k8s metrics 收集

### K8S Metrics 收集

Kubernetes (K8S) 是一个开源的容器编排引擎，用于自动化部署、扩展和操作应用程序容器。当我们在K8S集群中部署应用程序时，我们通常需要监控和收集应用程序的各种指标，以便进行性能优化和故障排除。在本文中，我们将学习如何在K8S集群中实现Metrics的收集。

#### 整体流程

首先，让我们看一下整个K8S Metrics收集的流程：

| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 部署Metric Server |
| 2 | 配置Heapster |
| 3 | 部署Prometheus |
| 4 | 配置Grafana |
| 5 | 可视化监控数据 |

#### 详细步骤

##### 步骤一：部署Metric Server

```yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: metrics-server
namespace: kube-system
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
k8s-app: metrics-server
template:
metadata:
labels:
k8s-app: metrics-server
spec:
containers:
- name: metrics-server
image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.6
resources:
limits:
memory: “100Mi”
cpu: “100m”
args:
- --cert-dir=/tmp
- --secure-port=4443
ports:
- containerPort: 4443
protocol: TCP
securityContext:
readOnlyRootFilesystem: true
runAsNonRoot: true
runAsUser: 1000
volumeMounts:
- name: tmp-dir
mountPath: /tmp
volumes:
- name: tmp-dir
emptyDir: {}
```

通过以上YAML文件中的部署配置，我们可以通过执行 `kubectl apply -f metrics-server.yaml` 来部署Metric Server。

##### 步骤二：配置Heapster

Heapster是一个用于收集集群级别指标的工具。我们可以通过执行以下命令来安装Heapster：

```bash
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/heapster/master/deploy/kube-config/influxdb/heapster.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/heapster/master/deploy/kube-config/influxdb/influxdb.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/heapster/master/deploy/kube-config/influxdb/grafana.yaml
```

##### 步骤三：部署Prometheus

Prometheus是一个开源监控工具，它提供了丰富的指标监控功能。我们通过以下步骤来部署Prometheus到K8S集群中：

```yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: prometheus
labels:
app: prometheus
spec:
selector:
app: prometheus
ports:
- name: web
port: 9090
targetPort: web
```

通过以上Service配置文件，我们可以通过执行 `kubectl apply -f prometheus-svc.yaml` 来部署Prometheus。

##### 步骤四：配置Grafana

Grafana是一个用于数据可视化的工具，我们可以通过以下配置文件来部署Grafana：

```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: grafana
spec:
selector:
matchLabels:
app: grafana
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
app: grafana
spec:
containers:
- name: grafana
image: grafana/grafana
ports:
- containerPort: 3000
env:
- name: GF_SECURITY_ADMIN_USER
value: admin
- name: GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD
value: admin
```

通过以上Deployment配置文件，我们可以通过执行 `kubectl apply -f grafana-deployment.yaml` 来部署Grafana。

##### 步骤五：可视化监控数据

最后，我们可以通过浏览器打开Grafana的Dashboard，并导入Prometheus的数据源，创建仪表盘，从而可视化监控数据。

通过以上步骤，我们成功实现了在K8S集群中实现Metrics的收集。

希望通过本文的简单介绍，你可以更好地理解K8S Metrics收集的流程，并能够在实际应用中灵活运用。祝你在学习和工作中取得更多的进步！