第28关 k8s监控实战之Prometheus(一)

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大家好，我是博哥爱运维。对于运维开发人员来说，不管是哪个平台服务，监控都是非常关键重要的。

在传统服务里面，我们通常会到zabbix、open-falcon、netdata来做服务的监控，但对于目前主流的K8s平台来说，由于服务pod会被调度到任何机器上运行，且pod挂掉后会被自动重启，并且我们也需要有更好的自动服务发现功能来实现服务报警的自动接入，实现更高效的运维报警，这里我们需要用到K8s的监控实现Prometheus，它是基于Google内部监控系统的开源实现。

Prometheus架构图

在这里插入图片描述

Prometheus是由golang语言编写，这样它的部署实际上是比较简单的，就一个服务的二进制包加上对应的配置文件即可运行，然而这种方式的部署过程繁琐并且效率低下，我们这里就不以这种传统的形式来部署Prometheus来实现K8s集群的监控了，而是会用到Prometheus-Operator来进行Prometheus监控服务的安装，这也是我们生产中常用的安装方式。

从本质上来讲Prometheus属于是典型的有状态应用，而其有包含了一些自身特有的运维管理和配置管理方式。而这些都无法通过Kubernetes原生提供的应用管理概念实现自动化。为了简化这类应用程序的管理复杂度，CoreOS率先引入了Operator的概念，并且首先推出了针对在Kubernetes下运行和管理Etcd的Etcd Operator。并随后推出了Prometheus Operator。

Prometheus Operator的工作原理

从概念上来讲Operator就是针对管理特定应用程序的，在Kubernetes基本的Resource和Controller的概念上，以扩展Kubernetes api的形式。帮助用户创建，配置和管理复杂的有状态应用程序。从而实现特定应用程序的常见操作以及运维自动化。

在Kubernetes中我们使用Deployment、DamenSet，StatefulSet来管理应用Workload，使用Service，Ingress来管理应用的访问方式，使用ConfigMap和Secret来管理应用配置。我们在集群中对这些资源的创建，更新，删除的动作都会被转换为事件(Event)，Kubernetes的Controller Manager负责监听这些事件并触发相应的任务来满足用户的期望。这种方式我们成为声明式，用户只需要关心应用程序的最终状态，其它的都通过Kubernetes来帮助我们完成，通过这种方式可以大大简化应用的配置管理复杂度。

而除了这些原生的Resource资源以外，Kubernetes还允许用户添加自己的自定义资源(Custom Resource)。并且通过实现自定义Controller来实现对Kubernetes的扩展。

如下所示，是Prometheus Operator的架构示意图：

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