Prometheus Operator 与 kube-prometheus 之一-简介

简介

Prometheus Operator

Prometheus Operator: 在 Kubernetes 上管理 Prometheus 集群。该项目的目的是简化和自动化基于 Prometheus 的 Kubernetes 集群监控堆栈的配置。

kube-prometheus

最简单的方法是将 Prometheus Operator 作为 kube-prometheus 的一部分进行部署。kube-prometheus 部署了 Prometheus Operator，并且已经安排了一个名为 prometheus-k8s 的 prometheus，默认带有警报和规则，并且带有其他 prometheus 需要的组件，如：

Grafana
kube-state-metrics
prometheus adapter
node exporter
...

Prometheus Operator vs. kube-prometheus vs. community helm chart

Prometheus Operator

Prometheus Operator 使用 Kubernetes 自定义资源，简化了 Prometheus、Alertmanager 和相关监控组件的部署和配置。

kube-prometheus

kube-prometheus 提供了一个基于 Prometheus 和 Prometheus Operator 的完整集群监控堆栈的示例配置。这包括部署多个 Prometheus 和 Alertmanager 实例、用于收集节点指标的指标导出器（如 node_exporters)、将 Prometheus 链接到各种指标端点的目标配置，以及用于通知集群中潜在问题的示例警报规则。

helm chart

prometheus-community/kube-prometheus-stack helm chart 提供了与 kube-prometheus 相似的特性集。这张 chart 是由 prometheus 社区维护的。

Prometheus Operator 功能

CRD

Prometheus Operator 的一个核心特性是 watch Kubernetes API 服务器对特定对象的更改，并确保当前 Prometheus 部署与这些对象匹配。Operator 对以下自定义资源定义 (crd) 进行操作：

monitoring.coreos.com/v1:

Prometheus: 它定义了 Prometheus 期望的部署。
Alertmanager: 它定义了 AlertManager 期望的部署。
ThanosRuler: 它定义了 ThanosRuler 期望的部署；如果有多个 Prometheus 实例，则通过 ThanosRuler 进行告警规则的统一管理。
ServiceMonitor: Prometheus Operator 通过 PodMonitor 和 ServiceMonitor 实现对资源的监控，ServiceMonitor 用于通过 Service 对 K8S 中的任何资源进行监控，推荐首选 ServiceMonitor. 它声明性地指定了 Kubernetes service 应该如何被监控。Operator 根据 API 服务器中对象的当前状态自动生成 Prometheus 刮擦配置。
PodMonitor: Prometheus Operator 通过 PodMonitor 和 ServiceMonitor 实现对资源的监控，PodMonitor 用于对 Pod 进行监控，推荐首选 ServiceMonitor. PodMonitor 声明性地指定了应该如何监视一组 pod。Operator 根据 API 服务器中对象的当前状态自动生成 Prometheus 刮擦配置。
Probe: 它声明性地指定了应该如何监视 ingress 或静态目标组。Operator 根据定义自动生成 Prometheus 刮擦配置。
PrometheusRule: 用于管理 Prometheus 告警规则；它定义了一套所需的 Prometheus 警报和/或记录规则。Prometheus 生成一个规则文件，可以被 Prometheus 实例使用。
AlertmanagerConfig: 用于管理 AlertManager 配置文件，主要是告警发给谁；它声明性地指定 Alertmanager 配置的子部分，允许将警报路由到自定义接收器，并设置禁止规则。

Prometheus Operator 自动检测 Kubernetes API 服务器对上述任何对象的更改，并确保匹配的部署和配置保持同步。

简化的部署配置

配置 Prometheus 的基础知识，如版本、持久性、保留策略和来自本机 Kubernetes 资源的副本。最简的持久化的 Prometheus 的部署，只需要创建如下 yaml 即可：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
  name: persisted
spec:
  storage:
    volumeClaimTemplate:
      spec:
        storageClassName: ssd
        resources:
          requests:
            storage: 40Gi

Prometheus 目标配置

根据熟悉的 Kubernetes 标签查询自动生成监控目标配置；无需学习普罗米修斯特定的配置语言。

大厂案例

哪些大厂在用 Prometheus Operator 或 kube-prometheus?

RedHat

从 Prometheus Operator 的 API 也能看出来，这个 Operator 最早是由 CoreOS 开发并开源的，而现在 CoreOS 已经被 RedHat 收购，所以 RedHat 的 OpenShift 4 完全是采用 Prometheus Operator 作为它的 Metrics 解决方案的。典型的架构如下图：

OpenShift 4 Monitoring Stack

可以看到 Prometheus 和 AlertManager 都是通过 Prometheus Operator 来进行管理的。

Rancher

Rancher 2 以后的 rancher-monitoring 也是基于 kube-prometheus 做了进一步的改进而来的，这是通过 rancher-monitoring helm chart 部署后的关系图，可以看到部署的组件还是非常多的：

Grafana
Prometheus CRD
Prometheus Operator
Prometheus
AlertManager
kube-state-metrics
prometheus adapter
node exporter
...

Rancher 2 monitoring stack resource map

我为什么推荐你用 Prometheus Operator 或 kube-prometheus 而非原生 prometheus?

理由如下：

众多大厂的选择；
极大简化了 Prometheus 的配置复杂度；
开箱即用的大量：
1. 监控对象，如：K8S 组件 - coredns, kubelet, controller manager, apiserver, etcd, scheduler, kube proxy; 监控组件自监控 - grafana, AlertManager, prometheus 等；
2. 仪表板，自带 24 个仪表板，非常实用，涵盖：集群/组件/网络/存储/Node/Pod 等等维度；
3. 告警规则，自带了 100 多个告警规则，涵盖 K8S 的方方面面；
流行的开源产品，很多也默认会带有对 Prometheus Operator 的支持，如 Loki 就有相关的 ServiceMonitor;
通过 ServiceMonitor 等，其实反而相比添加 Prometheus Annotation 有更大的灵活性；如下面的例子
高可用的支持，如：
1. 多个 Prometheus 的 shards
2. 多个 AlertManager
3. ThanosRuler
RBAC: 如默认可以创建 3 个 monitoring 的角色：admin/edit/viewer, 可以分别对应监控的管理员，维护人员和只读用户；

自带的大量实用仪表板

自带的大量实用告警规则

示例，灵活性：

spec:
  endpoints:
    - honorLabels: true
      params:
        _scheme:
          - https
      port: metrics
      proxyUrl: http://pushprox-k3s-server-proxy.cattle-monitoring-system.svc:8080
      relabelings:
        - sourceLabels:
            - __metrics_path__
          targetLabel: metrics_path
  jobLabel: component
  namespaceSelector:
    matchNames:
      - cattle-monitoring-system
  podTargetLabels:
    - component
    - pushprox-exporter
  selector:
    matchLabels:
      component: k3s-server
      k8s-app: pushprox-k3s-server-client
      provider: kubernetes
      release: rancher-monitoring

📚️ 参考文档

以上

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