文章目录

• 说明
• 镜像等文件
• 监控管理【prometheus】
• • 框架说明
  • 部署prometheus【mon节点】
  • 登陆prometheus
  • 用户名密码查看
  • 模版的使用
• helm3 安装(部署)EFK【elk的升级版】
• • 架构说明
  • 运行环境说明【必看】
  • • 1、增加efk官方helm源
    • 2.下载并安装elasticsearch
    • 3.下载并安装filebeat
    • 4.下载并安装metricbeat
    • 5.下载安装kibana
    • 6.访问kibana

说明

之前有一篇博客对k8s的helm包做了详细说明，如下：
【Kubernetes】k8s的helm包管理与应用详细说明与操作【helm安装、heml仓库管理和搭建私有仓库】

镜像等文件

监控管理【prometheus】

框架说明

部署prometheus【mon节点】

• 镜像查看【需要先配置好helm源，这里是配置的ali源】【集群必须通外网才能部署啊】
  helm search repo prometheus-operator
  
• 安装prometheus
  helm install mon ali/prometheus-operator【后面就是上面查询到的helm信息】
  下载完毕以后呢就会有一个helm信息了
  
• 同时会自动生成很多pod，等待，让这些pod状态全部为running
  
• 编辑mon-grafana的这个pod，修改里面的TYPE类型为Nodeport
  kubectl edit svc mon-grafana【下面第二张图的TYPE是修改后的效果】
  
  
• 删除上面的helm内容
  helm del mon

登陆prometheus

• 先执行kubectl get svc找到mon-grafana映射的端口号
  

• 然后使用在浏览器输入任意nodeIP:上面的端口号即可进到prometheus界面
  但是呢，我们现在是不知道用户名和密码的，别急，接着往下看。
  

用户名密码查看

• 用户名和密码都是放在secret里面的一个mon-grafana容器里面的
  

• 所以我们现在可以通过这个容器来反编译密码出来
  

• 然后通过上面查看到的用户名和密码，到网站的登陆界面输入登陆
  登陆成功以后呢，就是这个界面
  

模版的使用

上面界面只是自带的，更多显示模版可以去官网上下载的，因为我集群没有外网，这个实验没法做，可以自行网上搜索prometheus的模版使用，教程有很多。
Grafane官网

helm3 安装(部署)EFK【elk的升级版】

架构说明

• ELK
  • Elasticsearch #是个开源分布式搜索引擎，存储日志及提供查询接口。
  • Logstash #是一个完全开源的工具，他可以对日志进行收集 发送给Elasticsearch.
  • Kibana #是一个开源和免费的，web界面的工具，可以让用户浏览Elasticsearch里的日志.
• logstash性能低，消耗资源，且存在不支持消息队列缓存及存在数据丢失的问题
  所以logstash一般可以用fluentd或者filebeat替代
  如果使用上面2种替代以后呢，就叫做EFK框架

运行环境说明【必看】

• 其中vms61 是master，vms62 和vms62 位worker。
• 在所有节点上修改/var/lib/kubelet/config.yaml，在最后一行添加：

featureGates:
CSIMigration: false

• 否则查看pod 状态时会报如下错误：

MountVolume.SetUp failed for volume "default-token-bd9jk" : failed to sync secret cache: timed
out waiting for the condition

不过不改也没关系。

• 下面所有用到的包，我都已经打包放在这里面了，如果不嫌下载慢，可以直接下载我上传的包

1、增加efk官方helm源

[root@vms61 ~]# helm repo add elastic https://helm.elastic.co
"elastic" has been added to your repositories
[root@vms61 ~]#
[root@vms61 ~]# helm repo list
NAME URL
azure http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts/
ali https://apphub.aliyuncs.com
elastic https://helm.elastic.co
[root@vms61 ~]#

2.下载并安装elasticsearch

• 下载

[root@vms61 ~]# mkdir efk ; cd efk
[root@vms61 efk]#
[root@vms61 efk] helm pull elastic/elasticsearch

• 用命令tar zxvf elasticsearch-7.9.1.tgz 解压下载下来的elasticsearch-7.9.1.tgz，得到一个目录elasticsearch。

• 用vim 编辑elasticsearch/values.yaml，修改如下部分：

• 因为我们环境一台master，2 台worker，所以replicas 修改为2。
  

• 因为不准备使用持久性存储，所以这里把persistence 下面的enabled 值有true 改为false。
  

• 这里用的指定了elasticsearch 用的镜像为本地的【如果不指定可能会因为网络等问题导致失败，所以最好是提前在所有节点上提前下载下来】，之后保存退出。
  

• 安装

[root@vms61 efk]# helm install elastic elasticsearch
NAME: elastic
LAST DEPLOYED: Sat Sep 12 18:38:08 2020
NAMESPACE: ns6
STATUS: deployed
REVISION: 1
NOTES:
1. Watch all cluster members come up.
$ kubectl get pods --namespace=ns6 -l app=elasticsearch-master -w
2. Test cluster health using Helm test.
$ helm test elastic --cleanup
[root@vms61 efk]#

• 命令里的elastic 是应用的名字可以随意写，elasticsearch 是解压出来的文件夹。
  这里大概1 分钟左右，对应的pod 会运行起来：

[root@vms61 efk]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
elasticsearch-master-0 1/1 Running 0 80s
elasticsearch-master-1 1/1 Running 0 79s
[root@vms61 efk]#

3.下载并安装filebeat

• 下载

[root@vms61 efk] helm pull elastic/filebeat

• 用命令tar zxvf filebeat-7.9.1.tgz解压下载下来的filebeat-7.9.1.tgz，得到一个目录filebeat。
• 用vim 编辑filebeat/values.yaml，查看如下部分：
  建议提前把所需镜像在所有节点上下载下来，其他不需要编辑什么，保存退出。
• 开始安装filebeat：

[root@vms61 efk]# helm install fb filebeat
NAME: fb
LAST DEPLOYED: Sat Sep 12 18:47:20 2020
NAMESPACE: ns6
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
NOTES:
1. Watch all containers come up.
$ kubectl get pods --namespace=ns6 -l app=fb-filebeat -w
[root@vms61 efk]#

• 命令里的fb 是应用的名字可以随意写，filebeat 是解压出来的文件夹。
  大概20 秒就好：

[root@vms61 efk]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
elasticsearch-master-0 1/1 Running 0 9m33s
elasticsearch-master-1 1/1 Running 0 9m32s
fb-filebeat-lgm76 1/1 Running 0 21s
fb-filebeat-trz5m 1/1 Running 0 21s
[root@vms61 efk]#

4.下载并安装metricbeat

• 下载metricbeat：

[root@vms61 efk] helm pull elastic/metricbeat

• 用命令tar zxvf metricbeat-7.9.1.tgz 解压下载下来的metricbeat-7.9.1.tgz，得到一个目录metricbeat。
• 类似前面的方法把所有的镜像提前在所有节点下载下来，开始安装：

[root@vms61 efk]# helm install metric metricbeat
NAME: metric
LAST DEPLOYED: Sat Sep 12 18:53:55 2020
NAMESPACE: ns6
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
NOTES:
1. Watch all containers come up.
$ kubectl get pods --namespace=ns6 -l app=metric-metricbeat -w
[root@vms61 efk]#

• 命令里的metric 是应用的名字可以随意写，metricbeat 是解压出来的文件夹。
  这里大概40 秒钟左右，对应的pod 会运行起来：

[root@vms61 efk]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
...输出...
metric-kube-state-metrics-76c5b9fdbf-4jmnr 1/1 Running 0 46s
metric-metricbeat-bbbxx 1/1 Running 0 46s
metric-metricbeat-metrics-696b596c6f-lwp74 1/1 Running 0 46s
metric-metricbeat-z7x7v 1/1 Running 0 46s
[root@vms61 efk]#

5.下载安装kibana

• 下载

 [root@vms61 efk]# helm pull elastic/kibana

• 用命令tar zxvf kibana-7.9.1.tgzz 解压下载下来的kibana-7.9.1.tgz，得到一个目录kibana。
• 类似前面的方法把所有的镜像提前在所有节点下载下来，并把服务类型改为NodePort：
  保存退出之后，开始安装：

[root@vms61 efk]# helm install kb kibana
NAME: kb
LAST DEPLOYED: Sat Sep 12 18:58:36 2020
NAMESPACE: ns6
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
[root@vms61 efk]#

• 命令里的kb 是应用的名字可以随意写，kibana 是解压出来的文件夹。
  这里大概2 分钟左右，对应的pod 会运行起来：

[root@vms61 efk]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
...输出...
kb-kibana-d97c78c6-nqt5p 1/1 Running 0 2m1s
...输出...
[root@vms61 efk]#

• 注意两台worker 的配置是：分别8G 内存，4 核CPU【这是最低配置】

6.访问kibana

通过kubectl get svc 查看当前kibana 对应的NodePort 端口为30729 ，在浏览器里输入
192.168.26.61:30729回车

标签：elk,Kubernetes,vms61,efk,elasticsearch,helm,root,下载
来源： https://blog.csdn.net/cuichongxin/article/details/121095743