2023-04-20|閱讀時間 ‧ 約 4 分鐘

K8s-Monitor

📔心得

之前都介紹docker監控container，這次來點不一樣的，直接裝在k8s裡面去監控pod的一些指標。

基本的指標像是cpu, mem, pod數量, node數量等等，都能透過kube-state-metrics完成，而如果想要監控一些流量的指標，像是tcp連線數，tw數等，則是需要另外在服務的pod裡另外寫node-exporter的container，組成side-car的形式，讓exporter將指標送往prometheus。

在撰寫的過程，遇到比較大的難題是prometheus的config檔撰寫，一開始打算使用docker-compose的方式起monitor服務，然後去call k8s cluster取得相關指標，但常常call不到服務，可能是因為minikube的關係，在本地也跑docker，最後改成直接安裝在k8s裡面，另外建立一個namespace放監控相關的服務，有機會在測試kind以及k3s。

demo用的deploy使用skaffold這本地開發k8s的神器，搭配kustomize可讓我依據所需測試的環境下去做自動佈署，有機會再另外介紹這工具。

之後預計會再新增prometheus adapter，讓我的prometheus metrics可以成為我hpa的擴縮判斷，因為基本的hpa指標只有cpu以及mem，如果可以依照網路流量變大，幫我擴展pod，當流量變小時幫我縮pod，讓我能自定義指標，相信使用k8s的效益會更大。

🔗詳細專案位置 – https://github.com/sz9751210/k8s-monitor

👨‍💻簡介

在minikube環境下安裝prometheus以及grafana監控 k8s

demo-deploy：測試用deployment 使用skaffold搭配kustomize的方式下去佈署
prometheus, kube-state-metrics：撈取服務相關指標
grafana：監控UI

🎯setup

start minikube

minikube start

2. deploy demo-deployment

cd demo-deploy && skaffold run -p prod

3. install monitor

sh ./install_monitor.sh

4. setting data source

使用上面執行完的grafana url

http://192.168.x.x:xxx

輸入帳號密碼：admin

選擇data source - add data source - prometheus

url設定為http://prometheus:9090 - 點擊save

5. import grafana ui

點擊左上角回到首頁並選擇旁邊的dashboard - import

到grafana/dashboard/複製dashboard.json貼到grafana並點擊load - import

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