环境准备 influxdb enterprise运行条件最低需要三个meta nodes节点以及两个data nodes Meta nodes之间使用TCP和Raft一致性协议通信,默认端口为8089 Meta nodes对外暴露8091,用于influxd-ctl命令进行交互 Data nodes通过8088进行数据同步,8086对于用户进行读写服务 在集群中,所有meta nodes节点必须要与data nodes节点保持通信. mata nodes主要保存以下所有的元数据信息 集群中所有的

上篇博文中,我们介绍了做互联网级监控系统的必备-Influxdb的关键特性.数据读写.应用场景: 互联网级监控系统必备-时序数据库之Influxdb 本文中,我们介绍Influxdb数据库集群的搭建,同时分享一下我们使用集群遇到的坑! 一.环境准备 同一网段内,3个CentOS 节点,相互可以ping通 3个节点CentOS配置Hosts文件,相互可以解析主机名 Azure 虚拟机启用root用户 influxdb-0.10.3-1.x86_64.rpm 设置端口8083 8086 8088 8

1.浅析监控方案 heapster是一个监控计算.存储.网络等集群资源的工具,以k8s内置的cAdvisor作为数据源收集集群信息,并汇总出有价值的性能数据(Metrics):cpu.内存.network.filesystem等,然后将这些数据输出到外部存储(backend),如InfluxDB,最后再通过相应的UI界面进行可视化展示,如grafana. 另外heapster的数据源和外部存储都是可插拔的,所以可以很灵活的组建出很多监控方案,如:Heapster+ElasticSearch+Ki

目录 [TOC] 1.基本概念 ​ 既然是对Docker的容器进行监控,我们就不自己单独搭建cAdvisor.InfluxDB.Grarana了,本文中这三个实例,主要以Docker容器方式运行. 本文中的案例会有四台机器,他们的Host和IP地址如下,四台机器的集群搭建可以参考<Centos7的安装.Docker1.12.3的安装,以及Docker Swarm集群的简单实例> c1 -> 10.0.0.31 c2 -> 10.0.0.32 c3 -> 10.0.0.33 c

使用Prometheus监控Kubernetes集群 监控方面Grafana采用YUM安装通过服务形式运行,部署在Master上,而Prometheus则通过POD运行,Grafana通过使用Prometheus的service地址来获取数据源. Prometheus的配置清单在kubernetes二进制程序包中就有,下载地址, 解压后有一个cluster目录,该目录里面的addons里面有所需要的插件,比如dns.dashboard以及prometheus等. 我用的就是它自带的这个prome

Kubernetes集群部署需要安装的组件东西很多,过程复杂,对服务器环境要求很苛刻,最好是能连外网的环境下安装,有些组件还需要连google服务器下载,这一点一般很难满足,因此最好是能提前下载好准备的就尽量下载好. Kubernetes集群部署要求 服务器必须是Centos 7.2及以上 Kubernetes 采用1.12版本 Docker-ce v17.03.2 Etcd 3.2.9 Flanneld v0.7.0-amd64 TLS 认证通信(所有组件,如etcd.kubernetes m

Kubernetes容器集群管理 Kubernetes介绍 Kubernetes是Google在2014年6月开源的一个容器集群管理系统,使用Go语言开发,Kubernetes也叫K8S.K8S是Google内部一个叫Borg的容器集群管理系统衍生出来的,Borg已经在Google大规模生产运行十年之久.K8S主要用于自动化部署.扩展和管理容器应用,提供了资源调度.部署管理.服务发现.扩容缩容.监控等一整套功能.2015年7月,Kubernetes v1.0正式发布.Kubernetes目标是让

本文收录在容器技术学习系列文章总目录 前言:本篇博客是博主踩过无数坑,反复查阅资料,一步步搭建完成后整理的个人心得,分享给大家~~~ 本文所需的安装包,都上传在我的网盘中,需要的可以打赏博主一杯咖啡钱,然后私密博主,博主会很快答复呦~ 00.组件版本和配置策略 00-01.组件版本 Kubernetes 1.10.4 Docker 18.03.1-ce Etcd 3.3.7 Flanneld 0.10.0 插件: Coredns Dashboard Heapster (influxdb.graf

Heapster 是 Kubernetes 原生的集群监控方案.Heapster 以 Pod 的形式运行,它会自动发现集群节点.从节点上的 Kubelet 获取监控数据.Kubelet 则是从节点上的 cAdvisor 收集数据. Heapster 将数据按照 Pod 进行分组,将它们存储到预先配置的 backend 并进行可视化展示.Heapster 当前支持的 backend 有 InfluxDB(通过 Grafana 展示),Google Cloud Monitoring 等.Heapst

kube-liveboard 随着kubernetes 集群的增大,对于集群数据选取恰当的形式进行展示有助于直观反映集群的状态,方便发现集群的短板,了解集群的瓶颈.因此,笔者做了kube-liveboard这个项目用以实现以上目标,实现集群状态的可视化. 从apiserver中可以获取所有的资源信息,社区目前有kube-state-metrics项目对各项资源进行分别的统计,并形成metrics接口.笔者自己也开发了一个类似的项目,kube-cluster-state,用以统计比如每个node上

原文:https://www.kubernetes.org.cn/4786.html 我们为什么使用容器? 我们为什么使用虚拟机(云主机)? 为什么使用物理机? 这一系列的问题并没有一个统一的标准答案.因为以上几类技术栈都有自身最适用的场景,在最佳实践之下,它们分别都是不可替代的. 原本没有虚拟机,所有类型的业务应用都直接跑在物理主机上面,计算资源和存储资源都难于增减,要么就是一直不够用,要么就一直是把过剩的资源浪费掉,所以后来我们看到大家越来越多得使用虚拟机(或云主机),物理机的使用场景被极大

手工搭建 Kubernetes 集群是一件很繁琐的事情,为了简化这些操作,就产生了很多安装配置工具,如 Kubeadm ,Kubespray,RKE 等组件,我最终选择了官方的 Kubeadm 主要是不同的 Kubernetes 版本都有一些差异,Kubeadm 更新与支持的会好一些.Kubeadm 是 Kubernetes 官方提供的快速安装和初始化 Kubernetes 集群的工具,目前的还处于孵化开发状态,跟随  Kubernetes 每个新版本的发布都会同步更新, 强烈建议先看下官方的文

https://www.kubernetes.org.cn/3808.html?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg 1:服务器信息以及节点介绍 系统信息:centos1708 minimal    只修改IP地址 主机名称 IP 备注 node01 192.168.150.181 master and etcd rode02 192.168.150.182 master and etcd node03 192.168.150.183 master and etcd node04

本文完全是根据二进制部署kubernets集群的所有步骤,同时开启了集群的TLS安全认证. 环境说明 在下面的步骤中,我们将在三台CentOS系统的物理机上部署具有三个节点的kubernetes1.7.0集群. 角色分配如下: 镜像仓库:172.16.138.100,域名为 harbor.suixingpay.com,为私有镜像仓库,请替换为公共仓库或你自己的镜像仓库地址. Master:172.16.138.171 Node:172.16.138.172,172.16.138.173 注意:1

一.Breeze简介 Breeze 项目是深圳睿云智合所开源的Kubernetes 图形化部署工具,大大简化了Kubernetes 部署的步骤,其最大亮点在于支持全离线环境的部署,且不需要FQ获取 Google 的相应资源包,尤其适合某些不便访问互联网的服务器场景.详细资料请阅读官方文档(项目地址https://github.com/wise2c-devops/breeze ) 二.环境准备 1.系统环境 #主机名称需要符合DNS命名规则,另外Harbor为必须组件,详细信息请参考官方文档 2.

一.  Kubernetes 介绍 Kubernetes是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案, 它是Google在2014年6月开源的一个容器集群管理系统,使用Go语言开发,Kubernetes也叫K8S.K8S是Google内部一个叫Borg的容器集群管理系统衍生出来的,Borg已经在Google大规模生产运行十年之久.K8S主要用于自动化部署.扩展和管理容器应用,提供了资源调度.部署管理.服务发现.扩容缩容.监控等一整套功能.2015年7月,Kubernetes v1.0正式发布,截

目录 1.资源指标和资源监控 2.Weave Scope监控集群 (1)Weave Scope部署 (2)使用 Scope (3)拓扑结构 (4)实时资源监控 (5)在线操作 (6)强大的搜索功能 2.核心指标监控之metrics-server 1.资源指标和资源监控 一个集群系统管理离不开监控,同样的Kubernetes也需要根据数据指标来采集相关数据,从而完成对集群系统的监控状况进行监测.这些指标总体上分为两个组成:监控集群本身和监控Pod对象,通常一个集群的衡量性指标包括以下几个部分: 节

参考文档: Github介绍:https://github.com/kubernetes/heapster Github yaml文件: https://github.com/kubernetes/heapster/tree/master/deploy/kube-config/influxdb 或者(source code):https://github.com/kubernetes/heapster/releases cAdvisor:https://github.com/google/cad

0.目录 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 k8s架构目录:Kubernetes(k8s)集群部署(k8s企业级Docker容器集群管理)系列目录 一.感谢 在此感谢.net core社区的帮助.感谢. 二.系列部署目录 0.部署环境规划 1.自签TLS证书及Etcd集群部署 2.flanneld网络介绍及部署 3.部署master/node节点组件及WebUI 4.服务发现DNS部署.nfs数据卷 5.k8s集群监控(heapster+InfluxDB+Grafana

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