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使用Prometheus Operator监控集群

据Sysdig发布的容器报告,容器以及如Kubernetes等编排工具的使用增长了51%以上,大家开始将工作负载在集群中进行托管并管理。鉴于集群中短暂的状态,对于端到端的集群有一个十分重要的需求,即能够详细监控节点、容器以及pod。

IT工程师需要管理应用程序、集群(节点和数据),并且需要减少手动配置service、目标和数据存储的工作量,同时在应用程序每次关闭和返回时进行监控。这就需要一个无缝部署以及管理高可用监控系统(如Prometheus),其中可以与Operator一起处理抓取目标的动态配置、服务发现以及用于告警集群中各种目标的配置规则。同时,使用Operator模式编写代码以减少人工干预。

本文,我们将关注Prometheus Operator是如何工作的,service monitor在Prometheus Operator中是如何发现目标和获取指标的。

在集群监控中Prometheus Operator所扮演的角色

  • 能够使用原生Kubernetes配置选项无缝安装Prometheus Operator
  • 能够在Kubernetes命名空间中创建和摧毁一个Prometheus实例,某个特定的应用程序或者团队能够轻松地使用Operator
  • 能够预配置配置文件,包括Kubernetes资源的版本、持久性、保留策略和replica
  • 能够使用标签发现目标service,并根据熟悉的Kubernetes标签查询自动生成监控目标配置。

例如:当pod /service销毁并返回时,Prometheus Operator可以自动创建新的配置文件,无需人工干预。

在Operator模式下所需的组件

  • Custom Resource Definition(CRD):创建一个新的自定义资源,包括可指定的名称和模式,无需任何编程。Kubernetes API提供和处理自定义资源的存储。
  • 自定义资源:扩展Kubernetes API或允许将自定义API引入kubernetes集群的对象。
  • 自定义控制器:以新的方式处理内置的Kubernetes对象,如Deployment、Service等,或管理自定义资源,如同管理本机Kubernetes组件
  • Operator模式(适用于CRD和自定义控制器):Operator基于Kubernetes资源和控制器增加了允许Operator执行常见应用程序任务的配置。

Operator的工作流程

Operator在后台执行以下操作以管理自定义资源:

1、CRD创建:CRD定义规范和元数据,基于该规范和元数据应创建自定义资源。当创建CRD的请求时,使用Kubernetes内部模式类型(OpenAPI v3模式)验证元数据,然后创建自定义资源定义(CRD)对象

2、自定义资源创建根据元数据和CRD规范验证对象,并相应地创建自定义对象创建。

3、Operator(自定义控制器)开始监控event及其状态变更,并基于CRD管理自定义资源。它可以提供event在自定义资源上执行CRUD操作,因此每当更改自定义资源的状态时,都能被触发相应的event。

服务发现及自动配置获取的目标

Prometheus Operator使用Service Monitor CRD执行自动发现和自动配置获取的目标。

ServiceMonitoring包括以下组件:

  1. Service:实际上是service/deployment,它在定义的端点、端口暴露指标,并使用对应的标签进行标识。每当service或pod发生故障时,该service以相同的标签返回,因此使得它可被service monitor发现。
  2. Service Monitor:可基于匹配的标签发现service的自定义资源。Servicemonitor处于部署了Prometheus CRD的命名空间中,但通过使用NamespaceSelector,它依旧能够发现部署在其他命名空间中的service。
  3. Prometheus CRD:基于标签与service monitor相匹配并且能够生成Prometheus的配置。
  4. Prometheus Operator:它可调用config-reloader组件以自动更新yaml配置,其中包含抓取目标的详细信息。

接下来我们来看一个简单的使用案例,以此理解Prometheus Operator时如何监控service的。

使用案例

使用Prometheus Operator进行Gerrit服务监控

Gerrit是一个代码review工具,主要用于DevOps CI流水线,在代码入库前对每个提交进行审阅。本文假设Gerrit已经在Kubernetes集群中运行,因此不再赘述Gerrit在Kubernetes作为服务运行的步骤。

如果你还没有Prometheus Operator,可以使用helm chart来安装或直接使用Rancher,在Rancher2.2及以上的版本中,Rancher会在新添加的集群中部署一个Prometheus Operator。以下组件将会被默认下载安装:

  • prometheus-operator
  • prometheus
  • alertmanager
  • node-exporter
  • kube-state-metrics
  • grafana
  • service monitors to scrape internal kubernetes components

>>>kube-apiserver

>>>kube-scheduler

>>>kube-controller-manager

>>>etcd

>>>kube-dns/coredns

以下步骤将展示Prometheus Operator如何自动发现运行在Kubernetes集群上的Gerrit服务以及如何从Gerrit中抓取指标。

使用Gerrit-Prometheus插件暴露指标

可以使用Prometheus jar插件暴露Gerrit指标,但需要提前将该插件安装在Gerrit实例上运行。

  1. Prometheus jar插件下载地址: https://gerrit-ci.gerritforge.com/,将jar放在Gerrit插件目录中:/var/gerrit/review_site/plugins/,并重启gerrit服务。
  2. 在管理员的web界面校验Prometheus插件:Gerrit -> Plugins -> Prometheus plugin。
  3. 创建一个账号和组并给予查看指标的访问权限
  4. 以管理员权限登录到Gerrit的web界面,访问:Projects>List>All-Projects。点击【Access】标签,再点击【edit】按钮。
  5. 在block global capabilities中,点击【Add Permission】并且在下拉列表中选择【View Metrics】。
  6. 在Gerrit中为用户生成一个token。
  7. 选择我们此前创建的组“Prometheus Metrics“,点击【Add】按钮。
  8. 滑至页面底部并点击【Save Changes】按钮。

创建secret以访问Gerrit服务

  1. 在Gerrit中生成token之后,你可以使用用户id和token来生成Base64编码格式的用户id和token,用于将凭证存储在Kubernetes中。
  2. 使用secret的详细信息创建一个yaml并在Kubernetes中创建secret。
  3. kubectl apply -f gerrit-secret.yaml

将标签应用到服务

使用两个标签标记Gerrit服务,例如:app: gerrit and release: prometheus-operator

kubectl label svc gerrit app=gerrit release=prometheus-operator

为Gerrit创建Service Monitor

在servicemonitoring添加端点的详细信息以发现Gerrit服务指标以及具有匹配标签的的selector,如下所示:

带标签的service selector

Selector下的标签是用于标识服务的标签:

Selector:
matchLabels:
app: gerrit
release: prometheus-operator

ServiceMonitor selector

元数据部分下的标签是指用于通过Prometheus CRD识别服务监视器的标签。

Metadata:
labels:
app: gerrit
release: prometheus-operator

Namespaceselector:在Gerrit服务所运行的Kubernetes集群中提供命名空间。Service可以在任何命名空间中运行,但service monitor只能在Prometheus Operator运行的命名空间创建,这样Prometheus CRD就可以识别service monitor对象。

在Prometheus中匹配Service Monitor selector

使用以下命令验证Prometheus对象中Service Monitor selector的部分:

kubectl get prometheus
Match and apply the label as given in step 4b for the Prometheus object.
serviceMonitorSelector:
matchLabels:
release: prometheus-operator

注意:如果Prometheus-operator使用helm部署,标签release=Prometheus-operator已经应用到Prometheus对象上。我们依旧需要在service monitor中匹配这个标签,因为Prometheus CRD需要确定合适的service monitor。

以上servicemonitor创建步骤可以使用prometheus-operator helm自定义values.yaml来完成。

自动发现Gerrit服务

标签更新之后,Prometheus自定义对象将会自动调用config-reloader来读取终端并更新Prometheus配置文件。这是Prometheus Operator的一个好处,无需手动介入创建Prometheus配置文件和更新抓取的配置。

1、 打开Prometheus url:http://prometheusip:nodeport

kubectl get svc prometheus以获取nodeport详细信息并用节点的详细信息来替代IP。

2、 访问菜单:Status -> Configuration,来查看使用抓取配置自动加载的Prometheus配置。在scrape_configs部分,可以查看Gerrit service monitor的详细信息,如下所示:

3、 访问菜单 -> Status -> Targets or Service Discovery。如果service monitor已经成功抓取Gerrit的指标,目标应该显示为健康[1/1up]。

在Grafana中的Gerrit 健康指标

Gerrit暴露了各种指标,如JVM运行时间、线程内存、heap size、error等。这些都可以在Grafana仪表板中配置以监控Gerrit的性能和运行状况(如下所示)。

Gerrit指标在scrape url下暴露:

http://gerrit-svcip:nodeport/a/plugins/metrics-reporter-prometheus/metrics

kubectl get svc prometheus-获取service 节点端口。

将gerrit-svcip、nodeport替换为gerrit服务的gerrit IP / nodeport的详细信息,暴露的指标将如下所示。

指标的值可以在Prometheus -> Graph 中的表达字段进行评估,如:caches_disk_cached_git_tags

在Grafana中配置指标以监控Gerrit的健康状况,选择数据源为Prometheus并在dashboard中配置widget。一些已经配置的关键指标有JVM_threads、Uptime、Http_Plugin errors、内存使用情况、事件等。

Prometheus Operator有助于Prometheus的无缝部署和管理、抓取目标的动态配置、服务发现、可扩展性、以及内置的SRE专业知识,这可以加速集群监控。

开箱即用的Prometheus

2018年年末,Rancher Labs宣布加强对Prometheus的支持,这将为跨多个Kubernetes集群和多个隔离租户环境提供更高的可见性。在Rancher2.2及以上的版本中,每当添加一个新的Kubernetes集群到Rancher中,Rancher都将在集群中部署一个Prometheus operator,然后在集群中创建一个Prometheus部署。此外,还支持以下两个功能:

  • 集群范围内的Prometheus部署将被用于存储集群指标(如CPU节点和内存消耗),并存储从单个用户部署的应用程序中收集的项目级指标。
  • 项目级的Grafana与Prometheus的通信将通过安全代理完成,该代理可为Prometheus实现多租户。安全代理工具PromQL语句可确保仅能通过用户项目的命名空间进行查询。

Rancher对Prometheus的增强支持,可确保为所有Kubernetes集群、所有项目和所有用户进行高效的部署和有效的监测。安全代理确保不在多租户之间重复共享数据,并且对多租户进行隔离。除此之外,Rancher还收集使用Prometheus处理的数据公开端点的任意自定义指标。所有指标均可用于Rancher内部的告警和决策,通过通知用户的Slack及PagerDuty进行简单操作,通过启动工作负载的横向扩展最终增加负载进行复杂操作。Rancher现在还拥有完全安全隔离和RBAC的集群级和项目级的指标和仪表盘。

如何提升运维效率、降低开发成本,提升整体的业务运维能力?随着互联网科技的快速发展,这俨然成为当下所有企业的必答题目。

文章转载自RancherLabs。点击这里阅读原文了解更多

本文分享自微信公众号 - CNCF(lf_cncf)

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原始发表时间:2019-09-19

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