日日操夜夜添-日日操影院-日日草夜夜操-日日干干-精品一区二区三区波多野结衣-精品一区二区三区高清免费不卡

Prometheus和Prometheus Operator的配置和使用在實際環境中可能會因版本和具體的Kube.NETes發行版而有所不同。為了獲得更詳細和準確的指導，請查閱官方文檔和適用于您特定環境的教程。
一、概述

Prometheus是一種開源的監控和警報工具，用于收集和記錄應用程序和系統的度量數據。它特別適用于在Kubernetes集群中監控容器化應用程序。Kubernetes集群中通常與Prometheus一起使用的組件是Prometheus Operator和Grafana。

以下是在Kubernetes中使用Prometheus的主要步驟：

安裝Prometheus Operator：Prometheus Operator是一種Kubernetes控制器，用于簡化Prometheus的部署和管理。您可以通過在Kubernetes中部署Prometheus Operator來自動設置和管理Prometheus實例。

配置Prometheus實例：Prometheus Operator將通過Kubernetes的自定義資源定義（CRD）創建和管理Prometheus實例。您可以使用PrometheusRule CRD定義監控規則，并使用ServiceMonitor CRD定義需要監控的目標（例如Kubernetes服務）。

配置和導入Dashboard：Grafana通常與Prometheus一起使用，用于可視化監控指標。您可以在Grafana中導入Prometheus的預定義儀表板或自定義儀表板來查看和分析度量數據。

監控應用程序和系統：Prometheus通過HTTP端點從目標應用程序和系統中拉取度量數據。您可以在應用程序中暴露Prometheus格式的度量數據，并在ServiceMonitor中定義用于監控的目標。

警報配置：Prometheus還支持配置警報規則，以便在達到特定閾值或條件時觸發警報。警報規則可以定義為PrometheusRule CRD。

請注意，Prometheus和Prometheus Operator的配置和使用在實際環境中可能會因版本和具體的Kubernetes發行版而有所不同。為了獲得更詳細和準確的指導，請查閱官方文檔和適用于您特定環境的教程。

圖片

二、常見的幾款監控工具

以下這些工具可以用于在 Kubernetes 集群中實現監控和指標收集，以便于監視集群中的各種資源和應用的性能。

• Heapster：Heapster 是一個 Kubernetes 集群的資源監控工具，用于收集和匯總資源使用情況數據，如 CPU、內存、網絡等。
• Metrics Server：Metrics Server 是 Kubernetes 官方提供的一個輕量級指標收集器，用于提供節點和 Pod 等資源的實時性能指標，可以用于水平自動擴展等。
• Prometheus Operator：Prometheus Operator 是一個 Kubernetes 控制器，用于管理和部署 Prometheus 和相關的監控組件。它可以自動創建和管理 Prometheus 實例、ServiceMonitor 和其他配置。
• kube-prometheus 或 kube-prometheus-stack：這是一個基于 Prometheus 的 Kubernetes 集群監控解決方案。它包含了一系列組件，用于部署和管理 Prometheus、Alertmanager、Grafana 等，以實現對 Kubernetes 集群和應用的全面監控。

heapster-》metrics-server-》prometheus-operator -》kube-prometheus-》kube-prometheus-stack

• prometheus-operator Github地址：https://github.com/prometheus-operator/prometheus-operator
• kube-prometheus GitHub地址：https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus
• kube-prometheus-stack GitHub地址：https://github.com/prometheus-community/helm-charts/tree/mAIn/charts/kube-prometheus-stack

這些工具的組合可以幫助您搭建一個完整的監控系統，用于監視 Kubernetes 集群中的資源利用率、應用的性能、服務的可用性等指標。請注意，隨著時間的推移，Kubernetes 社區的工具和技術也可能會有變化和演進，因此在使用這些工具時，建議查閱相關文檔以獲得最新信息和最佳實踐。

1）kube-prometheus 和 kube-prometheus-stack 區別

"kube-prometheus" 和 "kube-prometheus-stack" 本質上是同一個項目，只是在不同的時間和版本中使用了不同的名稱。"kube-prometheus-stack" 是 "kube-prometheus" 項目的更新版本，它提供了更多的功能、改進和修復。

• 最初，項目被稱為 "kube-prometheus"，但隨著時間的推移，項目團隊對項目進行了大量的改進和擴展，并將其重命名為 "kube-prometheus-stack"，以更好地反映其提供的綜合性監控解決方案。
• "kube-prometheus-stack"（或簡稱 "kube-prometheus"）是一個在 Kubernetes 集群中部署和管理 Prometheus 監控系統以及相關組件的綜合解決方案。它集成了 Prometheus、Grafana、Alertmanager 等一系列組件，還包括預配置的監控規則和儀表盤，以及一鍵部署功能。用戶可以通過部署 "kube-prometheus-stack" 來快速啟動一個全面的 Kubernetes 集群監控系統，無需逐個配置各個組件。

總結起來，"kube-prometheus-stack" 是 "kube-prometheus" 項目的更新版本，提供更多的功能和改進，是一個便捷的綜合性監控解決方案，適合在 Kubernetes 環境中快速部署和使用。

2）Prometheus Operator 和kube-prometheus 或 kube-prometheus-stack對比

"Prometheus Operator" 和 "kube-prometheus"（或 "kube-prometheus-stack"）都是用于在 Kubernetes 集群中部署和管理 Prometheus 監控系統的工具。它們有一些相似之處，但也存在一些區別。以下是它們的主要特點和區別的對比：

Prometheus Operator：

• 核心功能：Prometheus Operator 是一個 Kubernetes 控制器，專門用于管理 Prometheus 和相關組件的配置和部署。它自動創建和管理 Prometheus 實例、ServiceMonitor、Alertmanager、PrometheusRule 等 Kubernetes 資源。
• 聲明式配置：Prometheus Operator 通過自定義資源定義（Custom Resource Definitions，CRDs）來實現聲明式配置。您可以創建 Prometheus、ServiceMonitor 等資源對象來定義監控配置，Operator 會根據這些定義自動創建和維護相關的資源。
• 自動發現：Prometheus Operator 支持自動發現 Kubernetes 中的 Service、Pod、Namespace 等資源，無需手動配置每個監控目標。
• 生態系統整合：Prometheus Operator 集成了 Grafana 和 Alertmanager，并可以輕松與其他監控工具集成。
• 靈活性：Prometheus Operator 允許根據不同的需求和配置選擇性地部署多個 Prometheus 實例，每個實例可以針對特定的監控任務進行配置。

kube-prometheus 或 kube-prometheus-stack：

• 綜合解決方案：kube-prometheus（或 kube-prometheus-stack）是一個完整的監控解決方案，集成了 Prometheus、Grafana、Alertmanager 等一系列組件，以及一些預配置的監控規則和儀表盤。
• 快速啟動：kube-prometheus 提供了一鍵式的部署方式，適合快速啟動一個完整的監控系統，無需逐個配置各個組件。
• 預配置規則和儀表盤：kube-prometheus 提供了一些默認的監控規則和 Grafana 儀表盤，可以快速啟用監控功能。
• 集成和擴展：由于 kube-prometheus 集成了多個組件，您可以使用這個解決方案來快速部署一個全面的監控系統，并且可以根據需要進行定制和擴展。

綜合來看，Prometheus Operator 專注于 Prometheus 和相關資源的管理和自動化配置，而 kube-prometheus 或 kube-prometheus-stack 則是一個更加綜合的解決方案，適合快速啟動一個完整的監控系統，尤其對于剛開始使用 Prometheus 的用戶來說，可以減少配置的復雜性。您可以根據實際需求和情況選擇合適的工具。

三、Prometheus Operator 架構

圖片

Prometheus Operator 是一個用于在 Kubernetes 集群中自動化部署和管理 Prometheus 監控系統的控制器。它采用了聲明式配置的方式，通過 Kubernetes 自定義資源定義（Custom Resource Definitions，CRDs）來定義和管理 Prometheus、ServiceMonitor、Alertmanager、PrometheusRule 等資源對象。以下是 Prometheus Operator 的架構說明：

• Prometheus Operator 控制器：Prometheus Operator 控制器是一個運行在 Kubernetes 集群中的控制器，負責監聽 Prometheus 相關的自定義資源變化，根據變化自動執行相應的操作。
• Prometheus CRD：Prometheus Operator 引入了自定義資源定義（CRD） Prometheus，用于定義 Prometheus 實例的配置。在 Prometheus CRD 中，您可以定義監控的規則、數據存儲、數據保留策略等。
• ServiceMonitor CRD：ServiceMonitor 是另一個自定義資源，用于定義要監控的應用程序。每個 ServiceMonitor 都關聯到一個或多個 Kubernetes 的 Service，Prometheus Operator 將自動發現這些關聯的服務，并生成適當的監控配置。
• Alertmanager CRD：類似于 Prometheus 和 ServiceMonitor，Prometheus Operator 還支持 Alertmanager 自定義資源，用于定義 Alertmanager 實例的配置。
• PrometheusRule CRD：PrometheusRule 自定義資源用于定義 Prometheus 的告警規則。通過這些規則，您可以指定應該在 Prometheus 中生成哪些告警。
• 自動發現和配置生成：Prometheus Operator 根據定義的 ServiceMonitor 和 PrometheusRule 自動發現和生成相應的監控配置。它會監聽 Kubernetes 中的變化，如服務的創建、刪除或標簽的變更，以及規則的更新，然后自動更新 Prometheus 的配置文件。
• Prometheus 部署：Prometheus Operator 會基于 Prometheus 自定義資源的定義，在 Kubernetes 集群中部署 Prometheus 實例。Operator 負責管理配置、Pod 的生命周期、版本升級等。
• 集成 Grafana 和 Alertmanager：Prometheus Operator 通常也與 Grafana 和 Alertmanager 集成，可以配置 Grafana 和 Alertmanager 自定義資源，以便自動部署和配置這些組件。

ServiceMonitor 作用和示例講解：

ServiceMonitor 是 Prometheus Operator 中的一個自定義資源定義（CRD），用于定義要監控的應用程序服務。它的作用是指定哪些服務需要被 Prometheus 監控，以及如何進行監控。ServiceMonitor 在 Prometheus Operator 中的使用非常重要，因為它能夠自動發現被監控的服務，并生成適當的監控配置。

下面是一個 ServiceMonitor 的示例講解：

假設有一個名為 "my-App" 的應用程序在 Kubernetes 集群中運行，我們希望 Prometheus 監控該應用程序的性能指標。首先，我們需要創建一個 ServiceMonitor 自定義資源來定義該應用程序的監控配置。

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: my-app-monitor
  namespace: default
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  endpoints:
    - port: web
      interval: 30s

在上述示例中：

• apiVersion 和 kind 指定了這是一個 ServiceMonitor 自定義資源。
• metadata 中的 name 指定了 ServiceMonitor 對象的名稱。
• spec 部分定義了監控的配置。在 selector 中，我們使用了 matchLabels 來選擇帶有 app: my-app 標簽的 Pod。這意味著只有具有該標簽的 Pod 會被監控。
• 在 endpoints 中，我們定義了監控的端點信息。在這個示例中，我們監控了名為 "web" 的端口，并指定了抓取數據的時間間隔為 30 秒。

通過創建這個 ServiceMonitor 對象，Prometheus Operator 將自動發現帶有標簽 app: my-app 的 Pod，并在 Prometheus 配置中生成相應的監控作業（job）。這樣，Prometheus 就會定期抓取這些 Pod 的指標數據，以進行監控和告警。

通過使用 Prometheus Operator，您可以通過簡單的聲明式配置來自動管理和擴展 Prometheus 監控系統，從而使監控的部署和維護更加簡單和可靠。

四、快速在k8s內搭建 Prometheus 全家桶

最開始是Heapster+cAdvisor方式監控，這是Prometheus Operator出現之前的k8s監控方案。后來出現了Prometheus Operator，但是目前Prometheus Operator已經不包含完整功能，完整的解決方案已經變為kube-prometheus（或kube-prometheus-stack）。

"kube-prometheus" 和 "kube-prometheus-stack" 本質上是同一個項目，只是在不同的時間和版本中使用了不同的名稱。"kube-prometheus-stack" 是 "kube-prometheus" 項目的更新版本，它提供了更多的功能、改進和修復。

kube-prometheus-stack GitHub地址：https://github.com/prometheus-community/helm-charts/tree/main/charts/kube-prometheus-stack

1）k8s 環境安裝

k8s 環境安裝之前寫過很多文檔，可以參考我以下幾篇文章：

• 【云原生】k8s 離線部署講解和實戰操作
• 【云原生】k8s 環境快速部署（一小時以內部署完）

2）安裝 helm

下載地址：https://github.com/kubernetes/helm/releases

# 下載包
wget https://get.helm.sh/helm-v3.7.1-linux-amd64.tar.gz
# 解壓壓縮包
tar -xf helm-v3.7.1-linux-amd64.tar.gz
# 制作軟連接
ln -s /opt/helm/linux-amd64/helm /usr/local/bin/helm
# 驗證
helm version
helm help

3）【第一種安裝方法】直接安裝方式（kube-prometheus）

第一種方法是下載 manifests 包里的yaml，再通過 kubectl 部署。

1、下載kube-prometheus

下載地址：https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus

git clone https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus.git
cd kube-prometheus

【注】在 release-0.11 版本之后新增了 NetworkPolicy 默認是允許自己訪問，如果了解 NetworkPolicy 可以修改一下默認的規則，可以用查看 ls manifests/*networkPolicy*，如果不修改的話則會影響到修改 NodePort 類型也無法訪問，如果不會 Networkpolicy 可以直接刪除就行。

2、修改鏡像源

國外鏡像源某些鏡像無法拉取，我們這里修改prometheus-operator，prometheus，alertmanager，kube-state-metrics，node-exporter，prometheus-adapter的鏡像源為國內鏡像源。我這里使用的是中科大的鏡像源。

# 查找
grep -rn 'quay.io' *
# 批量替換
sed -i 's/quay.io/quay.mirrors.ustc.edu.cn/g' `grep "quay.io" -rl *`
# 再查找
grep -rn 'quay.io' *
grep -rn 'image: ' *

3、修改 service 配置類型為 NodePort

為了可以從外部訪問 prometheus，alertmanager，grafana，我們這里修改 promethes，alertmanager，grafana的 service 類型為 NodePort 類型。

【1】修改 prometheus 的 service

# 設置對外訪問端口，增加如下兩行，完整配置也貼出來了。
# type: NodePort
# nodePort: 30090

vi manifests/prometheus-service.yaml

完整配置

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/component: prometheus
    app.kubernetes.io/instance: k8s
    app.kubernetes.io/name: prometheus
    app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus
    app.kubernetes.io/version: 2.46.0
  name: prometheus-k8s
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: web
    port: 9090
    targetPort: web
    nodePort: 30090
  - name: reloader-web
    port: 8080
    targetPort: reloader-web
  selector:
    app.kubernetes.io/component: prometheus
    app.kubernetes.io/instance: k8s
    app.kubernetes.io/name: prometheus
    app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus
  sessionAffinity: ClientIP

【2】修改 grafana 的 service

完整配置

# 設置對外訪問端口，增加如下兩行，完整配置也貼出來了。
# type: NodePort
# nodePort: 30300
vi manifests/grafana-service.yaml

完整配置

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/component: grafana
    app.kubernetes.io/name: grafana
    app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus
    app.kubernetes.io/version: 9.5.3
  name: grafana
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: http
    port: 3000
    targetPort: http
    nodePort: 30300
  selector:
    app.kubernetes.io/component: grafana
    app.kubernetes.io/name: grafana
    app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus

【3】修改 alertmanager 的 service

# 設置對外訪問端口，增加如下兩行，完整配置也貼出來了。
# type: NodePort
# nodePort: 30093
vi manifests/grafana-service.yaml

完整配置

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/component: alert-router
    app.kubernetes.io/instance: main
    app.kubernetes.io/name: alertmanager
    app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus
    app.kubernetes.io/version: 0.25.0
  name: alertmanager-main
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: web
    port: 9093
    targetPort: web
    nodePort: 30093
  - name: reloader-web
    port: 8080
    targetPort: reloader-web
  selector:
    app.kubernetes.io/component: alert-router
    app.kubernetes.io/instance: main
    app.kubernetes.io/name: alertmanager
    app.kubernetes.io/part-of: kube-prometheus
  sessionAffinity: ClientIP

4、開始安裝

kubectl apply --server-side -f manifests/setup
kubectl wait 
	--for cnotallow=Established 
	--all CustomResourceDefinition 
	--namespace=monitoring
kubectl apply -f manifests/

# 查看
kubectl get all -n monitoring

圖片

【溫馨提示】如果上面下載鏡像失敗，可以使用以下地址下載，當然也可以去hub.Docker.com下載。

這里也提供鏡像包

鏈接：https://pan.baidu.com/s/10ksK1OtKwlvZqbExKmZgLw?pwd=bcu6提取碼：bcu6

6、瀏覽器訪問

Prometheus：http://ip:30090/

圖片

Grafana ：http://ip:30300/默認賬號/密碼：admin/admin

圖片

Alertmanager：http://ip:30093/

圖片

5、卸載

kubectl delete --ignore-not-found=true -f manifests/ -f manifests/setup

4）【第二種安裝方法】通過 helm3 開始安裝 kube-prometheus-stack

1、下載安裝包

# 添加repo
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
# 查詢
helm search repo prometheus-community/prometheus

# 拉包
helm pull prometheus-community/kube-prometheus-stack --versinotallow=48.4.0
# 解包
tar -xf kube-prometheus-stack-48.4.0.tgz

2、修改配置

查看所需要的鏡像，最好提前下載鏡像，要不然很大可能會因為下載鏡像失敗而安裝失敗。

grep -A3 'image:' kube-prometheus-stack/values.yaml

圖片

3、開始安裝

helm install mykube-prometheus-stack kube-prometheus-stack 
  -n kube-prometheus-stack --create-namespace 
  --set prometheus-node-exporter.hostRootFsMount=false 
  --set prometheus.ingress.enabled=true 
  --set prometheus.ingress.hosts='{prometheus.k8s.local}' 
  --set prometheus.ingress.paths='{/}' 
  --set prometheus.ingress.pathType=Prefix 
  --set alertmanager.ingress.enabled=true 
  --set alertmanager.ingress.hosts='{alertmanager.k8s.local}' 
  --set alertmanager.ingress.paths='{/}' 
  --set alertmanager.ingress.pathType=Prefix 
  --set grafana.ingress.enabled=true 
  --set grafana.ingress.hosts='{grafana.k8s.local}' 
  --set grafana.ingress.paths='{/}' 
  --set grafana.ingress.pathType=Prefix

4、卸載

helm uninstall mykube-prometheus-stack -n kube-prometheus-stack