Prometheus

Prometheus安装 下载地址: https://prometheus.io/download/ 现在时间是: 2019.09.07 安装环境: Linux centos7 minimal 虚拟机; 宿主主机 MacOS; 软件: virtualBox 6.0.10 r132072 选用版本: prometheus-2.12.0.linux-amd64.tar.gz 二进制包安装 1.安装虚拟机 下载镜像 在virtualbox安装虚拟机 配置网络 更换国内源 【CentOS7】yum安装时出现错误[Errno 14] curl#6 - "Could not resolve host: mirrors.aliyuncs.com; Unknown e的解决办法 2.配置 以及 安装依赖 配置网络使用网络地址转换模式 主机名 配置主机名可以快速辨识 时钟 prometheus是个时序数据库,对时间要求极高,所以安装时间同步的工具,设置时区为东八区, Asia/shanghai 资料 #安装服务 > yum install ntp -y #开机启动 > systemctl enable ntpd #设置时区 > timedatectl set-timezone Asia/Shanghai #查看时区 > timedatectl 3.安装prometheus

本文主要参考https://songjiayang.gitbooks.io/prometheus/introduction/what.html 二进制包安装 我们可以到 Prometheus 二进制 下载页面 ，选择自己需要的系统版本，下面我们将以 ubuntu server 作为演示。 环境准备 linux amd64 (ubuntu server) prometheus 1.6.2 下载 Prometheus Server 创建下载目录,以便安装过后清理掉 mkdir ~/Download cd ~/Download 使用 wget 下载 Prometheus 的安装包 wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v1.6.2/prometheus-1.6.2.linux-amd64.tar.gz 创建 Prometheus 目录，用于存放所有 Prometheus 相关的运行服务 mkdir ~/Prometheus cd ~/Prometheus 使用 tar 解压缩 prometheus-1.6.2.linux-amd64.tar.gz tar -xvzf ~/Download/prometheus-1.6.2.linux-amd64.tar.gz cd prometheus-1.6.2

当今监控乃至整个运维行业正处在变更之际，面对诸多变化和不确定性，运维监控的规划应该首先考虑保证技术投资的可持续性，避免锁定在某一具体的架构和方案上，而是立足核心技术要点与诉求，跟随技术潮流，平滑演进，保持技术先进性，在演进过程中分阶段持续输出业务价值。本文将介绍几种常见运维监控系统的技术选型。 监控系统的功能 监控系统是运维系统或平台系统中较为核心的组成部分，它承载了运维工作中数据闭环的部分。从功能角度，监控系统分为数据采集功能、数据上报功能、数据存储功能、告警功能、大屏功能、报表功能等功能模块；从技术场景角度，监控系统又可以分为机房监控、硬件监控、网络监控、操作系统监控、中间件监控、云平台监控、业务监控、拨测监控等垂直技术领域；从业务场景角度，监控系统还可以分为资源类监控、成本类监控、审计类监控、质量类监控、运营类监控、安全类监控等垂直业务领域。 无论从哪个角度划分，监控系统的核心职责是保证平台所有信息的及时采集、正确处理、准确告警和合理展示。 监控系统的工作位置 运维负责支撑业务模块的正常运行，这需要从最底层的云或硬件开始构建运维技术栈，按下图所示，一般来说运维技术栈的职能从下往上依次包括环境（如 IDC 机房）、设备（如云主机、硬盘）、基础软件系统（如 linux）、部署和管理（如 docker、k8s）、中间件（如 mysql 数据库）、业务调度，最终到最上层的业务模块

一、系统环境 [root@prometheus src]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) 配置好主机的/etc/hosts文件和主机时间 二、安装Prometheus系统 1.下载软件 地址： https://prometheus.io/download/ 软件： grafana-7.2.0.linux-amd64.tar.gz #展示 prometheus-2.21.0.linux-amd64.tar.gz #服务端 node-exporter.tar.gz #客户端 2.上传到linux服务器并安装 上传:略... 安装： tar xf prometheus-2.21.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/ #解压 mv /usr/local/prometheus-2.21.0.linux-amd64/ /usr/local/prometheus #给文件改个名 /usr/local/prometheus/prometheus --config.file="/usr/local/prometheus/prometheus.yml" & #使用默认的方式启动【&：代表后台运行，不占用终端窗口】 ss -ntlp | grep :9090 #查看端口是否启用

引言 在 K8s 集群运营过程中，常常会被节点 CPU 和内存的高使用率所困扰，既影响了节点上 Pod 的稳定运行，也会增加节点故障的几率。为了应对集群节点高负载的问题，平衡各个节点之间的资源使用率，应该基于节点的实际资源利用率监控信息，从以下两个策略入手： 在 Pod 调度阶段，应当优先将 Pod 调度到资源利用率低的节点上运行，不调度到资源利用率已经很高的节点上 在监控到节点资源率较高时，可以自动干预，迁移节点上的一些 Pod 到利用率低的节点上 为此，我们提供 动态调度器 + Descheduler 的方案来实现，目前在公有云 TKE 集群内【组件管理】- 【调度】分类下已经提供这两个插件的安装入口，文末还针对具体的客户案例提供了最佳实践的例子。 动态调度器 原生的 Kubernetes 调度器有一些很好的调度策略用来应对节点资源分配不均的问题，比如 BalancedResourceAllocation，但是存在一个问题是这样的资源分配是静态的，不能代表资源真实使用情况，节点的 CPU/内存利用率 经常处于不均衡的状态。所以，需要有一种策略可以基于节点的实际资源利用率进行调度。动态调度器所做的就是这样的工作。 技术原理 原生 K8s 调度器提供了 scheduler extender 机制来提供调度扩展的能力。相比修改原生 scheduler 代码添加策略