终极指南：Sealos多集群监控基于VictoriaMetrics与Prometheus联邦部署全攻略-优快云博客

终极指南：Sealos多集群监控基于VictoriaMetrics与Prometheus联邦部署全攻略

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随着企业容器化规模扩大，多集群监控已成为运维刚需。传统Prometheus部署面临数据孤岛、存储成本高、跨集群查询复杂等痛点。本文将详解如何基于Sealos云操作系统，通过VictoriaMetrics与Prometheus联邦架构实现统一监控，涵盖部署配置、数据聚合、可视化全流程。

监控架构解析：为什么选择VictoriaMetrics+Prometheus

Sealos采用VictoriaMetrics作为监控后端存储，结合Prometheus联邦机制构建分布式监控系统。相比Thanos方案，该架构具有更高的资源效率和更低的运维复杂度：

数据压缩率提升70%：VictoriaMetrics的时序数据压缩算法比Prometheus原生存储节省更多磁盘空间
原生多集群支持：通过vmagent组件实现跨集群数据采集，无需额外联邦配置
全局视图统一：vmselect组件提供分布式查询能力，支持跨集群聚合分析

核心组件部署路径：

VictoriaMetrics集群部署清单：deploy/base/victoria-metrics-k8s-stack/v1.124.0/
Prometheus配置模板：deploy/base/victoria-metrics-k8s-stack/v1.124.0/kb-fix/kubeblocks-fix.yaml
监控指标大盘：deploy/base/victoria-metrics-k8s-stack/v1.124.0/charts/victoria-metrics-k8s-stack/files/dashboards/generated/

部署前准备：环境与依赖检查

在开始部署前，请确保满足以下环境要求：

Sealos版本验证：需Sealos 4.3.0+版本，通过以下命令检查：

sealos version

集群资源规划：
- 控制节点：2核4G内存（最低）
- 监控节点：4核8G内存（推荐）
- 持久化存储：至少50GB（根据保留策略调整）
网络策略配置：确保各集群间以下端口可通：
- Prometheus: 9090
- VictoriaMetrics: 8428
- Grafana: 3000

相关依赖组件已集成在Sealos应用商店，可通过以下命令一键安装：

sealos run labring/victoria-metrics-k8s-stack:v1.124.0

分步部署：从基础配置到联邦集群

1. 基础监控栈部署

通过Sealos应用商店部署VictoriaMetrics与Prometheus基础组件：

# deploy/cloud/monitoring.yaml 示例配置
apiVersion: apps.sealos.io/v1beta1
kind: App
metadata:
  name: victoria-metrics
spec:
  chart:
    name: victoria-metrics-k8s-stack
    repo: https://victoriametrics.github.io/helm-charts/
    version: 1.124.0
  values:
    prometheus:
      enabled: true
      retention: 15d
    vmagent:
      enabled: true
      config:
        remoteWrite:
          - url: "http://victoria-metrics-single-server:8428/api/v1/write"

执行部署命令：

sealos apply -f deploy/cloud/monitoring.yaml

2. 多集群联邦配置

修改Prometheus附加配置实现跨集群数据采集：

# deploy/base/victoria-metrics-k8s-stack/v1.124.0/values-cloud.yaml
prometheus:
  prometheusSpec:
    additionalScrapeConfigs:
      - job_name: 'federate'
        scrape_interval: 15s
        honor_labels: true
        metrics_path: '/federate'
        params:
          'match[]':
            - '{job=~"kubernetes.*"}'
            - '{__name__=~"job:.*"}'
        static_configs:
          - targets:
            - 'prometheus-server.cluster1.svc:9090'
            - 'prometheus-server.cluster2.svc:9090'

应用配置更新：

sealos exec -r master "kubectl apply -f deploy/base/victoria-metrics-k8s-stack/v1.124.0/values-cloud.yaml"

3. 数据持久化与高可用

配置VictoriaMetrics持久化存储：

# deploy/base/victoria-metrics-k8s-stack/v1.124.0/kb-fix/kubeblocks-fix.yaml 片段
statefulset:
  enabled: true
  replicaCount: 3
  storage:
    volumeClaimTemplate:
      spec:
        accessModes: ["ReadWriteOnce"]
        resources:
          requests:
            storage: 100Gi

部署完成后验证集群状态：

kubectl get pods -n monitoring

可视化配置：Grafana大盘定制

Sealos已预置多套监控仪表盘模板，位于deploy/base/victoria-metrics-k8s-stack/v1.124.0/charts/victoria-metrics-k8s-stack/files/dashboards/generated/目录，包含：

Kubernetes集群监控：kubelet.yaml、scheduler.yaml
应用性能监控：victoriametrics-cluster.yaml
多集群汇总：kubernetes-system-coredns.yaml

自定义监控面板创建步骤：

登录Grafana（默认账户admin/admin）
导入JSON模板：deploy/base/victoria-metrics-k8s-stack/v1.124.0/charts/victoria-metrics-k8s-stack/files/dashboards/generated/victoriametrics-cluster.yaml
配置数据源指向VictoriaMetrics：http://victoria-metrics-single-server:8428

运维最佳实践：监控系统调优

1. 指标采集优化

调整Prometheus采集配置减少资源消耗：

# 降低非关键指标采集频率
scrape_configs:
  - job_name: 'kubernetes-apiservers'
    scrape_interval: 30s
    scrape_timeout: 10s
  - job_name: 'node-exporter'
    scrape_interval: 15s
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_node_label_role]
        regex: monitoring
        action: keep

2. 存储策略配置

根据业务需求调整数据保留策略：

# values-cloud.yaml 配置片段
retentionPeriod: "30d"
retentionSize: "100GB"
downsampling:
  - period: "5m"
    retention: "14d"
  - period: "1h"
    retention: "90d"

3. 告警规则设置

配置关键指标告警：

# deploy/base/victoria-metrics-k8s-stack/v1.124.0/charts/victoria-metrics-k8s-stack/templates/prometheus/rules-1.14/node-exporter.rules.yaml
groups:
- name: node-exporter
  rules:
  - alert: HighCpuUsage
    expr: avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[5m])) by (instance) > 0.8
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "High CPU usage on {{ $labels.instance }}"

常见问题排查与解决方案

跨集群数据采集失败

现象：部分集群指标未出现在全局视图
排查步骤：

检查vmagent状态：kubectl logs -n monitoring vmagent-0
验证网络连通性：sealos exec -r node-1 "curl prometheus-server.cluster2.svc:9090/-/healthy"
检查联邦配置：deploy/base/victoria-metrics-k8s-stack/v1.124.0/values-cloud.yaml

解决方案：确保所有集群使用相同的认证配置，推荐使用Sealos内置的cert-manager组件管理证书。

查询性能优化

当监控数据量超过1000万指标时，可通过以下方式优化查询性能：

启用VictoriaMetrics的全局查询缓存：

extraArgs:
  search.cacheTimestampOffset: 5m

使用预聚合规则减少查询计算量：

# 在prometheus-additional.yaml中添加
rule_files:
  - "aggregation_rules.yaml"

调整Grafana查询超时设置：

# grafana.ini 配置
[explore]
query_timeout = 60s

总结与进阶方向

通过本文指南，您已成功部署基于Sealos的多集群监控系统，实现了：

跨集群指标统一采集与存储
高可用架构保障监控系统稳定性
自定义可视化与告警配置

进阶优化方向：

监控数据分层存储：结合对象存储实现冷热数据分离
AI异常检测：集成Sealos AI能力实现智能告警
多租户隔离：通过RBAC配置实现团队级监控权限控制

完整配置文件与更多最佳实践，请参考官方文档：docs/archived/5.0/monitoring.md

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考