Container Platform 4.10 监控 在 OpenShift Container Platform 中配置和使用监控堆栈 Last Updated: 2023-10-17 OpenShift Container Platform 4.10 监控 在 OpenShift Container Platform 中配置和使用监控堆栈 法律通告 法律通告 Copyright © property of their respective owners. 摘要 摘要 本文提供有关在 OpenShift Container Platform 中配置和使用 Prometheus 监控堆栈的说明。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 章 监 监控概述 控概述 1.1. 关于 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 监控 1.2. 了解监控堆栈 1.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 监控的常见术语表 1.4. 其他资源 1.5. 后续步骤 第 第 2 章 章 配置 配置监 监控堆 控堆栈 栈 2.1. 先决条件 2.2. 对监控的维护和支持 2.3. 准备配置监控堆栈 2

OpenShift Container Platform 4.14 电源监控 为 Red Hat OpenShift 配置和使用电源监控 Last Updated: 2024-02-23 OpenShift Container Platform 4.14 电源监控 为 Red Hat OpenShift 配置和使用电源监控 法律通告 法律通告 Copyright © 2024 Red Hat OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 您可以使用电源监控来监控 OpenShift Container Platform 集群中运行的每个容器的功耗，如 CPU 和 DRAM。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 发行注 行注记 记 1.1. 电源监控 0.1 （技术预览） 第 第 2 章 章 电 电源 源监 监控概述 控概述 2.1. 关于电源监控 2.2. 电源监控架构 2.3. KEPLER 硬件和虚拟化支持 2.4. 其他资源 第 第 3 章 章 为 为 RED HAT OPENSHIFT 安装 安装电 电源 源监 监控 控 3.1. 安装 POWER 监控 OPERATOR 3.2. 部署

监控Apache Flink应用程序(入门) caolei Exported on 01/10/2020 caolei – 监控Apache Flink应用程序(入门) – 2 Table of Contents 1 Flink指标体系 ...................................................................... ............................. 6 3 监控 ................................................................................................................... 7 3.1 关键指标 .................................. ....................................................................................... 9 4 进度和吞吐量监控 ......................................................................................... 10 4.1 吞吐量

在 k8s 上部署高可用的 service mesh 监控 pctang@caicloud.io 唐鹏程 才云科技TOC Solving issues in a new way Monitoring your service mesh Old-school monitoringPrometheus + Kubernetes ● A time series based monitoring

云原生监控体系建设 秦晓辉 快猫星云 联合创始人 个人介绍 秦晓辉，常用网名龙渊秦五、UlricQin，山东人，12年 毕业自山东大学，10年经验一直是在运维研发相关方向， 是Open-Falcon、Nightingale、Categraf 等开源软件 的核心研发，快猫星云联合创始人，当前在创业，为客 户提供稳定性保障相关的产品 个人主页：https://ulricqin.github.io/ io/ 大纲 • 云原生之后监控需求的变化 • 从Kubernetes架构来看要监控的组件 • Kubernetes所在宿主的监控 • Kubernetes Node组件监控 • Kubernetes控制面组件监控 • Kubernetes资源对象的监控 • Pod内的业务应用的监控 • 业务应用依赖的中间件的监控 云原生之后监控需求的 变化 云原生之后监控需求的变化 •相比物理机虚拟机时 •原来使用资产视角管理监控对象的系统不再适用 •要么使用注册中心来自动发现，要么就是采集器和被监控对象通过sidecar模式捆绑一体 指标生命周期变短 •微服务的流行，要监控的服务数量大幅增长，是之前的指标数量十倍都不止 •广大研发工程师也更加重视可观测能力的建设，更愿意埋点 •各种采集器层出不穷，都是本着可采尽采的原则，一个中间件实例动辄采集几千个指标 指标数量大幅增长 •老一代监控系统更多的是关注机

探讨和实践基于Istio的微服务治理事件监控 2018.11.25 徐运元关于我 2008年毕业于浙江大学，曾在思科和浙大网新有超过 9年的工作经验和5年的云计算领域工作经验，带领团 队完成公司第一代基于Kubernetes的云平台开发和第 二代基于Kubernetes的DevOps云平台开发。目前致力 于公司基于Istio的微服务平台打造。 来自于浙江大学SEL实验室目录 CONTENTS 微服务平台的监控演进 Mixer组件的功能介绍 Mixer组件的功能介绍 基于Mixer的开发流程和实例微服务平台的监控演进典型的运维场景 传统的监控面临容器化和微服务化的困境 测试运维沟通鸿沟，如何提升沟通效率 监控工具繁杂，如何快速找到合适工具进行问题定位 偶发性问题场景复杂，如何保留发生现场 如何在错综复杂的未服用调用链路中找到错误源头监控场景转换 帮助运维人员快速的定位问题，解决问题 基于容器化和微服务化的监 控场景 • 服务之间依赖呈现为网状 • 除了日志、性能指标，需要 基于请求的依赖追踪监控 基于虚拟化的监控场景 • 应用规模大 • 服务之间依赖呈现为线型 • 日志、性能指标需要集中化 存储 基于主机的监控场景 • 应用规模较小 • 服务之间没有互相依赖 • 日志、性能指标都在单个主 机问题一：什么是用户想要的监控 什么是用户想要的监控？分布式监控的三个维度 Metrics Logging

OPENSHIFT VIRTUALIZATION 5.1. 关于更新 OPENSHIFT VIRTUALIZATION 5.2. 配置自动工作负载更新 5.3. 批准待处理的 OPERATOR 更新 5.4. 监控更新状态 5.5. 其他资源 第 第 6 章 章 为 为 KUBEVIRT-CONTROLLER 和 和 VIRT-LAUNCHER 授予 授予额 额外的安全 外的安全权 权限 限 6.1. 为 第 10 章 章 实时 实时迁移 迁移 10.1. 虚拟机实时迁移 10.2. 实时迁移限制和超时 10.3. 迁移虚拟机实例到另一节点 10.4. 在专用额外网络中迁移虚拟机 10.5. 监控虚拟机实例的实时迁移 10.6. 取消虚拟机实例的实时迁移 10.7. 配置虚拟机驱除策略 第 第 11 章 章 节 节点 点维护 维护 11.1. 关于节点维护 11.2. 将节点设置为维护模式 12.3. 对节点网络配置进行故障排除 第 第 13 章 章 日志 日志记录 记录、事件和 、事件和监 监控 控 13.1. 查看虚拟化概述 13.2. 查看虚拟机日志 13.3. 查看事件 13.4. 使用事件和条件诊断数据卷 13.5. 查看有关虚拟机工作负载的信息 13.6. 监控虚拟机健康状况 13.7. 使用 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DASHBOARD

5.1. 概述 5.2. 常规存储指南 5.3. 存储建议 5.3.1. 特定应用程序存储建议 5.3.1.1. Registry 5.3.1.2. 扩展的 registry 5.3.1.3. 监控 5.3.1.4. 日志记录 5.3.1.5. 应用程序 5.3.2. 其他特定的应用程序存储建议 5.4. 选择图形驱动程序 5.4.1. 在 SELinux 中使用 OverlayFS 或 5. HAProxy Reloads 的优化 第 第 9 章 章 扩 扩展集群指 展集群指标 标 9.1. 概述 9.2. 针对 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 的建议 9.3. 集群指标的容量规划 9.4. 扩展 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 指标 POD 9.4.1. 先决条件 9.4.2. 扩展 Cassandra 组件 第 第 速率发出的请求数量取决于突发值，这对具有极限的应用程序来说非常 有用，并可执行不监管的请求数量。当 API 服务器处理大量并发请求时，对请求的响应时间，特别是大型 和/或高密度的集群。建议您监控 Prometheus 中的 apiserver_request_count 速率指标，并相应地调整 maxRequestsInFlight 和 QPS。 更改默认值时，需要有一个很好的平衡，因为 API 服务器的 CPU 和内存消耗，etcd

OPENSHIFT VIRTUALIZATION 7.3. 防止在 EUS 到 EUS 更新过程中进行工作负载更新 7.4. 配置工作负载更新方法 7.5. 批准待处理的 OPERATOR 更新 7.6. 监控更新状态 7.7. 其他资源 5 5 5 6 6 7 7 8 9 10 11 11 12 13 15 15 15 16 17 17 21 22 31 36 37 39 39 39 . . . 13.3. 为过时的 CPU 型号管理节点标签 13.4. 防止节点协调 第 第 14 章 章 支持 支持 14.1. 支持概述 14.2. 为红帽支持收集数据 14.3. 监控 14.4. 故障排除 14.5. OPENSHIFT VIRTUALIZATION RUNBOOKS 第 第 15 章 章 备 备份和恢复 份和恢复 15.1. 安装和配置 OADP 15 调度到某个节点上时，virt-controller 会使用节 点名称更新虚拟机。 第 第 2 章 章 OPENSHIFT VIRTUALIZATION 架 架构 构 13 daemonset/virt-handler 监控对虚拟机的任何更改并指示 virt-launcher 执行 所需操作。此组件特定于节点。 pod/virt-launcher 包含由 libvirt 和 qemu 实施的用户创建的虚拟机。 组 组件

您的服务，以收集与服务架构相关的信息。您可以使用 Red Hat OpenShift distributed tracing 平台来监控、网络性能分析，并对现代、云原生的微服务应用程 序中组件间的交互进行故障排除。 使用分布式追踪平台，您可以执行以下功能： 监控分布式事务 优化性能和延迟时间 执行根原因分析 分布式追踪平台由三个组件组成： Red Hat OpenShift distributed 下改进： 支持 ARM 架构。 支持 span request count, duration, 和 error count (RED)指标。在 Jaeger 控制台中，可以在作为 Tempo 的一部分或 Observe 菜单的 web 控制台中视觉化指标。 1.1.4.2. 程序 程序错误 错误修复 修复 在这个版本中，为分布式追踪平台(Tempo)引入了以下程序错误修复： 修复了连接到对象存储的自定义 您的服务，以收集与服务架构相关的信息。您可以使用 Red Hat OpenShift distributed tracing 平台来监控、网络性能分析，并对现代、云原生的微服务应用程 序中组件间的交互进行故障排除。 使用分布式追踪平台，您可以执行以下功能： 监控分布式事务 优化性能和延迟时间 执行根原因分析 分布式追踪平台由三个组件组成： Red Hat OpenShift distributed