今日目標

• 理解雲原生可觀測性（Observability）的三大支柱：Metrics（指標）、Logs（日誌）、Traces（追蹤）。
• 搞懂 Kubernetes 監控界的黃金標準：Prometheus 與 Grafana 的架構分工。
• 掌握 Pull 模型、PromQL 查詢語法與 Exporter 的角色。
• 實戰操作：使用 Helm 一鍵部署 kube-prometheus-stack，並在 Grafana 儀表板中即時查看 Node 與 Pod 的運算資源狀態。

什麼是可觀測性（Observability）？

當微服務集群擴展到數十台 Node、數百個 Pod 時，傳統的「登入機器看 log」或單純依賴 kubectl top 已經完全不夠用。

現代雲原生架構講求可觀測性的三大支柱：

今天我們將聚焦在最核心、最關鍵的第一支柱：Metrics 監控。

監控黃金組合：Prometheus 與 Grafana

Prometheus 是繼 Kubernetes 之後，CNCF（雲原生運算基金會）第二個正式畢業的旗艦專案。

1. Prometheus：指標採集與時序資料庫（TSDB）

• Pull 模型（主動拉取）：Prometheus Server 會定期向各個服務（如 Node Exporter、Kube-State-Metrics）的 /metrics 端點發送 HTTP 請求抓取最新數據。
• 時序資料庫（TSDB）：專門高效儲存帶有時間戳記的數值數據。
• PromQL：強大的時序數據查詢語言（例如計算過去 5 分鐘的 CPU 平均負載）。

2. Grafana：視覺化儀表板總管

• Prometheus 自帶的圖表介面較陽春，而 Grafana 專注於「美觀、直觀、可自訂」的儀表板展示。
• 支援多種資料來源（Data Sources），社群有成千上萬套現成精美的 Dashboard 範本可以直接套用。

實戰演練：一鍵安裝 Kube-Prometheus-Stack

社群將 Prometheus、Grafana、Node Exporter、Alertmanager 打包成了一套極其強大的 Chart——kube-prometheus-stack。

步驟 1：新增 Prometheus 社群 Helm Repo

helm repo add prometheus-community [https://prometheus-community.github.io/helm-charts](https://prometheus-community.github.io/helm-charts)
helm repo update

步驟 2：使用 Helm 安裝監控套件

我們建立一個獨立的命名空間 monitoring 來運行監控元件：

helm install prometheus-stack prometheus-community/kube-prometheus-stack \
  --namespace monitoring \
  --create-namespace

小提醒：監控套件元件較多，初次下載映像檔與啟動約需 1 至 3 分鐘。

檢查監控 Pod 是否全數進入 Running：

kubectl get pods -n monitoring

步驟 3：存取 Grafana 視覺化儀表板

取得 Grafana 的登入密碼（預設帳號為 admin，密碼存放於 Secret 中）：

kubectl get secret --namespace monitoring prometheus-stack-grafana -o jsonpath="{.data.admin-password}" | base64 --decode ; echo

使用端口轉發將 Grafana 服務映射到本地：

kubectl port-forward --namespace monitoring svc/prometheus-stack-grafana 3000:80

保持終端機開啟，打開瀏覽器訪問 http://localhost:3000：

1. 輸入帳號 admin 與剛剛解碼取得的密碼登入。
2. 進入側邊欄的 Dashboards。
3. 點選內建的精選儀表板：

• Kubernetes / Compute Resources / Cluster：查看整個集群的 CPU 與記憶體總使用率。
• Kubernetes / Compute Resources / Pod：查看單一 Pod 的即時資源消耗曲線。

步驟 4：體驗 PromQL 查詢

如果你想直接查詢 Prometheus 指標，也可以將 Prometheus Server 轉發到本地：

kubectl port-forward --namespace monitoring svc/prometheus-stack-kube-prom-prometheus 9090:9090

打開瀏覽器訪問 http://localhost:9090，在 Expression 搜尋框輸入以下常用 PromQL 查詢：

查詢所有節點的 CPU 空閒率百分比：

100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)

查詢當前正在運行的 Pod 總數：

count(kube_pod_status_phase{phase="Running"})

本日小結

今天我們成功在 Kubernetes 集群上建置了企業級的監控體系：

• 理解了 Prometheus（指標收集） 與 Grafana（視覺化展示） 的分工架構。
• 學會了使用 kube-prometheus-stack 快速拉起全套監控基礎設施。
• 掌握了在 Grafana 上即時監看 Node 與 Pod 健康狀態的方法。

有了指標監控後，當系統發生嚴重錯誤（例如 Pod 重複 Crash 或記憶體不足 OOMKilled）時，我們該去哪裡集中搜尋與分析散落在各處的容器日誌？

明天 Day 25，我們將學習日誌收集的中樞神經：「集中式日誌管理：使用 Grafana Loki + Promtail 收集 Pod 日誌」！