# 为容器集群安装插件 ERS提供通过插件模板为集群安装插件的功能，本章节介绍如何为集群安装插件。 #### 前提条件 已获取服务运维岗位权限或运维管理员权限，权限申请操作请参见[申请权限](https://support.huaweicloud.com/usermanual-appstage/appstage_04_0009.html)。 #### 为集群安装插件 1. [进入AppStage运维中心](https://support.huaweicloud.com/usermanual-wiseeye/appstage_04_0089.html#appstage_04_0089__zh-cn_topic_0000001896253866_zh-cn_topic_0000001785965698_section11734269409)。 2. 在顶部导航栏选择服务。 3. 单击![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-wiseeye/zh-cn_image_0000002143150818.png)，选择"运维 \> 弹性资源服务（ERS）"。 4. 选择左侧导航栏的"插件中心"。 5. 单击需要使用的插件模板的"创建"，打开"插件模板列表"页面。目前支持插件及插件资源占用如[表1]所示。 表1插件说明 | **插件** | **命名空间** | **Pod名称** | **实例个数** | **container** | **cpu request** | **cpu limit** | **memory request** | **memory limit** | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | 代理插件 cluster-agent | ers-manager | ers-cluster-agent | 1 | ers-agent-register | 100m | 300m | 100Mi | 500Mi | | 代理插件 cluster-agent | ers-manager | ers-cluster-agent | 1 | ers-job-exec-controller | 100m | 300m | 100Mi | 300Mi | | 监控插件 cluster-monitoring | ers-monitoring | prometheus-k8s | 1 | prometheus | 100m | 2c | 500Mi | 5Gi | | 监控插件 cluster-monitoring | ers-monitoring | prometheus-k8s | 1 | config-reloader | 50m | 50m | 50Mi | 50Mi | | 监控插件 cluster-monitoring | ers-monitoring | dhac-controller | 1 | dhac-controller | 30m | 200m | 30Mi | 500Mi | | 监控插件 cluster-monitoring | ers-monitoring | dhac-controller | 1 | kube-rbac-proxy | 30m | 100m | 30Mi | 100Mi | | 监控插件 cluster-monitoring | ers-monitoring | dhac-agent | 节点数 | dhac-agent | 110m | 500m | 70Mi | 500Mi | | 监控插件 cluster-monitoring | ers-monitoring | dhac-agent | 节点数 | kube-rbac-proxy | 30m | 100m | 30Mi | 100Mi | | 监控插件 cluster-monitoring | ers-monitoring | prometheus-operator | 1 | prometheus-operator | 100m | 200m | 100Mi | 500Mi | | 监控插件 cluster-monitoring | ers-monitoring | prometheus-operator | 1 | kube-rbac-proxy-main | 10m | 100m | 20Mi | 100Mi | | 监控插件 cluster-monitoring | ers-monitoring | prometheus-kafka-adapter | 2 | pro-kafka-adapter | 50m | 500m | 100Mi | 500Mi | | 监控插件 cluster-monitoring | ers-monitoring | kube-state-metrics | 1 | kube-rbac-proxy-main | 10m | 100m | 20Mi | 100Mi | | 监控插件 cluster-monitoring | ers-monitoring | kube-state-metrics | 1 | kube-rbac-proxy-self | 10m | 100m | 20Mi | 100Mi | | 监控插件 cluster-monitoring | ers-monitoring | kube-state-metrics | 1 | kube-state-metrics | 50m | 200m | 50Mi | 500Mi | | 监控插件 cluster-monitoring | ers-monitoring | prometheus-adapter | 1 | prometheus-adapter | 20m | 200m | 20Mi | 200Mi | | 容器IP上报插件 pod-upstream-controller | ers-manager | upstream-controller | 1 | upstream-controller | 200m | 2c | 1Gi | 4Gi | | 容器IP上报插件 pod-upstream-controller | ers-manager | upstream-controller | 1 | filebeat | 100m | 1c | 500Mi | 1Gi | | 容器IP上报插件 pod-upstream-controller | ers-manager | upstream-controller | 1 | kube-rbac-proxy-main | 10m | 400m | 500Mi | 500Mi | | deployset插件 ersdeploysetcontroller | ers-manager | ersdeployset-controller | 1 | ersdeployset-controller | 50m | 1c | 100Mi | 2Gi | | deployset插件 ersdeploysetcontroller | ers-manager | ersdeployset-controller | 1 | filebeat | 100m | 1c | 500Mi | 1Gi | | deployset插件 ersdeploysetcontroller | ers-manager | ersdeployset-controller | 1 | kube-rbac-proxy-main | 10m | 400m | 500Mi | 500Mi | | 容器弹性扩缩容插件 pod-autoscaling-controller | ers-manager | ers-autoscaling-controller | 1 | ers-autoscaling-controller | 100m | 2c | 200Mi | 2Gi | | 容器弹性扩缩容插件 pod-autoscaling-controller | ers-manager | ers-autoscaling-controller | 1 | filebeat | 100m | 1c | 500Mi | 1Gi | | 容器弹性扩缩容插件 pod-autoscaling-controller | ers-manager | ers-autoscaling-controller | 1 | kube-rbac-proxy-main | 10m | 400m | 500Mi | 500Mi | | 容器弹性扩缩容插件 pod-autoscaling-controller | ers-manager | prometheus-autoscaling | 2 | prometheus | 100m | 2c | 500Mi | 500Mi | | 容器弹性扩缩容插件 pod-autoscaling-controller | ers-manager | prometheus-autoscaling | 2 | prometheusconfigreloaderautoscaling | 100m | 200m | 100Mi | 200Mi | | 容器弹性扩缩容插件 pod-autoscaling-controller | ers-manager | prometheus-autoscaling | 2 | rules-configmap-reloader | 50m | 100m | 100Mi | 100Mi | | 容器弹性扩缩容插件 pod-autoscaling-controller | ers-manager | prometheus-autoscaling | 2 | kube-rbac-proxy-main | 10m | 500m | 100Mi | 1Gi | | 容器弹性扩缩容插件 pod-autoscaling-controller | ers-manager | prometheus-operator-autoscaling | 1 | kube-rbac-proxy-main | 10m | 400m | 500Mi | 500Mi | | 容器弹性扩缩容插件 pod-autoscaling-controller | ers-manager | prometheus-operator-autoscaling | 1 | prometheus-operator-auto-scaling | 100m | 500m | 100Mi | 100Mi | | 日志接入插件 aiopslogdaemonset | ombi | logservice-crd-controller | 2 | logservice-crd-controller | 50m | 200m | 50Mi | 200Mi | | 日志接入插件 aiopslogdaemonset | ombi | logservice-filebeat | 带标签的节点数 | filebeat4aiops | 500m | 2c | 2Gi | 2Gi | | 日志接入插件 aiopslogdaemonset | ombi | logservice-filebeat | 带标签的节点数 | kube-rbac-proxy | 30m | 100m | 30Mi | 100Mi | 6. 配置插件参数，具体如[表2]所示，配置完成后，单击"确定"。 表2插件参数 | **参数名称** | **参数说明** | |:---|:---| | 选择集群 | 选择需要安装插件的集群，可选集群为已纳管集群。 | | 选择版本号 | 选择需要使用的插件模板的版本号。 | | 变量文件名称 | 选择插件模板的变量文件。 | | 工作负载 | 安装cluster-monitoring、pod-upstream-controller插件时可以查看需要使用的工作负载。 | | 自定义变量 | 单击"添加"设置键值对形式的应答。也可以进行批量添加，批量添加格式为{"k1":"v1","k2":"v2"}。 可单击"复制"，复制已设置的键值对应答，复制的应答格式为{"k1":"v1","k2":"v2"}。 创建aiopslogdaemonset、cluster-monitoring插件时需要新增键值，具体值可根据实际需要设置，其余插件使用默认值。 **aiopslogdaemonset：** filebeat.aiops_log_dir={*业务的hostPath*} #filebeat采集的业务日志路径 **cluster-monitoring：** - alertmanager.replicas=0 #AlertManager工作负载POD实例个数 - event_adapter.replicas=0 #EventAdapter工作负载POD实例个数 - event_exporter.replicas=0 #EventExporter工作负载POD实例个数 - kafkadapter.mem_request=1Gi #KafkaAdapter工作负载申请内存大小 - prometheus.cpu_reuquest=1 #prometheus工作负载申请CPU核心数 - prometheus.mem_request=2Gi #prometheus工作负载申请内存大小 - prometheus.replicas=1 #prometheus工作负载POD实例个数 | #### 更多操作 您还可以对已安装的插件进行以下操作。 表3插件管理操作 | **操作名称** | **操作步骤** | |:---|:---| | 升级插件 | 在插件列表，单击待升级的插件所在行"操作"列的"升级"。 | | 回滚插件 | 在插件列表，单击待回滚的插件所在行"操作"列的"回滚"。 | | 删除插件 | 在插件列表，单击待删除的插件所在行"操作"列的"删除"。 | | 导出资源内容 | 在插件列表，勾选待导出资源内容的插件，然后单击列表左上方的"导出资源内容"。 |