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CKA认证之K8S集群搭建及资源创建实操练习

第二章-K8S核心概念与集群搭建使用课后作业1、使用Kubeadm搭建一个K8s集群2、新建命名空间,在该命名空间中创建一个pod3、创建一个deployment并暴露Service名称:web镜像:nginx4、列出命名空间下指定标签pod命名空间名称:kube-system标签:k8s-app=kube-dns以下为课后作业的步骤及验证过程一、使用Kubeadm搭建一个K8s集群使用kubea

#kubernetes#容器#运维
Kubernetes 1.19.13部署Prometheus 2.30.3 (章节一)

一、Prometheus架构以下是官方提供的架构及其一些相关的生态系统组件二、部署如果想在K8s集群中部署Prometheus监控系统的话,我们需要创建以下资源对象:Namespace:命名空间,为监控系统与业务区分命名空间RBAC认证: Prometheus 需要去访问 Kubernetes相关信息Configmap:保存Prometheus的配置文件Deployment资源对象:管理和部署Po

#kubernetes#docker#运维
prometheus监控k8s集群组件资源(章节四)

前言前面我们已经学习到了prometheus的服务发现了,我们也基于kubernetes_sd_config对集群的node节点进行发现与监控了。那个是针对node_export指标数据监控节点自身资源使用情况的。但是并没有针对K8s组件,资源对象等做监控,例如kubelet,apiserver,pod,service,ingress等等。我们此次主要继续使用kubernetes_sd_confi

#kubernetes#docker#容器
Prometheus监控k8s集群节点资源(static_configs方式)(章节二)

前言对于使用prometheus系统进行监控的,主要围绕以下几个点进行:系统层面监控系统监控:CPU,Load,Memory,Swap,Disk IO,Processes,Kernel等等网络监控:网络设备,工作负载,网络延迟,丢包率等中间件及基础设施类监控消息中间件:Kafka,RocketMQ等Web服务容器:Tomcat和jetty等数据库及缓存系统:MySQL,PostgreSQL,Mog

#后端#kubernetes#docker
Prometheus监控k8s集群节点资源(static_configs方式)(章节二)

前言对于使用prometheus系统进行监控的,主要围绕以下几个点进行:系统层面监控系统监控:CPU,Load,Memory,Swap,Disk IO,Processes,Kernel等等网络监控:网络设备,工作负载,网络延迟,丢包率等中间件及基础设施类监控消息中间件:Kafka,RocketMQ等Web服务容器:Tomcat和jetty等数据库及缓存系统:MySQL,PostgreSQL,Mog

#后端#kubernetes#docker
prometheus 监控kafka(章节六)

前言由于业务与ELK都使用了Kafka作为消息队列,因此考虑到业务的稳定性与可用性,使用prometheus监控kafka集群。使用的监控方式为:kafka_exporter+prometheus。提示如果监控kafka集群的话,kafka_exporter只需在集群的一个节点安装部署即可prometheus部署在k8s之上项目地址https://github.com/danielqsj/kafk

#kafka#linux#kubernetes
kubectl 配置命令自动补全

前言kubectl是kubernetes集群的命令行管理工具,在运维与部署应用时需要大量使用到kubectl命令对集群进行资源创建,日志查看等等操作。由于kubectl命令的强大,有大量子命令与参数,因此配置kubectl命令自动补全,可以提高运维效率,并且在忘记子命令时也可以按Tab建开始回忆。一、安装bash命令行自动补全扩展包[root@k8s-master ~]# yum -y insta

#kubernetes#运维#容器
Kubernetes集群之Metrics Server资源指标监控

前言       在学习Kubernetes时,关于kubectl top命令查看不了工作节点或者Pod对象的资源使用情况,出现报错"error: Metrics API not available"。查看官方文档才发现这一个资源指标监控工具默认是没有部署的,需要手动部署。下面就简单了解一下这个工具是什么?有什么用?怎么安装?怎

#kubernetes
K8s部署kube-state-metrics 并使用Prometheus监控(章节五)

前言前面我们已经使用kubernetes_sd_config对K8s集群进行一系列的监控了。包括使用node发现模式监控node节点资源,监控kubelet,schedule,controlle-manager,pod等。但是由于这些都是k8s内置的指标数据,不是挺好完整的,而且其他的资源对象也需要监控的,例如Deployment,Daemonset,ConfigMap等等的资源对象。因此我们可以

#kubernetes#docker#容器
prometheus 监控kafka(章节六)

前言由于业务与ELK都使用了Kafka作为消息队列,因此考虑到业务的稳定性与可用性,使用prometheus监控kafka集群。使用的监控方式为:kafka_exporter+prometheus。提示如果监控kafka集群的话,kafka_exporter只需在集群的一个节点安装部署即可prometheus部署在k8s之上项目地址https://github.com/danielqsj/kafk

#kafka#linux#kubernetes
到底了