1.K8S集群节点可视化监控图

2.K8S集群容器可视化监控图

3.在Grafana中使用KubeGraf插件来监控K8S集群

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0x00 前置知识

如何实现 Kubernetes 集群内监控指标的抓取？

• Node 资源监控 ：使用 node-exporter 工具来实现各K8S节点 Node 的CPU、内存利用率等监控, 其 __metrics_path__ 为：/api/v1/nodes/node名:9100/proxy/metrics。

• Pod 资源监控 ：使用 kubelet 中集成的cadvisor 工具来实现容器 Pod 的CPU、内存利用率等监控,其__metrics_path__ 为：/api/v1/nodes/node名/proxy/metrics/cadvisor。

• K8S 资源监控 : 使用 kube-state-metrics 工具 来实现K8S集群中 pod、deployment、service等各资源监控，其__metrics_path__ 需要按照__scheme__://__address____metrics_path__ 基于 Prometheus 的动态发现会基于标签进行自动补全；或者使用 Metrics-Server 用于收集聚合节点和Pod的指标数据, 其 __metrics_path__ 为：/api/v1/nodes/node名:10250/proxy/metrics。

知识扩展: 

在Kubernetes集群中，Metrics-Server、kube-state-metrics、cAdvisor 之间的区别

1. Metrics-Server：

• Metrics-Server是Kubernetes官方提供的一个轻量级指标收集器，用于收集和聚合节点和Pod的指标数据。

• Metrics-Server通过Kubernetes的Metrics API（/apis/metrics.k8s.io）提供指标数据，包括CPU使用率、内存使用量和网络流量等。

• Metrics-Server主要用于自动扩展和调度Pod，以确保资源的合理利用。

kube-state-metrics：

• kube-state-metrics是一个独立于Kubernetes官方的开源项目，用于提供更详细和全面的集群状态指标数据。

• kube-state-metrics通过监听Kubernetes API服务器的事件和对象状态来收集指标数据，包括Pod、Node、Deployment、ReplicaSet、Service等。

• kube-state-metrics提供了更多关于集群对象的详细指标，如副本数量、重启次数、容器状态等，可以用于监控和分析集群的运行状况和性能。

cAdvisor：

• cAdvisor（Container Advisor）是一个开源项目，由Google开发，用于收集和提供容器级别的指标数据。

• cAdvisor通过在每个节点上运行的代理程序来监控容器的资源使用情况，包括CPU、内存、磁盘和网络等。

• cAdvisor提供了容器级别的指标数据，可以用于监控和分析容器的性能和资源使用情况。

总结：Metrics-Server主要用于监控节点和Pod的基本指标数据，kube-state-metrics提供了更详细和全面的集群状态指标数据，而cAdvisor专注于容器级别的指标数据。在实际使用中，可以根据需求选择部署和使用这些组件，以获得全面的监控和分析能力。

温馨提示：此处的实践的云原生环境, 是在 国产化操作系统KylinOS V10服务器中部署的（国产化替代大趋势），具体搭建配置请参照此文《从零开始：新手快速在国产操作系统中搭建高可用K8S(V1.28)集群落地实践》其中已完成了 Metrics-Server 的安装，若要进行完成符合等保三级的主机安全配置，请参考此篇文章《网安等保-国产Linux操作系统银河麒麟KylinOS-V10SP3常规配置、系统优化与安全加固基线实践文档》。

温馨提示：下述操作在没有明确说是在Prometheus服务所在集群中操作的，默认就是在被要监控（抓取目标）的K8S集群中运行。

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0x01 实践记录

操作流程:

Step 1.创建一个名为 monitor 的名称空间，此处不建议直接在 kube-system 空间下部署此服务，可以极大防止误操作，若没有创建此名称空间，请使用如下命令进行创建kubectl create ns monitor

Step 2.创建一个名为 prometheus 的 serviceaccount 以及 clusterRole 角色，主要用于 RBAC 权限的声明和控制，决定了使用此用户访问集群资源权限。

tee prometheus-rabc-setup.yaml <<'EOF'
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitor
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitor
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - nodes
  - services
  - endpoints
  - pods
  - nodes/proxy
  - pods/proxy
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: [""]
  resources:
  - configmaps
  - nodes/metrics
  verbs:
  - get
- apiGroups:
  - "extensions"
  resources:
  - ingresses
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- nonResourceURLs: ["/metrics", "/metrics/cadvisor"]
  verbs: ["get"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus
  namespace: monitor
EOF

# 创建 rabc 
kubectl apply -f prometheus-rabc-setup.yaml

Step 3.创建部署 DaemonSet 控制器管理的 node-exporter 服务，使之运行在不同的节点之上。

# 资源清单
tee node-exporter-DaemonSet.yaml <<'EOF'
kind: DaemonSet
apiVersion: apps/v1
metadata:
  name: node-exporter
  namespace: monitor
  labels:
    k8s-app: node-exporter
  annotations:
    prometheus.io/scrape: 'true'
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: node-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: node-exporter
      name: node-exporter
    spec:
      containers:
      - image: prom/node-exporter:v1.7.0
        name: node-exporter
        ports:
        - containerPort: 9100
          hostPort: 9100
          name: http
      hostNetwork: true
      hostPID: true
      tolerations:
      - key: "node-role.kubernetes.io/master"
        operator: "Exists"
        effect: "NoSchedule"
---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: node-exporter
  namespace: monitor
  labels:
    k8s-app: node-exporter
  annotations:
    prometheus.io/scrape: 'true'
    prometheus.io/port: '9100'
    prometheus.io/path: '/metrics'
spec:
  type: ClusterIP
  clusterIP: None
  ports:
  - name: http
    port: 9100
    protocol: TCP
  selector:
    k8s-app: node-exporter
EOF

# 部署 node-exporter
kubectl apply -f node-exporter-DaemonSet.yaml
  # daemonset.apps/node-exporter created
  # service/node-exporter created

# 查看部署
kubectl get svc,pod -n monitor -o wide

# 验证部署
curl -s 192.168.11.102:9100/metrics | head -n 10

至此，在K8S集群中部署 node-exporter 实践完毕，下面我们分别来配置内部、外部K8S集群的节点指标采集和监控!

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1.内部集群监控指标拉取

描述：此处的集群内部(本地)表示是我们 Prometheus 服务所部署在的K8S集群对象，即在此集群中安装了Prometheus等相关服务，在此合集《Ops实践 | 从零开始，搭建云原生环境下企业监控预警可视化平台》中，安装Prometheus时同样进行了Prometheus的servicesaccount、clusterrole 、ClusterRoleBinding 等资源的创建，此处不累多说，直接开始 Prometheus 抓取K8S集群节点指标、Pod 指标配置。

完整原文：Ops实践 | 从零开始，在云原生环境下快速实现K8S集群可视化监控作者在内部或外部K8S集群中以DaemonSet控制器形式部署node-exporter,来动态采集K8S集群节点的服务器的各类资源数据，在使用cadvisor拉取集群中容器监控指标, 自定义要抓取Pod容器指标,并采用进行数据可视化展示https://mp.weixin.qq.com/s/qYUYFrL_qy0SOa4p69r2Eg