Container Platform 4.10 监控 在 OpenShift Container Platform 中配置和使用监控堆栈 Last Updated: 2023-10-17 OpenShift Container Platform 4.10 监控 在 OpenShift Container Platform 中配置和使用监控堆栈 法律通告 法律通告 Copyright © property of their respective owners. 摘要 摘要 本文提供有关在 OpenShift Container Platform 中配置和使用 Prometheus 监控堆栈的说明。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 章 监 监控概述 控概述 1.1. 关于 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 监控 1.2. 了解监控堆栈 1.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 监控的常见术语表 1.4. 其他资源 1.5. 后续步骤 第 第 2 章 章 配置 配置监 监控堆 控堆栈 栈 2.1. 先决条件 2.2. 对监控的维护和支持 2.3. 准备配置监控堆栈 2

OpenShift Container Platform 4.14 电源监控 为 Red Hat OpenShift 配置和使用电源监控 Last Updated: 2024-02-23 OpenShift Container Platform 4.14 电源监控 为 Red Hat OpenShift 配置和使用电源监控 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 您可以使用电源监控来监控 OpenShift Container Platform 集群中运行的每个容器的功耗，如 CPU 和 DRAM。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 发行注 行注记 记 1.1. 电源监控 0.1 （技术预览） 第 第 2 章 章 电 电源 源监 监控概述 控概述 2.1. 关于电源监控 2.2. 电源监控架构 2.3. KEPLER 硬件和虚拟化支持 2.4. 其他资源 第 第 3 章 章 为 为 RED HAT OPENSHIFT 安装 安装电 电源 源监 监控 控 3.1. 安装 POWER 监控 OPERATOR 3.2. 部署

监控Apache Flink应用程序(入门) caolei Exported on 01/10/2020 caolei – 监控Apache Flink应用程序(入门) – 2 Table of Contents 1 Flink指标体系 ...................................................................... ............................................................................................. 6 3 监控 .................................................................................................. ....................................................................................... 9 4 进度和吞吐量监控 ......................................................................................... 10 4.1 吞吐量

在 k8s 上部署高可用的 service mesh 监控 pctang@caicloud.io 唐鹏程 才云科技TOC Solving issues in a new way Monitoring your service mesh Old-school monitoringPrometheus + Kubernetes ● A time series based monitoring

云原生监控体系建设 秦晓辉 快猫星云 联合创始人 个人介绍 秦晓辉，常用网名龙渊秦五、UlricQin，山东人，12年 毕业自山东大学，10年经验一直是在运维研发相关方向， 是Open-Falcon、Nightingale、Categraf 等开源软件 的核心研发，快猫星云联合创始人，当前在创业，为客 户提供稳定性保障相关的产品 个人主页：https://ulricqin.github.io/ io/ 大纲 • 云原生之后监控需求的变化 • 从Kubernetes架构来看要监控的组件 • Kubernetes所在宿主的监控 • Kubernetes Node组件监控 • Kubernetes控制面组件监控 • Kubernetes资源对象的监控 • Pod内的业务应用的监控 • 业务应用依赖的中间件的监控 云原生之后监控需求的 变化 云原生之后监控需求的变化 •相比物理机虚拟机时 •原来使用资产视角管理监控对象的系统不再适用 •要么使用注册中心来自动发现，要么就是采集器和被监控对象通过sidecar模式捆绑一体 指标生命周期变短 •微服务的流行，要监控的服务数量大幅增长，是之前的指标数量十倍都不止 •广大研发工程师也更加重视可观测能力的建设，更愿意埋点 •各种采集器层出不穷，都是本着可采尽采的原则，一个中间件实例动辄采集几千个指标 指标数量大幅增长 •老一代监控系统更多的是关注机

探讨和实践基于Istio的微服务治理事件监控 2018.11.25 徐运元关于我 2008年毕业于浙江大学，曾在思科和浙大网新有超过 9年的工作经验和5年的云计算领域工作经验，带领团 队完成公司第一代基于Kubernetes的云平台开发和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发。目前致力 于公司基于Istio的微服务平台打造。 来自于浙江大学SEL实验室目录 CONTENTS 微服务平台的监控演进 Mixer组件的功能介绍 Mixer组件的功能介绍 基于Mixer的开发流程和实例微服务平台的监控演进典型的运维场景 传统的监控面临容器化和微服务化的困境 测试运维沟通鸿沟，如何提升沟通效率 监控工具繁杂，如何快速找到合适工具进行问题定位 偶发性问题场景复杂，如何保留发生现场 如何在错综复杂的未服用调用链路中找到错误源头监控场景转换 帮助运维人员快速的定位问题，解决问题 基于容器化和微服务化的监 控场景 • 基于请求的依赖追踪监控 基于虚拟化的监控场景 • 应用规模大 • 服务之间依赖呈现为线型 • 日志、性能指标需要集中化 存储 基于主机的监控场景 • 应用规模较小 • 服务之间没有互相依赖 • 日志、性能指标都在单个主 机问题一：什么是用户想要的监控 什么是用户想要的监控？分布式监控的三个维度 Metrics Logging Tracing 指标监控 • 指标可被聚合

支持PB级数据存储 高并发： 千亿数据实时分析 数据源 设备监控 传感器 轨迹数据 车联网 业务集群 物联网套件写入 云原生 DB 轨迹查 询|实时 监测 MR 云原 生DB 统计 分析 物联网数据存储和查询 将车联网数据、设备监控数据、客流分析管控数据、交通数据、传感器数据实时 写入HBase中，分析结果输出到用户的监控前端系统展示，实现物联网数据的实时 监控分析。 优势 易接入： 轻松对接消息系统、流计算系统 需求表现在： • 云盘挂载、卸载效率提高：可以灵活的将块设备在不同节点进行快速的挂载切换； • 存储设备问题自愈能力增强：提供存储服务的问题自动修复能力，减少人为干预； • 提供更加灵活的卷大小配置能力。 2. 监控能力需求 • 多数存储服务在底层文件系统级别已经提供了监控能力，然后从云原生数据卷角度的监控能力仍需要加强，目前提供的PV监控数据维度较 少、监控力度较低； 具体需求： 具体需求： • 提供更细力度（目录）的监控能力； • 提供更多维度的监控指标：读写时延、读写频率、IO 分布等指标； 3. 性能要求 • 在大数据计算场景同时大量应用访问存储的需求很高，这样对存储服务带来的性能需求成为应用运行效率的关键瓶颈 具体需求： • 底层存储服务提供更加优异的存储性能服务，优化 CPFS、GPFS 等高性能存储服务满足业务需求； • 容器编排层面：优化存储调度能力，

全功能云IDE开发 每个云IDE都是一个云端小笔记本，一人一 本，多人可形成云端小局域网。可独立编 写调试代码，可团队协作。 安全代码仓库托管 统一的安全代码仓库，按项目级别分级管 理，落盘加密，云IDE防护，显示水印等多 重防护。 云原生虚拟化开发集群 利用虚拟化技术实现开发集群，分钟级交 付，突破有限资源开发集群供给。 原生使用模式，开发组件一键部署 云原生CI持续集成 CODE DEPLOY OPERATE MONITOR RELEASE TEST BUILD DEV BUILD TIME OPS RUN TIME 上线即安全（安全左移）+ 自适应安全（持续监控&响应） SEC 安全需求 业务需求进来以后从五个维度对业务需求进行安全分析 威胁分析模型 威胁资源库 安全需求基线 威胁情报库 病例库 安全开发-安全需求分析 安全需求分析通过将安全策 l 能力输出：针对自有安全能力可以 增值输出政企客户 安全管控-镜像扫描 在自动、增量、批量进行镜像上线前的扫描后，生产节点拉取安全镜像，运行后提供服务，但漏洞问题日新月异，有很多迭代 速度慢的业务应用随着时间的推移，一些新的漏洞也需及时发现整改。镜像扫描工具会自动、周期性对已上线业务应用的镜像进行 多维度深度扫描，及时发现新出现的安全问题，及时修正。 业务 容器 业务 容器 业务

Elasticsearch 节点磁盘高水位线 已达到 Elasticsearch 节点磁盘的洪水水位线 当 Elasticsearch 节点预计在未来 6 小时内将到达磁 磁盘 盘低水位 低水位线 线、磁 磁盘 盘高水位 高水位线 线或磁 磁盘 盘洪水 洪水 Stage 水位 水位线 线阈值时，警报会应用过去几个警告。这个警告周期为您提供了在节点达到磁盘水位线阈值 前响应的时间。警告消息也提供故障排除步骤 Elasticsearch 代 理中提供命令行选项来控制字段中的 HTTP 超时。(BZ#1908707) 在以前的版本中，在一些情况下，OpenShift Container Platform 监控仪表板中没有 Red Hat OpenShift Logging/Elasticsearch 仪表板，因为仪表板配置资源指向不同的命名空间所有者，并 导致 OpenShift Container Platform on this namespace。 这个选项在 Namespace 对象中设置 openshift.io/cluster-monitoring: "true" 标识。您必须 设置这个选项，以确保集群监控提取 openshift-operators-redhat 命名空间。 f. 选择 stable-5.x 作为 更新 更新频 频道 道。 g. 选择一个批准策略 批准策略。 Automatic

推荐的 ETCD 实践 1.6. 将 ETCD 移动到不同的磁盘 1.7. 分离 ETCD 数据 1.8. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 基础架构组件 1.9. 移动监控解决方案 1.10. 移动默认 REGISTRY 1.11. 移动路由器 1.12. 基础架构节点大小 1.13. 其他资源 第 第 2 章 章 IBM Z 和 和 LINUXONE 环 环境的推荐主机 . . . . . . . . . 第 第 7 章 章 扩 扩展 展 CLUSTER MONITORING OPERATOR 7.1. PROMETHEUS 数据库存储要求 7.2. 配置集群监控 第 第 8 章 章 根据 根据对 对象限制 象限制规 规划您的 划您的环 环境 境 8.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 为主发行版本测试了集群最大值 8.2. 测试集群最大值的 的系统实际上会运行 20 个容器。 注意 注意 云供应商的磁盘 IOPS 节流可能会对 CRI-O 和 kubelet 产生影响。当节点上运行大量 I/O 高负载的 pod 时，可能会出现超载的问题。建议您监控节点上的磁盘 I/O，并使用有足够 吞吐量的卷。 podsPerCore 根据节点中的处理器内核数来设置节点可运行的 pod 数量。例如：在一个有 4 个处理器内 核的节点上将 podsPerCore