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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