企业运维实战-k8s学习笔记17.k8s集群+Prometheus监控部署、基于prometheus实现k8s集群的hpa动态伸缩、虚拟机部署prometheus监控

本文介绍了Prometheus监控系统,包括与Kubernetes的集成,如何在K8s集群中部署Prometheus,监控应用Nginx,以及如何基于Prometheus实现HPA动态伸缩。此外,还讲解了在虚拟机上部署Prometheus的步骤。

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一、Prometheus简介

Prometheus 是由 SoundCloud 开源监控告警解决方案,与Kubernetes同属CNCF,也是仅次于k8s的第二大开源项目。Prometheus 提供了通用的数据模型和便捷的数据采集、存储和查询接口,同时基于Go实现也大大降低了服务端的运维成本,目前已支持Kubernetes、Etcd、Consul等多种服务发现机制。
 Prometheus工作图:
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其大概的工作流程是:
Prometheus Server直接从HTTP接口或者Push Gateway拉取指标(Metric)数据。
Prometheus Server在本地存储所有采集的指标(Metric)数据,并在这些数据上运行规则,从现有数据中聚合和记录新的时间序列,或者生成告警。
Alertmanager根据配置文件,对接收到的告警进行处理,发出报警。
在Grafana或其他API客户端中,可视化收集的数据。

相比较于zabbix,zabbix监控服务,Prometheus监控应用

二、Prometheus+k8s部署

1.k8s集群部署Prometheus

拉取chart到本地
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解压后进入工作目录
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修改主value.yaml文件和各个子服务value.yaml的镜像路径到私有harbor仓库,打开ingress服务并添加hosts.
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创建namespace,并指定namespace安装
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成功后查看节点启动情况
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测试,网页访问,访问前需要添加解析!!
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准备镜像
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2.设定Prometheus监控应用nginx

首先使用helm图形化界面安装nginx
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修改YAML文件
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点击DEPLOY,等待pod成功拉起

<think>嗯,用户是二本院校毕业,工作两年,做Java开发,现在想转型架构师,结合Java、架构师和AI。首先,我需要确定他的现状和目标之间的差距。工作两年,可能对Java基础有一定掌握,但架构师需要更广泛的知识体系,比如系统设计、分布式系统、微服务等。同时,他希望结合AI,这可能意味着需要了解AI在现有Java架构中的应用,或者如何用Java开发生态支持AI项目。 用户提到无背景无资金,所以学习资源应该以免费或低成本为主,比如开源项目、在线课程、文档等。另外,时间管理也很重要,毕竟可能需要在职学习。需要分阶段规划,从基础到进阶,逐步深入。 首先,Java基础需要巩固,虽然工作两年,但可能对底层原理和JVM调优不够熟悉。然后是分布式和微服务架构,这是架构师的必备技能,需要学习Spring Cloud、Dubbo等框架,以及容器化技术如Docker和Kubernetes。接下来是AI部分,可能需要了解Java中的机器学习库,比如DL4J,或者如何将Python的AI模型集成到Java应用中。 另外,架构师需要软技能,比如系统设计能力、技术选型、团队协作等。这部分可以通过参与项目、阅读案例、模拟设计来提升。同时,结合AI的架构可能涉及数据处理、模型部署、性能优化等,需要学习相关技术栈。 考虑到用户的经济情况,推荐免费资源,如官方文档、GitHub项目、技术博客,以及参加线上社区和活动。分阶段设置里程碑,比如3个月巩固基础,6个月学习分布式,再6个月整合AI,同时积累项目经验。最后,强调实践和输出,比如写博客、参与开源项目,构建个人技术影响力。</think>以下是为您量身定制的**Java架构师+AI融合进阶计划**(分阶段/可落地/零成本优先方案),结合当前工业界真实需求制定: --- ### **阶段一:筑基突围(3-6个月)** **核心目标**:构建完整的Java知识体系,掌握架构师基础能力 ```mermaid gantt title 筑基阶段技术路线 section 基础强化 JVM原理与调优 :a1, 2024-07, 30d 并发编程深度 :a2, after a1, 30d section 框架重构 Spring源码解析 :a3, after a2, 45d 自研简易RPC框架 :a4, after a3, 30d section 架构启蒙 分布式理论 :a5, after a4, 30d 系统设计方法论 :a6, after a5, 30d ``` **具体实施**: 1. **JVM实战**(每日2小时) - 精读《深入理解Java虚拟机》关键章 - 使用Arthas实战:`trace com.example.Service * '#cost>100'` 追踪慢方法 - 压测实验:对比G1/ZGC在不同堆内存下的GC停顿时间 2. **并发编程**(案例驱动) - 手写线程安全连接池(包含等待队列、扩容机制) - 使用JMH对比Lock与synchronized性能差异 - 分析Disruptor框架的缓存行优化策略 3. **框架改造**(逆向工程) - 基于Netty实现简易版Spring MVC(支持注解路由) - 通过字码增强技术实现方法级监控(ASM+Java Agent) - 对MyBatis进行插件扩展(实现自动分表) --- ### **阶段二:架构跃迁(6-12个月)** **核心目标**:掌握云原生架构设计,构建AI工程化能力 ```mermaid mindmap root((架构能力树)) 分布式系统 服务治理 流量染色 无损上下线 可观测体系 指标埋点公式: $ErrorRate = \frac{ErrorCount}{TotalRequests} \times 100\%$ 调用链采样策略 云原生 K8s调度优化 HPA弹性公式: $Replicas = \lceil \frac{CurrentMetricValue}{DesiredValue} \rceil$ ServiceMesh 实现AB测试流量路由 AI工程化 模型服务化 Java推理优化 使用ONNX Runtime加速 特征工程 实时特征计算 使用Flink状态管理 ``` **关键项目实践**: 1. **智能监控系统**(AI+架构融合) - 使用Java实现Prometheus Exporter采集JVM指标 - 基于LSTM算法实现异常检测(DeepLearning4J) - 集成到K8sHPA实现智能弹性伸缩 2. **云原生改造项目** - 将传统SpringBoot应用改造成K8s微服务 - 实现配置中心加密方案(结合Vault) - 设计跨可用区容灾方案(使用Cluster API) 3. **AI模型服务化** - 开发Python转Java的模型部署工具链 - 实现gRPC流式推理接口(ProtoBuf定义服务) - 设计模型版本灰度发布方案 --- ### **阶段三:AI架构融合(12-18个月)** **核心目标**:构建AI时代的Java架构体系 ```mermaid flowchart TD A[传统架构] --> B[AI增强架构] B --> C[智能网关] B --> D[自适应调度] B --> E[认知系统] C --> |动态路由| F[LLM分析请求语义] D --> |资源预测| G[时序预测模型] E --> |决策支持| H[知识图谱推理] ``` **关键技术突破**: 1. **LLM工程化实践** - 使用Java开发RAG(检索增强生成)系统 - 实现基于Attention机制的API路由优化 - 构建领域知识图谱(Neo4j+命名实体识别) 2. **智能运维体系** - 日志异常检测:将ELK日志接入TensorFlow Java模型 - 根因分析系统:基于因果推断算法定位故障 - 自主修复机制:通过K8s Operator实现自动化修复 3. **架构创新方向** - 开发AI驱动的架构设计助手(ArchBot) - 实现架构坏味道自动检测工具 - 构建架构决策知识库(ADR-as-Code) --- ### **零成本学习方案** 1. **环境方案**: - 本地开发:VSCode + DevContainer(免环境配置) - 云资源:GitHub Codespaces(每月免费60小时) - 实验环境:k3s单集群(旧笔记本部署2. **学习资源**: - 官方文档:Spring/Apache/Kubernetes官方指南 - 开源项目: - 阿里Java诊断工具Arthas(学习字码技术) - Apache DolphinScheduler(学习分布式调度) - DeepJavaLibrary(DJL)AI框架 - 论文精读: - 《The Architecture of Open Source Applications》 - 《Designing Data-Intensive Applications》核心章 3. **实践策略**: - 每周完成1个「架构改造小实验」(如给开源项目提PR) - 每月输出1篇技术文章(发布到知乎/掘金) - 参与Apache本地化文档翻译(积累社区贡献) --- ### **关键成长指标** | 时间点 | 架构能力验证标准 | AI能力验证标准 | |------------|------------------------------------------|---------------------------------------| | 第6个月 | 能设计万级QPS的优惠券系统 | 实现基于XGBoost的异常检测 | | 第12个月 | 主导完成微服务改造项目 | 部署TF Serving并提供Java客户端SDK | | 第18个月 | 设计AIOps监控平台架构 | 开发智能日志分析插件(准确率>85%) | | 第24个月 | 通过阿里云ACE认证 | 在Kaggle特征工程比赛中进入前15% | --- ### **避坑指南** 1. **警惕「源码陷阱」**:先掌握设计模式再读源码(推荐顺序:JDK -> Guava -> Spring) 2. **避免「过度设计」**:使用C4模型绘制架构图,保持适度抽象 3. **突破「语言局限」**:重点学习Python与Java的互操作(JPype/Py4J) 4. **防止「技术焦虑」**:建立个人技术雷达(维护技术评估矩阵) 本计划建议配合「项目驱动学习法」,推荐从改造现有公司系统入手(如将单体应用拆分为微服务),逐步积累架构经验。在AI融合阶段,优先选择能产生业务价值的场景(如智能监控、运营分析),避免纯技术炫技。
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