3步搞定Kubernetes集群验证与可视化监控：从功能测试到运维大屏
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/follow-me-install-kubernetes-cluster 作为Kubernetes集群部署后的关键环节，功能验证和监控体系搭建直接决定了后续运维效率。本文基于follow-me-install-kubernetes-cluster项目实践，提供从基础功能验证到高级可视化监控的完整落地指南，包含3大核心模块、5个实用工具和8个关键检查点，助你快速掌握集群健康度评估与运维监控技能。
一、集群功能验证：从Pod通信到服务可达性
完成Kubernetes集群部署后，首要任务是验证核心功能是否正常工作。这一环节需依次检查节点状态、Pod调度、网络连通性和服务暴露能力，确保集群具备基础运行条件。
1.1 节点状态检查
通过kubectl工具查看节点就绪状态是验证集群的第一步：
kubectl get nodes
正常情况下所有节点应显示为Ready状态，如07.验证集群功能.md中示例：
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
zhangjun-k8s-01 Ready <none> 15m v1.16.6
zhangjun-k8s-02 Ready <none> 15m v1.16.6
zhangjun-k8s-03 Ready <none> 15m v1.16.6
节点状态异常通常与kubelet服务或容器运行时有关，需检查对应服务日志排查问题。
1.2 分布式Pod部署测试
使用DaemonSet控制器在每个节点部署Nginx实例，验证调度机制和网络插件功能：
# nginx-ds.yml 完整定义见[07.验证集群功能.md](https://link.gitcode.com/i/c10714356fbff28392dd75ba755c261c)
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: nginx-ds
spec:
selector:
matchLabels:
app: nginx-ds
template:
metadata:
labels:
app: nginx-ds
spec:
containers:
- name: my-nginx
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
部署后检查Pod分布情况：
kubectl get pods -o wide -l app=nginx-ds
预期结果应在每个节点上运行一个Pod实例，这验证了Calico网络插件的网络隔离功能和节点调度能力。
1.3 三层网络连通性验证
集群网络需通过三个层级的连通性测试：
- Pod间通信：跨节点Ping测试Pod IP
- Service访问：通过ClusterIP访问服务
- 外部可达性：通过NodePort暴露服务
完整测试脚本参考07.验证集群功能.md中的自动化测试流程，确保每个节点都能正常访问跨节点Pod和服务端点。
二、监控体系搭建：从指标采集到可视化展示
集群监控是保障稳定运行的核心，kube-prometheus套件提供了从指标采集、存储到可视化的完整解决方案，部署后可实时监控集群资源使用率和应用健康状态。
2.1 部署kube-prometheus插件
使用中科大镜像源加速部署过程：
cd /opt/k8s/work
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/coreos/kube-prometheus.git
cd kube-prometheus/
sed -i -e 's_quay.io_quay.mirrors.ustc.edu.cn_' manifests/*.yaml manifests/setup/*.yaml
kubectl apply -f manifests/setup
kubectl apply -f manifests/
详细部署步骤见08-4.kube-prometheus插件.md，该套件包含Prometheus Operator、Alertmanager和Grafana等核心组件。
2.2 验证监控组件状态
部署完成后检查monitoring命名空间下的Pod状态：
kubectl get pods -n monitoring
关键组件包括Prometheus服务器、Grafana可视化平台和node-exporter节点监控代理，所有组件就绪后即可通过端口转发访问Web界面：
# 访问Prometheus
kubectl port-forward --address 0.0.0.0 pod/prometheus-k8s-0 -n monitoring 9090:9090
# 访问Grafana
kubectl port-forward --address 0.0.0.0 svc/grafana -n monitoring 3000:3000
Prometheus提供原始指标查询界面： 
2.3 Grafana监控面板配置
Grafana默认包含多个Kubernetes监控仪表盘，使用admin/admin登录后可直接查看预定义面板：
常用监控指标包括：
- 节点CPU/内存/磁盘使用率
- Pod资源消耗排行
- API Server请求延迟
- 容器网络流量统计
自定义告警规则配置可参考08-4.kube-prometheus插件.md中的高级设置部分。
三、集群可视化：kube-ops-view资源拓扑展示
kube-ops-view提供集群资源的实时拓扑视图，帮助运维人员快速识别资源热点和异常状态，是监控体系的重要补充。
3.1 部署可视化工具
使用国内镜像源部署kube-ops-view：
cd /opt/k8s/work
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/kubernetes/kube-ops-view.git
cd kube-ops-view
sed -i 's|k8s.gcr.io|registry.aliyuncs.com/google_containers|g' deploy/*yaml
kubectl apply -f deploy/
部署细节见08-6.kube-ops-view插件.md，该工具依赖08-4.kube-prometheus插件.md提供的metrics数据。
3.2 访问资源拓扑界面
通过端口转发访问可视化控制台：
kubectl port-forward --address 0.0.0.0 svc/kube-ops-view -n kube-system 8080:80
在浏览器中访问http://节点IP:8080可查看集群资源分布热力图，直观展示节点负载和Pod调度情况，帮助快速定位资源瓶颈。
四、最佳实践与常见问题
4.1 监控优化建议
- 持久化存储：为Prometheus配置持久卷，避免数据丢失
- 告警配置：根据业务需求调整Alertmanager告警规则
- 资源限制：为监控组件设置资源请求和限制，避免影响业务Pod
4.2 常见问题排查
- 监控数据缺失：检查node-exporter是否正常运行
- Grafana无数据：验证Prometheus数据源配置
- 网络访问问题：确认06-2.apiserver高可用.md中的网络策略配置
完整问题排查指南可参考README.md中的故障处理章节，定期执行07.验证集群功能.md中的测试用例可提前发现潜在问题。
通过本文介绍的功能验证方法和监控工具，可构建起完善的Kubernetes运维体系。建议将这些检查流程整合到CI/CD管道中，实现集群部署的自动化验证和持续监控。后续可进一步探索08-5.EFK插件.md的日志收集功能，构建完整的可观测性平台。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
