資料提供端​在架構圖的哪邊呢 資料提供端的資料長怎樣呢 Counter: 代表一個單調遞增的計數器​ Gauge: 表示可以任意上下的單個數值​ Histogram:直方圖對觀察結果進行採樣（通常是請求持續時間或響應大小等），並將它們計入可配置的存儲桶中。它還提供所有觀察值的總和。​ Summary: 與histogram類似，摘要對觀察結果進行採樣（通常是請求持續時間和響應大小等）。雖然它還提供了觀察總數和所有觀察值的總和，但它計算了滑動時間窗口上的可配置分位數。 查看現有的資料提供端提供了那些資訊 打開Prometheus面板的Targets ​ 選擇要查看的目標的endpoint連結，除了node-exporter外，都會需要在k8s的內網去讀取資料，以json-exporter來說，可在namespace內部使用下面指令查看:​ 但是同時我們也會發現有許多的網址是無法連上的，因為部分的exporter若是有需要使用密鑰​ ​ 取得pod-exporter所提供的資料​ ​rancher-monitoring-kubelet可以取得在所有node裡面的Pods的運行狀態，但是在k8s取得Pods的狀態需要認證，因此需要在yaml裡面設定所需要的Secrets，指令如下: 更多資訊請見:Accessing the Kubernetes API from a Pod 了解資料提供端的樣子的重要性​…

Prometheus 簡介 我們在 SoundCloud 的官方博客中可以找到一篇關於他們爲什麼需要新開發一個監控系統的文章 Prometheus: Monitoring at SoundCloud，在這篇文章中，他們介紹到，他們需要的監控系統必須滿足下面四個特性： 簡單來說，就是下面四個特性： 多維度數據模型 方便的部署和維護 靈活的數據採集 強大的查詢語言 實際上，多維度數據模型和強大的查詢語言這兩個特性，正是時序數據庫所要求的，所以 Prometheus 不僅僅是一個監控系統，同時也是一個時序數據庫。那爲什麼 Prometheus 不直接使用現有的時序數據庫作爲後端存儲呢？這是因爲 SoundCloud 不僅希望他們的監控系統有着時序數據庫的特點，而且還需要部署和維護非常方便。 此外，Prometheus 數據採集方式也非常靈活。要採集目標的監控數據，首先需要在目標處安裝數據採集組件，這被稱之爲 Exporter，它會在目標處收集監控數據，並暴露出一個 HTTP…

使用套件 Prometheus Prometheus Operator K8S Rancher 步驟一、設定自訂義指標 1. 設定Exporter，這邊有許多官方提供的函式庫 https://prometheus.io/docs/instrumenting/clientlibs/ 2. 設定該export的service名為my-export 設定Service Monitors 步驟二、設定自訂義規則 增加Prometheus Rules 設定HPA 在HorizontalPodAutoscaler增加一個設定如下 參考資料 https://docs.openshift.com/container-platform/4.9/nodes/pods/nodes-pods-autoscaling.html https://www.padok.fr/en/blog/scaling-prometheus-rabbitmq