Kubernetes集群部署Prometheus和Grafana

目录

一、部署Node-Exporter

二、Prometheus安装和配置

1.创建账号并予以授权

2.创建存储卷存储Prometheus配置信息

3.通过Deployment方式部署Prometheus

4.创建Service

三、Prometheus配置热加载

四、Grafana安装

五、K8s部署Kube-State-Metrics

1.创建Kube-State-Metrics

2.Grafana配置

六、Kubernetes配置Alertmanager发送报警到邮箱

1.Prometheus报警处理流程

2.Prometheus及Alertmanager配置

2.1创建Alertmanager配置文件

2.2创建 Prometheus 和告警规则配置文件

3.安装Prometheus 和 Alertmanager

4.部署Alertmanager的Service

5.处理Kube-Proxy监控告警


测试环境
节点名称IP地址
控制节点/Master1192.168.241.11
工作节点/Node1192.168.241.22
工作节点/Node2192.168.241.23

一、部署Node-Exporter

#创建监控 namespace
kubectl create ns monitor-sa#部署 node-exporter
mkdir /opt/prometheus
cd /opt/prometheus/vim node-export.yaml---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
#可以保证 k8s 集群的每个节点都运行完全一样的 pod
metadata:name: node-exporternamespace: monitor-salabels:name: node-exporter
spec:selector:matchLabels:name: node-exportertemplate:metadata:labels:name: node-exporterspec:hostPID: truehostIPC: truehostNetwork: truecontainers:- name: node-exporterimage: prom/node-exporter:v0.16.0ports:- containerPort: 9100resources:requests:cpu: 0.15#这个容器运行至少需要0.15核cpusecurityContext:privileged: true#开启特权模式args:- --path.procfs- /host/proc- --path.sysfs- /host/sys- --collector.filesystem.ignored-mount-points- '"^/(sys|proc|dev|host|etc)($|/)"'volumeMounts:- name: devmountPath: /host/dev- name: procmountPath: /host/proc- name: sysmountPath: /host/sys- name: rootfsmountPath: /rootfstolerations:- key: "node-role.kubernetes.io/master"operator: "Exists"effect: "NoSchedule"volumes:- name: prochostPath:path: /proc- name: devhostPath:path: /dev- name: syshostPath:path: /sys- name: rootfshostPath:path: /#hostNetwork、hostIPC、hostPID都为True时,表示这个Pod里的所有容器,会直接使用宿主机的网络,直接与宿主机进行IPC(进程间通信)通信,可以看到宿主机里正在运行的所有进程。加入了hostNetwork:true会直接将我们的宿主机的9100端口映射出来,从而不需要创建service在我们的宿主机上就会有一个9100的端口。kubectl apply -f node-export.yamlkubectl get pods -n monitor-sa -o wide

#通过 node-exporter 采集数据
node-exporter 默认的监听端口是 9100,可以执行 curl http://主机ip:9100/metrics 获取到主机的所有监控数据curl -Ls http://192.168.241.11:9100/metrics | grep node_cpu_seconds# HELP node_cpu_seconds_total Seconds the cpus spent in each mode.
#Help 用于解释当前指标的含义
# TYPE node_cpu_seconds_total counter
#Type 用于说明数据的类型,这是一个 counter(计数器)类型的数据curl -Ls http://192.168.241.11:9100/metrics | grep node_load

二、Prometheus安装和配置

1.创建账号并予以授权

#创建一个 sa 账号 monitor
kubectl create serviceaccount monitor -n monitor-sa#把 sa 账号 monitor 通过 clusterrolebing 绑定到 clusterrole 上
kubectl create clusterrolebinding monitor-clusterrolebinding -n monitor-sa --clusterrole=cluster-admin  --serviceaccount=monitor-sa:monitor

2.创建存储卷存储Prometheus配置信息

vim prometheus-cfg.yaml---
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:labels:app: prometheusname: prometheus-confignamespace: monitor-sa
data:prometheus.yml: |global:#指定prometheus的全局配置,比如采集间隔,抓取超时时间等scrape_interval: 15s#采集目标主机监控数据的时间间隔,默认为1mscrape_timeout: 10s#数据采集超时时间,默认10sevaluation_interval: 1m#触发告警生成alert的时间间隔,默认是1mscrape_configs:#配置数据源,称为target,每个target用job_name命名。又分为静态配置和服务发现- job_name: 'kubernetes-node'kubernetes_sd_configs:# *_sd_configs 指定的是k8s的服务发现- role: node#使用node角色,它使用默认的kubelet提供的http端口来发现集群中每个node节点relabel_configs:#重新标记- source_labels: [__address__]#配置的原始标签,匹配地址regex: '(.*):10250'#匹配带有10250端口的url,支持自定义replacement: '${1}:9100'#把匹配到的ip:10250的ip保留target_label: __address__#新生成的url是${1}获取到的ip:9100action: replace#动作替换- action: labelmapregex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)#匹配到下面正则表达式的标签会被保留,如果不做regex正则的话,默认只是会显示instance标签- job_name: 'kubernetes-node-cadvisor'#抓取cAdvisor数据,是获取kubelet上/metrics/cadvisor接口数据来获取容器的资源使用情况kubernetes_sd_configs:- role:  nodescheme: httpstls_config:ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crtbearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/tokenrelabel_configs:- action: labelmap#把匹配到的标签保留regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)#保留匹配到的具有__meta_kubernetes_node_label的标签- target_label: __address__ #获取到的地址:__address__="192.168.241.22:10250"replacement: kubernetes.default.svc:443#把获取到的地址替换成新的地址kubernetes.default.svc:443- source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]regex: (.+)#把原始标签中__meta_kubernetes_node_name值匹配到target_label: __metrics_path__#获取__metrics_path__对应的值replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor	#把metrics替换成新的值api/v1/nodes/k8s-master1/proxy/metrics/cadvisor#${1}是__meta_kubernetes_node_name获取到的值#新的url就是https://kubernetes.default.svc:443/api/v1/nodes/k8s-master1/proxy/metrics/cadvisor- job_name: 'kubernetes-apiserver'kubernetes_sd_configs:- role: endpoints#使用k8s中的endpoint服务发现,采集apiserver 6443端口获取到的数据scheme: httpstls_config:ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crtbearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/tokenrelabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]#[endpoint这个对象的名称空间,endpoint对象的服务名,exnpoint的端口名称]action: keep#采集满足条件的实例,其他实例不采集regex: default;kubernetes;https#正则匹配到的默认空间下的service名字是kubernetes,协议是https的endpoint类型保留下来- job_name: 'kubernetes-service-endpoints'kubernetes_sd_configs:- role: endpointsrelabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]action: keepregex: true#重新打标仅抓取到的具有"prometheus.io/scrape: true"的annotation的端点, 意思是说如果某个service具有prometheus.io/scrape = true的annotation声明则抓取,annotation本身也是键值结构, 所以这里的源标签设置为键,而regex设置值true,当值匹配到regex设定的内容时则执行keep动作也就是保留,其余则丢弃。- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]action: replacetarget_label: __scheme__regex: (https?)#重新设置scheme,匹配源标签__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme也就是prometheus.io/scheme annotation,如果源标签的值匹配到regex,则把值替换为__scheme__对应的值。- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]action: replacetarget_label: __metrics_path__regex: (.+)#应用中自定义暴露的指标,也许你暴露的API接口不是/metrics这个路径,那么你可以在这个POD对应的service中做一个 "prometheus.io/path = /mymetrics" 声明,上面的意思就是把你声明的这个路径赋值给__metrics_path__, 其实就是让prometheus来获取自定义应用暴露的metrices的具体路径, 不过这里写的要和service中做好约定,如果service中这样写 prometheus.io/app-metrics-path: '/metrics' 那么你这里就要__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_app_metrics_path这样写。- source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]action: replacetarget_label: __address__regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)replacement: $1:$2#暴露自定义的应用的端口,就是把地址和你在service中定义的 "prometheus.io/port = <port>" 声明做一个拼接, 然后赋值给__address__,这样prometheus就能获取自定义应用的端口,然后通过这个端口再结合__metrics_path__来获取指标,如果__metrics_path__值不是默认的/metrics那么就要使用上面的标签替换来获取真正暴露的具体路径。- action: labelmap        #保留下面匹配到的标签regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]action: replace        #替换__meta_kubernetes_namespace变成kubernetes_namespacetarget_label: kubernetes_namespace- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]action: replacetarget_label: kubernetes_namekubectl apply -f prometheus-cfg.yaml

3.通过Deployment方式部署Prometheus

#将 prometheus 调度到 node1 节点,在 node1 节点创建 prometheus 数据存储目录
#在node1节点操作mkdir /data && chmod 777 /data#通过 deployment 部署 prometheus
#在Master节点操作vim prometheus-deploy.yaml---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: prometheus-servernamespace: monitor-salabels:app: prometheus
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: prometheuscomponent: server#matchExpressions:#- {key: app, operator: In, values: [prometheus]}#- {key: component, operator: In, values: [server]}template:metadata:labels:app: prometheuscomponent: serverannotations:prometheus.io/scrape: 'false'spec:nodeName: node1#指定pod调度到哪个节点上	serviceAccountName: monitorcontainers:- name: prometheusimage: prom/prometheus:v2.2.1imagePullPolicy: IfNotPresentcommand:- prometheus- --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml- --storage.tsdb.path=/prometheus#数据存储目录- --storage.tsdb.retention=720h#数据保存时长- --web.enable-lifecycle#开启热加载ports:- containerPort: 9090protocol: TCPvolumeMounts:- mountPath: /etc/prometheus/prometheus.ymlname: prometheus-configsubPath: prometheus.yml- mountPath: /prometheus/name: prometheus-storage-volumevolumes:- name: prometheus-configconfigMap:name: prometheus-configitems:- key: prometheus.ymlpath: prometheus.ymlmode: 0644- name: prometheus-storage-volumehostPath:path: /datatype: Directorykubectl apply -f prometheus-deploy.yamlkubectl get pods -o wide -n monitor-sa 

4.创建Service

vim prometheus-svc.yaml---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: prometheusnamespace: monitor-salabels:app: prometheus
spec:type: NodePortports:- port: 9090targetPort: 9090protocol: TCPnodePort: 31000selector:app: prometheuscomponent: serverkubectl apply -f prometheus-svc.yamlkubectl get svc -n monitor-sa#通过上面可以看到 service 在 node 节点上映射的端口是 31000,这样我们访问 k8s 集群的 node 节点的 ip:31000,就可以访问到 prometheus 的 web ui 界面了。
浏览器访问 http://192.168.241.22:31000
#点击页面的Status->Targets,如看到所有 Target 状态都为 UP,说明我们配置的服务发现可以正常采集数据#查询 K8S 集群中一分钟之内每个 Pod 的 CPU 使用率
sum by (name)( rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!="", name!=""}[1m] ) )

三、Prometheus配置热加载

#为了每次修改配置文件可以热加载prometheus,也就是不停止prometheus,就可以使配置生效,想要使配置生效可用如下热加载命令:
kubectl get pods -n monitor-sa -o wide -l app=prometheus#想要使配置生效可用如下命令热加载
curl -X POST -Ls http://10.244.1.3:9090/-/reload #查看 log
kubectl logs -n monitor-sa prometheus-server-75fb7f8fc6-8vxwj | grep "Loading configuration file" 

#一般热加载速度比较慢,可以暴力重启prometheus,如修改上面的 prometheus-cfg.yaml 文件之后,可用如下命令:
#可执行先强制删除,然后再通过 apply 更新
kubectl delete -f prometheus-cfg.yaml
kubectl delete -f prometheus-deploy.yaml
kubectl apply -f prometheus-cfg.yaml
kubectl apply -f prometheus-deploy.yaml#注意:线上环境最好使用热加载,暴力删除可能造成监控数据的丢失

四、Grafana安装

vim grafana.yaml---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: monitoring-grafananamespace: kube-system
spec:replicas: 1selector:matchLabels:task: monitoringk8s-app: grafanatemplate:metadata:labels:task: monitoringk8s-app: grafanaspec:containers:- name: grafanaimage: grafana/grafana:5.0.4ports:- containerPort: 3000protocol: TCPvolumeMounts:- mountPath: /etc/ssl/certsname: ca-certificatesreadOnly: true- mountPath: /varname: grafana-storageenv:- name: INFLUXDB_HOSTvalue: monitoring-influxdb- name: GF_SERVER_HTTP_PORTvalue: "3000"# The following env variables are required to make Grafana accessible via# the kubernetes api-server proxy. On production clusters, we recommend# removing these env variables, setup auth for grafana, and expose the grafana# service using a LoadBalancer or a public IP.- name: GF_AUTH_BASIC_ENABLEDvalue: "false"- name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLEDvalue: "true"- name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLEvalue: Admin- name: GF_SERVER_ROOT_URL# If you're only using the API Server proxy, set this value instead:# value: /api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxyvalue: /volumes:- name: ca-certificateshostPath:path: /etc/ssl/certs- name: grafana-storageemptyDir: {}
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:labels:# For use as a Cluster add-on (https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons)# If you are NOT using this as an addon, you should comment out this line.kubernetes.io/cluster-service: 'true'kubernetes.io/name: monitoring-grafananame: monitoring-grafananamespace: kube-system
spec:# In a production setup, we recommend accessing Grafana through an external Loadbalancer# or through a public IP.# type: LoadBalancer# You could also use NodePort to expose the service at a randomly-generated port# type: NodePortports:- port: 80targetPort: 3000selector:k8s-app: grafanatype: NodePortkubectl apply -f grafana.yamlkubectl get pods -n kube-system -l task=monitoring -o widekubectl get svc -n kube-system | grep grafana  

浏览器访问http://192.168.241.23:32087 ,登陆 grafana

开始配置 grafana 的 web 界面:选择 Add data source
【Name】设置成 Prometheus
【Type】选择  Prometheus
【URL】设置成 http://prometheus.monitor-sa.svc:9090        #使用service的集群内部端口配置服务端地址
点击 【Save & Test】

导入监控模板
官方链接搜索:https://grafana.com/dashboards?dataSource=prometheus&search=kubernetes

监控 node 状态
点击左侧+号选择【Import】
点击【Upload .json File】导入 node_exporter.json 模板
【Prometheus】选择 Prometheus
点击【Import】

监控 容器 状态
点击左侧+号选择【Import】
点击【Upload .json File】导入 docker_rev1.json 模板
【Prometheus】选择 Prometheus
点击【Import】

五、K8s部署Kube-State-Metrics

1.创建Kube-State-Metrics

#创建 sa,并对 sa 授权vim kube-state-metrics-rbac.yaml ---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:name: kube-state-metricsnamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:name: kube-state-metrics
rules:
- apiGroups: [""]resources: ["nodes", "pods", "services", "resourcequotas", "replicationcontrollers", "limitranges", "persistentvolumeclaims", "persistentvolumes", "namespaces", "endpoints"]verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["extensions"]resources: ["daemonsets", "deployments", "replicasets"]verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["apps"]resources: ["statefulsets"]verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["batch"]resources: ["cronjobs", "jobs"]verbs: ["list", "watch"]
- apiGroups: ["autoscaling"]resources: ["horizontalpodautoscalers"]verbs: ["list", "watch"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:name: kube-state-metrics
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: ClusterRolename: kube-state-metrics
subjects:
- kind: ServiceAccountname: kube-state-metricsnamespace: kube-systemkubectl apply -f kube-state-metrics-rbac.yaml#安装 kube-state-metrics 组件和 service
vim kube-state-metrics-deploy.yaml ---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: kube-state-metricsnamespace: kube-system
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: kube-state-metricstemplate:metadata:labels:app: kube-state-metricsspec:serviceAccountName: kube-state-metricscontainers:- name: kube-state-metricsimage: quay.io/coreos/kube-state-metrics:v1.9.0ports:- containerPort: 8080
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:annotations:prometheus.io/scrape: 'true'name: kube-state-metricsnamespace: kube-systemlabels:app: kube-state-metrics
spec:ports:- name: kube-state-metricsport: 8080protocol: TCPselector:app: kube-state-metricskubectl apply -f kube-state-metrics-deploy.yamlkubectl get pods,svc -n kube-system -l app=kube-state-metrics

2.Grafana配置

#监控 k8s 群集状态
点击左侧+号选择【Import】
点击【Upload .json File】导入 kubernetes-cluster-prometheus_rev4.json 模板
【Prometheus】选择 Prometheus
点击【Import】

#监控 k8s 群集性能状态
点击左侧+号选择【Import】
点击【Upload .json File】导入 kubernetes-cluster-monitoring-via-prometheus_rev3.json 模板
【Prometheus】选择 Prometheus
点击【Import】

六、Kubernetes配置Alertmanager发送报警到邮箱

1.Prometheus报警处理流程

  1. Prometheus Server 监控目标主机上暴露的 http接口(假设接口A),通过Promethes配置的'scrape_interval' 定义的时间间隔, 定期采集目标主机上监控数据。
  2. 当接口A不可用的时候,Server 端会持续的尝试从接口中取数据,直到 "scrape_timeout" 时间后停止尝试。 这时候把接口的状态变为 "DOWN"。
  3. Prometheus 同时根据配置的 evaluation_interval 的时间间隔,定期(默认1min)的对 Alert Rule 进行评估; 当到达评估周期的时候,发现接口A为 DOWN,即 UP=0 为真,激活 Alert,进入 PENDING 状态,并记录当前 active 的时间;
  4. 当下一个 alert rule 的评估周期到来的时候,发现 UP=0 继续为真,然后判断警报 Active 的时间是否已经超出 rule 里的 for 持续时间,如果未超出,则进入下一个评估周期;如果时间超出,则 alert 的状态变为 FIRING;同时调用 Alertmanager 接口, 发送相关报警数据。
  5. AlertManager 收到报警数据后,会将警报信息进行分组,然后根据 alertmanager 配置的 group_wait 时间先进行等待。等 wait 时间过后再发送报警信息。
  6. 属于同一个 Alert Group的警报,在等待的过程中可能进入新的 alert,如果之前的报警已经成功发出,那么间隔 group_interval 的时间间隔后再重新发送报警信息。比如配置的是邮件报警,那么同属一个 group 的报警信息会汇总在一个邮件里进行发送。
  7. 如果 Alert Group里的警报一直没发生变化并且已经成功发送,等待 repeat_interval 时间间隔之后再重复发送相同的报警邮件; 如果之前的警报没有成功发送,则相当于触发第6条条件,则需要等待 group_interval 时间间隔后重复发送。
  8. 同时最后至于警报信息具体发给谁,满足什么样的条件下指定警报接收人,设置不同报警发送频率,这里使用 alertmanager 的 route 路由规则进行配置。

2.Prometheus及Alertmanager配置

2.1创建Alertmanager配置文件

vim alertmanager-cm.yaml
---
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:name: alertmanagernamespace: monitor-sa
data:alertmanager.yml: |-global:#设置发件人邮箱信息resolve_timeout: 1msmtp_smarthost: 'smtp.qq.com:25'smtp_from: '524184026@qq.com'smtp_auth_username: '524184026@qq.com'smtp_auth_password: 'rqvbqmwdpoxfcbdf'#此处为授权码,登录QQ邮箱【设置】->【账户】中的【生成授权码】获取smtp_require_tls: falseroute:#用于设置告警的分发策略group_by: [alertname]#采用哪个标签来作为分组依据group_wait: 10s#组告警等待时间。也就是告警产生后等待10s,如果有同组告警一起发出group_interval: 10s#上下两组发送告警的间隔时间repeat_interval: 10m#重复发送告警的时间,减少相同邮件的发送频率,默认是1hreceiver: default-receiver#定义谁来收告警receivers:#设置收件人邮箱信息- name: 'default-receiver'email_configs:- to: '524184026@qq.com'#设置收件人邮箱地址send_resolved: truekubectl apply -f alertmanager-cm.yaml

2.2创建 Prometheus 和告警规则配置文件

#上传 prometheus-alertmanager-cfg.yaml 文件#删除之前的配置,更新配置
kubectl delete -f prometheus-cfg.yaml
kubectl apply -f prometheus-alertmanager-cfg.yamlkubectl get cm -n monitor-sa 

3.安装Prometheus 和 Alertmanager

#生成一个 secret 资源 etcd-certs,这个在部署 prometheus 需要,用于监控 etcd 相关资源
kubectl -n monitor-sa create secret generic etcd-certs --from-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.key  --from-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt --from-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt#更新资源清单 yaml 文件,安装 prometheus 和 alertmanager
vim prometheus-alertmanager-deploy.yaml
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: prometheus-servernamespace: monitor-salabels:app: prometheus
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: prometheuscomponent: server#matchExpressions:#- {key: app, operator: In, values: [prometheus]}#- {key: component, operator: In, values: [server]}template:metadata:labels:app: prometheuscomponent: serverannotations:prometheus.io/scrape: 'false'spec:nodeName: node01serviceAccountName: monitorcontainers:- name: prometheusimage: prom/prometheus:v2.2.1imagePullPolicy: IfNotPresentcommand:- "/bin/prometheus"args:- "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"- "--storage.tsdb.path=/prometheus"- "--storage.tsdb.retention=24h"- "--web.enable-lifecycle"ports:- containerPort: 9090protocol: TCPvolumeMounts:- mountPath: /etc/prometheusname: prometheus-config- mountPath: /prometheus/name: prometheus-storage-volume- name: k8s-certsmountPath: /var/run/secrets/kubernetes.io/k8s-certs/etcd/- name: localtimemountPath: /etc/localtime- name: alertmanagerimage: prom/alertmanager:v0.14.0imagePullPolicy: IfNotPresentargs:- "--config.file=/etc/alertmanager/alertmanager.yml"- "--log.level=debug"ports:- containerPort: 9093protocol: TCPname: alertmanagervolumeMounts:- name: alertmanager-configmountPath: /etc/alertmanager- name: alertmanager-storagemountPath: /alertmanager- name: localtimemountPath: /etc/localtimevolumes:- name: prometheus-configconfigMap:name: prometheus-config- name: prometheus-storage-volumehostPath:path: /datatype: Directory- name: k8s-certssecret:secretName: etcd-certs- name: alertmanager-configconfigMap:name: alertmanager- name: alertmanager-storagehostPath:path: /data/alertmanagertype: DirectoryOrCreate- name: localtimehostPath:path: /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghaikubectl delete -f prometheus-deploy.yaml
kubectl apply -f prometheus-alertmanager-deploy.yamlkubectl get pods -n monitor-sa | grep prometheus

4.部署Alertmanager的Service

vim alertmanager-svc.yaml
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:labels:name: prometheuskubernetes.io/cluster-service: 'true'name: alertmanagernamespace: monitor-sa
spec:ports:- name: alertmanagernodePort: 30066port: 9093protocol: TCPtargetPort: 9093selector:app: prometheussessionAffinity: Nonetype: NodePortkubectl apply -f alertmanager-svc.yaml#查看 service 在物理机映射的端口
kubectl get svc -n monitor-sa#此时可以看到 prometheus 的 service 在物理机映射的端口是 31000,alertmanager 的 service 在物理机映射的端口是 30066浏览器访问 http://192.168.241.22:30066/#/alerts ,登陆 alertmanager查看接收到的邮件报警,可以发现与 alertmanager 显示的告警一致浏览器访问 http://192.168.241.22:31000 ,点击页面的 Status->Targets,查看 prometheus 的 targets

5.处理Kube-Proxy监控告警

kubectl edit configmap kube-proxy -n kube-system
......
metricsBindAddress: "0.0.0.0:10249"
#因为 kube-proxy 默认端口10249是监听在 127.0.0.1 上的,需要改成监听到物理节点上#重新启动 kube-proxy
kubectl get pods -n kube-system | grep kube-proxy |awk '{print $1}' | xargs kubectl delete pods -n kube-systemss  -antulp |grep :10249#alert 查看
点击 prometheus 页面的 Alerts,点开一个告警项,FIRING 表示 prometheus 已经将告警发给 alertmanager,在 Alertmanager 中可以看到有一个 alert。登录到 浏览器访问 http://192.168.241.22:30066/#/alerts ,登陆 alertmanager 即可看到。

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Conference&#xff1a;International Conference on Software Engineering (ICSE) CCF level&#xff1a;CCF A Categories&#xff1a;Software Engineering/System Software/Programming Languages Year&#xff1a;2024 Num&#xff1a;13 第1~7篇区块链文章请点击此处…

电脑技巧:认识全能绘画软件Krita

目录 一、软件简介 二、软件功能 2.1 强大的画笔引擎 2.2专业色彩管理 2.3 多层编辑与管理 2.4 动画制作 三、软件特点 四、安装说明 五、使用技巧 六、快捷键大全 对于喜欢绘画的朋友来说&#xff0c;Krita 是一款不可多得的绘画工具&#xff0c;它具有开源、免费、…

RedHat9 | Mariadb数据库的配置与管理

一、实验环境 1、Mariadb数据库介绍 MariaDB数据库管理系统是一个开源的关系型数据库管理系统&#xff0c;与MySQL高度兼容&#xff0c;并提供了更多的功能和性能优化。 起源和背景 MariaDB是MySQL的一个分支&#xff0c;主要由开源社区维护。由MySQL的创始人Michael Widen…

体验亚马逊AIGC——Amazon Bedrock

前言 随着人工智能技术的不断发展&#xff0c;我们已经进入了一个全新的时代&#xff0c;即AI驱动的时代。在这个时代&#xff0c;人工智能已经逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分&#xff0c;它可以帮助我们更好地处理各种复杂的问题&#xff0c;提高我们的工作效率&#xff…

UDP的组播发送与接收C语言测试和nc接收组播测试

组播这个东西&#xff0c;很多年前用过一次。本身的原理不复杂&#xff0c;未知的是使用的环境&#xff0c;受使用环境的影响有多大&#xff0c;还是那句废话&#xff0c;具体问题具体分析。 发送端代码multicast.c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #…

鸿蒙开发:【设置任务快照的图标和名称】

设置任务快照的图标和名称 设置任务快照的图标和名称是为了提高用户界面的可视化性和用户体验&#xff0c;以便更好地管理和跟踪应用程序中的任务和功能。通过为每个任务快照设置不同的图标和名称&#xff0c;可以更轻松地区分和识别每个任务的功能。 默认情况下任务快照的图…

C++基础知识(八:STL标准库 Map和multimap )

Map C 标准模板库&#xff08;STL&#xff09;中的 map 容器是一种非常有用的关联容器&#xff0c;用于存储键值对&#xff08;key-value pairs&#xff09;。在 map 中&#xff0c;每个元素都由一个键和一个值组成&#xff0c;其中键是唯一的&#xff0c;而值则可以重复。 基…

mybatis中resultMap和resultType的区别

总结 基本映射 &#xff1a;&#xff08;resultType&#xff09;使用resultType进行输出映射&#xff0c;只有查询出来的列名和pojo中的属性名一致&#xff0c;该列才可以映射成功。&#xff08;数据库&#xff0c;实体&#xff0c;查询字段,这些全部都得一一对应&#xff09;…

运算符分为哪几类?哪些运算符常用作判断?简述运算符的优先级

运算符包含6大类&#xff1a;算术运算符、赋值运算符、比较运算符、逻辑运算符、位运算符、三元&#xff08;目&#xff09;运算符。 逻辑运算符常用作布尔判断 typeof 运算符: typeof 运算符用于确定变量或表达式的数据类型&#xff0c;并返回一个表示类型的字符串。 typeof …

一文让你清晰了解医疗行业采购堡垒机的必要性

医疗行业&#xff0c;一个与大家息息相关的行业。随着医疗行业的快速发展和信息化建设的深入推进&#xff0c;传统网络安全防护手段已经难以满足现代医疗信息系统的安全需求&#xff0c;特别是在处理敏感的患者信息和保障医院内部数据安全方面。因此采购堡垒机是非常必要的。 堡…

ssm160基于Java技术的会员制度管理的商品营销系统的设计与实现+vue

商品营销系统计与实现 摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术&#xff0c;让传统数据信息的管理升级为软件存储&#xff0c;归纳&#xff0c;集中处理数据信息的管理方式。本商品营销系统就是在这样的大环境下诞生&#xff0c;其可以帮助管理者在短时间内处理…

单片机课设-基于单片机的电子时钟设计(仿真+代码+报告)

基于单片机的电子时钟设计 前言一、课设任务是什么?二、系统总体方案硬件设计2.1 系统硬件总体设计2.2 键盘电路设计2.3 DS1302实时时钟芯片电路设计2.4 复位电路2.5 LCD电路设计 三、软件设计3.1 主程序流程图3.2 主要程序设计代码3.3 修改时间函数3.4 扫描键盘函数 四、仿真…

Pytest 记录日志输出到控制台和写入文件

目录 自定义日志记录器和内置的日志记录器 项目代码 项目目录树 自定义日志记录器 函数源代码 pytest中定义和覆盖日志记录信息 使用cli定义Logging 使用pytest.ini定义Logging 修改单个测试级别的日志 日志输出的重要性不言而喻&#xff0c;不仅可以观测执行过程&…