[发明专利]基于多集群的容器监控告警方法、系统、设备及存储介质

说明书

本申请公开了基于多集群的容器监控告警方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：通过监控模块配置prometheus.yml中所有设定资源的指标的抓取规则，对至少一个待监控的集群的监控组件进行部署，监控组件依照预设的抓取规则周期性抓取集群中各资源运行的瞬时指标数据；通过告警模块配置prometheus.yml中所有设定资源的告警规则，通过警报管理组件Alertmanager配置告警信息发往消息通知模块；当监控模块抓取的任一资源运行的瞬时指标数据触发告警规则，告警信息通过Alertmanager发送至消息通知模块。本申请可监控到多集群的每个节点的运行指标，并对异常情况及时进行告警。

技术领域

本发明涉及集群的技术，尤其涉及一种基于多集群的容器监控告警方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

随着容器技术的普及，越来越多的企业通过微服务框架开发应用，以镜像方式交付代码，以容器方式部署运行服务，运维监控也从传统虚拟机转向对容器的监控。目前，主流的容器监控方案采用exporters(采集)+Prometheus(拉取、存储)+Grafana(展示图表)+Alertmanager(阈值告警)的方式。

采用exporters(采集)+Prometheus(拉取、存储)+Grafana(展示图表)+Alertmanager(阈值告警)的方式，对于运维人员的技能要求较高，配置繁杂，不仅需要了解Prometheus的各种核心组件，PromQL查询语句等技术细节，还需要了解Kubernetes(简称K8s)各种资源多种运行状态和指标的含义。此外，没有精简过的指标浪费过多的存储空间，多集群环境下的监控告警，更是需要维护多套配置。过多的配置让运维人员的学习和使用成本大增，对于想自定义应用阈值告警的开发人员更是无从下手。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多集群的容器监控告警方法、系统、设备及存储介质，以解决上述技术背景中提出的问题。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本申请第一个方面提供了一种基于多集群的容器监控告警方法，包括：

通过监控模块，维护Prometheus的配置文件prometheus.yml，配置prometheus.yml中所有设定资源的指标的抓取规则，以及对至少一个待监控的集群的监控组件进行部署，所述监控组件依照预设的抓取规则周期性地抓取集群中各资源运行的瞬时指标数据；

通过告警模块，维护Prometheus的配置文件prometheus.yml，配置prometheus.yml中所有设定资源的告警规则，以及通过警报管理组件Alertmanager配置告警信息发往消息通知模块；

通过消息通知模块，配置消息发送渠道的账号密码，通过添加主题、以及该主题的订阅终端来管理不同的告警信息发往其对应的订阅终端；

当监控模块抓取的任一资源运行的瞬时指标数据触发了告警规则，告警信息通过Alertmanager发送至消息通知模块，消息通知模块将告警信息发送至相应的订阅终端。

优选地，所述集群为8ks集群。

优选地，所述资源包括集群、主机、命名空间、应用、容器中的一种或更多种。

优选地，所述指标包括CPU、内存、存储磁盘、网络中的一种或更多种。

优选地，所述抓取规则包括抓取地址、抓取周期、指标重新标记中的一种或更多种。

优选地，通过监控模块对至少一个待监控的集群的监控组件进行部署，包括：在第一集群上部署指标抓取存储组件Prometheus和警报管理组件Alertmanager，在每个待监控的集群的每个节点(node)分别部署主机指标采集器node-expoerter、容器指标采集器cAdvisor，在每个待监控的集群上分别部署集群状态指标采集器kube-state-metrics，以及，