DaemonSet 确保全部（或者某些）节点上运行一个 Pod 的副本。当有节点加入集群时， 也会为他们新增一个 Pod 。当有节点从集群移除时，这些 Pod 也会被回收。删除 DaemonSet 将会删除它创建的所有 Pod。
Kubernetes 是当今最受欢迎和广泛使用的容器编排和管理平台之一。它提供了高度可扩展的架构，使得在分布式环境中部署、管理和扩展应用程序变得更加容易。然而，随着应用程序数量和规模的增长，对于有效监控和管理 Kubernetes 环境变得至关重要。在本文中，我们将详细介绍 30 多种免费和开源的 Kubernetes 监控工具，以帮助您监视和优化 Kubernetes 集群的性能和可靠性。
https://devopscube.com/kubernetes-logging-tutorial/
本文介绍如何使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）集群对云上资源进行日志监控和审计。首先介绍了ELK集群的架构，然后详细讲解了如何在Kubernetes上部署ELK集群，最后介绍了如何通过ELK集群对云上资源进行日志监控和审计。
ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）是一个流行的日志管理解决方案，可以在Kubernetes中进行日志管理。下面是在Kubernetes中使用ELK组件进行日志管理的步骤：
上节课和大家介绍了 Kubernetes 集群中的几种日志收集方案，Kubernetes 中比较流行的日志收集解决方案是 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana（EFK）技术栈，也是官方现在比较推荐的一种方案。
Elasticsearch 是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大量日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。
在 Kubernetes 集群上安装 Elasticsearch（ES）集群，可以实现分布式、高可用性的 Elasticsearch 部署，可以提高 Elasticsearch 的稳定性和可靠性。在 Kubernetes 集群中，每个 Elasticsearch 实例都作为一个 Kubernetes pod 运行，多个 Elasticsearch 实例组成一个 ES 集群。
本篇文章来自《华为云云原生王者之路训练营》黄金系列课程第5课，由华为云容器技术专家Jessia Ding主讲，帮你了解工作负载的概念以及Kubernetes提供的内置工作负载的信息；Deployment/ DaemonSet/ Job/ CronJob概念以及使用场景。
随着 kubernetes 的快速发展，很多应用都在往 kubernetes 上面迁移，现阶段对于无状态应用的迁移是非常容易做到的，但是对于有状态应用的迁移还是有一定门槛的，主要是有状态应用的运行方式各有不同，比如 MySQL、MongoDB、Redis 这些应用运行的方式方法都不太相同，特别是对于线上环境需要高可用的集群模式的时候，则差别就更大了，这就导致了有状态应用向 Kubernetes 的迁移必然进度会很慢。现在比较好的解决方案就是针对有状态应用开发对应的 Operator 应用，比如 prometheus-operator、etcd-operator 等等，关于 Operator 的开发，可以查看前面的一篇入门文章：Kubernetes Operator 快速入门教程 以了解更多信息。
Deployment是 Kubernetes 中用于处理无状态服务的资源，而StatefulSet是用于支持有状态服务的资源，这两种不同的资源从状态的角度对服务进行了划分，而 DaemonSet 从不同的维度解决了集群中的问题 — 如何同时在集群中的所有节点上提供基础服务和守护进程。
通过应用和系统日志可以了解Kubernetes集群内所发生的事情，对于调试问题和监视集群活动来说日志非常有用。对于大部分的应用来说，都会具有某种日志机制。因此，大多数容器引擎同样被设计成支持某种日志机制。对于容器化应用程序来说，最简单和最易接受的日志记录方法是将日志内容写入到标准输出和标准错误流。 但是，容器引擎或运行时提供的本地功能通常不足以支撑完整的日志记录解决方案。例如，如果一个容器崩溃、一个Pod被驱逐、或者一个Node死亡，应用相关者可能仍然需要访问应用程序的日志。因此，日志应该具有独立于Node、Pod或者容器的单独存储和生命周期，这个概念被称为群集级日志记录。群集级日志记录需要一个独立的后端来存储、分析和查询日志。Kubernetes本身并没有为日志数据提供原生的存储解决方案，但可以将许多现有的日志记录解决方案集成到Kubernetes集群中。在Kubernetes中，有三个层次的日志：
前面大家介绍了 Kubernetes 集群中的几种日志收集方案，Kubernetes 中比较流行的日志收集解决方案是 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana（EFK）技术栈，也是官方现在比较推荐的一种方案。
Kubernetes 中比较流行的日志收集解决方案是 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana（EFK）技术栈，也是官方现在比较推荐的一种方案。
在Kubernetes集群环境中，一个完整的应用或服务都会涉及为数众多的组件运行，各组件所在的Node及实例数量都是可变的。日志子系统如果不做集中化管理，则会给系统的运维支撑造成很大的困难，因此建议在集群层面对日志进行统一收集和检索等工作。
上章节中介绍了Deployment，ReplicaSet，ReplicationController等副本控制器的使用和场景，接下来介绍kubernetes系列教程控制器DaemonSet使用。
日志收集方案是采用 Elasticsearch、Fluentd、Filebeat 和 Kibana（EFK）技术栈。 Fluented主要用来收集k8s组件和docker容器日志，Filebeat主要用来收集应用日志，主要因为目前项目中应用日志并未全部通过stdout方式输出到docker日志驱动中，导致flunted收集日志并不全面，需要通过Filebeat来将应用日志收集到es中，再由kibana来展示。
与 Kustomize 和 Helm 不同的是，Operator不应当被称作是一种工具或者系统，它应该算是一种封装、部署和管理 Kubernetes 应用的方法，尤其是针对最复杂的有状态应用去封装运维能力的解决方案，最早是由 CoreOS 公司（于 2018 年被 RedHat 收购）的华人程序员邓洪超提出的。
前一段时间在死磕 ElasticSearch，本着偷师学艺的目的来读一下 ElasticSearch Operator 代码，学习一下 Operator 管理 ElasticSearch 集群的方式，优美下使用 ElasticSearch 的姿势。最后发现也没有多么神秘，Operator 目前只是专注于 ES 集群 Lifecycle 的管理，实现的方式也比较简单。
大家好啊，咱们的Kubernetes学习笔记时隔两月终于又迎来了更新，前面咱们介绍的Deployment、Service、Statefulset 相信看过文章的同学都已经明白他们各自的能力和使用场景了，如果已经没啥印象了或者是还没看过的同学，推荐看一下之前讲他们三个的文章。
监视日志和指标状态是集群管理员的重点工作。它的好处很明显：指标能帮你设置一个合理的性能目标，而日志分析可以发现影响你工作负载的问题。然而，困难的是如何找到一个与大量运行的应用程序一起工作的监视解决方案。
Kubernetes提供了巨大的灵活性和运行各种应用的能力。如果你的应用是云原生微服务或12要素（12-factor）应用，那么在Kubernetes中运行它们有可能会相对简单。
在官网下载https://github.com/coredns/deployment/tree/master/kubernetes 配置文件主要是deploy.sh和coredns.yam.sed，由于不是从kube-dns转到coredns，所以要注释掉kubectl相关操作，修改REVERSE_CIDRS、DNS_DOMAIN、CLUSTER_DNS_IP等变量为实际值，具体命令./deploy.sh -s -r 10.254.0.0/16 -i 10.254.0.10 -d clouster.local > coredns.yaml11
本文介绍利用在腾讯云TKE应用市场中的三款软件 fluentbit，elasticsearch和kibana搭建一套适用于kubernetes环境的云原生一站式日志解决方案。
kubernetes中内建了很多controller（控制器），这些相当于一个状态机，用来控制pod的具体状态和行为。
Kubernetes 是一款管理容器化应用程序的强大工具。然而，与任何复杂的系统一样，使用它时也可能出错。当问题出现时，掌握有效的故障排除技术和工具非常重要。
日志对于调试问题和监视集群情况也是非常有用的。而且大部分的应用都会有日志记录，对于传统的应用大部分都会写入到本地的日志文件之中。对于容器化应用程序来说则更简单，只需要将日志信息写入到 stdout 和 stderr 即可，容器默认情况下就会把这些日志输出到宿主机上的一个 JSON 文件之中，同样也可以通过 docker logs 或者 kubectl logs 来查看到对应的日志信息。
上文《 那些年我们一起学过的 Elasticsearch》 中提到了以 Elasticsearch 为核心，逐步衍生成了 ELK 技术栈，让我想到了道德经中的一句话。道德经阐述到：“道生一，一生二，而二生三，三生万物”。
顾名思义，DaemonSet 的主要功能是可让你在 K8s 集群中运行一个守护进程 Pod。DaemonSet 可确保在所有（或部分）工作节上点运行 Pod 的副本。
最近也一直在加班，处理项目中的事情，发现问题越多越是感觉自己的能力不足，希望自己能多学点。我觉得人生的意义就是在于能够不断的寻求突破吧。
https://akomljen.com/get-kubernetes-cluster-metrics-with-prometheus-in-5-minutes/ https://github.com/kubernetes/ingress-nginx/tree/f56e839134fd4a1d020c3e95d4fe89496225041c/deploy/grafana/dashboards https://github.com/kubernetes/ingress-nginx/tree/f56e839134fd4a1d020c3e95d4fe89496225041c/deploy/monitoring
当谈到 Kubernetes 中的 DaemonSet 时，它是一种控制器类型，确保特定的 Pod 在集群中的所有（或一部分）节点上运行。"DaemonSet" 这个术语本身意味着它确保一个 Pod 的副本，或者说是守护进程，在每个节点上都在运行。这对于部署需要在每个节点上运行的系统级守护进程或后台任务非常有用，例如日志收集器、监控代理或存储守护进程。
ElasticSearch 安装有最低安装要求，如果执行 Helm 安装命令后 Pod 无法正常启动，请检查是否符合最低要求的配置。
Ford, 云原生布道师，云原生实验室（CloudnativeLab.COM）创始人 专注于云计算领域数年，目前主要从事容器云平台的建设，推进各类基础设施服务的云原生化，乐于研发效能建设、产品驱动模式探索和敏捷高效的产品研发团队打造，ServiceMesh拥护者，持续交付、敏捷实践者。
确保有一套运行正常的 Kubernetes 集群，本文默认为使用 Elasticsearch7 作为后端存储；如果想把 ES 放到 Kubernetes 集群里那么还得确保集群配置了正确的存储，譬如默认的 StorageClass 可用等。本文为了方便起见(其实就是穷)采用外部 ES 存储且使用 docker-compose 单节点部署，所以不需要集群的分布式存储；最后确保你本地的 kubectl 能够正常运行。
在Kubernetes集群上运行多个服务和应用程序时，统一的日志收集不可或缺，Elasticsearch、Filebeat和Kibana（EFK）堆栈是目前较受欢迎的日志收集解决方案。在本教程中，我们将为部署在集群中的应用和集群本身设置生产级Kubernetes日志记录。将使用Elasticsearch作为日志后端，同时Elasticsearch的设置将具有极高的可扩展性和容错性。本教程一共有两篇，这是第一篇。
作者：李捷，Elastic首席云解决方案架构师 ELK生态下，构建日志分析系统的选择 说起开源的日志分析系统，ELK几乎无人不晓，这个生态并非是Elastic特意而为，毕竟Elasticsearch的初心是分布式的搜索引擎，被广泛用作日志系统纯粹一个“美丽的意外”，这是社区使用者推动而成。而现在各大云厂商推广自己的日志服务时，也往往将各种指标对标于ELK，可见其影响之广。 但其实，流行的架构中并非只有ELKB，当我们使用ELKB搭建一套日志系统时，除了Elasticsearch, Logstash, Kib
Heptio Velero ( 以前的名字为 ARK) 是一款用于 Kubernetes 集群资源和持久存储卷（PV）的备份、迁移以及灾难恢复等的开源工具。
http://tonybai.com/2017/03/03/implement-kubernetes-cluster-level-logging-with-fluentd-and-elasticsearch-stack/
完成微服务的开发之后，必须为其提供-一个合 适的分布式环境进行最终的部署和发布，才能充分发挥微服务架构的优势。这个环境首先应该是安全可靠的，并且是可以进行任意扩展的分布式环境。其次，它的基础设施应该是配备齐全的，并且稳定可靠、可扩展。这些基础设施包括数据库管理系统、文件管理系统、消息服务系统等服务，以及自动化测试和持续交付等工具。
本技术方案为基于Kubernetes为核心的持续部署（下文简称CD）方案，可以满足开发方的程序级日志查看分析，运维方的快速扩容与日常运维分析，并且可以保证用户的服务体验。并且整套放在可以在资源利用率上进一步提升，在不降低服务可靠性的前提下降低资源使用成本。
在生产环境中运行系统涉及到对高可用性、弹性和故障恢复的要求。在运行云原生应用程序时，这一点变得更加关键，因为在这种环境中，基本的假设是计算节点会中断，Kubernetes节点会宕机，微服务实例可能会失败，而服务预计会继续运行。
说起开源的日志分析系统，ELK几乎无人不晓，这个生态并非是Elastic特意而为，毕竟Elasticsearch的初心是分布式的搜索引擎，被广泛用作日志系统纯粹一个“美丽的意外”，这是社区使用者推动而成。而现在各大云厂商推广自己的日志服务时，也往往将各种指标对标于ELK，可见其影响之广。
在过去的几年间，社区意识到在容器中运行有状态工作负载的价值，而且像 Kubernetes 这样的编排器引入了必要的特性。
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