{container="kube-apiserver"} APIServer 内存使用量，单位：字节。...（1）添加 Prometheus 配置 在原有的 Prometheus 采集配置中新增一个 job 用于采集 ControllerManager，如下： apiVersion: v1 kind: ConfigMap...{container="kube-controller-manager"} 内存使用量，单位：字节。...| 资源指标 指标清单 PromQL 说明 内存使用量 memory_utilization_byte{container="kube-scheduler"} 内存使用量，单位：字节。...ports: - name: https port: 10250 protocol: TCP 这里是自定义的 Endpoints，添加了需要监控的节点
接下来我们将开始使用 OpenTelemetry 监控 Kubernetes 集群，将专注于收集 Kubernetes 集群、节点、pod 和容器的指标和日志，并使集群能够支持发出 OTLP 数据的服务...它必须大于或等于 send_batch_size。 metadata_keys（默认值=空）：当设置时，此处理器将为 client.Metadata 中值的每个不同组合创建一个批处理程序实例。...当内存使用量超过硬限制时，处理器将拒绝接收数据，并强制执行垃圾收集以尝试释放内存。...当内存使用量超过软限制时，处理器将进入内存限制模式，如果内存使用量下降到软限制以下，则恢复正常操作，数据将不再被拒绝，并且不会执行强制垃圾收集。 在内存限制模式下，处理器返回的错误是非永久性错误。...limit_mib（默认 = 0）：进程堆分配的最大内存量（以 MiB 为单位）。请注意，通常进程的总内存使用量将比该值高出约 50MiB，这定义了硬限制。
它包括4个仪表板，即集群，节点，Pod/容器和部署。它允许自动部署所需的Prometheus导出器，并使用默认的scrape配置与您的集群内Prometheus部署一起使用。...收集的指标是高级集群和节点统计信息，以及较低级别的pod和容器统计信息。使用高级指标进行警报，使用低级指标进行故障排除。...集群指标 Pod容量/用途 内存容量/使用率 CPU容量/使用率 磁盘容量/使用率 节点，容器和容器概述 节点指标 中央处理器 可用内存 每个CPU的负载 读取IOPS 写入IOPS 实用率 网络流量/...秒 网络数据包/秒 网络错误/秒 Pod/容器指标 内存使用情况 网络流量 CPU使用率 读取IOPS 写入IOPS 2.2、插件安装 进入pod或者将插件离线下载后上传到/var/lib/grafana...监视应用程序生命周期的详细信息 集群服务器中服务所在位置的可视化表示 节点概述 集群节点摘要 有关已用和已分配资源（RAM，CPU利用率）以及容器数量的信息 豆荚的物理分布 Dashboards 除了在插件主页上提供了常见的信息之外
Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。 ...，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB等 3、通知提醒：以可视方式定义最重要指标的警报规则，Grafana将不断计算并发送通知，在数据达到阈值时通过Slack、PagerDuty...展示模版下载： https://grafana.com/grafana/dashboards 三、prometheus部署 git网站：https://github.com/coreos/kube-prometheus...mkdir prometheus cd prometheus git clone https://github.com/coreos/kube-prometheus.git cd kube-prometheus...通过浏览器输入 Master IP ： 30200 我们可以在 status 下 Targets 里看到我们的节点状态： 显示 UP 状态 说明我们部署成功： prometheus 的 WEB
当从集群中添加或删除节点时，将触发此WATCH。...有时自动伸缩超标时，我们就会遇到麻烦。当新节点加入集群时，就会产生许多请求，并且一次添加数百个节点可能会使API Server服务过载。...我们从部署kube-prometheus项目开始，该项目收集各种指标，并提供良好的仪表板以完成可视化。随着时间的推移，我们添加了许多自己特有的仪表板，指标和警报。...随着节点日益增多，我们发现Prometheus收集的大量指标毫无用处。尽管kube-prometheus公开了许多有用的数据，但其中有部分我们从未使用过。...即使在设置了超大内存容量之后，这种情况似乎仍会发生（译者：该问题应该是发生在旧版本）。更糟糕的是，当它崩溃时，启动后需要花费很多时间进行恢复。
随着 Kubernetes 容器中服务数量的增加和指标使用量的增加，您的集群随后会扩展，并且您的服务的副本数量也会增加。因此，您必须监控和管理更多的集群指标，以确保容器高效运行。...虽然增加资源配额限制在短期内是有益的，但从长远来看是无效的，因为没有任何 pod 可以在某个时刻扩展到超过节点的内存容量。 此问题有解决方法。...尤其是当您有大量指标时。最后，这使得故障排除变得具有挑战性。 轮询 Prometheus 轮询器必须可以访问所有指标端点，以符合 Prometheus 使用的基于拉取的方法。...不幸的是，当它与 grafana 集成时，高延迟率是另一个问题，如下评论所证明： Prometheus 与 InfluxDB 之间的快速比较 Prometheus 和 InfluxDB 之间的异同凸显了它们在各种场景中的独特实用性...缩放 无需担心独立扩展节点，因为 InfluxDB 的节点是连接的。由于Prometheus节点的独立性，需要独立的可扩展性能力。
port: 9090 targetPort: http 2.5页面访问prometheus image.png 我们就可以通过http://任意节点IP:31160访问 prometheus...比如我们这里就可以去匹配__address__这个 Label 标签，然后替换掉其中的端口 最终添加如下job即可 - job_name: 'kubernetes-nodes' kubernetes_sd_configs...target_label: kubernetes_name 想自动发现集群中的 Service，就需要我们在 Service 的annotation区域添加prometheus.io...我们可以直接在之前的 Prometheus 的 Pod 中添加这个容器，对应的 YAML 资源声明如下： containers: - args: - --config.file...例如：一个警报已经触发，它正在通知整个集群是不可达的时，Alertmanager 则可以配置成关心这个集群的其他警报无效。
内存已经过度使用无法容忍节点故障，节点资源使用的总量超过节点的内存总量，所以如果有节点故障将影响集群资源运行因为所需资源将无法被分配。...当使用 request 和 limit 限制资源时，使用值和最大值还是有一点区别，当有 request 时说明最低分配了这么多资源。...需要注意当 request 等于 limit 时那么说明资源已经是100%已经分配使用当监控告警发出的时候需要区分。...当使用 request 和 limit 限制资源时，使用值和最大值还是有一点区别，当有 request 时说明最低分配了这么多资源。...kube_statefulset_labels：Kubernetes 标签转换为 Prometheus 标签。
prometheus operator 监控指标 kubernetes 资源相关 CPUThrottlingHigh 关于 CPU 的 limit 合理性指标。...当使用 request 和 limit 限制资源时，使用值和最大值还是有一点区别，当有 request 时说明最低分配了这么多资源。...需要注意当 request 等于 limit 时那么说明资源已经是100%已经分配使用当监控告警发出的时候需要区分。...当使用 request 和 limit 限制资源时，使用值和最大值还是有一点区别，当有 request 时说明最低分配了这么多资源。...kube_statefulset_labels：Kubernetes 标签转换为 Prometheus 标签。
此外，Kubernetes 会不断检查资源并在需要时驱逐 Pod，这个过程称为节点压力驱逐。...除了抢占，Kubernetes 还会不断检查节点资源，如磁盘压力、CPU 或内存不足 (OOM)。...上面的一些要点： 如果您在容器中添加非常低的请求，它们的 Pod 可能会被分配到组 1，这意味着它更有可能被驱逐。...Prometheus 中的 Pod 驱逐监控 可以使用 Prometheus 通过执行以下操作轻松监控 Pod 驱逐： kube_pod_status_reason{reason="Evicted"}...内存和 CPU 是节点中的重要资源，您需要配置 Pod、容器和节点以使用适量的内存和 CPU。如果您合理地管理这些资源，不仅可以降低成本，还可以确保重要流程无论如何都能继续运行。
为了使这些指标可用，您需要安装kube-state-metrics和 Prometheus 来抓取它公开的指标并将它们存储起来以供以后查询。...CPU / 内存请求与实际使用情况 每个容器都可以定义对 CPU 和内存的请求。Kubernetes 调度程序正在使用这些请求来确保它选择一个能够承载 Pod 的节点。...了解强制执行 CPU 和内存限制的方式非常重要，这样您才能了解跨过它们的工作负载的影响：当容器达到 CPU 限制时，它将受到限制，这意味着它从操作系统获得的 CPU 周期少于它可能有并且最终导致执行时间变慢...内存限制的执行方式与 CPU 限制不同：当您的容器达到内存限制时，它会被 OOMKilled，这与由于节点上的内存不足而被 OOMKIlled 产生的效果相同：进程将丢弃运行中的请求，服务将容量不足，直到容器重新启动...除了使您免于未来的故障之外，观察此指标还可用于规划随时间记录和添加数据的工作负载。Prometheus 是此类工作负载的一个很好的例子——当它将数据点写入其时间序列数据库时，磁盘中的可用空间量会减少。
： Kubernetes 节点的监控：比如节点的 cpu、load、disk、memory 等指标 内部系统组件的状态：比如 kube-scheduler、kube-controller-manager...可以通过 DaemonSet 控制器来部署该服务，这样每一个节点都会自动运行一个这样的 Pod，如果从集群中删除或者添加节点后，也会进行自动扩展。...CPU 时间，用它除以 CPU 的总时间，就可以得到容器的 CPU 使用率了： 首先计算容器的 CPU 占用时间，由于节点上的 CPU 有多个，所以需要将容器在每个 CPU 上占用的时间累加起来，Pod...=""}[1m])) by (namespace, pod) 然后计算 CPU 的总时间，这里的 CPU 数量是容器分配到的 CPU 数量，container_spec_cpu_quota 是容器的 CPU...=""}) by(namespace, pod) / 100000) * 100 在 promethues 里面执行上面的 promQL 语句可以得到下面的结果： Pod 内存使用率的计算就简单多了，直接用内存实际使用量除以内存限制使用量即可
2.标签应用 描述: 在 Prometheus 中标签往往有以下几种应用场景: 1) 在 Prometheus 采集时进行数据指标的分类，并按照一定的规则保留或者丢弃采集的数据。...2) 在 Prometheus UI 界面上采用PromQL表达式设置不同标签进行监控项的找寻,并且可以进行聚合以及求取平均值。 3) 在 Prometheus 中进行了静态设置采集节点时使用。...*,prod,.*' action: keep # - 3.匹配到该标签时丢弃 ( 正 则 匹 配 ) - source_labels: [__meta_kubernetes_endpoints_label_app_kubernetes_io_name...| 容器的最大内存使用量（单位：字节） | | container_memory_usage_bytes | gauge | 容器当前的内存使用量（单位：字节...| | container_spec_memory_limit_bytes | gauge | 容器的内存使用量限制
cAdvisor 概述 Kubernetes的生态中，cAdvisor是作为容器监控数据采集的Agent，其部署在每个节点上，内部代码结构大致如下：代码结构很良好，collector和storage部分基本可做到增量扩展开发...cAdvisor-promethus.png Node-exporter 概述 node-exporter 运行在节点上采集节点主机本身的cpu和内存等使用信息，并对外提供获取主机性能开销的信息。...例如，当数十或数百个服务的实例在运行，网络发生故障时，有可能一半的服务实例不能访问数据库。...抑制(Inhibition) 抑制是指当警报发出后，停止重复发送由此警报引发其他错误的警报的机制。...如果警报不匹配任何节点的任何子节点（没有匹配的子节点，或不存在），该警报基于当前节点的配置处理。
当kubernetes-service-endpoints作业的up指标值 为0时，将触发第一个警报，它表示Prometheus未能抓取任务。...第二个警报检查服务是否消失，并使用absent函数检查up指标是否存在 还使用node_systemd_unit_state指标为各个节点上监控的服务添加了警报规则，该指标跟踪systemd服务的状态...我们可以监控Kubernetes节点以及在节点上运行的Docker守护进程和容器 12.5.3 cAdvisor和节点 Kubernetes默认提供cAdvisor和特定节点的时间序列。...我们可以使用这些时间序列监控节点，以及每个节点上的Docker守护进程和容器 代码清单：为cAdvisor添加一个作业 - job_name: 'kubernetes-cadvisor' scheme...在我们的配置中也有一个监控节点本身的作业，它暴露了一些Kubernetes节点级指标 我们可以使用这些指标来监控底层容器、Docker守护进程和Kubernetes级节点性能 apiVersion: v1
此外，Kubernetes 会不断检查资源并在需要时驱逐 Pod，这个过程称为节点压力驱逐。...除了抢占，Kubernetes 还会不断检查节点资源，如磁盘压力、CPU 或内存不足 (OOM)。...这是基于对 CPU和内存的限制和请求。提醒一句: Limits 限制：容器可以使用的最大资源量。 Requests 请求：容器运行所需的最小资源量。...上面的一些要点： 如果您在容器中添加非常低的请求，它们的 Pod 可能会被分配到组 1，这意味着它更有可能被驱逐。...3.4 Prometheus中的 Pod 驱逐监控 可以使用 Prometheus 通过执行以下操作轻松监控 Pod 驱逐:kube_pod_status_reason{reason="Evicted
分组： 分组是指当出现问题时，Alertmanager会收到一个单一的通知，而当系统宕机时，很有可能成百上千的警报会同时生成，这种机制在较大的中断中特别有用。 ...例如，当数十或数百个服务的实例在运行，网络发生故障时，有可能服务实例的一半不可达数据库。在告警规则中配置为每一个服务实例都发送警报的话，那么结果是数百警报被发送至Alertmanager。 ...分组警报、警报时间，以及接收警报的receiver是在配置文件中通过路由树配置的。 抑制： 抑制是指当警报发出后，停止重复发送由此警报引发其他错误的警报的机制。 ...如果没有设置的话，子节点的可选配置参数从其父节点继承。 每个警报进入配置的路由树的顶级路径，顶级路径必须匹配所有警报（即没有任何形式的匹配）。然后匹配子节点。...如果警报不匹配任何节点的任何子节点（没有匹配的子节点，或不存在），该警报基于当前节点的配置处理。 接收器 receiver 顾名思义，警报接收的配置。
kube-prometheus即是通过operator方式部署的kubernetes集群监控，所以我们直接容器化部署kube-prometheus即可。...从这里也可以看到，当集群规模逐步增大时，grafana/prometheus会逐步增多，命名的可读性就会变得非常重要。 (4).生产级改造 1.总述 官方/开源版本用于生产还是有些问题需要处理的。...是 可能还有，想到再续(应该还是有的，一时想不到了)。 2.维护kube-prometheus副本 因为要适配生产，需要做一些改动，必须有一个地方存放且记录历史修改。...具体方式参见文章： kubernetes-4：阿里云上创建容器镜像服务 (5).总结 本文提供一个可用于生产的kube-prometheus的容器化配置(v0.30.0版本)，位于： https://github.com...(6).相关文章 kubernetes-1：使用kubeadm搭建K8S单master节点集群 grafana&prometheus生产级容器化监控-1：生产级容器化 grafana&prometheus
该为整个集群添加多少节点呢？...比较典型的方案是使用 prometheus 和 prometheus adapter 对接到 kubernetes 的 metrics api。...当实际使用量大于期望使用量时，HorizontalPodAutoscaler 会增加 pod 的副本数，以期望降低单个 pod 的负载，从而使得单个 pod 的 cpu 使用量降低到 0.2 core，...当实际使用量小于期望使用量时，则 HorizontalPodAutoscaler 会减少 pod 的副本数。...，尝试调度 Pending 的 pod，当 ClusterAutoscaler 发现依据某个节点的模板创建此节点之后，pod 即可被调度时，即会触发相应伸缩组的扩容操作。
Prometheus Adapter Prometheus Adapter（上图中的 PA）负责转换 Kubernetes 节点和 Pod 查询以便在 Prometheus 中使用。...转换的资源指标包括 CPU 和内存使用率指标。Prometheus Adapter 会公开用于 Pod 横向自动扩展的集群资源指标 API。...Alertmanager Alertmanager 服务处理从 Prometheus 接收的警报。Alertmanager 还负责将警报发送到外部通知系统。...kube-state-metrics 代理 kube-state-metrics 导出器代理（上图中的 KSM）将 Kubernetes 对象转换为 Prometheus 可使用的指标。...监控技术栈中的所有组件都由技术栈自监控，并在 OpenShift 更新时自动更新。
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