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kubeadm1.14.1 安裝Metrics Server

Metrics API


介紹Metrics-Server之前，必須要提一下Metrics API的概念


Metrics API相比於之前的監控採集方式(hepaster)是一種新的思路，官方希望核心指標的監控應該是穩定的，版本可控的，且可以直接被用戶訪問(例如通過使用 kubectl top 命令)，或由集群中的控制器使用(如HPA)，和其他的Kubernetes APIs一樣。


官方廢棄heapster項目，就是為了將核心資源監控作為一等公民對待，即像pod、service那樣直接通過api-server或者client直接訪問，不再是安裝一個hepater來匯聚且由heapster單獨管理。


假設每個pod和node我們收集10個指標，從k8s的1.6開始，支持5000節點，每個節點30個pod，假設採集粒度為1分鐘一次，則：


10 x 5000 x 30 / 60 = 25000 平均每分鐘2萬多個採集指標

因為k8s的api-server將所有的數據持久化到了etcd中，顯然k8s本身不能處理這種頻率的採集，而且這種監控數據變化快且都是臨時數據，因此需要有一個組件單獨處理他們，k8s版本只存放部分在內存中，於是metric-server的概念誕生了。


其實hepaster已經有暴露了api，但是用戶和Kubernetes的其他組件必須通過master proxy的方式才能訪問到，且heapster的接口不像api-server一樣，有完整的鑒權以及client集成。這個api現在還在alpha階段（18年8月），希望能到GA階段。類api-server風格的寫法：generic apiserver​


有了Metrics Server組件，也採集到了該有的數據，也暴露了api，但因為api要統一，如何將請求到api-server的/apis/metrics請求轉發給Metrics Server呢，解決方案就是：kube-aggregator,在k8s的1.7中已經完成，之前Metrics Server一直沒有面世，就是耽誤在了kube-aggregator這一步。


kube-aggregator（聚合api）主要提供：



  • Provide an API for registering API servers.


  • Summarize discovery information from all the servers.


  • Proxy client requests to individual servers.



詳細設計文檔：參考鏈接​


metric api的使用：



  • Metrics API 只可以查詢當前的度量數據，並不保存歷史數據


  • Metrics API URI 為 /apis/metrics.k8s.io/，在 k8s.io/metrics 維護


  • 必須部署 metrics-server 才能使用該 API，metrics-server 通過調用 Kubelet Summary API 獲取數據



如：


http://127.0.0.1:8001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes 
 ​ 
 http://127.0.0.1:8001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/<node-name> 
 ​ 
 http://127.0.0.1:8001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespace/<namespace-name>/pods/<pod-name>

Metrics-Server


Metrics server定時從Kubelet的Summary API(類似/ap1/v1/nodes/nodename/stats/summary)採集指標信息，這些聚合過的數據將存儲在內存中，且以metric-api的形式暴露出去。


Metrics server復用了api-server的庫來實現自己的功能，比如鑒權、版本等，為了實現將數據存放在內存中嗎，去掉了默認的etcd存儲，引入了內存存儲（即實現Storage interface)。因為存放在內存中，因此監控數據是沒有持久化的，可以通過第三方存儲來拓展，這個和heapster是一致的。

 

Metrics server出現后，新的​Kubernetes 監控架構將變成上圖的樣子



  • 核心流程（黑色部分）：這是 Kubernetes正常工作所需要的核心度量，從 Kubelet、cAdvisor 等獲取度量數據，再由metrics-server提供給 Dashboard、HPA 控制器等使用。


  • 監控流程（藍色部分）：基於核心度量構建的監控流程，比如 Prometheus 可以從 metrics-server 獲取核心度量，從其他數據源（如 Node Exporter 等）獲取非核心度量，再基於它們構建監控告警系統。



官方地址：https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server


部署


mkdir metrics;cd metics 
 git clone https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server.git 
 cd metrics-server/deploy/1.8+/

 修改metrics-server-deployment.yaml，紅色command部分。


--- 
 apiVersion: v1 
 kind: ServiceAccount 
 metadata: 
   name: metrics-server 
   namespace: kube-system 
 --- 
 apiVersion: extensions/v1beta1 
 kind: Deployment 
 metadata: 
   name: metrics-server 
   namespace: kube-system 
   labels: 
     k8s-app: metrics-server 
 spec: 
   selector: 
     matchLabels: 
       k8s-app: metrics-server 
   template: 
     metadata: 
       name: metrics-server 
       labels: 
         k8s-app: metrics-server 
     spec: 
       serviceAccountName: metrics-server 
       volumes: 
       # mount in tmp so we can safely use from-scratch images and/or read-only containers 
       - name: tmp-dir 
         emptyDir: {} 
       containers: 
       - name: metrics-server 
         image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.3 
         command: 
         - /metrics-server 
         - --metric-resolution=30s 
         - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP 
         - --kubelet-insecure-tls 
         imagePullPolicy: Always 
         volumeMounts: 
         - name: tmp-dir 
           mountPath: /tmp

 創建


[root@cn-hongkong 1.8+]# kubectl apply -f . 
 clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader unchanged 
 clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator unchanged 
 rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader unchanged 
 apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io unchanged 
 serviceaccount/metrics-server unchanged 
 deployment.extensions/metrics-server configured

 等待一會就可以看下集群的資源使用情況了！



 

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