一文读懂如何在Kubernetes上轻松实现自动化部署Prometheus

然后使用 helm 安装

helm install --name influxdb-target --namespace monitoring -f influxdb.yaml charts/scrape-targets/ 

创建完成后无需重启 Prometheus 服务端，服务端根据标签自动载入，过一会可以在界面上看到

Prometheus-Operator 同样会帮我们注册许多相关的规则，如下图所示

配置我们自己的 PrometheusRule 同样很简单，我们用如下配置生成报警规则，如果 5 分钟内的 HTTP 500 错误大于 5 则报警

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1  
kind: PrometheusRule  
metadata:  
  name: request-rules  
  labels:  
    app.kubernetes.io/name: rules  
    app.kubernetes.io/instance: request  
    app: prometheus-operator  
    release: prometheus  
spec:  
  groups:  
  - name: request-rules.rules  
    rules:  
      - alert: RequestStatusCode500  
        annotations: 
           summary: http status code 500 is high for `{{$labels.service}}`  
        expr: http_request_total{statuscode="500"} > 5  
        for: 5m  
        labels:  
          severity: critical 

也可以用我们项目中的 Chart 模版（在 charts/rules/ 目录）来快速配置

request.yaml

groups:  
  - rules:  
    - alert: RequestStatusCode500  
      expr: http_request_total{statuscode="500"} > 5  
      for: "5m"  
      labels:  
        severity: critical  
      annotations:  
        summary: http status code 500 is high for `{{$labels.service}}` 

然后 helm 安装

helm install --name request --namespace monitoring -f request.yaml charts/rules/ 

关于怎么写规则配置，可以参考官方的文档和 PromQL 语法。

以上的操作还是手动化的，如果要全自动化的话，可以参考我的项目，定义好配置文件，写好自动化脚本，接入 CI/CD 工作流，即可让监控系统实现自动部署、自动配置。

（编辑：沈阳站长网）

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