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Prometheus插件平滑迁移实践

更新时间:2024-12-27 GMT+08:00
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由于Prometheus(停止维护)仅支持v1.21及之前的集群版本,若您需要将集群升级至v1.21以上,您需要将停止维护的Prometheus插件迁移至云原生监控插件,以获取后续的技术支持。本文将指导您将已经停止维护的Prometheus插件迁移至云原生监控插件。

云原生监控插件与Prometheus插件的对比如下:

云原生监控插件

Prometheus插件(停止维护)

  • 云原生监控插件是基于Prometheus、VictoriaMetrics及PrometheusOperator社区构建的。
  • 配置由Prometheus自定义资源配置,支持ServiceMonitor、PodMonitor、基于Annotations的自动发现机制以及静态配置的方式。
  • 静态配置采集目标的方式完全兼容Prometheus插件的采集目标配置方式。
  • 基于Annotations的自动发现机制更强,完全兼容与Prometheus插件(为避免不必要的重复采集,自动发现默认忽略kube-system和monitoring命名空间下的Service和Pod)。
  • Prometheus插件是基于社区原生Prometheus构建的。
  • 配置由monitoring命名空间下名为prometheus的ConfigMap统一配置。
  • 不支持常见的ServiceMonitor或PodMonitor。
  • 自定义配置仅支持手动配置或基于Annotations的自动发现机制。

迁移方案

Prometheus插件迁移至云原生监控插件有多种方案可供选择,您可根据您的实际诉求,选择最合适的方案进行迁移。

云原生监控插件支持无本地存储的轻量化模式(推荐)和基于本地存储的传统模式。

  • 无本地存储的轻量化模式指标数据存储于AOM,您的Grafana等应用需要对接至AOM。该模式集群内资源占用非常低,可以显著节省您的计算和存储成本,AOM服务按照上报的指标量进行计费,其中,基础指标免费,自定义指标按量计费;自定义指标可以按需废弃,您可以仅保留基础免费指标使用AOM。
    须知:

    该模式暂不支持基于自定义普罗语句的HPA。

  • 基于本地存储的传统模式与Prometheus插件类似,数据存储于集群内,消耗较多的计算和存储成本并无法支撑多于400节点的大规模集群。

我们更推荐您切换为本地存储的轻量化模式,将监控数据对接至AOM并按需废弃自定义指标,从成本和可靠性角度来看,是更优的选择。

前提条件

  • 集群版本为v1.21。
  • Prometheus插件已升级至可升级的最新版本。
  • 可迁移的云原生监控插件目标版本为3.10.1及以上。

采集数据迁移

  • 迁移至基于本地存储的传统模式时,数据库是自动迁移的,您只需继续执行后续采集配置迁移步骤即可。
  • 迁移至无本地存储的轻量化模式时,由于原本的数据存储于集群内的PVC中,后续新增数据存储于AOM,数据无法直接迁移,但是您仍旧可以利用历史数据老化机制将您的本地数据平滑过渡到AOM,具体步骤如下:
    1. 您可以先迁移至基于本地存储的传统模式,并对接AOM普罗实例,作为平滑迁移的过渡。

      历史数据您可以直接查询集群内的Prometheus,而新增数据不仅存在于集群内的Prometheus,也会同时存在于AOM中。

    2. 随着历史数据的老化,集群内的Prometheus将会与AOM中数据完全相同(例如:您的Prometheus存储时长设置为7天,7天以后AOM中的数据将会和集群内的Prometheus数据完全相同)。
    3. 编辑云原生监控插件,切换为无本地存储的轻量化模式,您可以节省较多的计算和存储资源,将监控数据存储于AOM中。
    4. 确定AOM中数据符合预期并将您的Grafana对接至AOM后,删除monitoring命名空间下的PVC(名称中含有prometheus-server的PVC)。

采集配置迁移

  1. 迁移prometheus配置

    说明:

    若您从未修改过monitoring命名空间下名为prometheus的ConfigMap,则无需关注本步骤。

    1. 执行以下命令,备份prometheus。
      kubectl get cm prometheus -nmonitoring -oyaml > prometheus.backup.yaml
    2. 在monitoring命名空间下创建additional-scrape-configs的Secret,内容为prometheus中的scrape_configs部分中您自定义的采集配置(即:job_name为kubernetes-cadvisor、kubernetes-nodes、kubernetes-service-endpoints、kubernetes-pods、istio-mesh以外的部分,切勿配置以上几个Job至该Secret中,否则会导致指标采集出现重复,影响监控业务)。

      Secret内容示例如下:

      kind: Secret
      apiVersion: v1
      type: Opaque
      metadata:
        name: additional-scrape-configs
        namespace: monitoring
      stringData:
        prometheus-additional.yaml: |-
          - job_name: custom-job-tes
            metrics_path: /metrics
            relabel_configs:
            - action: keep
              source_labels:
              - __meta_kubernetes_pod_label_app
              - __meta_kubernetes_pod_labelpresent_app
              regex: (prometheus-lightweight);true
            - action: keep
              source_labels:
              - __meta_kubernetes_pod_container_port_name
              regex: web
            kubernetes_sd_configs:
            - role: pod
              namespaces:
                names:
                - monitoring
    3. 待云原生监控插件安装完毕后,配置用户持久化参数。
      kubectl edit cm persistent-user-config -nmonitoring
      在其中operatorConfigOverride下新增一行参数如下:
      apiVersion: v1
      data:
        lightweight-user-config.yaml: |
          customSettings:
            additionalScrapeConfigs: []
            agentExtraArgs: []
            metricsDeprecated:
              globalDeprecateMetrics: []
            nodeExporterConfigOverride: []
            operatorConfigOverride: 
            - --common.prom.default-additional-scrape-configs-key=prometheus-additional.yaml

    4. 保存退出后,等待1分钟左右,即可在Grafana或AOM页面处看到您的自定义采集任务。

  2. 配置kube-system和monitoring命名空间下的自定义采集任务

    说明:

    若您的自定义指标基于Annotations的自动发现机制采集,且不在kube-system和monitoring命名空间下,无需关注本步骤。

    出于防止重复采集并保证只采集基础指标的需要,云原生监控插件默认不会自动发现kube-system和monitoring下的采集任务,需要对应的配置ServiceMonitor或PodMonitor。

    例如,以下的PodMonitor采集包含app: test-app标签的Pod的,采集路径是/metrics,采集端口名称是metrics:

    apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
    kind: PodMonitor
    metadata:
      labels:
        component: controller
        managed-by: prometheus-operator
        metrics: cceaddon-nginx-ingress
      name: nginx-ingress-controller
      namespace: monitoring
    spec:
      jobLabel: nginx-ingress
      namespaceSelector:
        matchNames:
        - monitoring
      podMetricsEndpoints:
      - interval: 15s
        path: /metrics
        port: metrics
        relabelings:
        - action: drop
          regex: "true"
          sourceLabels:
          - __meta_kubernetes_pod_container_init
        tlsConfig:
          insecureSkipVerify: true
      selector:
        matchLabels:
          app: test-app

  3. 扩充系统预置采集任务的指标

    说明:

    若您只使用了常见的kubelet、cadiviser、node-exporter、kube-state-metrics等指标,且您使用的指标均在云原生监控插件的基础指标范围内,无需关注本步骤。

    查看预置的ServiceMonitor:

    kubectl get servicemonitor -nmonitoring

    查看预置的PodMonitor:

    kubectl get podmonitor -nmonitoring
    • kubelet和cadiviser由ServiceMonitor kubelet控制。
    • node-exporter指标由ServiceMonitor node-exporter控制。
    • kube-state-metrics指标由ServiceMonitor kube-state-metrics控制。

    扩充指标白名单范围直接编辑对应的ServiceMonitor/PodMonitor即可。

    说明:

    此处经过编辑的ServiceMonitor/PodMonitor配置在升级插件时一般不会受影响,但是不排除被覆盖的可能。升级插件前请备份相关修改,并于升级后手动确认。

    • 扩充cadiviser指标
      1. 执行如下命令,编辑ServiceMonitor kubelet。
        kubectl edit servicemonitor kubelet -nmonitoring
      2. ServiceMonitor kubelet包含两个endpoints,第一个是kubelet指标,第二个是cadiviser指标,我们找到第二个endpoints中的白名单部分,您可按需添加(不建议删除已有白名单中的指标,已有的指标均为免费指标,删除后可能会影响容器智能分析页面功能),如下图,您添加了一个名为your_metrics1的指标。

      3. 如果您需要采集ServiceMonitor kubelet所有的指标,您可以直接把整个metricRelabelings块完全删除(删除下图中红框的全部内容)。

        如果您需要扩充kubelet指标,编辑第一个endpoints即可。

    • 扩充kube-state-metrics指标
      1. 执行如下命令,编辑ServiceMonitor kube-state-metrics,具体步骤与“扩充cadiviser指标”中类似,ServiceMonitor kube-state-metrics只有一个endpoints,直接编辑即可。
        kubectl edit servicemonitor kube-state-metrics -nmonitoring
      2. 修改kube-state-metrics负载的启动命令中的指标暴露部分,添加需要的指标,并以英文逗号分隔。
        kubectl edit deploy kube-state-metrics -nmonitoring

      3. 保存退出即可。
    • 扩充node-exporter指标
      1. 执行如下命令,编辑ServiceMonitor node-exporter,具体步骤与“扩充cadiviser指标”中类似,ServiceMonitor node-exporter只有一个endpoints,直接编辑即可。
        kubectl edit servicemonitor node-exporter -nmonitoring

        参考社区的collector指标说明,您可以根据需求开启更多的collector。

      2. 执行如下命令,查看当前云原生监控插件自带的node-exporter的collector开启及关闭情况(出于资源消耗角度考虑,云原生监控插件在社区的基础上,额外关闭了几个collector)。
        kubectl get ds node-exporter -nmonitoring -oyaml
      3. 确认清楚您需要额外开启的collector后,执行如下命令编辑持久化配置ConfigMap。
        kubectl edit cm persistent-user-config -nmonitoring

        如果您需要移除云原生监控插件已经配置的某个屏蔽项参数,在nodeExporterConfigOverride下添加条目,配置"drop:<屏蔽项参数>"即可。比如您需要开启arp指标的收集,则配置drop:--no-collector.arp即可。示例如下:

      4. 保存退出,可以发现node-exporter负载正在滚动升级,等待升级完成后查看node-exporter的启动参数,发现--no-collector.arp已经被移除。
        kubectl get ds node-exporter -nmonitoring -oyaml

      5. 如果您需要新增某个采集项,直接在持久化配置ConfigMap中配置开启参数即可,例如您需要开启软中断softirqs采集,执行如下命令编辑ConfigMap:
        kubectl edit cm persistent-user-config -nmonitoring

        在nodeExporterConfigOverride下添加条目--collector.softirqs即可:

      6. 保存退出,可以发现node-exporter负载正在滚动升级,等待升级完成后查看node-exporter的启动参数,发现--collector.softirqs已经被指定,node-exporter开始暴露软中断softirqs指标:
        kubectl get ds node-exporter -nmonitoring -oyaml

迁移后验证

迁移完成后,您可在Grafana或AOM上查看您的指标。若指标或标签不符合您的预期,您可提交工单联系技术支持寻求帮助。

若您的配置非常复杂,难以判断如何迁移配置,您可提交工单联系技术支持支撑您的迁移动作。

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