在现代微服务架构中，Kubernetes（K8s）作为容器编排平台，已经成为企业级应用部署的标配。然而，随着应用规模的扩大和复杂性增加，如何高效地监控和管理K8s集群成为一个关键挑战。本文将深入探讨K8s监控的艺术，重点介绍五大关键指标，帮助您确保容器集群的稳定性和可靠性。

1. 资源使用率

1.1 CPU和内存使用率

资源使用率是监控K8s集群的首要指标。CPU和内存使用率过高可能导致节点过载，影响其他应用的性能。以下是一个简单的示例，展示如何使用Prometheus监控CPU和内存使用率：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'k8s'
    honor_labels: true
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
        namespaces: ['default']

通过上述配置，Prometheus将自动发现K8s集群中的Pod，并收集它们的CPU和内存使用数据。

1.2 储存使用率

储存使用率同样重要，尤其是在容器化应用中。以下是一个示例，展示如何监控存储使用率：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'k8s'
    honor_labels: true
    kubernetes_sd_configs:
      - role: persistentvolumeclaim
        namespaces: ['default']

此配置将帮助Prometheus收集K8s集群中所有PersistentVolumeClaims的使用情况。

2. Pod状态

2.1 Pod运行状态

Pod是K8s中的最小工作单元，监控Pod的运行状态可以帮助我们及时发现并解决问题。以下是一个示例，展示如何监控Pod的运行状态：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'k8s'
    honor_labels: true
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
        namespaces: ['default']

通过上述配置，Prometheus将自动收集Pod的运行状态，如Running、Pending、Failed等。

2.2 Pod异常

Pod异常包括资源不足、配置错误、网络问题等。以下是一个示例，展示如何监控Pod异常：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'k8s'
    honor_labels: true
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
        namespaces: ['default']

通过上述配置，Prometheus将自动收集Pod的异常信息，如CPU/内存使用率过高、网络延迟等。

3. 网络流量

3.1 出入流量

监控网络流量可以帮助我们了解应用的网络负载情况，及时发现潜在的网络问题。以下是一个示例，展示如何监控出入流量：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'k8s'
    honor_labels: true
    kubernetes_sd_configs:
      - role: service
        namespaces: ['default']

通过上述配置，Prometheus将自动收集K8s集群中所有服务的出入流量数据。

3.2 网络延迟

网络延迟过高会影响应用的性能。以下是一个示例，展示如何监控网络延迟：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'k8s'
    honor_labels: true
    kubernetes_sd_configs:
      - role: service
        namespaces: ['default']

通过上述配置，Prometheus将自动收集K8s集群中所有服务的网络延迟数据。

4. 应用性能指标

4.1 业务指标

业务指标是衡量应用性能的关键指标，如请求量、响应时间、错误率等。以下是一个示例，展示如何监控业务指标：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'k8s'
    honor_labels: true
    kubernetes_sd_configs:
      - role: service
        namespaces: ['default']

通过上述配置，Prometheus将自动收集K8s集群中所有服务的业务指标数据。

4.2 自定义指标

自定义指标可以帮助我们深入了解应用的性能瓶颈。以下是一个示例，展示如何监控自定义指标：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'k8s'
    honor_labels: true
    kubernetes_sd_configs:
      - role: service
        namespaces: ['default']

通过上述配置，Prometheus将自动收集K8s集群中所有服务的自定义指标数据。

5. 安全指标

5.1 安全告警

安全告警可以帮助我们及时发现潜在的安全风险。以下是一个示例，展示如何监控安全告警：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'k8s'
    honor_labels: true
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
        namespaces: ['default']

通过上述配置，Prometheus将自动收集K8s集群中所有Pod的安全告警信息。

5.2 漏洞扫描

漏洞扫描可以帮助我们了解K8s集群的安全状况。以下是一个示例，展示如何监控漏洞扫描：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'k8s'
    honor_labels: true
    kubernetes_sd_configs:
      - role: node
        namespaces: ['default']

通过上述配置，Prometheus将自动收集K8s集群中所有节点的漏洞扫描信息。