Beheben von Prometheus-DataSource-Problemen in Grafana über das Minikube-Setup

Fehlerbehebung bei der Prometheus-Grafana-Integration in Minikube

Bei der Bereitstellung eines Kubernetes-basierten Überwachungsstapels werden häufig Prometheus und Grafana integriert, zwei leistungsstarke Tools zur Erfassung und Visualisierung von Metriken. Benutzen Minikube Da es sich um eine lokale Kubernetes-Umgebung handelt, kommt es nicht selten zu Integrationsproblemen, insbesondere beim Einrichten der Datenquellenkonfigurationen.

Dieser Artikel befasst sich mit einem häufigen Problem beim Hinzufügen Prometheus als DataSource in Grafana. Nach der Bereitstellung von Grafana in einem neuen Namespace wird die Verbindung zum Prometheus-ähnlichen Dienst hergestellt, auf den über zugegriffen werden kann OpenTelemetry Collector scheitert. Dieses Problem tritt auf, nachdem die Dienste korrekt bereitgestellt und die relevanten Konfigurationen angewendet wurden.

Der aufgetretene Fehler kann insbesondere bei der Abfrage von Prometheus über HTTP verwirrend sein. Eine „fehlerhafte HTTP-Antwort“-Meldung kann auf eine unterbrochene Transportverbindung hinweisen. Dieser Fehler kann durch verschiedene Netzwerk- oder Serviceprobleme in Minikube verursacht werden.

Dieser Artikel führt Sie durch die Verfahren zur Ermittlung der Grundursache und zur Bereitstellung echter Abhilfemaßnahmen für das Problem. Wir werden das Verbindungsproblem beheben, um eine erfolgreiche Einrichtung sicherzustellen Prometheus Und Grafana in deinem Kubernetes Umfeld.

Verstehen der Lösungen für Prometheus DataSource-Probleme in Grafana

Das erste Skript nutzt die YAML-Konfiguration von Kubernetes, um den Prometheus-Dienst über einen NodePort bereitzustellen. Diese Strategie ist sehr nützlich, wenn Sie von externen Plattformen wie Grafana aus auf Dienste zugreifen möchten, die in einem Kubernetes-Cluster ausgeführt werden. Der Typ „NodePort“ leitet externen Datenverkehr an den Dienst über einen bestimmten Port weiter, den Grafana anschließend als Datenquelle verwenden kann. Diese Strategie eignet sich für Entwicklungs- und Testszenarien, wenn das Programm auf Minikube oder ähnlichen lokalen Clustern ausgeführt wird.

Die zweite Option nutzt Kubernetes‘ Eindringen Ressource, um den Prometheus-Dienst über HTTP verfügbar zu machen und ihn von außerhalb des Clusters zugänglich zu machen. Ingress funktioniert durch das Setzen externer Routen, die es Grafana in diesem Fall ermöglichen, Prometheus direkt über einen HTTP-Endpunkt abzufragen. Der Hauptvorteil des Einsatzes eines Ingress besteht darin, dass er umfangreichere Routing-Funktionen bietet, einschließlich Lastausgleich, SSL-Terminierung und namensbasiertes virtuelles Hosting. Diese Lösung eignet sich für Produktionsszenarien, in denen Sie einen sicheren und skalierbaren Zugriff auf Überwachungsdienste benötigen.

Die dritte Methode verwendet einen benutzerdefinierten GoLang-Proxy, um HTTP-Anfragen von Grafana an Prometheus weiterzuleiten. Der GoLang-Server lauscht auf Anfragen und leitet sie an den entsprechenden Endpunkt innerhalb des Kubernetes-Clusters weiter. Diese Methode ist in Situationen von Vorteil, in denen Netzwerkbeschränkungen eine direkte Verbindung von Grafana zu Prometheus verhindern oder wenn eine zusätzliche Verarbeitung erforderlich ist, bevor die Anfrage Prometheus erreicht. Das GoLang-Skript ist unkompliziert, aber effektiv und stellt damit eine praktikable Alternative zu anderen Lösungen dar.

Schließlich garantieren die Unit-Tests von GoLang, dass sich der Proxy wie erwartet verhält. Durch das Testen von HTTP-Anfragen und -Antworten mit „httptest.NewRequest“ und „httptest.NewRecorder“ wird sichergestellt, dass der Proxy den Datenverkehr korrekt weiterleitet, ohne auf externe Abhängigkeiten angewiesen zu sein. Diese Unit-Tests imitieren echten Datenverkehr und stellen sicher, dass Grafana wie vorgesehen mit Prometheus interagiert. Unit-Tests sind von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass der Proxyserver in verschiedenen Kontexten zuverlässig funktioniert, und um die Codequalität bei der Erweiterung des Projekts aufrechtzuerhalten.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus-service
  namespace: default
spec:
  selector:
    app: prometheus
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 9090
    targetPort: 9090
  type: NodePort

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: prometheus-ingress
  namespace: default
spec:
  rules:
  - host: prometheus.local
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: prometheus-service
            port:
              number: 9090

package main
import (
  "net/http"
  "log"
)
func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
  http.Redirect(w, r, "http://prometheus-service.default.svc:9090", 301)
}
func main() {
  http.HandleFunc("/", handler)
  log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

package main
import (
  "net/http"
  "net/http/httptest"
  "testing"
)
func TestHandler(t *testing.T) {
  req := httptest.NewRequest("GET", "http://localhost:8080", nil)
  rr := httptest.NewRecorder()
  handler(rr, req)
  if status := rr.Code; status != http.StatusMovedPermanently {
    t.Errorf("wrong status code: got %v want %v", status, http.StatusMovedPermanently)
  }
}

Optimierung der Prometheus- und Grafana-Integration in Kubernetes

Die Integration von Prometheus und Grafana in Kubernetes erfordert eine angemessene Service-Offenlegung über alle Namespaces hinweg. In Ihrem Szenario haben Sie OpenTelemetry Collector im Standard-Namespace und Grafana in einem separaten Namespace installiert. Während Kubernetes-Funktionen wie ClusterIP die interne Kommunikation verbessern, kann die Kommunikation zwischen Namespaces ohne die richtige Einrichtung schwierig sein. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Dienstnamen und DNS-Einträge korrekt konfiguriert sind, damit Grafana Prometheus über den vorgesehenen Endpunkt erreichen kann.

Eine weitere Überlegung beim Debuggen der Prometheus-Integration mit Grafana ist, wie sich Diensttypen auf die Barrierefreiheit auswirken. A ClusterIP Der Dienst ist für die interne Clusternutzung gedacht und kann nur innerhalb des Kubernetes-Clusters aufgerufen werden. Wenn Grafana in einem anderen Namespace installiert ist oder externer Zugriff erforderlich ist, ist der Wechsel zu einem NodePort oder Eindringen Der Servicetyp ist besser geeignet. Dieses Update ermöglicht die Weiterleitung des Datenverkehrs von außerhalb des Clusters oder über Namespaces hinweg.

Darüber hinaus kann die Diagnose von Netzwerkschwierigkeiten zwischen Diensten in Kubernetes schwierig sein, insbesondere wenn Meldungen wie „HTTP-Transportverbindung unterbrochen“ angezeigt werden. Diese Schwierigkeiten können durch falsch konfigurierte Ports oder Protokolle verursacht werden. Mit Tools wie „kubectl port-forward“ und Netzwerkrichtlinien können Entwickler die Konnektivität zwischen Diensten in Echtzeit überprüfen und so Netzwerkprobleme schneller isolieren und beheben. Es ist notwendig, die richtigen Ports (z. B. 4317 für gRPC) verfügbar zu machen, um sicherzustellen, dass Prometheus und Grafana nahtlos kommunizieren.