2020 It邦幫忙鐵人賽 系列文章
由於我比較熟悉 GCP / GKE 的服務，這篇的操作過程都會以 GCP 平台作為範例，不過操作過程大體上是跨平台通用的。
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Prometheus 收集 metrics 的方式，是從被監測的目標的 http endpoints 收集 (scrape) metrics，目標服務有提供 export metrics 的 endpoint 的話，稱作 exporter。例如 kafka-exporter 就會收集 kafka 運行的 metrics，變成 http endpoint instance，prometheus 從 instance 上面收集資料。
Promethesu 自己也是也提供 metrics endpoint，並且自己透過 scrape 自己的 metrics endpoint 來取得 self-monitoring 的 metrics。把自己當作外部服務監測。下面的設定就是直接透過 http://localhost:9090/metrics 取得。
global:
scrape_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
# Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
# external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
external_labels:
monitor: 'codelab-monitor'
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: 'prometheus'
# Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
透過 Grafana -> explore 就可以看到 Prometheus 的 metrics
而使用 metrics 時最好先查到說明文件，確定 metrics 的定義與計算方法，才可以有效的製圖。關於 Prometheus Exporter 的 metrics 說明 可以到這裡來找。
收集到 metrics 之後就可以在 prometheus 中 query，但一般使用不會一直跑進來下 query，而是會直接搭配 dashboard 製圖呈現，讓資料一覽無遺。
例如 prometheus 自身的 metrics 也已經有搭配好的 Prometheus overview dashboard 可以使用。
使用方法非常簡單，直接透過 Grafana import dashboard，裡面就把重要的 prometheus metrics 都放在 dashboard 上了。不能更方便了。
Prometheus 支援超級多 exporter，包含 prometheus 自身直接維護的 exporter，還有非常多外部服務友也開源的 exporter 可以使用，清單可以到這裡看
有希望自己公司的服務，也使用 prometheus
prometheus/node_exporter 是 Prometheus 直接維護的 project，主要用途就是將 node / vm 的運行 metrics export 出來。有點類似 ELK 的 metricbeat。
我們這邊是在 kubernetes 上執行，所以直接做成 daemonsets 在 k8s 上跑，部屬方面在 deploy prometheus-server 的 helm chart 中，就已經附帶整合，部屬到每一台 node 上。
如果是在 kubernetes 外的環境，例如說 on premise server，或是 gcp instance，希望自己部屬 node exporter 的話，可以參考這篇教學文章。
我們這邊可以看一下 config，以及 job 定義。
vim values-staging.yaml
# Enable nodeExporter
nodeExporter:
create: true
prometheus.yml:
rule_files:
- /etc/config/rules
- /etc/config/alerts
scrape_configs:
# Add kubernetes node job
- job_name: 'kubernetes-nodes'
# Default to scraping over https. If required, just disable this or change to
# `http`.
scheme: https
# This TLS & bearer token file config is used to connect to the actual scrape
# endpoints for cluster components. This is separate to discovery auth
# configuration because discovery & scraping are two separate concerns in
# Prometheus. The discovery auth config is automatic if Prometheus runs inside
# the cluster. Otherwise, more config options have to be provided within the
# <kubernetes_sd_config>.
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
# If your node certificates are self-signed or use a different CA to the
# master CA, then disable certificate verification below. Note that
# certificate verification is an integral part of a secure infrastructure
# so this should only be disabled in a controlled environment. You can
# disable certificate verification by uncommenting the line below.
#
insecure_skip_verify: true
bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
kubernetes_sd_configs:
- role: node
relabel_configs:
- action: labelmap
regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
- target_label: __address__
replacement: kubernetes.default.svc:443
- source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
regex: (.+)
target_label: __metrics_path__
replacement: /api/v1/nodes/$1/proxy/metrics
kubernetes_sd_config: 可以透過 kubernetes API 來取得 scrape target，以這邊的設定，是使用 node role 去集群取得 node，並且每一台 node 都當成一個 target，這樣就不用把所有 node 都手動加到 job 的 instance list 裡面。
從 node role 取得的 instance 會使用 ip 標註或是 hostname 標註。node role 有提供 node 範圍的 meta labels，例如 __meta_kubernetes_node_name, _meta_kubernetes_node_address 等等，方便查找整理資料。
relabel_configs: 針對資料做額外標記，方便之後在 grafana 上面依據需求 query。
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