云原生监控实战：基于Prometheus与Grafana的实现方法

1. 引言

在云原生环境中，监控系统的建设至关重要。通过实时监控容器化应用、服务网格和基础设施，企业可以快速发现并解决问题，确保系统的稳定性和性能。Prometheus 和 Grafana 是目前最受欢迎的开源监控解决方案，广泛应用于 Kubernetes 和其他云原生架构中。

2. 云原生监控的核心组件

• 指标采集： 通过 scrape job 从目标系统（如 Kubernetes 节点、容器、服务）采集指标数据。


• 存储与查询： Prometheus 提供高效的时序数据库，支持复杂的查询语句。


• 可视化： Grafana 提供丰富的图表和面板，帮助用户直观展示监控数据。


• 告警与通知： 基于规则引擎，设置阈值告警，及时通知运维团队。

3. 基于 Prometheus 的监控实现

3.1 安装 Prometheus Operator

在 Kubernetes 集群中安装 Prometheus Operator，可以简化 Prometheus 的部署和管理。以下是安装步骤：

helm repo add prometheus-operator https://github.com/prometheus-operator/helm-charts.git

helm repo update

helm install prometheus-operator prometheus-operator/prometheus-operator

3.2 配置监控目标

创建自定义的 scrape job 配置文件（例如 my-scrape-job.yml），定义需要监控的目标和服务发现方式：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1

kind: PrometheusJob

metadata:

  name: my-scrape-job

spec:

  scrapeInterval: 30s

  jobs:

  - jobName: my-job

    scrape_configs:

    - job_name: 'my-job'

      metrics_path: '/metrics'

      scheme: 'http'

      static_configs:

      - targets: ['my-service:8080']

应用配置文件：

kubectl apply -f my-scrape-job.yml

3.3 配置告警规则

创建告警规则文件（例如 alerts.yml），定义需要监控的指标和阈值：

groups:

- name: my-alert-rules

  rules:

  - alert: HighCPUUsage

    expr: max(rate(node_cpu_usage_seconds_total{job="node"}[5m])) > 0.8

    for: 5m

    labels:

      severity: critical

    annotations:

      summary: High CPU usage detected

应用配置文件：

kubectl apply -f alerts.yml

4. 基于 Grafana 的可视化配置

4.1 安装 Grafana

使用 Helm 安装 Grafana：

helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts

helm repo update

helm install grafana grafana/grafana

4.2 创建数据源

在 Grafana 中添加 Prometheus 作为数据源，配置如下：

• Name: Prometheus


• Type: Prometheus


• URL: http://prometheus:9090

4.3 创建监控面板

使用 Grafana 的 Query Editor 创建自定义图表，例如监控 Kubernetes 节点的 CPU 使用率：

rate(node_cpu_usage_seconds_total{job="node"}[5m])

配置图表样式，添加到面板中，并保存为新的 Dashboard。

5. 扩展与优化

• 多集群监控： 配置 Federation 模块，实现跨集群的指标聚合。


• 日志集成： 使用 Loki 或 ELK 实现指标与日志的关联分析。


• 自动化运维： 配合 AIOps 工具，实现告警驱动的自动化运维。

如果您希望进一步了解或试用相关技术，可以访问 https://www.dtstack.com/?src=bbs 申请试用。