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 配置采集目标 1.根据配置的任务(job)以http/s周期性的收刮(scrape/pull)2.指定目标(target)上的指标(metric).目标(target)3.可以以静态方式或者自动发现方式指定.Prometheus将收刮(scrape)的指标(metric)保存在本地或者远程存储上. 使用scrape_configs定义采集目标配置一系列的目标,以及如何抓取它们的参数.一般情况下,每个scrape_config对应单个Job.目标可以在scrape_confi

按网上说法: 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.1.7.3版本以前,cadvisor的metrics数据集成在kubelet的metrics中,在1.7.3以后版本中cadvisor的metrics被从kubelet的metrics独立出来了,在prometheus采集的时候变成两个scrape的job. 按新版本的标准配置,kubele

0x00 背景 K8S内运行Spring Cloud微服务,根据定制容器架构要求log文件不落地,log全部输出到std管道,由基于docker的filebeat去管道采集,然后发往Kafka或者ES集群. 0x01 多行匹配和yaml文件 在filebeat启动的yaml文件内,指定相应的名称空间并配置java堆栈的多行解析规则,如下yaml文件输出端是kafka,如需要输出到es集群,可更改对应配置 apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name:

Master节点部署的都是kubernetes的核心模块APIServer提供资源操作的唯一入口,并且提供认证/授权/kubernets的访问控制可以通过kubectl和自己开发的客户端,通过http的请求通过restapi的形式来访问apiserver,从而实现对整个集群的控制 ControllerManager负责维护整个集群的状态,如,故障检测/扩缩容/滚动更新等 Scheduler负责资源的调度,按照预定的调度策略,把pod调度到相应的node节点K8s有丰富的调度策略 Etcd主要用于

一.node-exporter配置textfile收集器 textfile收集器作用: 运行暴露自定义指标.例如,需要在某个被监控节点上添加一个地理位置的指标. node-exporter会自动启动textfile收集器,只需要指定textfile收集器指标所在的目录即可.使用--collector.textfile.directory指定 如下,定义了一个metadata,里面包含两个标签,一个是role,一个是datacenter(nj南京).最后,指标的值为1,因为它不是计数型.测量型或计

k8s集群版本 k8s集群版本是1.22 提前部署好nginx服务和创建好svc deployment方式部署的nginx服务,1个副本 创建的服务 通过服务可以代理到nginx服务 curl 10.105.183.50:801 安装helm管理工具 https://helm.sh/docs/intro/install/ tar -zxvf helm-v3.6.3-linux-amd64.tar.gz mv linux-amd64/helm /usr/local/bin/helm helm ve

系统基本信息 Linux Servers: Exporter https://github.com/prometheus/node_exporter Dashboard https://grafana.com/grafana/dashboards/1860 Windows Servers: Exporter https://github.com/prometheus-community/windows_exporter Dashboard https://grafana.com/grafana/

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

Prometheus K8S部署 部署方式:https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/prometheus 源码目录:kubernetes/cluster/addons/prometheus 服务发现:https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#kubernetes_sd_config 部署条件 1.

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 对于部署在K8S上的Kafka来说,Prometheus+Grafana是常用的监控方案,今天就来实战通过Prometheus+Grafana监控K8S环境的Kafka: 准备工作 今天聚焦的是Kafka监控,因此需要K8S.Helm.Kafka.Prometheus.Grafana等服务都已

一.简介 1. Prometheus 一款开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,起始是由 SoundCloud 公司开发的 基本原理是通过 HTTP 协议周期性抓取被监控组件的状态,这样做的好处是任意组件只要提供 HTTP 接口就可以接入监控系统,不需要任何 SDK 或者其他的集成过程.这样做非常适合虚拟化环境比如 VM 或者 Docker 输出被监控组件信息的 HTTP 接口被叫做 exporter .目前互联网公司常用的组件大部分都有 exporter 可以直接使用,比如 Varni

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,感谢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,今天我们就看看如何部署一套Prometheus全方位监控K8S 主要内容 1.Prometheus架构 2.K8

https://www.kancloud.cn/huyipow/prometheus/527092 https://songjiayang.gitbooks.io/prometheus/content/demo/target.html   创建 monitoring namespaces apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: monitoring Prometheus RBAC 权限管理 创建prometheus-k8s 角色账号 apiV

### k8s监控处理 ### 1.cadvisor/exporter+prometheus+grafana 安装#### 1.1 配置nfs安装```shellubuntu: nfs 服务器 apt-get install nfs-kernel-server # 创建一个/data/pvdata的共享目录 mkdir /data/pvdata centos: chown nfsnobody:nfsnobody /data/pvdata ubuntu: chown chown nobody:no

文章来源于本人的印象笔记,如出现格式问题可访问该链接查看原文 部署canal的prometheus监控到k8s中 1.grafana的docker部署方式:https://grafana.com/grafana/download?platform=docker 2.prometheus的docker部署方式: https://github.com/prometheus/prometheus 有了现成的docker镜像后,直接部署即可: k8s中部署prometheus yml编排文件如下: --

Prometheus介绍 Prometheus是一个最初在SoundCloud上构建的开源监控系统 .它现在是一个独立的开源项目,为了强调这一点,并说明项目的治理结构,Prometheus 于2016年加入CNCF,作为继Kubernetes之后的第二个托管项目. 特点 具有由 metric 名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型 PromQL,有一个灵活的查询语言 不依赖分布式存储,只和本地磁盘有关 通过 HTTP 的服务拉取时间序列数据 也支持推送的方式来添加时间序列数据 通过服务发

0x00 概述 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. 容器关键指标:集群中容器的CPU详细状况,内存详细状况,Network,FileSystem和Subcontainer等.通过cadvisor采集. Kubern

0x00 初衷 最近参与的几个项目,无一例外对监控都有极强的要求,需要对项目中各组件进行详细监控,如服务端API的请求次数.响应时间.到达率.接口错误率.分布式存储中的集群IOPS.节点在线情况.偏移量等. 比较常见的方式是写日志,将日志采集到远端进行分析和绘图,或写好本地监控脚本进行数据采集后,通过监控系统客户端push到监控系统中进行打点.基本上我们需要的都能覆盖,但仍然有一些问题在使用上不太舒服,如在大规模请求下日志采集和分析的效率比较难控制,或push打点的粒度和纬度以及查询不够灵活等.

0x00 概述 视频讲解通过链接网易云课堂·IT技术快速入门学院进入,更多关于Prometheus的文章. Prometheus是最近几年开始流行的一个新兴监控告警工具,特别是kubernetes的流行带动了prometheus的应用. Prometheus是一套完整的监控告警系统: Prometheus的主要特点有: 1. a multi-dimensional data model with time series data identified by metric name and key