Kubernetes 中如何配置自定义监控指标？-JavaScript中文网-JavaScript教程资源分享门户

Kubernetes 是一种流行的容器编排平台，它可以帮助开发人员简化应用程序的部署和管理。它提供了各种内置的监控指标，如 CPU 使用率、内存使用率等。但是，在某些情况下，您可能需要自定义监控指标来监视您的应用程序的性能和健康状况。在本文中，我们将介绍如何在 Kubernetes 中配置自定义监控指标。

了解 Kubernetes 监控架构

在 Kubernetes 中，监控架构由以下两个主要组件组成：

Heapster：它是 Kubernetes 的默认监控组件。它负责从 Kubernetes API 中收集各种资源使用情况的度量数据，并将其存储在后端存储中。Heapster 还提供了一些插件，例如 InfluxDB 和 Grafana，可以用于可视化监控指标。
cAdvisor：它是一个用于容器级监控的代理程序。它收集有关容器的各种度量数据，例如 CPU、内存、网络和磁盘使用情况等，并将其发送到 Heapster 进行存储和可视化。

配置自定义监控指标

要配置自定义监控指标，您需要遵循以下步骤：

步骤 1：选择指标收集器

Kubernetes 支持多种指标收集器，例如 Prometheus、Graphite 和 StatsD 等。在本文中，我们将使用 Prometheus 作为指标收集器。

步骤 2：创建自定义指标

要创建自定义指标，您需要编写一个用于收集指标的应用程序，并将其部署到 Kubernetes 集群中。您可以使用任何编程语言和框架来编写应用程序，只要它可以提供指标数据即可。

例如，以下是一个使用 Node.js 和 Express 框架编写的简单应用程序，它将返回一个名为 my_custom_metric 的自定义指标：

// javascriptcn.com 代码示例
const express = require('express');
const prometheus = require('prom-client');

const app = express();

// 创建自定义指标
const my_custom_metric = new prometheus.Gauge({
  name: 'my_custom_metric',
  help: 'This is my custom metric'
});

// 设置指标值
my_custom_metric.set(0);

// 将指标公开为 /metrics 端点
app.get('/metrics', (req, res) => {
  res.set('Content-Type', prometheus.register.contentType);
  res.end(prometheus.register.metrics());
});

// 启动应用程序
app.listen(3000, () => {
  console.log('App is running on port 3000');
});

步骤 3：创建自定义指标的服务和端点

要让 Heapster 和 Prometheus 可以访问您的自定义指标，您需要将其公开为 Kubernetes 服务和端点。以下是一个使用 Kubernetes YAML 文件创建服务和端点的示例：

// javascriptcn.com 代码示例
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-custom-metric
spec:
  selector:
    app: my-custom-metric
  ports:
  - name: http
    port: 80
    targetPort: 3000
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: my-custom-metric
spec:
  rules:
  - host: my-custom-metric.example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        backend:
          serviceName: my-custom-metric
          servicePort: http

步骤 4：配置 Prometheus

要让 Prometheus 可以收集您的自定义指标，您需要将其添加到 Prometheus 的配置文件中。以下是一个使用 Prometheus YAML 文件配置自定义指标的示例：

// javascriptcn.com 代码示例
global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
- job_name: 'heapster'
  scrape_interval: 5s
  metrics_path: '/api/v1/namespaces/kube-system/services/heapster/proxy/metrics'
  scheme: https
  tls_config:
    ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
    insecure_skip_verify: true
  bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
  static_configs:
  - targets: ['heapster.kube-system.svc.cluster.local:8082']
- job_name: 'prometheus'
  scrape_interval: 5s
  metrics_path: '/metrics'
  static_configs:
  - targets: ['prometheus:9090']
- job_name: 'my_custom_metric'
  scrape_interval: 5s
  metrics_path: '/'
  static_configs:
  - targets: ['my-custom-metric.example.com']

在上述示例中，我们将自定义指标的目标设置为 my-custom-metric.example.com，这是我们在第 3 步中创建的服务和端点的主机名。您可以根据需要更改目标主机名和端口号。

步骤 5：可视化自定义指标

要可视化您的自定义指标，您可以使用 Heapster 或 Grafana。以下是一个使用 Grafana 可视化自定义指标的示例：

在 Grafana 中创建一个新的仪表板。
添加一个 Prometheus 数据源，并配置 Prometheus 的 URL。
添加一个新的面板，并选择您的自定义指标。
配置面板的样式和图形选项。
保存仪表板，并查看您的自定义指标的实时数据。

总结

在本文中，我们介绍了如何在 Kubernetes 中配置自定义监控指标。我们了解了 Kubernetes 的监控架构，并提供了一个使用 Prometheus 收集自定义指标的示例。我们还介绍了如何将自定义指标公开为 Kubernetes 服务和端点，并使用 Grafana 可视化自定义指标。通过实践本文中的示例，您可以深入了解 Kubernetes 监控和指标收集的工作原理，并为您的应用程序配置自定义监控指标。

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