k8s笔记26--快速实现prometheus监控harbor

news2025/1/13 7:39:51

k8s笔记26--快速实现prometheus监控harbor

简介
采集指标&配置grafana面板
- 采集指标
- 配置grafana面板
说明

简介

harbor是当前最流行的开源容器镜像仓库项目，被大量IT团队广泛应用于生产、测试环境的项目中。本文基于Harbor、Prometheus、Grafana介绍快速实现监控harbor的方法和步骤。

采集指标&配置grafana面板

本文前置条件需要安装harbor、prometheus、grafana。harbor可以通过docker-compose的方式快速安装，安装方式可以参考 docker笔记10–安装与使用harbor 。prometheus 可以单独安装，也可以通过开源组件来安装，例如通过 kubesphere来安装(笔者直接使用这种方式)。grafana安装方式可以参考 k8s笔记12–grafana的配置和常见使用。

安装完成基础组件/系统后，我们可以参考如下采集指标、配置grafana面板的步骤完成harbor的监控。

采集指标

较新版本的harbor已经提供了metrics接口，即 ip:9090/metrics。能正常获取harbor指标后，我们只需要在集群中新建一个svc和 serviceMonitor，然后prometheus就能自动采集到harbor的指标。
主要配置案例yaml如下：

1） 新建Endpoints
# vim harbor-ep.yaml
apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:
  labels:
    app: harbor
  name: harbor
  namespace: devops-test
subsets:
- addresses:
  - ip: 172.16.xx.xx
  ports:
  - name: metrics
    port: 9090
    protocol: TCP

2） 新建Service
# vim harbor-svc.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: harbor
  name: harbor
  namespace: devops-test
spec:
  internalTrafficPolicy: Cluster
  ports:
  - name: metrics
    port: 9090
    protocol: TCP
    targetPort: 9090
  type: ClusterIP

3) 新建 serviceMonitor
# vim harbor-servicemonitor.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  annotations: {}
  labels:
    app: harbor-exporter
  name: harbor
  namespace: devops-test
spec:
  endpoints:
  - interval: 30s
    path: /metrics
    port: http
    scheme: http
  jobLabel: harbor-app
  namespaceSelector:
    matchNames:
    - devops-test
  selector:
    matchLabels:
      app: harbor-exporter