引言
Grafana 是一个开源的仪表板和可视化平台，它支持多种数据源，可以用来创建美观的仪表板和图表。Kubernetes (K8s) 是一个流行的容器编排平台，用于自动化容器应用的部署、扩展和管理。将 Grafana 与 Kubernetes 集成起来，可以方便地监控 Kubernetes 集群的状态和性能指标。本文将详细介绍如何配置和使用 Grafana 来监控 Kubernetes 集群。
环境准备
在开始之前，确保你已经具备以下条件：
- 已经安装并运行了 Kubernetes 集群。
- 已经安装了 Prometheus Server 和 Node Exporter，并且它们正在运行。
- Grafana 已经安装并配置好。
步骤 1: 安装 Prometheus 和 Node Exporter
如果你还没有安装 Prometheus 和 Node Exporter，可以按照以下步骤进行安装：
安装 Prometheus
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/prometheus-operator/prometheus-operator/release-v0.63.0/example/prometheus-operator-project/manifests/prometheus.yaml安装 Node Exporter
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/prometheus/node-exporter/master/kubernetes/node-exporter.yaml
步骤 2: 安装 Grafana
如果你还没有安装 Grafana，可以使用以下命令安装：
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/integr8ly/grafana-operator/v4.2.1/deploy/crds/grafana.integreatly.org_grafanas_crd.yaml
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/integr8ly/grafana-operator/v4.2.1/deploy/crds/grafana.integreatly.org_grafana_dashboards_crd.yaml
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/integr8ly/grafana-operator/v4.2.1/deploy/crds/grafana.integreatly.org_grafana_datasources_crd.yaml
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/integr8ly/grafana-operator/v4.2.1/deploy/crds/grafana.integreatly.org_grafana_provisioning_crd.yaml
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/integr8ly/grafana-operator/v4.2.1/deploy/operator.yaml
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/integr8ly/grafana-operator/v4.2.1/deploy/crds.yaml
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/integr8ly/grafana-operator/v4.2.1/deploy/cr.yaml
等待 Grafana 安装完成后，可以通过以下命令获取 Grafana 的 URL：
kubectl get svc grafana -n grafana-system
步骤 3: 配置 Grafana
一旦 Grafana 和 Prometheus 都已经安装并运行，下一步就是配置 Grafana 以便它可以从 Prometheus 获取数据。
访问 Grafana
通过浏览器访问 Grafana 的 URL，默认用户名和密码都是admin。添加 Prometheus 作为数据源
- 登录 Grafana 后，选择
Configuration>Data Sources。 - 点击
Add data source，选择Prometheus。 - 输入 Prometheus 的 URL，通常是
http://<prometheus-service-name>.<namespace>:9090。
{ "name": "Prometheus", "type": "prometheus", "url": "http://prometheus-grafana.default.svc.cluster.local:9090", "access": "proxy", "isDefault": true, "editable": true }- 登录 Grafana 后，选择
验证数据源
点击Save & Test来验证配置是否正确。
步骤 4: 创建 Kubernetes 监控仪表板
现在我们已经配置好了 Grafana 与 Prometheus 的连接，接下来就可以创建 Kubernetes 监控仪表板了。
创建仪表板
- 在 Grafana 中选择
+ New Dashboard。 - 添加一个文本面板，输入一些描述性的文本。
- 添加一个图形面板，并配置它的查询。
- 在 Grafana 中选择
配置查询
- 选择 Prometheus 作为数据源。
- 编写 PromQL 查询来展示 Kubernetes 集群的状态和性能指标。
例如，要显示集群中所有节点的 CPU 使用率，可以使用以下 PromQL 查询：
rate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[1m])在 Grafana 中配置查询如下：
{ "targets": [ { "expr": "rate(node_cpu_seconds_total{mode!=\"idle\"}[1m])", "refId": "A" } ] }配置图表
- 设置图表类型，例如
Graph。 - 调整图表的样式和布局。
- 设置图表类型，例如
示例代码：创建 Kubernetes CPU 使用率仪表板
下面是一个使用 Grafana API 创建 Kubernetes CPU 使用率仪表板的 Python 示例。假设你已经安装了 grafana-api 库。
import grafana_api.grafana_face as gf
# Grafana API 配置
GRAFANA_API = 'http://localhost:3000'
GRAFANA_USER = 'admin'
GRAFANA_PASSWORD = 'admin'
# 连接到 Grafana
client = gf.GrafanaFace(auth=(GRAFANA_USER, GRAFANA_PASSWORD), host=GRAFANA_API)
# 创建仪表板
dashboard = {
"dashboard": {
"id": None,
"title": "Kubernetes CPU Usage",
"tags": ["kubernetes", "cpu"],
"timezone": "browser",
"panels": [
{
"title": "CPU Usage",
"type": "graph",
"gridPos": {
"h": 8, "w": 12, "x": 0, "y": 0},
"targets": [
{
"expr": "rate(node_cpu_seconds_total{mode!=\"idle\"}[1m])",
"refId": "A",
"legendFormat": "{
{instance}}",
}
],
}
],
},
"folderId": 0,
"overwrite": False,
}
# 发布仪表板
response = client.dashboards.db.create_dashboard(dashboard)
print(response)
结论
通过以上步骤，你可以将 Grafana 与 Kubernetes 集成起来，以便实时监控 Kubernetes 集群的状态和性能。Grafana 提供了丰富的可视化选项，可以根据自己的需求定制仪表板，使得监控变得更加直观和易于理解。希望本文能帮助你更好地利用 Grafana 来监控 Kubernetes 集群。
