K8s集群nginx-ingress监控告警最佳实践
本文分享自华为云社区《K8s集群nginx-ingress监控告警最佳实践》,作者:可以交个朋友。
一 背景
nginx-ingress作为K8s集群中的关键组成部分。主要负责k8s集群中的服务发布,请求转发等功能。如果在访问服务过程中出现404和502等情况,需要引起注意。
二 方案简介
可以通过CCE集群插件kube-prometheus-stack进行nginx-ingress服务的指标监控,Grafana仪表盘视图可以自己制作或者导入开源模板,方便时刻观察nginx-ingress的各项运行指标是否处于健康状态。
CCE Prometheus监控指标数据统一remotewrite到华为云AOM2.0服务,可以在AOM2.0服务中展示Prometheus采集的指标数据,并根据业务实际诉求,实现基于指标的的告警通知。
CCE监控插件对接AOM:
AOM查看nginx-ingress
三 nginx-ingress关键指标
确保Prometheus已成功抓取nginx-ingress指标
-
nginx-ingress配置热加载失败次数
count(nginx_ingress_controller_config_last_reload_successful{} == 0)
-
nginx-ingress每个nginx-ingress-controller实例的连接数
sum(nginx_ingress_controller_nginx_process_connections) by (controller_namespace,controller_pod)
-
nginx-ingress每个nginx-ingress-controller实例中process数
nginx_ingress_controller_nginx_process_num_procs
-
nginx-ingress每个nginx-ingress-controller实例的每秒请求数
sum(irate(nginx_ingress_controller_requests{}[1m])) by (controller_namespace,controller_pod)
-
nginx-ingress请求时延
histogram_quantile(0.90, sum(rate(nginx_ingress_controller_request_duration_seconds_bucket{status="200"}[1m])) by (le, ingress, host, path)) * 1000
histogram_quantile(0.95, sum(rate(nginx_ingress_controller_request_duration_seconds_bucket{status="200"}[1m])) by (le, ingress, host, path)) * 1000
histogram_quantile(0.99, sum(rate(nginx_ingress_controller_request_duration_seconds_bucket{status="200"}[1m])) by (le, ingress, host, path)) * 1000
-
请求失败率
sum(rate(nginx_ingress_controller_requests{status=~"[4-5].*"}[5m])) / sum(rate(nginx_ingress_controller_requests{}[5m])) * 100
四 如何根据nginx-ingress指标进行告警
前往AOM告警管理tab页

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
Stable Diffusion XL优化终极指南
如何在自己的显卡上获得SDXL的最佳质量和性能,以及如何选择适当的优化方法和工具,这一让GenAI用户倍感困惑的问题,业内一直没有一份清晰而详尽的评测报告可供参考。直到全栈开发者Félix San出手。 在本文中,Félix介绍了相关SDXL优化的方法论、基础优化、Pipeline优化以及组件和参数优化。值得一提的是,基于实测表现,他高度评价并推荐了由硅基流动研发的图片/视频推理加速引擎OneDiff,“Ijust wanted to say that onediff is the fastest of them all! so great job!!(我只想说,OneDiff是所有图像推理引擎中最快的!非常棒的工作!!)” 由于本文内容相当扎实,篇幅相对较长,不过,他很贴心地提醒读者,可以直接翻到末尾看结论。 感谢Félix出色的专业评测报告。关于Stable Diffusion XL优化指南,读这一篇就够了。 (本文由OneFlow编译发布,转载请联系授权。原文:https://www.felixsanz.dev/articles/ultimate-guide-to-optimiz...
- 下一篇
GaussDB(DWS)基于Flink的实时数仓构建
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)基于Flink的实时数仓构建》,作者:胡辣汤。 大数据时代,厂商对实时数据分析的诉求越来越强烈,数据分析时效从T+1时效趋向于T+0时效,为了给客户提供极速分析查询能力,华为云数仓GaussDB(DWS)基于流处理框架Flink实现了实时数仓构建。在本期《GaussDB(DWS)基于Flink的实时数仓构建》的主题直播中,华为云数仓GaussDB(DWS)解决方案专家Eric老师,为您深度解析GaussDB(DWS)+Flink如何增强湖仓增量数据在不同数据模型层之间的实时流动能力,如何为消息数据流提供高性能通用入库能力,又如何构建极致的端到端实时数仓解决方案。 1、增量计算的背景 随着数智化时代的到来,数据量不断增长,为了充分挖掘数据价值,实时获取数据动态,GaussDB(DWS)通过与流引擎Flink结合,优化ETL Pipeline,从而数据分析时效实现T+0。 Flink是一款开源的流处理框架,它能够实时处理大规模数据流,并具有高可靠性和高性能的特点。Flink支持流式数据处理、批处理和图形处理等多种计算模式,并提供了丰富的API和...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- SpringBoot2全家桶,快速入门学习开发网站教程
- Springboot2将连接池hikari替换为druid,体验最强大的数据库连接池
- Eclipse初始化配置,告别卡顿、闪退、编译时间过长
- Docker快速安装Oracle11G,搭建oracle11g学习环境
- 2048小游戏-低调大师作品
- SpringBoot2更换Tomcat为Jetty,小型站点的福音
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7
- CentOS7,8上快速安装Gitea,搭建Git服务器
- CentOS6,CentOS7官方镜像安装Oracle11G
- CentOS关闭SELinux安全模块