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Kubernetes监控

2019年03月07日

简介（未完成）

为什么要监控

参见 容器狂打日志怎么办？

容器狂占cpu怎么办？

参见Prometheus 学习

容器监控和Kubernetes监控不一样

Kubernetes监控在小米的落地 为了更方便的管理容器，Kubernetes对Container进行了封装，拥有了Pod、Deployment、Namespace、Service等众多概念。与传统集群相比，Kubernetes集群监控更加复杂：

  1. 监控维度更多，除了传统物理集群的监控，还包括核心服务监控（apiserver，etcd等）、容器监控、Pod监控、Namespace监控等。
  2. 监控对象动态可变，在集群中容器的销毁创建十分频繁，无法提前预置。
  3. 监控指标随着容器规模爆炸式增长，如何处理及展示大量监控数据。
  4. 随着集群动态增长，监控系统必须具备动态扩缩的能力。

监控什么

类似于Prometheus的pull理念，应用要自己暴露出一个/metrics，而不是单纯依靠监控组件从”外面“ 分析它

  1. 依靠现成组件提供 通用metric
  2. 自己实现

自定义监控指标

在过去的很多 PaaS 项目中，其实都有一种叫作 Auto Scaling，即自动水平扩展的功能。只不过，这个功能往往只能依据某种指定的资源类型执行水平扩展，比如 CPU 或者 Memory 的使用值。而在真实的场景中，用户需要进行 Auto Scaling 的依据往往是自定义的监控指标。比如，某个应用的等待队列的长度，或者某种应用相关资源的使用情况。

已有方案

Heapster/Metrics-Server+ InfluxDB + Grafana

只适用于监控集群中各容器的资源信息，无法对Kubernetes集群整体监控

Exporter+Prometheus+Adapter

Kubernetes的核心组件提供了Prometheus的采集接口

可以根据监控数据做什么

  1. 根据容器内存的耗费统计，个性化容器的内存 limit
  2. cpu 负载过高时，报警提醒
  3. 混部
  4. Auto Scaling