原文地址: Prometheus Operator — How to monitor an external service
本实践指南中我们将看到如何部署Prometheus Operator
到Kubernetes
集群中,以及如何增加一个外部服务到Prometheus
的targets
列表。
在我的上个项目中,我们决定使用Prometheus Operator
作为我们的监控和报警工具。我们的应用运行于Kubernetes
集群中,但是除此我们还有个外部应用 — 一个GPU机器。
Kubernetes
根本感知不到这个服务,相关服务通过HTTP
请求连接该服务。我想跟你们分享下我使用Prometheus Operator
的经验以及如何定制它来监控外部服务。
什么是Prometheus
Prometheus是最早由 SoundCloud开发的一个开源系统监控及报警工具。自从它2012年创建以来,许多公司和组织使用。Prometheus
及其社区有一个非常活跃的开发者群体和 用户社区。它现在是一个独立的开源项目,独立于任何公司进行维护。
company.
Prometheus
已经成为Kubernetes
和Docker
领域监控和报警的事实标准。它提供了到目前为止最详细和可操作的监控指标和分析。在最新的主要版本2.0版本(访问下载页面查看当前最新版)Prometheus
的性能有了显著提升,并且现在它在高负载和并发下表现良好。除此以外你可以获得世界领先的开源项目的所有好处。Prometheus
可以免费使用,并可以轻松覆盖很多使用场景。
Prometheus Operator
2016年年末,CoreOs
引入了Operator 模式,并发布了Prometheus Operator 作为Operator模式
的工作示例。Prometheus Operator
自动创建和管理Prometheus
监控实例。
Prometheus Operator
的任务是使得在Kubernetes
运行Prometheus
仅可能容易,同时保留可配置性以及使Kubernetes
配置原生。 https://coreos.com/operators/...
Prometheus Operator
使我们的生活更容易——部署和维护。
它如何工作
为了理解这个问题,我们首先需要了解Prometheus Operator
得工作原理。
Prometheus Operator
架构图. 来源:prometheus-operator
我们成功部署 Prometheus Operator
后可以看到一个新的CRDs(Custom Resource Defination):
- Prometheus,定义一个期望的
Prometheus deployment
。 - ServiceMonitor,声明式指定应该如何监控服务组;
Operator
根据定义自动创建Prometheusscrape
配置。 - Alertmanager,定义期望的
Alertmanager deployment
。
当服务新版本更新时,将会常见一个新Pod
。Prometheus
监控k8s API
,因此当它检测到这种变化时,它将为这个新服务(pod)创建一组新的配置。
ServiceMonitor
Prometheus Operator
使用一个CRD
,叫做ServiceMonitor将配置抽象到目标。
下面是是个ServiceMonitor
的示例:
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1alpha1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: frontend
labels:
tier: frontend
spec:
selector:
matchLabels:
tier: frontend
endpoints:
- port: web # works for different port numbers as long as the name matches
interval: 10s # scrape the endpoint every 10 seconds
这仅仅是定义一组服务应该如何被监控。现在我们需要定义一个包含了该ServiceMonitor
的Prometheus
实例到其配置:
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1alpha1
kind: Prometheus
metadata:
name: prometheus-frontend
labels:
prometheus: frontend
spec:
version: v1.3.0
# Define that all ServiceMonitor TPRs with the label `tier = frontend` should be included
# into the server's configuration.
serviceMonitors:
- selector:
matchLabels:
tier: frontend
现在Prometheus
将会监控每个带有tier: frontend
label的服务。
问题
想我说讲的那样,我们想监控一个外部服务,在这个GPU机器上我启动一个node-exporter
:
docker run -d -p 9100:9100 node-exporter
我们想要发送node-exportor
数据到Prometheus
。
我们应该如何为一个既没有Pod
也没有Service
的服务创建ServiceMonitor
呢?
为了解决这个问题,我决定深入研究Kubernetes
如何处理Pod
和Service
的关系。
在Kubernetes
官方文档Service页面,我发现了一下内容:
针对Kubernetes
原生应用,Kubernetes
提供了一个简单Endpoints API
,当服务中的一组pod发生更改时,该API就会更新。对于非本机应用程序,Kubernetes提供了一个基于虚拟ip的服务桥接器,服务将重定向到后端pod。
这就是我想要的解决方案!我需要创建一个自定义EndPoint
定义我外部服务匹配Service
和最终的ServiceMonitor
定义,这样Prometheus
就会把它增加到targets
列表。
安装Prometheus Operator
先决条件:
-
Kubernetes
命令和组件基本知识 - 一个工作的
Kubernetes
集群 - 部署了
Helm
准备好动手操作:
idob ~(☸|kube.prometheus:default):
▶ helm repo add coreos https://s3-eu-west-1.amazonaws.com/coreos-charts/stable/
idob ~(☸|kube.prometheus:default):
▶ helm install coreos/prometheus-operator --name prometheus-operator --namespace monitoring
到目前为止,我们已经在我们的集群中安装了Prometheus Operator
的TPR
。
现在我们来部署Prometheus
,Alertmanager
和Grafana
。
TIP: 当我使用一个庞大的Helm Charts
时,我更倾向于创建一个独立的value.yaml
文件将包含我所有自定义的变更。这么做使我和同事为后期的变化和修改更容易。
idob ~(☸|kube.prometheus:default):
▶ helm install coreos/kube-prometheus --name kube-prometheus \
-f my_changes/prometheus.yaml \
-f my_changes/grafana.yaml \
-f my_changes/alertmanager.yaml
就是这样,很简单,对吧?
要检查一切是否运行正常你应该这么做:
idob ~(☸|kube.prometheus:default):
▶ k -n monitoring get po
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
alertmanager-kube-prometheus-0 2/2 Running 0 1h
kube-prometheus-exporter-kube-state-68dbb4f7c9-tr6rp 2/2 Running 0 1h
kube-prometheus-exporter-node-bqcj4 1/1 Running 0 1h
kube-prometheus-exporter-node-jmcq2 1/1 Running 0 1h
kube-prometheus-exporter-node-qnzsn 1/1 Running 0 1h
kube-prometheus-exporter-node-v4wn8 1/1 Running 0 1h
kube-prometheus-exporter-node-x5226 1/1 Running 0 1h
kube-prometheus-exporter-node-z996c 1/1 Running 0 1h
kube-prometheus-grafana-54c96ffc77-tjl6g 2/2 Running 0 1h
prometheus-kube-prometheus-0 2/2 Running 0 1h
prometheus-operator-1591343780-5vb5q 1/1 Running 0 1h
我们来访问下Prometheus UI
看一下Targets
页面:
idob ~(☸|kube.prometheus:default):
▶ k -n monitoring port-forward prometheus-kube-prometheus-0 9090
Forwarding from 127.0.0.1:9090 -> 9090
浏览器展示如下:
我们可以看到一堆已经默认定义的Targets
,我们的目标是添加新的GPU Targets。
我们需要找到当前Prometheus
正在寻找的label
并使用它。(我们应该创建一个新的Prometheus
实例并配置它只搜索我们的label
,但我认为再多搜索一个targe就太过分了)
idob ~(☸|kube.prometheus:default):
▶ k -n monitoring get prometheus kube-prometheus -o yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
labels:
app: prometheus
chart: prometheus-0.0.14
heritage: Tiller
prometheus: kube-prometheus
release: kube-prometheus
name: kube-prometheus
namespace: monitoring
spec:
...
baseImage: quay.io/prometheus/prometheus
serviceMonitorSelector:
matchLabels:
prometheus: kube-prometheus # <--- BOOM
....
一切就绪,我们已经为我们的target
创建必备资源做好了准备。
Endpoint
apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:
name: gpu-metrics
labels:
k8s-app: gpu-metrics
subsets:
- addresses:
- ip:
ports:
- name: metrics
port: 9100
protocol: TCP
正如我们所决定的,我们正在创建自己的静态endpoint
,我们提供了IP
,Port
以及只描述我们GPU服务的label: k8s-app: gpu-exporter
。
Service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: gpu-metrics-svc
namespace: monitoring
labels:
k8s-app: gpu-metrics
spec:
type: ExternalName
externalName:
clusterIP: ""
ports:
- name: metrics
port: 9100
protocol: TCP
targetPort: 9100
ServiceMonitor
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: gpu-metrics-sm
labels:
k8s-app: gpu-metrics
prometheus: kube-prometheus
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: gpu-metrics
namespaceSelector:
matchNames:
- monitoring
endpoints:
- port: metrics
interval: 10s
honorLabels: true
最重要的部分是label
— 我们必须分配label
: prometheus: kube-prometheus
因此Prometheus
服务器将在matchlabel
部分查找此目标和第二个标签,以便ServiceMonitor
只指向我们的gpu-export
。
我们来apply
所有:
idob ~(☸|kube.prometheus:default):
▶ k apply -f gpu-exporter-ep.yaml \
-f gpu-exporter-svc.yaml \
-f gpu-exporter-sm.yaml
现在已经切换到Prometheus UI
,如果我们看目标页面,我们应该看到我们的GPU在列表中:
就是这样。如你所见部署Prometheus Operator
相当容易并且现在我希望你可以简单的监控你所有服即使他们已存在于你Kubetnetes
集群以外。从我的经验来看Prometheus Operator
工作相当完美,我强烈建议使用它。
我希望你喜欢它,请不要犹豫给反馈和分享你自己的经验。