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本篇内容主要讲解“如何结合Kvass与Thanos实现大规模容器集群的监控”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何结合Kvass与Thanos实现大规模容器集群的监控”吧!
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有 Thanos 不够吗 ?
有同学可能会问，Thanos 不就是为了解决 Prometheus 的分布式问题么，有了 Thanos 不就可以实现大规模的 Prometheus 监控了吗？为什么还需要个 Kvass？ Thanos 解决了 Prometheus 的分布式存储与查询的问题，但没有解决 Prometheus 分布式采集的问题，如果采集的任务和数据过多，还是会使 Prometheus 达到的瓶颈，不过对于这个问题，我们在系列的第一篇 大规模场景下 Prometheus 的优化手段 中就讲了一些优化方法:
从服务维度拆分采集任务到不同 Prometheus 实例。
使用 Prometheus 自带的 hashmod 对采集任务做分片。
但是，这些优化方法还是存在一些缺点:
配置繁琐，每个 Prometheus 实例的采集配置都需要单独配。
需要提前对数据规模做预估才好配置。
不同 Prometheus 实例采集任务不同，负载很可能不太均衡，控制不好的话仍然可能存在部分实例负载过高的可能。
如需对 Prometheus 进行扩缩容，需要手动调整，无法做到自动扩缩容。
Kvass 就是为了解决这些问题而生，也是本文的重点。
什么是 Kvass ?
Kvass 项目是腾讯云开源的轻量级 Prometheus 横向扩缩容方案，其巧妙的将服务发现与采集过程分离，并用 Sidecar 动态给 Prometheus 生成配置文件，从而达到无需手工配置就能实现不同 Prometheus 采集不同任务的效果，并且能够将采集任务进行负载均衡，以避免部分 Prometheus 实例负载过高，即使负载高了也可以自动扩容，再配合 Thanos 的全局视图，就可以轻松构建只使用一份配置文件的超大规模集群监控系统。下面是 Kvass+Thanos 的架构图:
更多关于 Kvass 的详细介绍，请参考 如何用 Prometheus 监控十万 container 的 Kubernetes 集群 ，文章中详细介绍了原理和使用效果。
部署实践
部署准备
首先下载 Kvass 的 repo 并进入 examples 目录:
git clone https://github.com/tkestack/kvass.git cd kvass/examples
在部署 Kvass 之前我们需要有服务暴露指标以便采集，我们提供了一个 metrics 数据生成器，可以指定生成一定数量的 series，在本例子中，我们将部署 6 个 metrics 生成器副本，每个会生成 10045 series，将其一键部署到集群:
kubectl create -f metrics.yaml
部署 Kvass
接着我们来部署 Kvass:
kubectl create -f kvass-rbac.yaml # Kvass 所需的 RBAC 配置 kubectl create -f config.yaml # Prometheus 配置文件 kubectl create -f coordinator.yaml # Kvass coordinator 部署配置
其中，config.yaml 的 Prometheus 配置文件，配了对刚才部署的 metrics 生成器的采集:
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
external_labels:
cluster: custom
scrape_configs:
- job_name: 'metrics-test'
kubernetes_sd_configs:
- role: pod
relabel_configs:
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app_kubernetes_io_name]
regex: metrics
action: keep
- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_ip]
action: replace
regex: (.*)
replacement: ${1}:9091
target_label: __address__
- source_labels:
- __meta_kubernetes_pod_name
target_label: podcoordinator.yaml 我们给 Coordinator 的启动参数中设置每个分片的最大 head series 数目不超过 30000:
--shard.max-series=30000
然后部署 Prometheus 实例(包含 Thanos Sidecar 与 Kvass Sidecar)，一开始可以只需要单个副本:
kubectl create -f prometheus-rep-0.yaml
如果需要将数据存储到对象存储，请参考上一篇 Thanos 部署与实践 对 Thanos Sidecar 的配置进行修改。
部署 thanos-query
为了得到全局数据，我们需要部署一个 thanos-query:
kubectl create -f thanos-query.yaml
根据上述计算，监控目标总计 6 个 target, 60270 series，根据我们设置每个分片不能超过 30000 series，则预期需要 3 个分片。我们发现，Coordinator 成功将 StatefulSet 的副本数改成了 3。
$ kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE kvass-coordinator-c68f445f6-g9q5z 2/2 Running 0 64s metrics-5876dccf65-5cncw 1/1 Running 0 75s metrics-5876dccf65-6tw4b 1/1 Running 0 75s metrics-5876dccf65-dzj2c 1/1 Running 0 75s metrics-5876dccf65-gz9qd 1/1 Running 0 75s metrics-5876dccf65-r25db 1/1 Running 0 75s metrics-5876dccf65-tdqd7 1/1 Running 0 75s prometheus-rep-0-0 3/3 Running 0 54s prometheus-rep-0-1 3/3 Running 0 45s prometheus-rep-0-2 3/3 Running 0 45s thanos-query-69b9cb857-d2b45 1/1 Running 0 49s
我们再通过 thanos-query 来查看全局数据，发现数据是完整的(其中 metrics0 为指标生成器生成的指标名):
如果需要用 Grafana 面板查看监控数据，可以添加 thanos-query 地址作为 Prometheus 数据源: http://thanos-query.default.svc.cluster.local:9090。
到此，相信大家对“如何结合Kvass与Thanos实现大规模容器集群的监控”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
本文标题：如何结合Kvass与Thanos实现大规模容器集群的监控
文章地址：http://lswzjz.com/article/gheoji.html
