装部署prometheus(普罗米修斯)环境准备1、安装部署git环境yum install git2、安装部署k8s点击跳转3、私有镜像...
weixin_34357962的博客
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Kubernetes之利用prometheus监控K8S集群
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。 关于prometheus监控，请参考另外一篇......
llarao的博客
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istio功能介绍（一.Istio基本功能）
文章目录基本原理istio与服务治理关于微服务服务治理的三种形态第1种：在应用程序中包含治理逻辑第2种：治理逻辑独立的代码第3种：治理逻辑独立的进程Istio与kubernetesIstio的工作机制Istio的重要组件Istio-pilotistio-Mixeristio-citadelistio-galleyistio-sidecar-injectoristio-proxy其他组件本文内容很......
k8s中部署的Prometheus.yaml的解释说明&监控数据挂载在..._CSDN博客
11-29
k8s中部署prometheus的完整文档 data:标签后是完整的 prometheus.yml文件内容 prometheus,全局设置,抓取间隔,默认为 1m这里是15s;规则评估间隔,默认为 1m这里是 15s;...
k8s 添加 Prometheus+Grafana的监控 - 不懂代码的胖子 - CSDN博客
11-22
#安装git,下载yamlgit clone https://github.com/redhatxl/k8s-prometheus-grafana.git#安装node-exporterkubectl create -f node-exporter.yaml #安装prometheus组件...
guoyinzhao的博客
3万+
Prometheus的监控解决方案（含监控kubernetes）
prometheus的简介和安装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。为了强调这一点，为了澄清项目的治理结构，普罗米修斯在2016年加入了云计算基金会，成为继Kubernetes之后的......
chang_rj的博客
1430
在k8s中部署Prometheus--更新中
啊
Prometheus的监控解决方案(含监控kubernetes)_guoyinzh..._CSDN博客
6-17
配置方式:在prometheus服务端配置文件中配置job等相应信息,如上配置会监控每个节点的容器信息和节点监控信息。需要在k8s中部署node-exporter pod,yaml文件如下: apiVer...
Kubernetes运维之使用Prometheus全方位监控K8S - batanj35857的博客
12-19
目录:Prometheus架构 K8S监控指标及实现思路 在K8S平台部署Prometheus 基于K8S服务发现的配置解析 在K8S平台部署Grafana 监控K8S集群中Pod、Node、资源对象 使用Grafana...
qq_40907977的博客
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k8s实战之部署Prometheus+Grafana可视化监控告警平台
写在前面之前部署web网站的时候，架构图中有一环节是监控部分，并且搭建一套有效的监控平台对于运维来说非常之重要，只有这样才能更有效率的保证我们的服务器和服务的稳定运行，常见的开源监控软件有好几种，如zabbix、Nagios、open-flcon还有prometheus,每一种有着各自的优劣势，感兴趣的童鞋可以自行百度，但是与k8s集群监控，相对于而已更加友好的是Prometheus，今天我们就......
ywq935的博客
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Kubernetes踩坑(一): 部署问题记录
一、etcd服务启动后报错etcd cluster ID mismatch: 检车service配置cluster选项有无问题，若无问题，则可能是此前的etcd bootstrap加速启动缓存残留导致，坑爹的是rm -rf /var/lib/etcd/* 删除完了之后还是报错，必须 rm -rf /var/lib/etcd/才能彻底清除，删除完成后记得再创建该路径mkdir /......
k8s_prometheus_prometheus-core和k8s_POD_prometheus-core容器的...
12-21
k8s_prometheus_prometheus-core是prometheus的容器,使用 docker-enter 结合 docker ps | grep prom 1 查出的信息一起,可以进入到容器内部(使用exit指令退出容器) ...
ywq935的博客
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kubeadm修改默认证书有效期，解决证书过期问题
kubeadm 修改默认证书有效期前言出于安全考虑，k8s 团队推荐定期更新版本，因此kubeadm生成的证书，有效期默认在代码中写死为1年，一旦证书过期，k8s集群将会崩溃，因此，续期 or 升级，成了一个一年一度必选题。但在生产环境中，每一次版本更新可能存在未知的风险，给已经稳定运行的集群带来诸多不确定性，而每年续期一次证书，对管理不太友好，频繁手动操作也可能会带来额外的风险。去年部署的1.14的集群，证书快要到期了，现在决定修改kubeadm的源码重新编译，将续期证书的有效期进行延长。本篇记载分析...
知行合一 止于至善
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Prometheus：监控与告警：16: 监控Kubernetes的Api Server
前面一篇文章中介绍了Kubernetes和Prometheus进行集成的常见方式，这篇文章结合具体的示例介绍一下如何监控Kubernetes的Api Server。
shida's blog
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k8s prometheus adapter —— 拓展 k8s 基于 prometheus 实现动态伸缩
一、背景介绍 截至 k8s 1.10 版本，horizontalpodautoscalers 还只支持基于 CPU 使用率实现动态伸缩 很多场景下，往往需要更多的监测指标来指导集群的扩缩容，如 HTTP 请求率、内存使用率等 幸运的是，k8s 提供了 aggregation 来支持用户自定义的 API 拓展，详情请戳 这里 通过自定义......
weixin_33719619的博客
249
k8s与监控--解读prometheus监控kubernetes的配置文件
前言Prometheus 是一个开源和社区驱动的监控&报警&时序数据库的项目。来源于谷歌BorgMon项目。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。主要监控：Node:如主机CPU，内存，网络吞吐和带宽占用，磁盘I/O和磁盘使用等指标。node-exporter采集。......
weixin_30551947的博客
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k8s部署prometheus
https://www.kancloud.cn/huyipow/prometheus/527092https://songjiayang.gitbooks.io/prometheus/content/demo/target.html创建 monitoring namespacesapiVersion: v1kind: Namespacem...
随笔记录-分享&记忆
1975
k8s中部署的Prometheus.yaml的解释说明&监控数据挂载在NFS上
链接:https://pan.baidu.com/s/1PCanTTWgTAok-R2N3-jZJQ 密码:tz9t---apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1kind: ClusterRolemetadata: name: prometheusrules: - apiGroups: [""] # "" indicates t...
不懂代码的胖子
1443
k8s 添加 Prometheus+Grafana的监控
#安装git，下载yamlgit clone https://github.com/redhatxl/k8s-prometheus-grafana.git#安装node-exporterkubectl create -f node-exporter.yaml #安装prometheus组件kubectl create -f k8s-prometheus-grafana/prometh...
ywq935的博客
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k8s(九)、监控--Prometheus扩展篇（mysqld-exporter、服务发现、监控项、联邦、relabel）
前言上一篇主要介绍prometheus基础告警相关，本篇再进行扩展，加入mysql监控，列出一些监控告警表达式及配置文件，以及新版prometheus上的联邦特性，支持多prometheus分支数据聚合，在多集群环境中很适用。mysqld-exporter部署：在公司的环境中，大部分的DB已迁移至K8S内运行，因此再以常见的节点二进制安装部署mysqld-exporter的方式不再......
weixin_30387339的博客
584
基于k8s集群部署prometheus监控etcd
目录 基于k8s集群部署prometheus监控etcd 1、背景和环境概述 2、修改prometheus配置 3、检查是否生效 4、配置grafana图形 基于k8s集群部署prometheus监控etcd1、背景和环境...
©️2020 CSDN 皮肤主题: 技术黑板 设计师: CSDN官方博客 返回首页
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