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prometheus13-k8s如何部署alertmanager-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关prometheus13-k8s如何部署alertmanager,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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1.四个配置文件

[root@kubemaster01 alertmanager]# ls -l  -rw-r--r-- 1 root root  676 Oct 28 15:43 alertmanager-configmap.yaml -rw-r--r-- 1 root root 2183 Oct 28 15:36 alertmanager-deployment.yaml -rw-r--r-- 1 root root  331 Oct 28 15:36 alertmanager-pvc.yaml -rw-r--r-- 1 root root  372 Oct 28 15:36 alertmanager-service.yaml

2.修改pv 以及 config的地址

[root@kubemaster01 alertmanager]# cat alertmanager-pvc.yaml  apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata:   name: alertmanager   namespace: kube-system   labels:     kubernetes.io/cluster-service: "true"     addonmanager.kubernetes.io/mode: EnsureExists spec:   storageClassName: managed-nfs-storage    accessModes:     - ReadWriteOnce   resources:     requests:       storage: "2Gi" [root@kubemaster01 alertmanager]# cat alertmanager-configmap.yaml  apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata:   name: alertmanager-config   namespace: kube-system   labels:     kubernetes.io/cluster-service: "true"     addonmanager.kubernetes.io/mode: EnsureExists data:   alertmanager.yml: |     global:        resolve_timeout: 5m       smtp_smarthost: 'smtp.163.com:25'       smtp_from: 'ww763004768@163.com'       smtp_auth_username: 'ww763004768@163.com'       smtp_auth_password: '123456'       smtp_require_tls: false     receivers:     - name: default-receiver       email_configs:       - to: "w673004768@163.com"     route:       group_interval: 1m       group_wait: 10s       receiver: default-receiver       repeat_interval: 1m [root@kubemaster01 alertmanager]#

3.部署

kubectl  apply -f   alertmanager-configmap.yaml kubectl  apply -f   alertmanager-pvc.yaml kubectl  apply -f   alertmanager-deployment.yaml kubectl  apply -f   alertmanager-service.yaml

4.Prometheus和alertmanager 通讯配置

修改prometheus的配置config-map 然后从新运用

prometheus13-k8s如何部署alertmanager

prometheus13-k8s如何部署alertmanager

5.查看是否生效

prometheus13-k8s如何部署alertmanager

6.修改configmap 修改prometheus的报警规则的

(kubectl apply -f prometheus-configmap.yaml)

prometheus13-k8s如何部署alertmanager

创建configmap

kubectl apply -f  prometheus-rules.yaml

[root@kubemaster01 prometheus]# cat  prometheus-rules.yaml  apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata:   name: prometheus-rules   namespace: kube-system data:   general.rules: |     groups:     - name: general.rules       rules:       - alert: InstanceDown         expr: up == 0         for: 1m         labels:           severity: error          annotations:           summary: "Instance {{ $labels.instance }} 停止工作"           description: "{{ $labels.instance }} job {{ $labels.job }} 已经停止5分钟以上."   node.rules: |     groups:     - name: node.rules       rules:       - alert: NodeFilesystemUsage         expr: 100 - (node_filesystem_free_bytes{fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"ext4|xfs"} * 100) > 80          for: 1m         labels:           severity: warning          annotations:           summary: "Instance {{ $labels.instance }} : {{ $labels.mountpoint }} 分区使用率过高"           description: "{{ $labels.instance }}: {{ $labels.mountpoint }} 分区使用大于80% (当前值: {{ $value }})"       - alert: NodeMemoryUsage         expr: 100 - (node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 80         for: 1m         labels:           severity: warning         annotations:           summary: "Instance {{ $labels.instance }} 内存使用率过高"           description: "{{ $labels.instance }}内存使用大于80% (当前值: {{ $value }})"       - alert: NodeCPUUsage             expr: 100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance) * 100) > 60          for: 1m         labels:           severity: warning         annotations:           summary: "Instance {{ $labels.instance }} CPU使用率过高"                  description: "{{ $labels.instance }}CPU使用大于60% (当前值: {{ $value }})" [root@kubemaster01 prometheus]#

prometheus服务挂载configmap

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prometheus13-k8s如何部署alertmanager

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标题名称:prometheus13-k8s如何部署alertmanager-创新互联
文章URL:http://bjjierui.cn/article/cdcgoo.html

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