哪位有flink k8s operator的监控告警模板吗？

Flink Kubernetes Operator 是一个用于在 Kubernetes 上部署和管理 Apache Flink 集群的工具。监控和告警是确保 Flink 集群稳定运行的关键部分。虽然没有一个标准的监控告警模板适用于所有场景，但你可以根据以下指导原则来创建自己的监控告警模板：

基础监控指标：
JobManager 和 TaskManager 的 CPU 使用率
JobManager 和 TaskManager 的内存使用率
Flink 作业的反压情况
Flink 作业的 checkpoint 情况
Flink 作业的延迟和吞吐量
告警规则：
当 CPU 使用率超过预设阈值时触发告警
当内存使用率超过预设阈值时触发告警
当反压超过预设阈值时触发告警
当 checkpoint 失败或延迟超过预设阈值时触发告警
当作业延迟或吞吐量低于预设阈值时触发告警
告警模板示例：
这里提供一个简单的告警模板示例，你可以根据自己的需求进行调整：

在这个示例中，我们定义了两个告警规则：一个用于监控 JobManager 的 CPU 使用率，另一个用于监控 TaskManager 的内存使用率。这些规则使用 Prometheus 表达式来定义阈值和条件。
集成监控系统：
你需要将这些告警规则集成到你的监控系统中，比如 Prometheus 和 Alertmanager。确保你的监控系统能够收集 Flink 集群的指标，并根据这些规则触发告警。

在阿里云平台上配置Flink on Kubernetes（k8s）Operator的监控告警，可以通过以下步骤设置告警模板，尽管直接提及Flink K8s Operator的特定监控告警模板，但可以根据通用的Flink监控配置指导进行调整以适应Kubernetes环境：

1. 选择监控服务

• 云监控服务: 对于基础监控需求，可以直接利用阿里云的云监控服务进行配置。
• ARMS监控服务: 如果需要更详细的监控指标和自定义配置，推荐使用ARMS监控服务，它支持更多监控指标和告警规则的定制。

2. 在Flink开发控制台配置

• 登录实时计算控制台，在Flink全托管页签下，选择目标工作空间，进入控制台。
• 通过配置管理或作业运维页签，访问告警规则或告警规则模板的配置界面。
• 创建告警规则模板时，需填写规则名称、描述，并配置触发报警的具体条件，如Restart Count in 1 Minute、Checkpoint Count in 5 Minutes、Emit Delay等关键指标。
• 设置生效时间、告警频率、通知方式及通知对象，确保已预先配置好有效的通知渠道。
• 可以开启告警降噪和无数据告警功能，以优化告警体验和确保系统异常及时发现。

3. 高级配置选项

• 告警降噪有助于减少因短暂异常引起的不必要的告警。
• 无数据告警监控作业或系统是否正常汇报监控数据，异常时触发告警。

4. 使用云监控或ARMS进行配置

• 云监控: 需要主账号或具有相应权限的RAM用户在云监控控制台配置告警规则。支持订阅指标告警和事件告警。
• ARMS: 在Flink开发控制台直接创建告警规则，或在ARMS控制台通过PromQL自定义监控指标告警。

注意事项

• 确保监控指标的选择与Kubernetes环境中Flink应用的实际需求相匹配。
• Emit Delay等指标的有效性依赖于数据源中时间戳的准确性。
• 通知方式和通知对象必须事先在系统中配置并验证有效，以免告警通知失败。

虽然没有直接提供Flink K8s Operator的特定监控告警模板，但通过上述步骤和注意事项，您可以根据实际需求在阿里云平台上配置适合Kubernetes环境的Flink应用监控与告警体系。确保充分利用云监控和ARMS的功能，以实现全面且高效的监控管理。

Flink on Kubernetes 的监控告警模板，阿里云实时计算Flink版提供了在Flink开发控制台配置告警规则的功能，包括自定义规则。您可以在Flink作业的运维页面，选择告警配置页签，然后添加告警规则，配置触发条件和通知方式。具体配置步骤可以参考阿里云文档

关于Flink K8S Operator的监控告警模板，由于具体的实现可能会因环境、需求以及所使用的监控工具（如Prometheus、Grafana等）的不同而有所差异，因此很难提供一个通用的模板。不过，我可以根据一般性的做法和参考文章中的信息，给出一个大致的框架和步骤，供您参考。

监控告警框架

1. 监控工具选择
   Prometheus：作为监控系统的核心，负责收集Flink作业及K8S集群的指标数据。
   Grafana：用于展示Prometheus收集的数据，并提供可视化的监控界面。
   Alertmanager（可选）：用于处理由Prometheus生成的告警，并通过邮件、Slack、微信等方式通知相关人员。
2. 监控指标定义
   Flink作业指标：包括但不限于任务状态、延迟、吞吐量、背压等。
   K8S集群指标：包括节点状态、Pod状态、资源利用率（CPU、内存、磁盘、网络）等。
3. 告警规则配置
   定义告警阈值：根据业务需求和监控指标，设定合理的告警阈值。
   编写告警规则：在Prometheus中配置告警规则，当监控指标达到或超过阈值时，触发告警。
   配置告警通道：在Alertmanager中配置告警通道，指定告警信息的接收方式和接收人。
   监控告警步骤
4. 部署Prometheus和Grafana
   在K8S集群中部署Prometheus和Grafana服务。
   配置Prometheus以收集Flink作业和K8S集群的指标数据。
5. 集成Flink K8S Operator
   确保Flink K8S Operator已正确部署在K8S集群中。
   配置Prometheus以识别并监控由Flink K8S Operator管理的Flink作业。

看这个文档里面有
https://blog.csdn.net/tianmingqing0806/article/details/137119736

要在Prometheus中启用operator metrics ，请创建一个包含以下内容的pod-monitor.yaml文件：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PodMonitor
metadata:
  name: flink-kubernetes-operator
  labels:
    release: prometheus
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: flink-kubernetes-operator
  podMetricsEndpoints:
      - port: metrics

——参考链接。