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Kube-Prometheus监控方案

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简介：
Kube-Prometheus 是一套针对 Kubernetes 系统设计的监控解决方案，采用 Prometheus 和 Grafana 组合，提供全面的指标收集、查询和可视化功能。 kube-prometheus 是一个基于最新版本开发的项目，它解决了在安装部署后无法监控 kube-controller、kube-scheduler 和 kube-etcd 的问题，并且还提供了数据持久化功能以及告警机制等解决方案。这对于初学者来说非常友好。 主要功能包括： 1. 支持数据持久化。 2. 支持对 kube-controller 进行监控。 3. 支持对 kube-scheduse 进行监控。 4. 支持对 kube-etcd 进行监控。 5. 提供 NodePort 访问方式。 6. 允许通过 ingress 方式访问。 7. 适用于离线安装环境。 8. 可以重复进行安装操作。 9. 实现了一键卸载功能。

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  • Kube-Prometheus监控方案
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    Kube-Prometheus 是一套针对 Kubernetes 系统设计的监控解决方案，采用 Prometheus 和 Grafana 组合，提供全面的指标收集、查询和可视化功能。 kube-prometheus 是一个基于最新版本开发的项目，它解决了在安装部署后无法监控 kube-controller、kube-scheduler 和 kube-etcd 的问题，并且还提供了数据持久化功能以及告警机制等解决方案。这对于初学者来说非常友好。 主要功能包括： 1. 支持数据持久化。 2. 支持对 kube-controller 进行监控。 3. 支持对 kube-scheduse 进行监控。 4. 支持对 kube-etcd 进行监控。 5. 提供 NodePort 访问方式。 6. 允许通过 ingress 方式访问。 7. 适用于离线安装环境。 8. 可以重复进行安装操作。 9. 实现了一键卸载功能。
     
  • 关于kube-prometheus镜像问题的解决方案
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    本文档提供了一套针对使用Kubernetes与Prometheus监控系统时遇到的kube-prometheus镜像相关问题的有效解决方案。 在使用Kubernetes监控集群时，kube-prometheus 是一个非常有用的工具，它提供了一套易于部署的监控解决方案，包括 Prometheus 服务器、Alertmanager 和 Grafana 等组件。然而，在部署过程中，你可能会遇到与之相关的问题。
     
  • Prometheus企业监控平台解决方案.pptx
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    本PPT详细介绍了Prometheus在企业级环境中的监控解决方案，包括其核心特性、架构设计及实践案例，旨在帮助企业构建高效稳定的运维体系。 公司内部的Prometheus监控平台分享PPT包含常规项的监控实例，并详细介绍了Go和Python项目的埋点监控实例。
     
  • K8S中的Prometheus与Grafana监控解决方案
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    本篇介绍如何在Kubernetes(K8s)环境中利用Prometheus进行高效的数据采集，并通过Grafana实现数据可视化展示。 在Kubernetes（K8S）集群环境中，监控是确保服务稳定性和性能的关键组成部分。Prometheus与Grafana的组合提供了一种强大的解决方案来实现这一点。本段落将深入探讨如何在K8S中集成这两个工具，并介绍它们的核心功能和优势。 Prometheus是一个开源的时间序列数据收集及分析系统，能够通过拉取方式从各种服务中获取指标信息，包括Kubernetes的各种组件如Pods、Nodes和服务等。以下是Prometheus的一些核心特性： 1. **目标发现（Target Discovery）**：自动识别并更新K8S集群中的服务列表，确保监控具有高可扩展性。 2. **时间序列数据库（TSDB）**：存储所有收集的数据作为时间序列，并支持高效的查询和聚合操作。 3. **表达式语言（Query Language）**：提供PromQL这一强大工具用于构建复杂的监控规则及警报条件。 4. **警报管理**：允许设置基于特定指标的阈值触发机制，当这些条件被满足时会发出通知。 Grafana是一个流行的可视化平台，它能够与多种数据源（如Prometheus、Elasticsearch和InfluxDB）无缝集成，将监控数据转化为直观图表及仪表板。以下是它的主要特点： 1. **丰富的可视化**：提供包括线图、堆积图和饼图在内的各种类型图表以方便用户理解复杂的数据模式。 2. **自定义仪表板**：允许创建并分享个性化的仪表板来集中展示关键的监控指标信息。 3. **警报与通知功能**：支持设定告警规则并通过邮件或其他渠道发送提醒消息，确保问题能够被及时发现和处理。 在K8S中配置Prometheus和Grafana通常涉及以下步骤： 1. **安装Prometheus**：使用Helm或YAML文件部署Prometheus服务器，并设置ServiceMonitor来自动检测Kubernetes资源。 2. **目标设定**：定义监控范围，例如选择哪些命名空间、标签或服务进行监测。 3. **安装Grafana**：同样通过Helm或YAML方式部署，配置访问权限和数据源。 4. **导入仪表板**：利用来自社区的预设K8S监控面板直接在Grafana中使用。 5. **创建监控规则**：定义Prometheus中的监测条款，例如检查Pod的CPU/内存消耗量或Node的状态健康状况等。 6. **警报配置**：根据需要设定告警条件，在指标超出预定范围时触发相应通知机制。 7. **持续优化与维护**：不断调整和改进监控策略以确保能够及时解决问题并保持服务的稳定性和高效性。 通过K8S中的Prometheus和Grafana组合，运维团队可以获得全面了解集群运行状况的能力，并迅速定位及解决潜在问题。这种灵活、可扩展且直观的监控解决方案在现代云原生环境中显得尤为重要。
     
  • Kube-Prometheus-HPA-Monitor: K8S与HPA——利用Prometheus适配器实现自定义监控指标，包含...
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    本文介绍了如何在Kubernetes(K8S)中使用HPA（Horizontal Pod Autoscaler）并结合Prometheus监控系统，通过创建自定义的Prometheus适配器来扩展和优化应用性能的监控与自动调节。文章详细解析了从理论到实践的具体步骤和技术要点，旨在帮助开发者构建更加智能且高效的容器化应用管理系统。 回购说明此仓库具有以下两个功能： 监控kubernetes kubernetes自定义hpa监视器如何监控Aks / K8S 提示：默认情况下， metrics-server已部署在aks集群中，并且无需再次在azure环境中部署metrics-server 。 使用以下命令进行相关资源的部署： ``` kubectl apply -f ./namespaces.yaml kubectl apply -f ./node-exporter.yaml kubectl apply -f ./metrics-server/0.3.6/ kubectl apply -f ./kube-state-metrics/ kubectl apply -f ./prometheus/ ``` Aks / K8S HPA 通过Prometheus适配器自定义监视指标： 如何将其伪装： 我们仍然需要执行上述部署Prometheus的步骤，并在完成后进行相关配置。
     
  • Ansible-Prometheus：部署Prometheus监控系统
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    Ansible-Prometheus项目利用Ansible自动化工具，提供了一种简便高效的方法来部署和配置Prometheus监控系统，适用于各种规模的基础设施。 使用Ansible角色部署监控系统（普罗米修斯）的描述如下： 从版本2.4.0升级到2.4.1或更高版本时，请确保先关闭Prometheus实例。 要求： - Ansible >= 2.7，尽管在较早版本中可能可用，但无法保证兼容性。 - 在部署机器上安装jmespath库。如果使用Python虚拟环境运行Ansible，则需通过pip将jmespath安装到相同的virtualenv环境中。 - Mac用户需要确保其主机已正确配置了gnu-tar（可以通过brew install gnu-tar命令进行安装）。 角色变量： 所有可覆盖的变量都存储在文件中，具体如下表所示： | 名称 | 默认值 | 描述 | |--------------------|------------------|------------------------------------------| | prometheus_version | 2.24.1 | Prometheus软件包版本。也可以设置为latest。
    仅支持Prometheus 2.x 版本。 | | prometheus_skip_install | false | 当设为true时，将跳过Prometheus安装任务。 | | prometheus_binary_local_dir | | 允许使用本地的软件包而不是通过GitHub分发的版本。
    作为参数提供路径。 | 以上是关于Ansible角色普罗米修斯部署监控系统的描述及相关注意事项和配置要求，确保在进行升级或安装时遵循上述指导以避免潜在问题。
     
  • Prometheus监控系统
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    Prometheus是一款开源的系统监控和警报跟踪工具包，以其强大的查询语言、灵活的指标存储和高效的数据采集机制著称。 ### Prometheus监控知识点详解 #### 一、Prometheus简介与架构 Prometheus是一款由谷歌研发的开源监控系统与时间序列数据库。其主要特点是采用基于HTTP的拉取模型来收集度量数据，这些数据随后被存储在Prometheus自身的时序数据库中。这种设计允许Prometheus能够非常高效地处理大量的时间序列数据，并确保了数据的一致性和高可用性。 - **工作原理**：通过在其服务器上部署一系列exporters实现远程数据采集，这些exporters可以在目标系统上运行并通过HTTP接口暴露指标数据。Prometheus服务器定期轮询这些exporters以获取最新的指标数据。 - **存储方式**：使用自建的时间序列数据库来存储所收集的数据，这种方式避免了依赖外部存储系统的复杂性和潜在单点故障问题。 - **技术栈**：后端采用Go语言编写，前端通常与Grafana配合使用以便于数据可视化展示。 #### 二、Prometheus支持的类型 Prometheus支持多种类型的exporters以满足不同场景的需求： - **Node Exporter**：用于收集Linux系统的CPU、内存和磁盘使用情况等信息。它通过读取`proc`和`sys`目录下的系统文件来获取操作系统的运行状态。 - **Redis Exporter**：利用Redis命令行工具获取服务的各项性能指标，如内存使用状况及客户端连接数。 - **MySQL Exporter**：从MySQL数据库中的监控表中提取数据以获取MySQL服务的性能参数，包括查询速率和缓存命中率等。 此外还有许多其他类型的exporters，例如JMX Exporter、Blackbox Exporter等，分别用于Java应用程序和服务以及网络设备的监控。 #### 三、Prometheus与Kubernetes Prometheus与Kubernetes紧密结合，并提供了一整套完整的监控解决方案。这包括自动发现Pods和Services并从中收集指标数据的能力，在Kubernetes集群内部署Prometheus可以轻松实现对整个集群及其应用的全面监控。 #### 四、基础配置 以下是一些关于如何在服务端安装Prometheus的基本步骤示例： 1. **修改主机名**： ```shell hostnamectl set-hostname server hostnamectl set-hostname client systemctl stop firewalld setenforce 0 ``` 2. **Prometheus安装**： ```shell tar -zxvf prometheus-2.42.0.linux-amd64.tar.gz -C usrlocal cd usrlocal mv prometheus-2.42.0.linux-amd64prometheus usrlocalprometheus cd usrlocalprometheus # 启动服务 pkill prometheus usrlocalprometheus/prometheus --config.file=usr/local/prometheus/prometheus.yml & # 查看版本信息 usr/local/prometheus/prometheus --version # 查看帮助信息 usr/local/prometheus/prometheus --help ``` 3. **配置文件**：Prometheus的配置文件定义了它如何发现目标、从何处获取数据以及存储方式等关键参数。例如，在`prometheus.yml`中可以指定需要监控的目标： ```yaml global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s scrape_configs: - job_name: prometheus static_configs: - targets: [localhost:9090] ``` #### 五、监控实验 在实际操作中，可以尝试对MySQL和Redis等服务进行监控。例如通过部署一个Redis Exporter，并让Prometheus定期从该exporter拉取数据来监控Redis；对于MySQL，则可以通过MySQL Exporter实现相同目标。这样就可以直观地看到这些服务的运行状况并在Grafana上创建仪表板展示。 #### 六、总结 作为一款强大的开源监控系统，Prometheus不仅能够高效收集和存储时间序列数据，还支持广泛的exporters以适应各种应用场景的需求。通过上述知识点的学习，我们了解了其基本原理和技术特点，并掌握了安装配置方法，在实际工作中利用它进行监控具有重要意义。
     
  • 用Python实现Prometheus监控的方法
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    本文介绍了如何使用Python语言来集成和操作Prometheus监控系统，包括数据抓取、告警规则配置及自定义指标开发等内容。 要使用Python编写Prometheus监控，首先需要开启Prometheus集群，并参考相关文档进行安装。在Python中实现服务器端，在Prometheus中配置请求网址，使Prometheus定期向该网址发起请求以获取所需返回的数据。可以使用Python和Flask来完成这一任务：先通过pip install flask 和 pip install prometheus_client 安装必要的库。然后创建Metrics，Prometheus提供四种类型的Metrics：Counter, Gauge, Summary和Histogram。
     
  • Prometheus监控Ceph的规则
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    本简介探讨了如何利用Prometheus高效监测Ceph存储系统状态的方法和策略，旨在帮助用户更好地理解和应用相关技术。 Prometheus监控规则大全包括Node规则、Redis监控、Elasticsearch（ES）监控、VMware监控、IPMI监控、Ceph监控、etcd监控、Kubernetes(K8s) 监控，MySQL监控，OpenStack监控，操作系统(OS) 监控，交换机(Switch) 监控，Windows系统监控以及Cloudera Hadoop(CDH) 和Calico网络插件的监控规则。
     
  • Prometheus监控ECS上的MySQL
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    本教程详细介绍如何在ECS服务器上使用Prometheus监控MySQL数据库，包括配置步骤和最佳实践。 使用Prometheus和Grafana来监控MySQL数据库可以提供详细的性能指标和可视化界面，帮助管理员更好地理解和优化数据库的运行状态。通过配置Prometheus抓取MySQL的相关指标，并在Grafana中创建仪表板展示这些数据，可以实现对数据库健康状况、查询效率等方面的深入分析。