搭建 Prometheus
一、Prometheus介绍
Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控、报警、时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展，越来越多公司和组织接受采用Prometheus，社会也十分活跃，他们便将它独立成开源项目，并且有公司来运作。Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。 ?Prometheus基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，这样做的好处是任意组件只要提供HTTP接口就可以接入监控系统，不需要任何SDK或者其他的集成过程，这样做非常适合虚拟化环境。
组件说明
?1.MetricServer：是kubernetes集群资源使用情况的聚合器，收集数据给kubernetes集群内使用，如 kubectl,hpa,scheduler等。
2.PrometheusOperator：是一个系统监测和警报工具箱，用来存储监控数据。
?3.NodeExporter：用于各node的关键度量指标状态数据。
4.KubeStateMetrics：收集kubernetes集群内资源对象数据，制定告警规则。
?5.Prometheus：采用pull方式收集apiserver，scheduler，controller-manager，kubelet组件数据，通过http协议传输。
?6.Grafana：是可视化数据统计和监控平台。
二、grafana介绍
Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。它主要有以下六大特点：
1、展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式
2、数据源：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB等
3、通知提醒：以可视方式定义最重要指标的警报规则，Grafana将不断计算并发送通知，在数据达到阈值时通过Slack、PagerDuty等获得通知
4、混合展示：在同一图表中混合使用不同的数据源，可以基于每个查询指定数据源，甚至自定义数据源
5、注释：使用来自不同数据源的丰富事件注释图表，将鼠标悬停在事件上会显示完整的事件元数据和标记
6、过滤器：Ad-hoc过滤器允许动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器会自动应用于使用该数据源的所有查询。
展示模版下载：
https://grafana.com/grafana/dashboards三、prometheus部署
git网站：https://github.com/coreos/kube-prometheus
mkdir prometheus
cd prometheus
git clone https://github.com/coreos/kube-prometheus.git
cd kube-prometheus
修改 grafana-service.yaml 文件，使用 nodepode 方式访问 grafana：
vim manifests/grafana-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
app: grafana
name: grafana
namespace: monitoring
spec:
type: NodePort # 添加内容
ports:
- name: http
port: 3000
targetPort: http
nodePort: 30100 # 添加内容
selector:
app: grafana
修改 prometheus-service.yaml，改为 nodepode
vim manifests/prometheus-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
prometheus: k8s
name: prometheus-k8s
namespace: monitoring
spec:
type: NodePort # 添加内容
ports:
- name: web
port: 9090
targetPort: web
nodePort: 30200 # 添加内容
selector:
app: prometheus
prometheus: k8s
sessionAffinity: ClientIP
修改 alertmanager-service.yaml，改为 nodepode
vim manifests/alertmanager-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
alertmanager: main
name: alertmanager-main
namespace: monitoring
spec:
type: NodePort # 添加内容
ports:
- name: web
port: 9093
targetPort: web
nodePort: 30300 # 添加内容
selector:
alertmanager: main
app: alertmanager
sessionAffinity: ClientIP
kubectl apply -f manifests/setup
kubectl apply -f manifests/
kubectl get pod -n monitoring
kubectl get svc -n monitoring
稍等两分钟执行：
kubectl top node
kubectl top pod执行完成后查看一下状态，首先是 Pod：
?在看下SVC：
看下收集的 Node 的数据：
?访问 prometheus
?通过浏览器输入 Master IP ： 30200
我们可以在 status 下 Targets 里看到我们的节点状态：
?显示 UP 状态 说明我们部署成功：
prometheus 的 WEB 界面上提供了基本的查询，查询条件如下：
1.POD内存使用率
sum(container_memory_rss{container!="POD",container!="alermanager",image!="",pod!=""})by(pod) / sum(container_spec_memory_limit_bytes{container!="",container!="POD"})by(pod) * 100 != +inf
2.POD的CPU使用率
sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!="",container!="POD",container!=""}[1m])) by (pod,namespace) / (sum(container_spec_cpu_quota{image!="",container!="POD",container!=""}/100000) by (pod,namespace)) * 100
3.POD的文件系统使用量
sum(container_fs_usage_bytes{image!="",container!="POD",container!=""}) by(pod, namespace) / 1024 / 1024 / 1024
?上述的查询有出现数据，说明 node-exporter 往 prometheus 中写入数据正常，接下来我们就可以部署grafana 组件，实现更友好的 webui 展示数据了
访问 grafana
查看 grafana 服务暴露的端口号：
?
kubectl get service -n monitoring | grep grafana
grafana NodePort 10.109.190.229 <none> 3000:30100/TCP 28m如上可以看到 grafana 的端口号是 30100，浏览器访问 http://MasterIP:30100 用户名密码默认 admin/admin
?修改密码后登陆：
?添加数据源
选择模版：
?数据信息已经自动填好
?测试完好
添加插件
?这样我们的数据可以正常显示
