Longhorn，企业级云原生容器分布式存储之监控

目录 设置 Prometheus 和 Grafana 来监控 Longhorn 将 Longhorn 指标集成到 Rancher 监控系统中 Longhorn 监控指标 支持 Kubelet Volume 指标 Longhorn 警报规则示例

设置 Prometheus 和 Grafana 来监控 Longhorn

概览

Longhorn 在 REST 端点 http://LONGHORN_MANAGER_IP:PORT/metrics 上以 Prometheus 文本格式原生公开指标。有关所有可用指标的说明，请参阅 Longhorn's metrics。您可以使用 Prometheus, Graphite, Telegraf 等任何收集工具来抓取这些指标，然后通过 Grafana 等工具将收集到的数据可视化。

本文档提供了一个监控 Longhorn 的示例设置。监控系统使用 Prometheus 收集数据和警报，使用 Grafana 将收集的数据可视化/仪表板(visualizing/dashboarding)。高级概述来看，监控系统包含：

Prometheus 服务器从 Longhorn 指标端点抓取和存储时间序列数据。Prometheus 还负责根据配置的规则和收集的数据生成警报。Prometheus 服务器然后将警报发送到 Alertmanager。 AlertManager 然后管理这些警报(alerts)，包括静默(silencing)、抑制(inhibition)、聚合(aggregation)和通过电子邮件、呼叫通知系统和聊天平台等方法发送通知。 Grafana 向 Prometheus 服务器查询数据并绘制仪表板进行可视化。

下图描述了监控系统的详细架构。

上图中有 2 个未提及的组件：

Longhorn 后端服务是指向 Longhorn manager pods 集的服务。Longhorn 的指标在端点 http://LONGHORN_MANAGER_IP:PORT/metrics 的 Longhorn manager pods 中公开。 Prometheus operator 使在 Kubernetes 上运行 Prometheus 变得非常容易。operator 监视 3 个自定义资源：ServiceMonitor、Prometheus 和 AlertManager。当用户创建这些自定义资源时，Prometheus Operator 会使用用户指定的配置部署和管理 Prometheus server, AlerManager。

安装

按照此说明将所有组件安装到 monitoring 命名空间中。要将它们安装到不同的命名空间中，请更改字段 namespace: OTHER_NAMESPACE

创建 monitoring 命名空间

apiVersion: v1  kind: Namespace  metadata:    name: monitoring 

安装 Prometheus Operator

部署 Prometheus Operator 及其所需的 ClusterRole、ClusterRoleBinding 和 Service Account。

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1  kind: ClusterRoleBinding  metadata:    labels:      app.kubernetes.io/component: controller      app.kubernetes.io/name: prometheus-operator      app.kubernetes.io/version: v0.38.3    name: prometheus-operator    namespace: monitoring  roleRef:    apiGroup: rbac.authorization.k8s.io    kind: ClusterRole    name: prometheus-operator  subjects:  - kind: ServiceAccount    name: prometheus-operator    namespace: monitoring  ---  apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1  kind: ClusterRole  metadata:    labels:      app.kubernetes.io/component: controller      app.kubernetes.io/name: prometheus-operator      app.kubernetes.io/version: v0.38.3    name: prometheus-operator    namespace: monitoring  rules:  - apiGroups:    - apiextensions.k8s.io    resources:    - customresourcedefinitions    verbs:    - create  - apiGroups:    - apiextensions.k8s.io    resourceNames:    - alertmanagers.monitoring.coreos.com    - podmonitors.monitoring.coreos.com    - prometheuses.monitoring.coreos.com    - prometheusrules.monitoring.coreos.com    - servicemonitors.monitoring.coreos.com    - thanosrulers.monitoring.coreos.com    resources:    - customresourcedefinitions    verbs:    - get    - update  - apiGroups:    - monitoring.coreos.com    resources:    - alertmanagers    - alertmanagers/finalizers    - prometheuses    - prometheuses/finalizers    - thanosrulers    - thanosrulers/finalizers    - servicemonitors    - podmonitors    - prometheusrules    verbs:    - '*'  - apiGroups:    - apps    resources:    - statefulsets    verbs:    - '*'  - apiGroups:    - ""    resources:    - configmaps    - secrets    verbs:    - '*'  - apiGroups:    - ""    resources:    - pods    verbs:    - list    - delete  - apiGroups:    - ""    resources:    - services    - services/finalizers    - endpoints    verbs:    - get    - create    - update    - delete  - apiGroups:    - ""    resources:    - nodes    verbs:    - list    - watch  - apiGroups:    - ""    resources:    - namespaces    verbs:    - get    - list    - watch  ---  apiVersion: apps/v1  kind: Deployment  metadata:    labels:      app.kubernetes.io/component: controller      app.kubernetes.io/name: prometheus-operator      app.kubernetes.io/version: v0.38.3    name: prometheus-operator    namespace: monitoring  spec:    replicas: 1    selector:      matchLabels:        app.kubernetes.io/component: controller        app.kubernetes.io/name: prometheus-operator    template:      metadata:        labels:          app.kubernetes.io/component: controller          app.kubernetes.io/name: prometheus-operator          app.kubernetes.io/version: v0.38.3      spec:        containers:        - args:          - --kubelet-service=kube-system/kubelet          - --logtostderr=true          - --config-reloader-image=jimmidyson/configmap-reload:v0.3.0          - --prometheus-config-reloader=quay.io/prometheus-operator/prometheus-config-reloader:v0.38.3          image: quay.io/prometheus-operator/prometheus-operator:v0.38.3          name: prometheus-operator          ports:          - containerPort: 8080            name: http          resources:            limits:              cpu: 200m              memory: 200Mi            requests:              cpu: 100m              memory: 100Mi          securityContext:            allowPrivilegeEscalation: false        nodeSelector:          beta.kubernetes.io/os: linux        securityContext:          runAsNonRoot: true          runAsUser: 65534        serviceAccountName: prometheus-operator  ---  apiVersion: v1  kind: ServiceAccount  metadata:    labels:      app.kubernetes.io/component: controller      app.kubernetes.io/name: prometheus-operator      app.kubernetes.io/version: v0.38.3    name: prometheus-operator    namespace: monitoring  ---  apiVersion: v1  kind: Service  metadata:    labels:      app.kubernetes.io/component: controller      app.kubernetes.io/name: prometheus-operator      app.kubernetes.io/version: v0.38.3    name: prometheus-operator    namespace: monitoring  spec:    clusterIP: None    ports:    - name: http      port: 8080      targetPort: http    selector:      app.kubernetes.io/component: controller      app.kubernetes.io/name: prometheus-operator 

安装 Longhorn ServiceMonitor

Longhorn ServiceMonitor 有一个标签选择器 app: longhorn-manager 来选择 Longhorn 后端服务。稍后，Prometheus CRD 可以包含 Longhorn ServiceMonitor，以便 Prometheus server 可以发现所有 Longhorn manager pods 及其端点。

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1  kind: ServiceMonitor  metadata:    name: longhorn-prometheus-servicemonitor    namespace: monitoring    labels:      name: longhorn-prometheus-servicemonitor  spec:    selector:      matchLabels:        app: longhorn-manager    namespaceSelector:      matchNames:      - longhorn-system    endpoints:    - port: manager 

安装和配置 Prometheus AlertManager

使用 3 个实例创建一个高可用的 Alertmanager 部署：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1  kind: Alertmanager  metadata:    name: longhorn    namespace: monitoring  spec:    replicas: 3 

除非提供有效配置，否则 Alertmanager 实例将无法启动。有关 Alertmanager 配置的更多说明，请参见此处。下面的代码给出了一个示例配置：

global:    resolve_timeout: 5m  route:    group_by: [alertname]    receiver: email_and_slack  receivers:  - name: email_and_slack    email_configs:    - to:       from:       smarthost:       # SMTP authentication information.      auth_username:       auth_identity:       auth_password:       headers:        subject: 'Longhorn-Alert'      text: |-        {{ range .Alerts }}          *Alert:* {{ .Annotations.summary }} - `{{ .Labels.severity }}`          *Description:* {{ .Annotations.description }}          *Details:*          {{ range .Labels.SortedPairs }} • *{{ .Name }}:* `{{ .Value }}`          {{ end }}        {{ end }}    slack_configs:    - api_url:       channel:       text: |-        {{ range .Alerts }}          *Alert:* {{ .Annotations.summary }} - `{{ .Labels.severity }}`          *Description:* {{ .Annotations.description }}          *Details:*          {{ range .Labels.SortedPairs }} • *{{ .Name }}:* `{{ .Value }}`          {{ end }}        {{ end }} 

将上述 Alertmanager 配置保存在名为 alertmanager.yaml 的文件中，并使用 kubectl 从中创建一个 secret。

Alertmanager 实例要求 secret 资源命名遵循 alertmanager-{ALERTMANAGER_NAME} 格式。在上一步中，Alertmanager 的名称是 longhorn，所以 secret 名称必须是 alertmanager-longhorn

$ kubectl create secret generic alertmanager-longhorn --from-file=alertmanager.yaml -n monitoring 

为了能够查看 Alertmanager 的 Web UI，请通过 Service 公开它。一个简单的方法是使用 NodePort 类型的 Service ：

apiVersion: v1  kind: Service  metadata:    name: alertmanager-longhorn    namespace: monitoring  spec:    type: NodePort    ports:    - name: web      nodePort: 30903      port: 9093      protocol: TCP      targetPort: web    selector:      alertmanager: longhorn 

创建上述服务后，您可以通过节点的 IP 和端口 30903 访问 Alertmanager 的 web UI。

使用上面的 NodePort 服务进行快速验证，因为它不通过 TLS 连接进行通信。您可能希望将服务类型更改为 ClusterIP，并设置一个 Ingress-controller 以通过 TLS 连接公开 Alertmanager 的 web UI。

安装和配置 Prometheus server

创建定义警报条件的 PrometheusRule 自定义资源。

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1  kind: PrometheusRule  metadata:    labels:      prometheus: longhorn      role: alert-rules    name: prometheus-longhorn-rules    namespace: monitoring  spec:    groups:    - name: longhorn.rules      rules:      - alert: LonghornVolumeUsageCritical        annotations:          description: Longhorn volume {{$labels.volume}} on {{$labels.node}} is at {{$value}}% used for            more than 5 minutes.          summary: Longhorn volume capacity is over 90% used.        expr: 100 * (longhorn_volume_usage_bytes / longhorn_volume_capacity_bytes) > 90        for: 5m        labels:          issue: Longhorn volume {{$labels.volume}} usage on {{$labels.node}} is critical.          severity: critical 

有关如何定义警报规则的更多信息，请参见https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/alerting_rules/#alerting-rules

如果激活了 RBAC 授权，则为 Prometheus Pod 创建 ClusterRole 和 ClusterRoleBinding：

apiVersion: v1  kind: ServiceAccount  metadata:    name: prometheus    namespace: monitoring  apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1  kind: ClusterRole  metadata:    name: prometheus    namespace: monitoring  rules:  - apiGroups: [""]    resources:    - nodes    - services    - endpoints    - pods    verbs: ["get", "list", "watch"]  - apiGroups: [""]    resources:    - configmaps    verbs: ["get"]  - nonResourceURLs: ["/metrics"]    verbs: ["get"]  apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1  kind: ClusterRoleBinding  metadata:    name: prometheus  roleRef:    apiGroup: rbac.authorization.k8s.io    kind: ClusterRole    name: prometheus  subjects:  - kind: ServiceAccount    name: prometheus    namespace: monitoring 

创建 Prometheus 自定义资源。请注意，我们在 spec 中选择了 Longhorn 服务监视器(service monitor)和 Longhorn 规则。

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1  kind: Prometheus  metadata:    name: prometheus    namespace: monitoring  spec:    replicas: 2    serviceAccountName: prometheus    alerting:      alertmanagers:        - namespace: monitoring          name: alertmanager-longhorn          port: web    serviceMonitorSelector:      matchLabels:        name: longhorn-prometheus-servicemonitor    ruleSelector:      matchLabels:        prometheus: longhorn        role: alert-rules 

为了能够查看 Prometheus 服务器的 web UI，请通过 Service 公开它。一个简单的方法是使用 NodePort 类型的 Service：

apiVersion: v1  kind: Service  metadata:    name: prometheus    namespace: monitoring  spec:    type: NodePort    ports:    - name: web      nodePort: 30904      port: 9090      protocol: TCP      targetPort: web    selector:      prometheus: prometheus 

创建上述服务后，您可以通过节点的 IP 和端口 30904 访问 Prometheus server 的 web UI。

此时，您应该能够在 Prometheus server UI 的目标和规则部分看到所有 Longhorn manager targets 以及 Longhorn rules。

使用上述 NodePort service 进行快速验证，因为它不通过 TLS 连接进行通信。您可能希望将服务类型更改为 ClusterIP，并设置一个 Ingress-controller 以通过 TLS 连接公开 Prometheus server 的 web UI。

安装 Grafana

创建 Grafana 数据源配置：

apiVersion: v1  kind: ConfigMap  metadata:    name: grafana-datasources    namespace: monitoring  data:    prometheus.yaml: |-      {          "apiVersion": 1,          "datasources": [              {                 "access":"proxy",                  "editable": true,                  "name": "prometheus",                  "orgId": 1,                  "type": "prometheus",                  "url": "http://prometheus:9090",                  "version": 1              }          ]      } 

创建 Grafana 部署：

apiVersion: apps/v1  kind: Deployment  metadata:    name: grafana    namespace: monitoring    labels:      app: grafana  spec:    replicas: 1    selector:      matchLabels:        app: grafana    template:      metadata:        name: grafana        labels:          app: grafana      spec:        containers:        - name: grafana          image: grafana/grafana:7.1.5          ports:          - name: grafana            containerPort: 3000          resources:            limits:              memory: "500Mi"              cpu: "300m"            requests:              memory: "500Mi"              cpu: "200m"          volumeMounts:            - mountPath: /var/lib/grafana              name: grafana-storage            - mountPath: /etc/grafana/provisioning/datasources              name: grafana-datasources              readOnly: false        volumes:          - name: grafana-storage            emptyDir: {}          - name: grafana-datasources            configMap:                defaultMode: 420                name: grafana-datasources 

在 NodePort 32000 上暴露 Grafana：

apiVersion: v1  kind: Service  metadata:    name: grafana    namespace: monitoring  spec:    selector:      app: grafana    type: NodePort    ports:      - port: 3000        targetPort: 3000        nodePort: 32000 

使用上述 NodePort 服务进行快速验证，因为它不通过 TLS 连接进行通信。您可能希望将服务类型更改为 ClusterIP，并设置一个 Ingress-controller 以通过 TLS 连接公开 Grafana。

使用端口 32000 上的任何节点 IP 访问 Grafana 仪表板。默认凭据为：

User: admin  Pass: admin 

安装 Longhorn dashboard

进入 Grafana 后，导入预置的面板：https://grafana.com/grafana/dashboards/13032

有关如何导入 Grafana dashboard 的说明，请参阅 https://grafana.com/docs/grafana/latest/reference/export_import/

成功后，您应该会看到以下 dashboard：

将 Longhorn 指标集成到 Rancher 监控系统中

关于 Rancher 监控系统

使用 Rancher，您可以通过与的开源监控解决方案 Prometheus 的集成来监控集群节点、Kubernetes 组件和软件部署的状态和进程。

有关如何部署/启用 Rancher 监控系统的说明，请参见https://rancher.com/docs/rancher/v2.x/en/monitoring-alerting/

将 Longhorn 指标添加到 Rancher 监控系统

如果您使用 Rancher 来管理您的 Kubernetes 并且已经启用 Rancher 监控，您可以通过简单地部署以下 ServiceMonitor 将 Longhorn 指标添加到 Rancher 监控中：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1  kind: ServiceMonitor  metadata:    name: longhorn-prometheus-servicemonitor    namespace: longhorn-system    labels:      name: longhorn-prometheus-servicemonitor  spec:    selector:      matchLabels:        app: longhorn-manager    namespaceSelector:      matchNames:      - longhorn-system    endpoints:    - port: manager 

创建 ServiceMonitor 后，Rancher 将自动发现所有 Longhorn 指标。

然后，您可以设置 Grafana 仪表板以进行可视化。

Longhorn 监控指标

Volume(卷)

指标名 说明 示例 longhorn_volume_actual_size_bytes 对应节点上卷的每个副本使用的实际空间 longhorn_volume_actual_size_bytes{node="worker-2",volume="testvol"} 1.1917312e+08 longhorn_volume_capacity_bytes 此卷的配置大小（以 byte 为单位） longhorn_volume_capacity_bytes{node="worker-2",volume="testvol"} 6.442450944e+09 longhorn_volume_state 本卷状态：1=creating, 2=attached, 3=Detached, 4=Attaching, 5=Detaching, 6=Deleting longhorn_volume_state{node="worker-2",volume="testvol"} 2 longhorn_volume_robustness 本卷的健壮性: 0=unknown, 1=healthy, 2=degraded, 3=faulted longhorn_volume_robustness{node="worker-2",volume="testvol"} 1

Node(节点)

指标名 说明 示例 longhorn_node_status 该节点的状态：1=true, 0=false longhorn_node_status{condition="ready",condition_reason="",node="worker-2"} 1

新闻名称：Longhorn，企业级云原生容器分布式存储之监控
当前路径：https://www.cdcxhl.com/news/204914.html

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