这里笔者推荐一个我们正在使用的轻量级方案GPL，（grafana+promtail+loki），它的优点是，在K8S环境可以说是开箱即用，而且本身grafana通常都会被Prometheus一同集成，可以到一个统一的地方去进行操作，接下来我们来详细解析一下。

这篇文章到此结束，主要针对一些常见的开源中间件进行分析，下一篇我们针对我们集群中K8S中的特有的组件的metrics进行分析如kube-stats-metrics，CNI cilium（agent，hubble relay），loki stack，argocd。

基于K8S的DevSecOps入门

Rancher server支持多种模式的安装，如官方教程quick start的docker容器里跑K3S的模式，不再过多赘述，缺点是不支持高可用，incluster的k3s也只能作为测试使用，当然，如果将其作为一个web前端管理下游的K8S集群，还是可以用的。本文档使用的方式是在已有的K8S集群中安装Rancher的方式安装所以假定读者已经使用kubeadm，kubespray，kind，mi

K8S的部署形式相比传统非容器部署，会消耗更多的磁盘，在运行时可能会把磁盘占满。这里以使用containerd运行时的K8S node为例，说明磁盘会用到那里了和如何清理磁盘。

kube-Prometheus是一个全面集成的Kubernetes集群监控解决方案，它将核心的Prometheus组件、Grafana可视化面板以及Prometheus规则等资源精心编排并集成为一个易于部署和管理的整体。该项目通过GitHub仓库提供了详尽的Kubernetes清单文件、Grafana仪表板配置和Prometheus规则，辅以详细的文档和脚本，使得在Kubernetes集群中利用P