一、概述

  • 使用metric-server收集数据给k8s集群内使用,如kubectl,hpa,scheduler等
  • 使用prometheus-operator部署prometheus,存储监控数据
  • 使用kube-state-metrics收集k8s集群内资源对象数据
  • 使用node_exporter收集集群中各节点的数据
  • 使用prometheus收集apiserver,scheduler,controller-manager,kubelet组件数据
  • 使用alertmanager实现监控报警
  • 使用grafana实现数据可视化

1、部署metrics-server

 

git  clone  https://github.com/cuishuaigit/k8s-monitor.git

cd  k8s-monitor  

 

我都是把这种服务部署在master节点上面,此时需要修改metrics-server-deployment.yaml

---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: metrics-server
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: metrics-server
  template:
    metadata:
      name: metrics-server
      labels:
        k8s-app: metrics-server
    spec:
      serviceAccountName: metrics-server
      tolerations:
        - effect: NoSchedule
          key: node.kubernetes.io/unschedulable
          operator: Exists
        - key: NoSchedule
          operator: Exists
          effect: NoSchedule
      volumes:
      # mount in tmp so we can safely use from-scratch images and/or read-only containers
      - name: tmp-dir
        emptyDir: {}
      containers:
      - name: metrics-server
        image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.1
        imagePullPolicy: Always
        command:
        - /metrics-server
        - --kubelet-insecure-tls
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
        volumeMounts:
        - name: tmp-dir
          mountPath: /tmp
      nodeSelector:
        metrics: "yes"

为master节点添加label

kubectl label nodes ku  metrics=yes

部署

kubectl create -f metrics-server/deploy/1.8+/

 

验证:

it's cool

注:metrics-server默认使用node的主机名,但是coredns里面没有物理机主机名的解析,一种是部署的时候添加一个参数:

- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP

第二种是使用dnsmasq构建一个上游的dns服务,参照https://www.cnblogs.com/cuishuai/p/9856843.html。

 

 

2、部署prometheus

下载相关文件:

前面部署metrics-server已经把所有的文件pull到本地了,所以直接使用
cd k8s-monitor
 
   
1.搭建nfs服务动态提供持久化存储
1.安装nfs 
sudo apt-get install -y nfs-kernel-server
sudo apt-get install -y nfs-common 
sudo vi /etc/exports 
/data/opv *(rw,sync,no_root_squash,no_subtree_check)
注意将*换成自己的ip段,纯内网的话也可以用*,代替任意
sudo /etc/init.d/rpcbind restart 
sudo /etc/init.d/nfs-kernel-server restart 
sudo systemctl enable rpcbind nfs-kernel-server 

客户端挂在使用
sudo apt-get install -y nfs-common
mount -t nfs ku13-1:/data/opv  /data/opv -o proto=tcp -o nolock
为了方便使用将上面的mount命令直接放到.bashrc里面 
2.创建namesapce
kubectl creaet -f nfs/monitoring-namepsace.yaml 
3.为nfs创建rbac 
kubectl create -f nfs/rbac.yaml 
4.创建deployment,将nfs的地址换成自己的
kubectl create -f nfs/nfs-deployment.yaml 
5.创建storageclass
kubectl create -f nfs/storageClass.yaml 
2.安装Prometheus

cd k8s-monitor/Promutheus/prometheus

1.创建权限
kubectl create -f rbac.yaml
2.创建 node-exporter
kubectl create -f prometheus-node-exporter-daemonset.yaml
kubectl create -f prometheus-node-exporter-service.yaml
3.创建 kube-state-metrics
kubectl create -f kube-state-metrics-deployment.yaml
kubectl create -f kube-state-metrics-service.yaml
4.创建 node-directory-size-metrics
kubectl create -f node-directory-size-metrics-daemonset.yaml
5.创建 prometheus
kubectl create -f prometheus-pvc.yaml
kubectl create -f prometheus-core-configmap.yaml
kubectl create -f prometheus-core-deployment.yaml
kubectl create -f prometheus-core-service.yaml
kubectl create -f prometheus-rules-configmap.yaml
6.修改core-configmap里的etcd地址
3.安装Grafana

cd k8s-monitor/Promutheus/grafana

1.安装grafana service
kubectl create -f grafana-svc.yaml
2.创建configmap
kubectl create -f grafana-configmap.yaml
3.创建pvc
kubectl create -f grafana-pvc.yaml
4.创建gragana deployment
kubectl create -f grafana-deployment.yaml
5.创建dashboard configmap
kubectl create configmap "grafana-import-dashboards" --from-file=dashboards/ --namespace=monitoring
6.创建job,导入dashboard等数据
 kubectl create -f grafana-job.yaml
 

 

查看部署:

 

prometheus和grafana都是采用的nodePort方式暴漏的服务,所以可以直接访问。

grafana默认的用户名密码:admin/admin

 

 

QA:

1、集群是使用kubeadm部署的,controller-manager和schedule都是监听的127.0.0.1,导致prometheus收集不到相关的数据?

可以在初始化之前修改其监听地址:

apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterConfiguration
controllerManager:
  extraArgs:
    address: 0.0.0.0
scheduler:
  extraArgs:
    address: 0.0.0.0

如果集群已经构建好了:

sed -e "s/- --address=127.0.0.1/- --address=0.0.0.0/" -i /etc/kubernetes/manifests/kube-controller-manager.yaml
sed -e "s/- --address=127.0.0.1/- --address=0.0.0.0/" -i /etc/kubernetes/manifests/kube-scheduler.yaml

 

2、metrics-server不能使用,报错不能解析node节点的主机名?

需要修改deployment文件,

- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP

3、metrics-server报错,x509,证书是非信任的?

 

 

 command:
        - /metrics-server
        - --kubelet-insecure-tls

 

4、完整的配置文件

containers:
      - name: metrics-server
        image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.1
        command:
        - /metrics-server
        - --metric-resolution=30s
        - --kubelet-insecure-tls
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP

 

转载于:https://www.cnblogs.com/cuishuai/p/9857120.html

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