标签：alertmanager Kubernetes Prometheus grafana metrics prometheus kube

目录

• 一、概述
  • 1）metrics-server简介
  • 2）Prometheus简介
  • 3）Prometheus Operator
  • 4）metrics-server&Promehteus对比&特性
  • 5）Prometheus Operator VS kube-prometheus
• 二、安装kube-prometheus
  • 1）安装git
  • 2）下载kube-prometheus
  • 2）修改镜像源
  • 3）修改类型为NodePort
    • 1、修改prometheus的service
    • 2、修改grafana的service
    • 3、修改alertmanager的service
    • 4、安装CRD和prometheus-operator
    • 5、安装prometheus, alertmanager, grafana, kube-state-metrics, node-exporter等资源
    • 6、工作流程
    • 7、组件说明
    • 8、验证
    • 9、Grafana添加数据源
    • 10、导入DashBoards
• 三、使用Helm3安装kube-prometheus-stack
  • 1）下载kube-prometheus-stack包
  • 2）导入镜像（所有节点都执行）
  • 3）安装kube-prometheus-stack
  • 4）清理

一、概述

在1.8版本以后heapster由metrics-server替代；从k8s的v1.11版本开始已经全面转向以Prometheus为核心的新监控体系架构；kube-prometheus 中包含了 prometheus 监控所用到的所有组件，当然也包含 prometheus-operator。

Helm中心仓库的PrometheusOperator Chart，在2020年9月已经不维护了，新的Chart在Prometheus Community的Repo中，叫 kube-prometheus-stack，使用时需要先添加该Repo。

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

• prometheus-operator GitHub地址
• kube-prometheus GitHub地址
• kube-prometheus-stack GitHub地址

1）metrics-server简介

metrics-server 通过kubelet（cAdvisor）获取监控数据，主要作用是为kube-scheduler，HPA等k8s核心组件，以及kubectl top命令和Dashboard等UI组件提供数据来源。

【注意】如果要部署prometheus，就不用部署了metrics-server了，否则冲突，推荐只部署prometheus，所以这里也只讲prometheus的部署。

2）Prometheus简介

Prometheus是一个开源监控系统，它前身是SoundCloud的警告工具包。从2012年开始，许多公司和组织开始使用Prometheus。

Prometheus的主要特征有：

• 多维度数据模型
• 灵活的查询语言
• 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的
• 以HTTP方式，通过pull模型拉去时间序列数据
• 也通过中间网关支持push模型
• 通过服务发现或者静态配置，来发现目标服务对象
• 支持多种多样的图表和界面展示，grafana也支持它

组件
Prometheus生态包括了很多组件，它们中的一些是可选的：

• 主服务Prometheus Server负责抓取和存储时间序列数据
• 客户库负责检测应用程序代码
• 支持短生命周期的PUSH网关
• 基于Rails/SQL仪表盘构建器的GUI
• 多种导出工具，可以支持Prometheus存储数据转化为HAProxy、StatsD、Graphite等工具所需要的数据存储格式
• 警告管理器
• 命令行查询工具
• 其他各种支撑工具

3）Prometheus Operator

Prometheus Operator的本职就是一组用户自定义的CRD资源以及Controller的实现，Prometheus Operator负责监听这些自定义资源的变化，并且根据这些资源的定义自动化的完成如Prometheus Server自身以及配置的自动化管理工作。以下是Prometheus Operator的架构图：

4）metrics-server&Promehteus对比&特性

• 使用metric-server收集数据给k8s集群内使用，如kubectl,hpa,scheduler等
• 使用prometheus-operator部署prometheus，存储监控数据
• 使用kube-state-metrics收集k8s集群内资源对象数据
• 使用node_exporter收集集群中各节点的数据
• 使用prometheus收集apiserver，scheduler，controller-manager，kubelet组件数据
• 使用alertmanager实现监控报警
• 使用grafana实现数据可视化

5）Prometheus Operator VS kube-prometheus

最开始是Heapster+cAdvisor方式监控，这是Prometheus Operator出现之前的k8s监控方案。后来出现了Prometheus Operator，但是目前Prometheus Operator已经不包含完整功能，完整的解决方案已经变为kube-prometheus。

• Prometheus Operator 是CoreOS的一个开源项目，用来增强Prometheus在Kubernetes中的管理运维能力。利用Kubernetes的自定义资源定义 （Custom Resource Definition）的特性，实现声明式管理运维Prometheus监控告警系统。
• kube-prometheus 为基于 Prometheus 和 Prometheus Operator 的完整集群监控堆栈提供示例配置。这包括部署多个 Prometheus 和 Alertmanager 实例、指标导出器（例如用于收集节点指标的 node_exporter）、抓取将 Prometheus 链接到各种指标端点的目标配置，以及用于通知集群中潜在问题的示例警报规则。
• 两个项目的关系：前者只包含了Prometheus Operator，后者既包含了Operator，又包含了Prometheus相关组件的部署及常用的Prometheus自定义监控，具体包含下面的组件
  1. The Prometheus Operator：创建CRD自定义的资源对象
  2. Highly available Prometheus：创建高可用的Prometheus
  3. Highly available Alertmanager：创建高可用的告警组件
  4. Prometheus node-exporter：创建主机的监控组件
  5. Prometheus Adapter for Kubernetes Metrics APIs：创建自定义监控的指标工具（例如可以通过nginx的request来进行应用的自动伸缩）
  6. kube-state-metrics：监控k8s相关资源对象的状态指标
  7. Grafana：进行图像展示

二、安装kube-prometheus

前面我们学习了Heapster+cAdvisor方式监控，这是Prometheus Operator出现之前的k8s监控方案。后来出现了Prometheus Operator，但是目前Prometheus Operator已经不包含完整功能，完整的解决方案已经变为kube-prometheus。项目地址为：https://github.com/coreos/kube-prometheus。

1）安装git

$ yum install -y git

2）下载kube-prometheus

# 下载
$ git clone https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus.git
$ cd kube-prometheus/manifests
# yaml文件比较多，下面进行归档
$ mkdir -p serviceMonitor prometheus adapter node-exporter blackbox kube-state-metrics grafana alertmanager operator other/{nfs-storage,ingress}
$ mv alertmanager-* alertmanager/ && mv blackbox-exporter-* blackbox/ &&  mv grafana-* grafana/ && mv kube-state-metrics-* kube-state-metrics/ && mv node-exporter-*  node-exporter/ && mv prometheus-adapter-* adapter/ && mv prometheus-* prometheus/ && mv kubernetes-serviceMonitor* serviceMonitor/
$ 

2）修改镜像源

国外镜像源某些镜像无法拉取，我们这里修改prometheus-operator，prometheus，alertmanager，kube-state-metrics，node-exporter，prometheus-adapter的镜像源为国内镜像源。我这里使用的是中科大的镜像源。

# 查找
$ grep -rn 'quay.io' *
# 批量替换
$ 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）修改类型为NodePort

为了可以从外部访问prometheus，alertmanager，grafana，我们这里修改promethes，alertmanager，grafana的service类型为NodePort类型。

1、修改prometheus的service

# 设置对外访问端口：30080
$ cat prometheus-service.yaml

2、修改grafana的service

# 设置对外访问端口：30081
$ cat grafana-service.yaml

3、修改alertmanager的service

# 设置对外访问端口：30082
$ cat alertmanager-service.yaml

4、安装CRD和prometheus-operator

【温馨提示】CustomResourceDefinition：自定义资源

$ kubectl apply -f setup/

下载prometheus-operator镜像需要花费几分钟，这里等待几分钟，直到prometheus-operator变成running状态

$ kubectl get pod -n monitoring

5、安装prometheus, alertmanager, grafana, kube-state-metrics, node-exporter等资源

$ kubectl apply -f .

稍等一段时间再查看，查看命名空间monitoring下面的pod状态，直到monitoring命名空间下所有pod都变为running状态，就大功告成了。

$ kubectl get pod -n monitoring

如果上面下载镜像失败，可以使用以下地址下载，当然也可以去hub.docker.com下载。

链接：https://pan.baidu.com/s/1JUx_m-JAJ8gUeJE-Gmhzig
提取码：8888

6、工作流程

Prometheus Server定期从配置好的Exporters/Jobs中拉metrics，或者来着pushgateway发过来的metrics，或者其它的metrics，收集完后运行定义好的alert.rules，记录时间序列或者向Alertmanager推送警报。

7、组件说明

• node_exporter：用来监控运算节点上的宿主机的资源信息，需要部署到所有运算节点
• kube-state-metric：prometheus采集k8s资源数据的exporter，能够采集绝大多数k8s内置资源的相关数据，例如pod、deploy、service等等。同时它也提供自己的数据，主要是资源采集个数和采集发生的异常次数统计
• blackbox_exporter：监控业务容器存活性
• prometheus-adapter：由于本身prometheus属于第三方的 解决方案，原生的k8s系统并不能对Prometheus的自定义指标进行解析，就需要借助于k8s-prometheus-adapter将这些指标数据查询接口转换为标准的Kubernetes自定义指标。

8、验证

$ kubectl get svc -n monitoring

浏览器访问
prometheus：http://192.168.0.113:30080/

grafana：http://192.168.0.113:30081/login
默认账号/密码：admin/admin

alertmanager：http://192.168.0.113:30082/

9、Grafana添加数据源

1、修改prometheus地址

10、导入DashBoards

dashboards地址：https://grafana.com/grafana/dashboards/
1）从官网下载模板，导入模板

2）kubernetes模板导入（k8s模板）

三、使用Helm3安装kube-prometheus-stack

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

1）下载kube-prometheus-stack包

# 拉包
$ helm pull prometheus-community/kube-prometheus-stack
# 解包
$ tar -xf kube-prometheus-stack-19.2.3.tgz

查看所需要的镜像，最好提前下载镜像，要不然很大可能会因为下载镜像失败而安装失败。

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

这里提供镜像下载地址，当前也可以去hub.docker.com网站上下载，或者其它地方下载，如果下载不到对应的版本号，可以下载最新的，然后tag一个就行了。

链接：https://pan.baidu.com/s/1NDHckhvVgDngq98BXlHLFw
提取码：8888

2）导入镜像（所有节点都执行）

$ docker image load -i k8s.gcr.io-ingress-nginx-kube-webhook-certgen-v1.0.tar
$ docker image load -i quay.io-prometheus-alertmanager-v0.22.2.tar
$ docker image load -i quay.io-prometheus-operator-prometheus-operator-v0.50.0.tar
$ docker image load -i quay.io-prometheus-prometheus-v2.28.1.tar

3）安装kube-prometheus-stack

# 创建命名空间
$ kubectl create ns kube-prometheus-stack
$ helm install mykube-prometheus-stack kube-prometheus-stack \
  -n kube-prometheus-stack \
  --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

这里我没跑起来，机器跑的东西太多，已经不能支撑跑kube-prometheus-stack了，有兴趣的小伙伴可以试试~

发现K8s v1.21+，PSP已经被废弃，不建议使用，完全移除在v1.25版本。再不学习它就学不到了。PSP官方讲解

4）清理

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

更多实战监控知识，请耐心等待~

标签：alertmanager,Kubernetes,Prometheus,grafana,metrics,prometheus,kube
来源： https://www.cnblogs.com/liugp/p/16444580.html

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