作者：naughty
Kubernetes已经成为容器编排的事实上的王者，连Docker都已经向K8s女王大人低头。对于Kubernetes的cluster的数据收集和监控已经成为IT运维的一个重要话题。我们今天来看一看如何利用Splunk最新的Metrics Store来对Kubernetes的集群进行性能监控。
部署架构
下图是该方案的部署架构，主要包括：
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利用Heapster收集K8s的性能数据，包含CPU，Memory，Network，File System等
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利用Heapster的Statsd Sink，发送数据到Splunk的Metrics Store
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利用Splunk的搜索命令和仪表盘功能对性能数据进行监控
前期准备
前期主要要准备好两件事：
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编译最新的Heapster的镜像，并上传到某个公共的Docker镜像仓库，例如docker hub
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在Splunk中配置Metrics Store和对应的网络输入（Network Input UDP／TCP）
这里主要要做的选择是Statsd的传输协议用UDP还是TCP。这里我推荐使用TCP。 最新的Heapster代码支持不同的Backend，包含了log, influxdb, stackdriver, gcp monitoring, gcp logging, statsd, hawkular-metrics, wavefront, openTSDB, kafka, riemann, elasticsearch等等。因为Splunk的Metrics Store支持statsd协议，所以可以很容易的和Heapster集成。
首先我们需要利用最新的heapster代码，编译一个容器镜像，因为docker hub上的heapsterd的官方镜像的版本比较旧，并不支持statsd。所以需要自己编译。
mkdir myheapster
mkdir myheapster/src
export GOPATH=myheapster
cd myheapster/src
git clone https://github.com/kubernetes/heapster.git
cd heapster
make container
运行以上的命令来编译最新的heapster镜像。
注意，heapster缺省使用udp协议，如果想要使用tcp，需要修改代码
https://github.com/kubernetes/heapster/blob/master/metrics/sinks/statsd/statsd_client.go
func (client *statsdClientImpl) open() error {
var err error
client.conn, err = net.Dial("udp", client.host)
if err != nil {
glog.Errorf("Failed to open statsd client connection : %v", err)
} else {
glog.V(2).Infof("statsd client connection opened : %+v", client.conn)
}
return err
}
把udp改成tcp。
我在docker hub上放了两个镜像，分别对应udp版本的tcp版本，大家可以直接使用
然后需要在Splunk中配置Metrics Store，参考这个文档
安装配置Heapster
在K8s上部署heapster比较容易，创建对应的yaml配置文件，然后用kubectl命令行创建就好了。
以下是Deployment和Service的配置文件：
deployment.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: heapster
namespace: kube-system
spec:
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
task: monitoring
k8s-app: heapster
version: v6
spec:
containers:
- name: heapster
image: naughtytao/heapster-amd64:v1.5.0-beta.3
imagePullPolicy: Always
command:
- /heapster
- --source=kubernetes:https://kubernetes.default
- --sink=statsd:udp://ip:port?numMetricsPerMsg=1
service.yaml
apiVersion: v1
kind
: Service
metadata:
labels:
task: monitoring
# For use as a Cluster add-on (https:
# If you are NOT using this as an addon, you should comment out this line.
kubernetes.io/cluster-service: 'true'
kubernetes.io/name: Heapster
name: heapster
namespace: kube-system
spec:
ports:
- port: 80
targetPort: 8082
selector:
k8s-app: heapster
注意这里deployment的--sink的配置，ip是Splunk的IP或者主机名，port的对应的Splunk的data input的端口号。当使用udp协议的时候，需要配置的numMetricsPerMsg的值比较小，当这个值比较大的时候，会出message too long的error。当使用tcp的时候可以配置较大的数值。
运行 kubectl apply -f *.yaml 来部署heapster
如果正常运行，对应的heapster pod的日志如下
I0117 18:10:56.054746 1 heapster.go:78] /heapster --source=kubernetes:https://kubernetes.default --sink=statsd:udp://ec2-34-203-25-154.compute-1.amazonaws.com:8124?numMetricsPerMsg=10
I0117 18:10:56.054776 1 heapster.go:79] Heapster version v1.5.0-beta.4
I0117 18:10:56.054963 1 configs.go:61] Using Kubernetes client with master "https://kubernetes.default" and version v1
I0117 18:10:56.054978 1 configs.go:62] Using kubelet port 10255
I0117 18:10:56.076200 1 driver.go:104] statsd metrics sink using configuration : {host:ec2-34-203-25-154.compute-1.amazonaws.com:8124 prefix: numMetricsPerMsg:10 protocolType:etsystatsd renameLabels:map[] allowedLabels:map[] customizeLabel:0x15fc8c0}
I0117 18:10:56.076248 1 driver.go:104] statsd metrics sink using configuration : {host:ec2-34-203-25-154.compute-1.amazonaws.com:8124 prefix: numMetricsPerMsg:10 protocolType:etsystatsd renameLabels:map[] allowedLabels:map[] customizeLabel:0x15fc8c0}
I0117 18:10:56.076272 1 heapster.go:202] Starting with StatsD Sink
I0117 18:10:56.076281 1 heapster.go:202
