在本文中，我们将看到Prometheus监控技术栈的局限性，以及为什么移动到基于Thanos的技术栈可以提高指标留存率并降低总体基础设施成本。
用于此演示的内容可以在下面链接中获取，并提交到他们各自的许可证。
- https://github.com/particuleio/teks/tree/main/terragrunt/live/thanos
- https://github.com/particuleio/terraform-kubernetes-addons/tree/main/modules/aws
1.Kubernetes普罗米修斯技术栈
在为我们的客户部署Kubernetes基础设施时，在每个集群上部署监控技术栈是标准做法。这个堆栈通常由几个组件组成：
- Prometheus： 收集度量标准
- 告警管理器： 根据指标查询向各种提供者发送警报
- Grafana： 可视化豪华仪表板
简化架构如下：
注意事项
这种架构有一些注意事项，当你想从其中获取指标的集群数量增加时，它的伸缩性以及可扩展性不太好。
多个Grafana
在这种设置中，每个集群都有自己的Grafana和自己的一组仪表板，维护起来很麻烦。
存储指标数据是昂贵的
Prometheus将指标数据存储在磁盘上，你必须在存储空间和指标保留时间之间做出选择。如果你想长时间存储数据并在云提供商上运行，那么如果存储TB的数据，块存储的成本可能会很高。
同样，在生产环境中，Prometheus经常使用复制或分片或两者同时运行，这可能会使存储需求增加两倍甚至四倍。
解决方案
多个Grafana数据源
可以在外部网络上公开Prometheus的端点，并将它们作为数据源添加到单个Grafana中。你只需要在Prometheus外部端点上使用TLS或TLS和基本认证来实现安全性。此解决方案的缺点是不能基于不同的数据源进行计算。
Prometheus联邦
Prometheus联邦允许从Prometheus中抓取Prometheus，当你不抓取很多指标数据时，这个解决方案可以很好地工作。在规模上，如果你所有的Prometheus目标的抓取持续时间都比抓取间隔长，可能会遇到一些严重的问题。
Prometheus远程写
虽然远程写入是一种解决方案（也由Thanos receiver实现），但我们将不在本文中讨论“推送指标”部分。建议在不信任多个集群或租户的情况下（例如在将Prometheus构建为服务提供时），将指标作为最后的手段。无论如何，这可能是以后文章的主题，但我们将在这里集中讨论抓取。
2.Thanos
Thanos是一个“开源的，高可用的Prometheus系统，具有长期存储能力”。很多知名公司都在使用Thanos，也是CNCF孵化项目的一部分。
Thanos的一个主要特点就是允许“无限”存储空间。通过使用对象存储（比如S3），几乎每个云提供商都提供对象存储。如果在前提环境下运行，对象存储可以通过rook或minio这样的解决方案提供。
它是如何工作的？
Thanos和Prometheus并肩作战，从Prometheus开始升级到Thanos是很常见的。
Thanos被分成几个组件，每个组件都有一个目标（每个服务都应该这样:)），组件之间通过gRPC进行通信。
Thanos Sidecar
Thanos和Prometheus一起运行（有一个边车），每2小时向一个对象存储库输出Prometheus指标。这使得Prometheus几乎是无状态的。
Prometheus仍然在内存中保存着2个小时的度量值，所以在发生宕机的情况下，你可能仍然会丢失2个小时的度量值（这个问题应该由你的Prometheus设置来处理，使用HA/分片，而不是Thanos）。
Thanos sidecar与Prometheus运营者和Kube Prometheus栈一起，可以轻松部署。这个组件充当Thanos查询的存储。
Thanos存储
Thanos存储充当一个网关，将查询转换为远程对象存储。它还可以在本地存储器上缓存一些信息。基本上，这个组件允许你查询对象存储以获取指标。这个组件充当Thanos查询的存储。
Thanos Compactor
Thanos Compactor是一个单例（它是不可扩展的），它负责压缩和降低存储在对象存储中的指标。下采样是随着时间的推移对指标力度的宽松。例如，你可能想将你的指标保持2年或3年，但你不需要像昨天的指标那么多数据点。这就是压缩器的作用，它可以在对象存储上节省资节，从而节省成本。
Thanos Query
Thanos查询是Thanos的主要组件，它是向其发送PromQL查询的中心点。Thanos查询暴露了一个与Prometheus兼容的端点。然后它将查询结果分派给所有的“stores”。记住，Store可能是任何其他提供指标的Thanos组件。
Thanos查询可以发送查询到另一个Thanos查询（他们可以堆叠）。
- Thanos Store
- Thanos Sidecar
- Thanos Query
还负责对来自不同Store或Prometheus的相同指标进行重复数据删除。例如，如果你有一个度量值在Prometheus中，同时也在对象存储中，Thanos Query可以对该指标值进行重复数据删除。在Prometheus HA设置的情况下，重复数据删除也基于Prometheus副本和分片。
Thanos Query Frontend
正如它的名字所暗示的，Thanos查询前端是Thanos查询的前端，它的目标是将大型查询拆分为多个较小的查询，并缓存查询结果（在内存或memcached中）。
还有其他组件，比如在远程写的情况下接收Thanos，但这仍然不是本文的主题。
3.多集群架构
有多种方法可以将这些组件部署到多个Kubernetes集群中，根据用例的不同，有些方法比其他方法更好，在这里我们不能给出详细的介绍。
我们的例子是在AWS上运行，使用tEKS部署了2个集群，我们的all in one解决方案将生产就绪的EKS集群部署在AWS上：
- 一个观察者集群
- 一个观察集群
我们的部署使用了官方的kube-prometheus-stack和bitnami thanos图表。
一切都是在我们的terraform-kubernetes-addons存储库中策划的。
Thanos demo文件夹中的目录结构如下：
├── env_tags.yaml
├── eu-west-1
│ ├── clusters
│ │ └── observer
│ │ ├── eks
│ │ │ ├── kubeconfig
│ │ │ └── terragrunt.hcl
│ │ ├── eks-addons
│ │ │ └── terragrunt.hcl
│ │ └── vpc
│ │ └── terragrunt.hcl
│ └── region_values.yaml
└── eu-west-3
├── clusters
│ └── observee
│ ├── cluster_values.yaml
│ ├── eks
│ │ ├── kubeconfig
│ │ └── terragrunt.hcl
│ ├── eks-addons
│ │ └── terragrunt.hcl
│ └── vpc
│ └── terragrunt.hcl
└── region_values.yaml
这允许DRY（Don 't Repeat Yourself）基础设施，并可以轻松地扩展AWS帐户、区域和集群的数量。
观察者集群
观察者集群是我们的主集群，我们将从它查询其他集群：
Prometheus正在运行：
- Grafana启用
- Thanos边车上传到特定的桶
kube-prometheus-stack = {
enabled = true
allowed_cidrs = dependency.vpc.outputs.private_subnets_cidr_blocks
thanos_sidecar_enabled = true
thanos_bucket_force_destroy = true
extra_values = <<-EXTRA_VALUES
grafana:
deploymentStrategy:
type: Recreate
ingress:
enabled: true
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: nginx
cert-manager.io/cluster-issuer: "letsencrypt"
hosts:
- grafana.${local.default_domain_suffix}
tls:
- secretName: grafana.${local.default_domain_suffix}
hosts:
- grafana.${local.default_domain_suffix}
persistence:
enabled: true
storageClassName: ebs-sc
accessModes:
- ReadWriteOnce
size: 1Gi
prometheus:
prometheusSpec:
replicas: 1
retention: 2d
retentionSize: "10GB"
ruleSelectorNilUsesHelmValues: false
serviceMonitorSelectorNilUsesHelmValues: false
podMonitorSelectorNilUsesHelmValues: false
storageSpec:
volumeClaimTemplate:
spec:
storageClassName: ebs-sc
accessModes: ["ReadWriteOnce"]
resources:
requests:
storage: 10Gi
EXTRA_VALUES
为观察者集群生成一个CA证书：
- 这个CA将被进入sidecar的被观察集群所信任
- 为Thanos querier组件生成TLS证书，这些组件将查询被观察集群
Thanos组件部署：
- Thanos组件全部部署完成
- 查询前端，作为Grafana的数据源端点
- 存储网关用于查询观察系统
- Query将对存储网关和其他查询器执行查询
部署的额外Thanos组件：
- 配置了TLS的Thanos查询器对每个被观察集群进行查询
thanos-tls-querier = {
"observee" = {
enabled = true
default_global_requests = true
default_global_limits = false
stores = [
"thanos-sidecar.${local.default_domain_suffix}:443"
]
}
}
thanos-storegateway = {
"observee" = {
enabled = true
default_global_requests = true
default_global_limits = false
bucket = "thanos-store-pio-thanos-observee"
region = "eu-west-3"
}
被观测集群
被观测集群是Kubernetes集群，具有最小的Prometheus/Thanos安装，将被观测集群查询。
Prometheus operator正在运行：
- Thanos这边就是上传给观察者特定的桶
- Thanos边车与TLS客户端认证的入口对象一起发布，并信任观察者集群CA
kube-prometheus-stack = {
enabled = true
allowed_cidrs = dependency.vpc.outputs.private_subnets_cidr_blocks
thanos_sidecar_enabled = true
thanos_bucket_force_destroy = true
extra_values = <<-EXTRA_VALUES
grafana:
enabled: false
prometheus:
thanosIngress:
enabled: true
ingressClassName: nginx
annotations:
cert-manager.io/cluster-issuer: "letsencrypt"
nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true"
nginx.ingress.kubernetes.io/backend-protocol: "GRPC"
nginx.ingress.kubernetes.io/auth-tls-verify-client: "on"
nginx.ingress.kubernetes.io/auth-tls-secret: "monitoring/thanos-ca"
hosts:
- thanos-sidecar.${local.default_domain_suffix}
paths:
- /
tls:
- secretName: thanos-sidecar.${local.default_domain_suffix}
hosts:
- thanos-sidecar.${local.default_domain_suffix}
prometheusSpec:
replicas: 1
retention: 2d
retentionSize: "6GB"
ruleSelectorNilUsesHelmValues: false
serviceMonitorSelectorNilUsesHelmValues: false
podMonitorSelectorNilUsesHelmValues: false
storageSpec:
volumeClaimTemplate:
spec:
storageClassName: ebs-sc
accessModes: ["ReadWriteOnce"]
resources:
requests:
storage: 10Gi
EXTRA_VALUES
Thanos组件部署：
- Thanos压缩器来管理这个特定集群的下采样
thanos = {
enabled = true
bucket_force_destroy = true
trusted_ca_content = dependency.thanos-ca.outputs.thanos_ca
extra_values = <<-EXTRA_VALUES
compactor:
retentionResolution5m: 90d
query:
enabled: false
queryFrontend:
enabled: false
storegateway:
enabled: false
EXTRA_VALUES
}
4.再深入一点
让我们检查一下集群上正在运行什么。
关于观察员，我们有：
kubectl -n monitoring get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
alertmanager-kube-prometheus-stack-alertmanager-0 2/2 Running 0 120m
kube-prometheus-stack-grafana-c8768466b-rd8wm 2/2 Running 0 120m
kube-prometheus-stack-kube-state-metrics-5cf575d8f8-x59rd 1/1 Running 0 120m
kube-prometheus-stack-operator-6856b9bb58-hdrb2 1/1 Running 0 119m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-8hvmv 1/1 Running 0 117m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-cwlfd 1/1 Running 0 120m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-rsss5 1/1 Running 0 120m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-rzgr9 1/1 Running 0 120m
prometheus-kube-prometheus-stack-prometheus-0 3/3 Running 1 120m
thanos-compactor-74784bd59d-vmvps 1/1 Running 0 119m
thanos-query-7c74db546c-d7bp8 1/1 Running 0 12m
thanos-query-7c74db546c-ndnx2 1/1 Running 0 12m
thanos-query-frontend-5cbcb65b57-5sx8z 1/1 Running 0 119m
thanos-query-frontend-5cbcb65b57-qjhxg 1/1 Running 0 119m
thanos-storegateway-0 1/1 Running 0 119m
thanos-storegateway-1 1/1 Running 0 118m
thanos-storegateway-observee-storegateway-0 1/1 Running 0 12m
thanos-storegateway-observee-storegateway-1 1/1 Running 0 11m
thanos-tls-querier-observee-query-dfb9f79f9-4str8 1/1 Running 0 29m
thanos-tls-querier-observee-query-dfb9f79f9-xsq24 1/1 Running 0 29m
kubectl -n monitoring get ingress
NAME CLASS HOSTS ADDRESS PORTS AGE
kube-prometheus-stack-grafana grafana.thanos.teks-tg.clusterfrak-dynamics.io k8s-ingressn-ingressn-afa0a48374-f507283b6cd101c5.elb.eu-west-1.amazonaws.com 80, 443 123m
被观察者：
kubectl -n monitoring get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
alertmanager-kube-prometheus-stack-alertmanager-0 2/2 Running 0 39m
kube-prometheus-stack-kube-state-metrics-5cf575d8f8-ct292 1/1 Running 0 39m
kube-prometheus-stack-operator-6856b9bb58-4cngc 1/1 Running 0 39m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-bs4wp 1/1 Running 0 39m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-c57ss 1/1 Running 0 39m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-cp5ch 1/1 Running 0 39m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-tnqvq 1/1 Running 0 39m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-z2p49 1/1 Running 0 39m
kube-prometheus-stack-prometheus-node-exporter-zzqp7 1/1 Running 0 39m
prometheus-kube-prometheus-stack-prometheus-0 3/3 Running 1 39m
thanos-compactor-7576dcbcfc-6pd4v 1/1 Running 0 38m
kubectl -n monitoring get ingress
NAME CLASS HOSTS ADDRESS PORTS AGE
kube-prometheus-stack-thanos-gateway nginx thanos-sidecar.thanos.teks-tg.clusterfrak-dynamics.io k8s-ingressn-ingressn-95903f6102-d2ce9013ac068b9e.elb.eu-west-3.amazonaws.com 80, 443 40m
我们的TLS查询器应该能够查询被观测集群的度量标准。
让我们来看看它们的行为：
k -n monitoring logs -f thanos-tls-querier-observee-query-687dd88ff5-nzpdh
level=info ts=2021-02-23T15:37:35.692346206Z caller=storeset.go:387 component=storeset msg="adding new storeAPI to query storeset" address=thanos-sidecar.thanos.teks-tg.clusterfrak-dynamics.io:443 extLset="{cluster=\"pio-thanos-observee\", prometheus=\"monitoring/kube-prometheus-stack-prometheus\", prometheus_replica=\"prometheus-kube-prometheus-stack-prometheus-0\"}"
所以这个查询器pods可以查询我的其他集群，如果我们检查Web，我们可以看到存储：
kubectl -n monitoring port-forward thanos-tls-querier-observee-query-687dd88ff5-nzpdh 10902
太棒了，但是我只有一个存储，还记得我们说过查询器可以堆叠在一起吗？在我们的观察者集群中，我们有标准的http查询器，它可以查询架构图中的其他组件。
kubectl -n monitoring port-forward thanos-query-7c74db546c-d7bp8 10902
这里我们可以看到所有的存储已经被添加到我们的中心查询器：
- 观察者把本地Thanos聚集
- 我们的存储网关（一个用于远程观测者集群，一个用于本地观测者集群）
- 本地TLS查询器，它可以查询被观察的sidecar
5.在Grafana可视化
最后，我们可以前往Grafana，看看默认的Kubernetes仪表板是如何与多集群兼容的。
6.总结
Thanos是一个非常复杂的系统，有很多移动部件，我们没有深入研究具体的自定义配置，因为它会花费太多的时间。
我们在tEKS存储库中提供了一个相当完整的AWS实现，它抽象了很多复杂性（主要是mTLS部分），并允许进行很多定制。你也可以使用terraform-kubernetes-addons模块作为独立的组件。我们计划在未来支持其他云提供商。不要犹豫，通过Github上的任何一个项目的问题联系我们。
根据你的基础设施和需求，有许多可能适合你的Thanos实现。
如果你想深入研究Thanos，可以查看他们的官方kube-thanos存储库，以及他们关于跨集群通信的建议。