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监控和告警

你可以使用 rancher-monitoring 应用,将业界领先的开源监控和告警解决方案快速部署到你的集群中。

在 Rancher v2.5 中引入的 rancher-monitoring operator 由 PrometheusGrafanaAlertmanagerPrometheus OperatorPrometheus adapter 提供支持。

有关在 Rancher v2.2 到 v2.4 中可用的 V1 监控和告警的信息,请参阅 Rancher v2.0 到 v2.4 文档中的集群监控告警通知工具

使用 rancher-monitoring 应用程序,你可以快速部署领先的开源监控和告警解决方案到你的集群上。

功能

Prometheus 支持查看 Rancher 和 Kubernetes 对象的指标。通过使用时间戳,Prometheus 能让你通过 Rancher UI 或 Grafana(与 Prometheus 一起部署的分析查看平台)以更容易阅读的图表和视觉形式来查询和查看这些指标。

通过查看 Prometheus 从集群的 controlplane、节点和 deployment 中抓取的数据,你可以随时了解集群中发生的所有事件。然后,你可以使用这些分析来更好地运行你的环境,例如在系统紧急情况发生之前阻止它们、制定维护策略,或恢复崩溃的服务器。

Monitoring 应用:

  • 监控集群节点、Kubernetes 组件和软件部署的状态和进程。
  • 根据 Prometheus 收集的指标定义告警。
  • 创建自定义 Grafana 仪表板。
  • 使用 Prometheus Alertmanager 通过电子邮件、Slack、PagerDuty 等配置告警通知。
  • 根据 Prometheus 收集的指标,将预先计算的、经常需要的,或计算成本高的表达式定义为新的时间序列。
  • 通过 Prometheus Adapter,将从 Prometheus 收集的指标公开给 Kubernetes Custom Metrics API,以便在 HPA 中使用。

有关监控组件如何协同工作的说明,请参阅 Monitoring 工作原理

默认组件和部署

内置仪表板

默认情况下,监控应用将 Grafana 仪表板(由 kube-prometheus 项目策划)部署到集群上。

它还部署一个 Alertmanager UI 和一个 Prometheus UI。有关这些工具的更多信息,请参见内置仪表板

默认指标 Exporter

默认情况下,Rancher Monitoring 会部署 Exporter(例如 node-exporterkube-state-metrics)。

这些默认 Exporter 会自动从 Kubernetes 集群的所有组件(包括工作负载)中抓取 CPU 和内存的指标。

默认告警

Monitoring 应用会默认部署一些告警。要查看默认告警,请转到 Alertmanager UI 并单击展开所有组

Rancher UI 中公开的组件

有关 Rancher UI 中公开的监控组件列表,以及编辑它们的常见用例,请参阅本节

RBAC

有关配置 monitoring 访问权限的信息,请参阅此页面

备注

Rancher 和 Project 的读取权限并不一定适用于监控相关资源. 查看 monitoring-ui-view 获取更多详细信息.

指南

配置

在 Rancher 中配置 Monitoring 资源

此处的配置参考假设你已经熟悉 monitoring 组件的协同工作方式。如需更多信息,请参阅 monitoring 的工作原理

配置 Helm Chart 选项

有关 rancher-monitoring Chart 选项的更多信息,包括设置资源限制和请求的选项,请参阅 Helm Chart 选项

Windows 集群支持

如果 Monitoring 部署到 RKE1 Windows 集群,Monitoring V2 将自动部署 windows-exporter DaemonSet 并设置 ServiceMonitor,以从每个部署的 Pod 中收集指标。这将使用 windows_ 指标填充 Prometheus,这些指标与 node_exporter 为 Linux 主机导出的 node_ 指标类似。

为了能够为 Windows 完全部署 Monitoring V2,你的所有 Windows 主机都必须至少具有 v0.1.0 的 wins 版本。

有关如何在现有 Windows 主机上升级 wins 版本的更多信息,请参阅 Windows 集群对 Monitoring V2 的支持

已知问题

有一个已知问题,即 K3s 集群需要的内存超过分配的默认内存。如果你在 K3s 集群上启用 Monitoring,将 prometheus.prometheusSpec.resources.memory.limit 设置为 2500 Mi,并将 prometheus.prometheusSpec.resources.memory.request 设置为 1750 Mi。

如需获取意见和建议,请参阅调试高内存使用情况