安装并运行node_exporter下载 node_exporter解压到指定/app/exporter编写管理脚本control_node_exporter.sh，并给予权限 chmod+xcontrol_node_exporter.sh，脚本内容如下：#!/bin/bashPID_FILE="node_exporter.pid"LOG_FILE="node_exporter.log"###这个路径是解压以后这个文件的路径，这个根据每个人路径不同，填入的也不同CMD="/opt/module/exporter/node_exporter"functionstart{nohup$CMD>$LO
------>课程视频同步分享在今日头条和B站大家好，我是博哥爱运维。这节课给大家分析一款K8S上宝藏级秒级事件监控报警的开源软件kube-eventer，它是由阿里云开源的，并且难得的还一直有在更新。天下武功，唯快不破。对于报警监控也是一样，我们前面的课程有讲到prometheus这款监控软件，但总还觉得缺了些什么，对了，就是K8S上面无处不在的事件监控，博哥在实际的生产工作中，切身体会到事件监控的重要性，对于事件监控的使用力度更有超过prometheus，能及时灵敏地发现全球各个K8S集群的重要事件报警，使问题能得到及时的处理，维护了K8S集群的稳定性。下面是kube-eventer的gi
大家好，我是升仔前言在微服务架构和容器化技术日益流行的今天，保持系统的健康运行比以往任何时候都重要。Prometheus，作为一个广泛使用的监控工具，提供了丰富的特性，如多维数据模型、灵活的查询语句以及实时警报机制等。与Kubernetes结合使用时，它能提供深入的洞察，帮助开发人员和运维团队及时发现并解决问题。详细步骤下面是详细的步骤，包括所需的命令和配置文件示例，以及每个步骤的解释。1.安装HelmHelm是K8s的包管理工具，让安装和管理K8s应用变得简单。安装Helm是部署Prometheus的前提。curlhttps://raw.githubusercontent.com/helm/
1、安装docker1、进入root用户保证有足够的权限sudo-i2、创建目录：sudomkdir-p/etc/docker3、配置镜像加速：sudotee/etc/docker/daemon.json{"registry-mirrors":["http://hub-mirror.c.163.com"]}EOF4、设置变量：exportDOWNLOAD_URL="http://mirrors.163.com/docker-ce"5、安装curl下载工具：snapinstallcurl6、安装docker：curl-fsSLhttps://get.docker.com/|sh7、查看版本信息d
一、Prometheus简介Prometheus,作为一个开源系统监控和警报工具包，自从2012年诞生以来，已经成为云原生生态系统中不可或缺的组成部分。Prometheus的核心概念Prometheus的设计初衷是为了应对动态的云环境中的监控挑战。它采用了多维数据模型，其中时间序列数据由metricname和一系列的键值对（即标签）标识。这种设计使得Prometheus非常适合于存储和查询大量的监控数据，特别是在微服务架构的环境中。与传统监控工具不同，Prometheus采用的是主动拉取（pull）模式来收集监控指标，即定期从配置好的目标（如HTTP端点）拉取数据。这种方式简化了监控配置，并使
不等更新题库CKS题库1、kube-bench修复不安全项Context:针对kubeadm创建的cluster运行CIS基准测试工具时，发现了多个必须立即解决的问题。Task:通过配置修复所有问题并重新启动受影响的组件以确保新的设置生效。修复针对API服务器发现的所有以下违规行为：1.2.7Ensurethatthe--authorization-modeargumentisnotsettoAlwaysAllowFAIL1.2.8Ensurethatthe--authorization-modeargumentincludesNodeFAIL1.2.9Ensurethatthe--autho
文章目录1.系统信息参数说明2.Docker安装3.minikube安装4.kubectl安装5.Helm安装6.启动Kubernetes集群v1.28.37.使用helm安装Prometheus8.使用helm安装Grafana9.Grafana的Dashboard设定10.设定Prometheus数据源11.导入KubernetesDashboard12.实验过程中的常见问题13.参考链接1.系统信息参数说明[root@minikube~]#uname-aLinuxminikube5.14.0-284.11.1.el9_2.x86_64#1SMPPREEMPT_DYNAMICTueMay9
目录1.概述2.springactuator3.Prometheus3.1.介绍3.2.使用1.client端的配置2.server端的配置4.grafana5.留个尾巴1.概述本文是博主JAVA监控技术系列的第四篇，前面已经聊过了JMX、Springactuator等技术，本文我们就将依托于Springactuator+监控组件prometheus+数据可视化组件grafana来实现对SpringBoot应用的可视化监控。关于Springactuator的相关内容，可移步：SpringBoot监控_springboot监控-CSDN博客【监控】springactuator源码速读-CSDN博
想必大家对于黑盒监控都不陌生，我们经常使用blackbox_exporter来进行黑盒监控，在K8s中进行黑盒监控可以参考这里。既然已经有成熟的工具，为何自己还要再来尝试开发一个？我说是为了学习，你信吗？既然是为了学习，整体逻辑就不用太复杂，主要需要实现以下功能：可以通过配置文件的方式增加监控项吐出Prometheus可收集指标支持tcp和http探测支持配置检测频率写在前面在正式开始之前，先简单介绍一下Prometheus以及PrometheusExporter。Prometheus是CNCF的一个开源监控工具，是近几年非常受欢迎的开源项目之一。在云原生场景下，经常使用它来进行指标监控。Pr
prometheus监控k8s集群实现思路pod性能： 使用cadvisor进行实现，监控容器的CPU、内存利用率Node性能： 使用node-exporter实现，主要监控节点CPU、内存利用率K8S资源对象： 使用kube-state-metrics实现，主要用于监控pod、deployment、service k8s基础环境准备IP 角色192.128.232.11 k8s-master,nfs192.128.232.12 k8s-node1192.128.232.13 k8s-node2 一.部署nfs作为prometheus存储，可以使用对象存储，1
