如何用 Prometheus Operator 监控 K8s 集群外服务?

前言

前面系列文章中:

介绍了 Prometheus Operator 相比原生 Prometheus 的一些优势, 其已经被各大厂商和流行开源云组件广泛采用. 推荐使用.

但是实战中, 可能并不是所有组件都在 K8S 集群内, 如: LB、DB、全局DNS、云服务...

如何用 Prometheus Operator 监控它们? 这里有以下几种方案(算不上方案, 小技巧而已)

用 Prometheus Operator 监控 K8s 集群外服务方案

如上文, 这里的 K8s 集群外服务, 指的是一些如 LB、DB、全局DNS、云服务... 的静态服务.

针对此类服务, 有以下监控方案:

通过 Prometheus Operator CR - prometheus spec;
1. 这种方案和 Prometheus 其他配置耦合性较高;
通过 external name Service + ServiceMonitor
1. 这种方案有个前提, 即: 被监控的服务是域名;
通过 Service + Endpoint + ServiceMonitor
1. 这种方案的适应性较强, 耦合性也较低. 推荐. 👍️
如果是 BlackboxProbe 类的监控, 即监控: Endpoint（HTTP/S、DNS、TCP、ICMP 和 grpc）的各种参数，包括 HTTP 响应时间、DNS 查询延迟、SSL 证书过期信息、TLS 版本等等。可以直接使用 Probe CR, 前文: 如何使用 Blackbox Exporter 监控 URL? - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn) 已经提过了, 本次就不再赘述.

方案一: `prometheus` spec

简而言之, 就是直接在 prometheus spec 中加入类似这样的静态配置(static_configs):

static_configs:
  - targets:
    - SERVICE-FQDN

具体配置示例如下:

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
  name: monitor-kube-prometheus-st-prometheus
spec:
  additionalScrapeConfigs:
  - job_name: external
    metrics_path: /metrics
    static_configs:
      - targets:
        - <IP>:<PORT>

方案二: external name `Service` + `ServiceMonitor`

利用 Kubernetes 的 Externalname Serivce, 将服务映射到 DNS 名称, 而不是典型的选择算符，例如 my-service 或者 cassandra。

配置 Externalname Service:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: gpu-metrics-svc
  namespace: monitoring
  labels:
    k8s-app: gpu-metrics
spec:
  type: ExternalName
  externalName: <gpu-machine-ip>
  clusterIP: ''
  ports:
    - name: metrics
      port: 9100
      protocol: TCP
      targetPort: 9100

配置指向该 Service 的 ServiceMonitor:

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: gpu-metrics-sm
  labels:
    k8s-app: gpu-metrics
    prometheus: kube-prometheus
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: gpu-metrics
    namespaceSelector:
      matchNames:
        - monitoring
  endpoints:
    - port: metrics
      interval: 10s
      honorLabels: true

方案三: `Service` + `Endpoint` + `ServiceMonitor`

通过 Service + Endpoint 方式, 明确将外部服务映射为内部 Service.

举例如下:

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: external-es-exporter
  labels:
    app: elasticsearch
  namespace: monitoring
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
    - name: metrics
      port: 9114
      protocol: TCP
      targetPort: 9114
---
apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:
  name: external-log-es-exporter
  labels:
    app: elasticsearch
  namespace: monitoring
subsets:
  - addresses:
      - ip: <elasticsearch_ip_1>
      - ip: <elasticsearch_ip_2>
      - ip: <elasticsearch_ip_3>
    ports:
      - name: metrics
        port: 9114
        protocol: TCP

类似方案二, 再创建对应的 ServiceMonitor 即可:

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: elasticsearch
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: elasticsearch
    namespaceSelector:
      matchNames:
        - monitoring
    endpoints:
    - port: metrics
      path: /metrics
      interval: 30s