k8s中部署Grafana-prometheus系列文章第二篇

本文涉及的产品
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
可观测监控 Prometheus 版,每月50GB免费额度
简介: k8s中部署Grafana-prometheus系列文章第二篇

前言

上一篇介绍了prometheus的安装配置,大家可访问k8s中部署prometheus监控告警系统-prometheus系列文章第一篇查看,这篇将接着上篇内容介绍Grafana,并在Grafana的web界面导入物理节点和容器的监控模板,并且展示prometheus的监控指标,然后通过alertmanager实现监控报警。

温馨提示

这篇文章和上一篇使用相同的实验环境,大家在看这篇文章之前需要把k8s中部署prometheus监控告警系统-prometheus系列文章第一篇看完,并且按照要求做实验,这样我们在能继续下面的内容

机器规划:

和上一篇文章使用相同的实验环境:

master节点的机器ip是192.168.0.6,主机名是master1

node节点的机器ip是192.168.0.56,主机名是node1

master高可用集群安装可参考如下文章:

k8s1.18高可用集群安装-超详细中文官方文档

k8s1.18多master节点高可用集群安装-超详细中文官方文档

Grafana安装和配置

下载安装Grafana需要的镜像

上传heapster-grafana-amd64_v5_0_4.tar.gz镜像到k8s的各个master节点和k8s的各个node节点,然后在各个节点手动解压:
docker load -i heapster-grafana-amd64_v5_0_4.tar.gz

镜像所在的百度网盘地址如下:

链接:https://pan.baidu.com/s/1TmVGKxde_cEYrbjiETboEA 
提取码:052u

在k8s的master1节点创建grafana.yaml

cat  >grafana.yaml <<  EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: monitoring-grafana
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      task: monitoring
      k8s-app: grafana
  template:
    metadata:
      labels:
        task: monitoring
        k8s-app: grafana
    spec:
      containers:
      - name: grafana
        image: k8s.gcr.io/heapster-grafana-amd64:v5.0.4
        ports:
        - containerPort: 3000
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - mountPath: /etc/ssl/certs
          name: ca-certificates
          readOnly: true
        - mountPath: /var
          name: grafana-storage
        env:
        - name: INFLUXDB_HOST
          value: monitoring-influxdb
        - name: GF_SERVER_HTTP_PORT
          value: "3000"
          # The following env variables are required to make Grafana accessible via
          # the kubernetes api-server proxy. On production clusters, we recommend
          # removing these env variables, setup auth for grafana, and expose the grafana
          # service using a LoadBalancer or a public IP.
        - name: GF_AUTH_BASIC_ENABLED
          value: "false"
        - name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED
          value: "true"
        - name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE
          value: Admin
        - name: GF_SERVER_ROOT_URL
          # If you're only using the API Server proxy, set this value instead:
          # value: /api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy
          value: /
      volumes:
      - name: ca-certificates
        hostPath:
          path: /etc/ssl/certs
      - name: grafana-storage
        emptyDir: {}
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    # For use as a Cluster add-on (https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons)
    # If you are NOT using this as an addon, you should comment out this line.
    kubernetes.io/cluster-service: 'true'
    kubernetes.io/name: monitoring-grafana
  name: monitoring-grafana
  namespace: kube-system
spec:
  # In a production setup, we recommend accessing Grafana through an external Loadbalancer
  # or through a public IP.
  # type: LoadBalancer
  # You could also use NodePort to expose the service at a randomly-generated port
  # type: NodePort
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 3000
  selector:
    k8s-app: grafana
  type: NodePort
EOF

通过kubectl apply 更新grafana

kubectl  apply -f grafana.yaml

查看grafana是否部署成功

kubectl get pods -n kube-system

显示如下,说明部署成功

    monitoring-grafana-7d7f6cf5c6-vrxw9   1/1     Running   0          3h51m

    查看grafana的service
    kubectl get svc -n kube-system

    显示如下:

      monitoring-grafana   NodePort    10.111.173.47    <none>        80:31044/TCP             3h54m

      上面可以看到grafana暴露的宿主机端口是31044

      我们访问k8s集群的master节点ip:31044即可访问到grafana的web界面

      Grafan界面接入prometheus数据源

      1)登陆grafana,在浏览器访问

      192.168.0.6:31044

      账号密码都是admin

      可看到如下界面:


      2)配置grafana界面:
      开始配置grafana的web界面:
      选择Create your first data source

      出现如下

      Name: Prometheus

      Type: Prometheus

      HTTP 处的URL写 如下:


      http://prometheus.monitor-sa.svc:9090

      配置好的整体页面如下:

      点击左下角Save & Test,出现如下Data source is working,说明prometheus数据源成功的被grafana接入了

      导入监控模板,可在如下链接搜索
      https://grafana.com/dashboards?dataSource=prometheus&search=kubernetes
      也可直接导入node_exporter.json监控模板,这个可以把node节点指标显示出来

      node_exporter.json在百度网盘地址如下:

        链接:https://pan.baidu.com/s/1vF1kAMRbxQkUGPlZt91MWg 
        提取码:kyd6

        还可直接导入docker_rev1.json,可以把容器相关的数据展示出来
        docker_rev1.json在百度网盘地址如下:


          链接:https://pan.baidu.com/s/17o_nja5N2R-g9g5PkJ3aFA 
          提取码:vinv

          怎么导入监控模板,按如下步骤

          上面Save & Test测试没问题之后,就可以返回Grafana主页面

          点击左侧+号下面的Import,出现如下界面

          选择Upload json file,出现如下

          选择一个本地的json文件,我们选择的是上面让大家下载的node_exporter.json这个文件,选择之后出现如下

          注:箭头标注的地方Name后面的名字是node_exporter.json定义的

          Prometheus后面需要变成Prometheus,然后再点击Import,就可以出现如下界面:

          导入docker_rev1.json监控模板,步骤和上面导入node_exporter.json步骤一样,导入之后显示如下:


          看到这我们就已经把Grafana部署和配置成功了,并且成功的接入了prometheus数据源,但不要着急,这是连载文章,下篇将接着这篇内容介绍Alertmanager并且通过alertmanager实现报警请继续关注,我会把最新知识不间断的分享给大家。


          技术交流群

          相关实践学习
          通过Ingress进行灰度发布
          本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
          容器应用与集群管理
          欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
          相关文章
          |
          2天前
          |
          存储 Kubernetes 容器
          K8S部署nexus
          该配置文件定义了Nexus 3的Kubernetes部署,包括PersistentVolumeClaim、Deployment和服务。PVC请求20Gi存储,使用NFS存储类。Deployment配置了一个Nexus 3容器,内存限制为6G,CPU为1000m,并挂载数据卷。Service类型为NodePort,通过30520端口对外提供服务。所有资源位于`nexus`命名空间中。
          |
          2月前
          |
          Prometheus Kubernetes 监控
          k8s部署针对外部服务器的prometheus服务
          通过上述步骤,您不仅成功地在Kubernetes集群内部署了Prometheus,还实现了对集群外服务器的有效监控。理解并实施网络配置是关键,确保监控数据的准确无误传输。随着监控需求的增长,您还可以进一步探索Prometheus生态中的其他组件,如Alertmanager、Grafana等,以构建完整的监控与报警体系。
          135 60
          |
          2月前
          |
          Prometheus Kubernetes 监控
          k8s部署针对外部服务器的prometheus服务
          通过上述步骤,您不仅成功地在Kubernetes集群内部署了Prometheus,还实现了对集群外服务器的有效监控。理解并实施网络配置是关键,确保监控数据的准确无误传输。随着监控需求的增长,您还可以进一步探索Prometheus生态中的其他组件,如Alertmanager、Grafana等,以构建完整的监控与报警体系。
          268 62
          |
          25天前
          |
          Kubernetes Cloud Native 微服务
          云原生入门与实践:Kubernetes的简易部署
          云原生技术正改变着现代应用的开发和部署方式。本文将引导你了解云原生的基础概念,并重点介绍如何使用Kubernetes进行容器编排。我们将通过一个简易的示例来展示如何快速启动一个Kubernetes集群,并在其上运行一个简单的应用。无论你是云原生新手还是希望扩展现有知识,本文都将为你提供实用的信息和启发性的见解。
          |
          1月前
          |
          存储 Kubernetes Devops
          Kubernetes集群管理和服务部署实战
          Kubernetes集群管理和服务部署实战
          48 0
          |
          2月前
          |
          NoSQL 关系型数据库 Redis
          高可用和性能:基于ACK部署Dify的最佳实践
          本文介绍了基于阿里云容器服务ACK,部署高可用、可伸缩且具备高SLA的生产可用的Dify服务的详细解决方案。
          |
          1月前
          |
          Prometheus 运维 监控
          智能运维实战:Prometheus与Grafana的监控与告警体系
          【10月更文挑战第26天】Prometheus与Grafana是智能运维中的强大组合,前者是开源的系统监控和警报工具,后者是数据可视化平台。Prometheus具备时间序列数据库、多维数据模型、PromQL查询语言等特性,而Grafana支持多数据源、丰富的可视化选项和告警功能。两者结合可实现实时监控、灵活告警和高度定制化的仪表板,广泛应用于服务器、应用和数据库的监控。
          235 3
          |
          4月前
          |
          Prometheus 监控 Cloud Native
          【监控】prometheus传统环境监控告警常用配置
          【监控】prometheus传统环境监控告警常用配置
          【监控】prometheus传统环境监控告警常用配置
          |
          23天前
          |
          存储 Prometheus 监控
          监控堆外第三方监控工具Prometheus
          监控堆外第三方监控工具Prometheus
          41 3
          |
          26天前
          |
          存储 Prometheus 运维
          在云原生环境中,阿里云ARMS与Prometheus的集成提供了强大的应用实时监控解决方案
          在云原生环境中,阿里云ARMS与Prometheus的集成提供了强大的应用实时监控解决方案。该集成结合了ARMS的基础设施监控能力和Prometheus的灵活配置及社区支持,实现了全面、精准的系统状态、性能和错误监控,提升了应用的稳定性和管理效率。通过统一的数据视图和高级查询功能,帮助企业有效应对云原生挑战,促进业务的持续发展。
          34 3
          下一篇
          DataWorks