导读 | vmalert 会针对 -datasource.url 地址执行配置的报警或记录规则,然后可以将报警发送给 -notifier.url 配置的 Alertmanager,记录规则结果会通过远程写入的协议进行保存,所以需要配置 -remoteWrite.url。 |
前面我们已经介绍了可以使用 vmagent 代替 prometheus 抓取监控指标数据,要想完全替换 prometheus 还有一个非常重要的部分就是报警模块,之前我们都是在 prometheus 中定义报警规则评估后发送给 alertmanager 的,同样对应到 vm 中也有一个专门来处理报警的模块:vmalert。
- 与 VictoriaMetrics TSDB 集成。
- VictoriaMetrics MetricsQL 支持和表达式验证。
- Prometheus 告警规则定义格式支持。
- 与 Alertmanager 集成。
- 在重启时可以保持报警状态。
- Graphite 数据源可用于警报和记录规则。
- 支持记录和报警规则重放。
- 非常轻量级,没有额外的依赖。
要开始使用 vmalert,需要满足以下条件:
- 报警规则列表:要执行的 PromQL/MetricsQL 表达式。
- 数据源地址:可访问的 VictoriaMetrics 实例,用于规则执行。
- 通知程序地址:可访问的 Alertmanager 实例,用于处理,汇总警报和发送通知。
首先需要安装一个 Alertmanager 用来接收报警信息,前面章节中我们已经详细讲解过了,这里不再赘述了,对应的资源清单如下所示:
# alertmanager.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: alert-config namespace: kube-vm data: config.yml: |- global: resolve_timeout: 5m smtp_smarthost: 'smtp.163.com:465' smtp_from: 'xxx@163.com' smtp_auth_username: 'xxx@163.com' smtp_auth_password: '' # 使用网易邮箱的授权码 smtp_hello: '163.com' smtp_require_tls: false route: group_by: ['severity', 'source'] group_wait: 30s group_interval: 5m repeat_interval: 24h receiver: email receivers: - name: 'email' email_configs: - to: 'xxxxxx@qq.com' send_resolved: true --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: alertmanager namespace: kube-vm labels: app: alertmanager spec: selector: app: alertmanager type: NodePort ports: - name: web port: 9093 targetPort: http --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: alertmanager namespace: kube-vm labels: app: alertmanager spec: selector: matchLabels: app: alertmanager template: metadata: labels: app: alertmanager spec: volumes: - name: cfg configMap: name: alert-config containers: - name: alertmanager image: prom/alertmanager:v0.21.0 imagePullPolicy: IfNotPresent args: - "--config.file=/etc/alertmanager/config.yml" ports: - containerPort: 9093 name: http volumeMounts: - mountPath: "/etc/alertmanager" name: cfg
Alertmanager 这里我们只配置了一个默认的路由规则,根据 severity、source 两个标签进行分组,然后将触发的报警发送到 email 接收器中去。
接下来需要添加用于报警的规则配置,配置方式和 Prometheus 一样的:
# vmalert-config.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: vmalert-config namespace: kube-vm data: record.yaml: | groups: - name: record rules: - record: job:node_memory_MemFree_bytes:percent # 记录规则名称 expr: 100 - (100 * node_memory_MemFree_bytes / node_memory_MemTotal_bytes) pod.yaml: | groups: - name: pod rules: - alert: PodMemoryUsage expr: sum(container_memory_working_set_bytes{pod!=""}) BY (instance, pod) / sum(container_spec_memory_limit_bytes{pod!=""} > 0) BY (instance, pod) * 100 > 60 for: 2m labels: severity: warning source: pod annotations: summary: "Pod {{ $labels.pod }} High Memory usage detected" description: "{{$labels.instance}}: Pod {{ $labels.pod }} Memory usage is above 60% (current value is: {{ $value }})" node.yaml: | groups: - name: node rules: # 具体的报警规则 - alert: NodeMemoryUsage # 报警规则的名称 expr: (node_memory_MemTotal_bytes - (node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes + node_memory_Cached_bytes)) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 30 for: 1m labels: source: node severity: critical annotations: summary: "Node {{$labels.instance}} High Memory usage detected" description: "{{$labels.instance}}: Memory usage is above 30% (current value is: {{ $value }})"
这里我们添加了一条记录规则,两条报警规则,更多报警规则配置可参考 //awesome-prometheus-alerts.grep.to/。
然后就可以部署 vmalert 组件服务了:
# vmalert.yaml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: vmalert namespace: kube-vm labels: app: vmalert spec: ports: - name: vmalert port: 8080 targetPort: 8080 type: NodePort selector: app: vmalert --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: vmalert namespace: kube-vm labels: app: vmalert spec: selector: matchLabels: app: vmalert template: metadata: labels: app: vmalert spec: containers: - name: vmalert image: victoriametrics/vmalert:v1.77.0 imagePullPolicy: IfNotPresent args: - -rule=/etc/ruler/*.yaml - -datasource.url=//vmselect.kube-vm.svc.cluster.local:8481/select/0/prometheus - -notifier.url=//alertmanager.kube-vm.svc.cluster.local:9093 - -remoteWrite.url=//vminsert.kube-vm.svc.cluster.local:8480/insert/0/prometheus - -evaluationInterval=15s - -httpListenAddr=0.0.0.0:8080 volumeMounts: - mountPath: /etc/ruler/ name: ruler readOnly: true volumes: - configMap: name: vmalert-config name: ruler
上面的资源清单中将报警规则以 volumes 的形式挂载到了容器中,通过 -rule 指定了规则文件路径,-datasource.url 指定了 vmselect 的路径,-notifier.url 指定了 Alertmanager 的地址,其中 -evaluationInterval 参数用来指定评估的频率的,由于我们这里添加了记录规则,所以还需要通过 -remoteWrite.url 指定一个远程写入的地址。
直接创建上面的资源清单即可完成部署。
☸ ➜ kubectl apply -f //p8s.io/docs/victoriametrics/manifests/alertmanager.yaml ☸ ➜ kubectl apply -f //p8s.io/docs/victoriametrics/manifests/vmalert-config.yaml ☸ ➜ kubectl apply -f //p8s.io/docs/victoriametrics/manifests/vmalert.yaml ☸ ➜ kubectl get pods -n kube-vm -l app=alertmanager NAME READY STATUS RESTARTS AGE alertmanager-d88d95b4f-z2j8g 1/1 Running 0 30m ☸ ➜ kubectl get svc -n kube-vm -l app=alertmanager NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE alertmanager NodePort 10.100.230.2 9093:31282/TCP 31m ☸ ➜ kubectl get pods -n kube-vm -l app=vmalert NAME READY STATUS RESTARTS AGE vmalert-866674b966-675nb 1/1 Running 0 7m17s ☸ ➜ kubectl get svc -n kube-vm -l app=vmalert NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE vmalert NodePort 10.104.193.183 8080:30376/TCP 22m
部署成功后,如果有报警规则达到了阈值就会触发报警,我们可以通过 Alertmanager 页面查看触发的报警规则:
同样 vmalert 也提供了一个简单的页面,可以查看所有的 Groups:
也可以查看到报警规则列表的状态:
还可以查看到具体的一条报警规则的详细信息,如下所示:
报警规则触发后怎么发送,发送到哪个接收器就是 Alertmanager 决定的了。
同样的上面我们添加的记录规则会通过 remote write 传递给 vminsert 保留下来,所以我们也可以通过 vmselect 查询到。
到这里基本上我们就完成了使用 vm 代替 prometheus 来进行监控报警了,vmagent 采集监控指标,vmalert 用于报警监控,vmstorage 存储指标数据,vminsert 接收指标数据,vmselect 查询指标数据,已经完全可以不使用 prometheus 了,而且性能非常高,所需资源也比 prometheus 低很多。
原文来自:
本文地址://gulass.cn/monitoring-alarms-with-vmalert.html编辑:KSJXAXOAS,审核员:逄增宝
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