Prometheus 长期远程存储方案 VictoriaMetrics 入门实践

VictoriaMetrics(简称VM) 是一个支持高可用、经济高效且可扩展的监控解决方案和时间序列数据库，可用于 Prometheus 监控数据做长期远程存储。

前面章节我们介绍了 Thanos 方案也可以用来解决 Prometheus 的高可用和远程存储的问题，那么为什么我们还要使用 VictoriaMetrics 呢?相对于 Thanos，VictoriaMetrics 主要是一个可水平扩容的本地全量持久化存储方案，VictoriaMetrics 不仅仅是时序数据库，它的优势主要体现在以下几点。

对外支持 Prometheus 相关的 API，可以直接用于 Grafana 作为 Prometheus 数据源使用。指标数据摄取和查询具备高性能和良好的可扩展性，性能比 InfluxDB 和 TimescaleDB 高出 20 倍。这处理高基数时间序列时，内存方面也做了优化，比 InfluxDB 少 10x 倍，比 Prometheus、Thanos 或 Cortex 少 7 倍。高性能的数据压缩方式，与 TimescaleDB 相比，可以将多达 70 倍的数据点存入有限的存储空间，与 Prometheus、Thanos 或 Cortex 相比，所需的存储空间减少 7 倍。它针对具有高延迟 IO 和低 IOPS 的存储进行了优化。提供全局的查询视图，多个 Prometheus 实例或任何其他数据源可能会将数据摄取到 VictoriaMetrics。操作简单 VictoriaMetrics 由一个没有外部依赖的小型可执行文件组成所有的配置都是通过明确的命令行标志和合理的默认值完成的所有数据都存储在 - storageDataPath 命令行参数指向的目录中可以使用 vmbackup/vmrestore 工具轻松快速地从实时快照备份到 S3 或 GCS 对象存储中支持从第三方时序数据库获取数据源由于存储架构，它可以保护存储在非正常关机(即 OOM、硬件重置或 kill -9)时免受数据损坏同样支持指标的 relabel 操作架构

VM 分为单节点和集群两个方案，根据业务需求选择即可。单节点版直接运行一个二进制文件既，官方建议采集数据点(data points)低于 100w/s，推荐 VM 单节点版，简单好维护，但不支持告警。集群版支持数据水平拆分。下图是 VictoriaMetrics 集群版官方的架构图。

主要包含以下几个组件：

vmstorage：数据存储以及查询结果返回，默认端口为 8482。 vminsert：数据录入，可实现类似分片、副本功能，默认端口 8480。 vmselect：数据查询，汇总和数据去重，默认端口 8481。 vmagent：数据指标抓取，支持多种后端存储，会占用本地磁盘缓存，默认端口 8429。 vmalert：报警相关组件，不如果不需要告警功能可以不使用该组件，默认端口为 8880。

集群方案把功能拆分为 vmstorage、 vminsert、vmselect 组件，如果要替换 Prometheus，还需要使用 vmagent、vmalert。从上图也可以看出 vminsert 以及 vmselect 都是无状态的，所以扩展很简单，只有 vmstorage 是有状态的。

vmagent 的主要目的是用来收集指标数据然后存储到 VM 以及 Prometheus 兼容的存储系统中(支持 remote_write 协议即可)。

下图是 vmagent 的一个简单架构图，可以看出该组件也实现了 metrics 的 push 功能，此外还有很多其他特性：

替换 prometheus 的 scraping target 支持基于 prometheus relabeling 的模式添加、移除、修改 labels，可以方便在数据发送到远端存储之前进行数据的过滤支持多种数据协议，influx line 协议，graphite 文本协议，opentsdb 协议，prometheus remote write 协议，json lines 协议，csv 数据支持收集数据的同时，并复制到多种远端存储系统支持不可靠远端存储(通过本地存储 -remoteWrite.tmpDataPath )，同时支持最大磁盘占用相比 prometheus 使用较少的内存、cpu、磁盘 io 以及网络带宽

接下来我们就分别来介绍了 VM 的单节点和集群两个方案的使用。

单节点

这里我们采集 node-exporter 为例进行说明，首先使用 Prometheus 采集数据，然后将 Prometheus 数据远程写入 VM 远程存储，由于 VM 提供了 vmagent 组件，最后我们使用 VM 来完全替换 Prometheus，可以使架构更简单、更低的资源占用。

这里我们将所有资源运行在 kube-vm 命名空间之下：

   kubectl   create   ns   kube-vm

首先我们这 kube-vm 命名空间下面使用 DaemonSet 控制器运行 node-exporter，对应的资源清单文件如下所示：

 #   vm-node-exporter  .yaml   apiVersion :  apps / v1   kind :  DaemonSet   metadata :  name :  node-exporter   namespace :  kube-vm   spec :  selector :  matchLabels :  app :  node-exporter   template :  metadata :  labels :  app :  node-exporter   spec :  hostPID :  true   hostIPC :  true   hostNetwork :  true   nodeSelector :  kubernetes  .io / os :  linux   containers :
        -  name :  node-exporter   image :  prom / node-exporter : v1  .3.1   args :
            -  --web  .listen-address =$( HOSTIP ): 9111  -  --path  .procfs =/ host / proc   -   --path  .sysfs =/ host / sys   -   --path  .rootfs =/ host / root   -   --no-collector  .hwmon   #  禁用不需要的一些采集器
            -  --no-collector  .nfs  -  --no-collector  .nfsd  -  --no-collector  .nvme  -  --no-collector  .dmi  -  --no-collector  .arp  -  --collector  .filesystem  .ignored-mount-points =^/( dev | proc | sys | var / lib / containerd /.+|/ var / lib / docker /.+| var / lib / kubelet / pods /.+)($|/)
            -  --collector  .filesystem  .ignored-fs-types =^( autofs | binfmt_misc | cgroup | configfs | debugfs | devpts | devtmpfs | fusectl | hugetlbfs | mqueue | overlay | proc | procfs | pstore | rpc_pipefs | securityfs | sysfs | tracefs )$  ports :
            -  containerPort :  9111   env :
            -  name :  HOSTIP   valueFrom :  fieldRef :  fieldPath :  status  .hostIP   resources :  requests :  cpu :  150m   memory :  180Mi   limits :  cpu :  150m   memory :  180Mi   securityContext :  runAsNonRoot :  true   runAsUser :  65534   volumeMounts :
            -  name :  proc   mountPath : / host / proc   -   name :  sys   mountPath : / host / sys   -   name :  root   mountPath : / host / root   mountPropagation :  HostToContainer   readOnly :  true   tolerations :  #  添加容忍
        -  operator :  "Exists"   volumes :
        -  name :  proc   hostPath :  path : / proc   -   name :  dev   hostPath :  path : / dev   -   name :  sys   hostPath :  path : / sys   -   name :  root   hostPath :  path : /

由于前面章节中我们也创建了 node-exporter，为了防止端口冲突，这里我们使用参数 --web.listen-address=$(HOSTIP):9111 配置端口为 9111。直接应用上面的资源清单即可。

   kubectl   apply   -  f   vm-node-exporter  .yaml     kubectl   get   pods   -  n   kube-vm   -  owide   NAME   READY   STATUS   RESTARTS   AGE   IP   NODE   NOMINATED   NODE   READINESS   GATES   node-exporter-c4d76   1 / 1   Running   0   118s   192.168.0.109   node2  < none >           < none >  node-exporter-hzt8s   1 / 1   Running   0   118s   192.168.0.111   master1  < none >           < none >  node-exporter-zlxwb   1 / 1   Running   0   118s   192.168.0.110   node1  < none >           < none >

然后重新部署一套独立的 Prometheus，为了简单我们直接使用 static_configs 静态配置方式来抓取 node-exporter 的指标，配置清单如下所示：

 #   vm-prom-config  .yaml   apiVersion :  v1   kind :  ConfigMap   metadata :  name :  prometheus-config   namespace :  kube-vm   data :  prometheus  .yaml : |  global :  scrape_interval :  15s   scrape_timeout :  15s   scrape_configs :
    -  job_name :  "nodes"   static_configs :
      -  targets : [ '192.168.0.109:9111' ,  '192.168.0.110:9111' ,  '192.168.0.111:9111' ]  relabel_configs :  #  通过  relabeling  从  __address__  中提取  IP  信息，为了后面验证  VM  是否兼容  relabeling   -   source_labels : [ __address__ ]  regex :  "(.*):(.*)"   replacement :  "${1}"   target_label :  'ip'   action :  replace

上面配置中通过 relabel 操作从 __address__ 中将 IP 信息提取出来，后面可以用来验证 VM 是否兼容 relabel 操作。

同样要给 Prometheus 数据做持久化，所以也需要创建一个对应的 PVC 资源对象：

 #   apiVersion :  storage  .k8s  .io / v1   #   kind :  StorageClass   #   metadata :  #   name :  local-storage   #   provisioner :  kubernetes  .io / no-provisioner   #   volumeBindingMode :  WaitForFirstConsumer   ---   apiVersion :  v1   kind :  PersistentVolume   metadata :  name :  prometheus-data   spec :  accessModes :
    -  ReadWriteOnce   capacity :  storage :  20Gi   storageClassName :  local-storage   local :  path : / data / k8s / prometheus   persistentVolumeReclaimPolicy :  Retain   nodeAffinity :  required :  nodeSelectorTerms :
        -  matchExpressions :
            -  key :  kubernetes  .io / hostname   operator :  In   values :
                -  node2   ---   apiVersion :  v1   kind :  PersistentVolumeClaim   metadata :  name :  prometheus-data   namespace :  kube-vm   spec :  accessModes :
    -  ReadWriteOnce   resources :  requests :  storage :  20Gi   storageClassName :  local-storage

然后直接创建 Prometheus 即可，将上面的 PVC 和 ConfigMap 挂载到容器中，通过 --config.file 参数指定配置文件文件路径，指定 TSDB 数据路径等，资源清单文件如下所示：

 #   vm-prom-deploy  .yaml   apiVersion :  apps / v1   kind :  Deployment   metadata :  name :  prometheus   namespace :  kube-vm   spec :  selector :  matchLabels :  app :  prometheus   template :  metadata :  labels :  app :  prometheus   spec :  volumes :
        -  name :  data   persistentVolumeClaim :  claimName :  prometheus-data   -   name :  config-volume   configMap :  name :  prometheus-config   containers :
        -  image :  prom / prometheus : v2  .35.0   name :  prometheus   args :
            -  "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yaml"  -  "--storage.tsdb.path=/prometheus"   #  指定 tsdb 数据路径
            -  "--storage.tsdb.retention.time=2d"  -  "--web.enable-lifecycle"   #  支持热更新，直接执行 localhost : 9090 /-/ reload 立即生效  ports :
            -  containerPort :  9090   name :  http   securityContext :  runAsUser :  0   volumeMounts :
            -  mountPath :  "/etc/prometheus"   name :  config-volume   -   mountPath :  "/prometheus"   name :  data   ---   apiVersion :  v1   kind :  Service   metadata :  name :  prometheus   namespace :  kube-vm   spec :  selector :  app :  prometheus   type :  NodePort   ports :
    -  name :  web   port :  9090   targetPort :  http

直接应用上面的资源清单即可。

   kubectl   apply   -  f   vm-prom-config  .yaml     kubectl   apply   -  f   vm-prom-pvc  .yaml     kubectl   apply   -  f   vm-prom-deploy  .yaml     kubectl   get   pods   -  n   kube-vm   -  owide   NAME   READY   STATUS   RESTARTS   AGE   IP   NODE   NOMINATED   NODE   READINESS   GATES   node-exporter-c4d76   1 / 1   Running   0   27m   192.168.0.109   node2  < none >           < none >  node-exporter-hzt8s   1 / 1   Running   0   27m   192.168.0.111   master1  < none >           < none >  node-exporter-zlxwb   1 / 1   Running   0   27m   192.168.0.110   node1  < none >           < none >  prometheus-dfc9f6-2w2vf   1 / 1   Running   0   4m58s   10.244.2.102   node2  < none >           < none >
   kubectl   get   svc   -  n   kube-vm   NAME   TYPE   CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT ( S )  AGE   prometheus   NodePort   10.103.38.114  < none >  9090 : 31890 / TCP   4m10s

部署完成后可以通过 http://:31890 访问 Prometheus，正常可以看到采集的 3 个 node 节点的指标任务。

同样的方式重新部署 Grafana，资源清单如下所示：

 #   vm-grafana  .yaml   apiVersion :  apps / v1   kind :  Deployment   metadata :  name :  grafana   namespace :  kube-vm   spec :  selector :  matchLabels :  app :  grafana   template :  metadata :  labels :  app :  grafana   spec :  volumes :
        -  name :  storage   persistentVolumeClaim :  claimName :  grafana-data   containers :
        -  name :  grafana   image :  grafana / grafana : main   imagePullPolicy :  IfNotPresent   ports :
            -  containerPort :  3000   name :  grafana   securityContext :  runAsUser :  0   env :
            -  name :  GF_SECURITY_ADMIN_USER   value :  admin   -   name :  GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD   value :  admin321   volumeMounts :
            -  mountPath : / var / lib / grafana   name :  storage   ---   apiVersion :  v1   kind :  Service   metadata :  name :  grafana   namespace :  kube-vm   spec :  type :  NodePort   ports :
    -  port :  3000   selector :  app :  grafana   ---   apiVersion :  v1   kind :  PersistentVolume   metadata :  name :  grafana-data   spec :  accessModes :
    -  ReadWriteOnce   capacity :  storage :  1Gi   storageClassName :  local-storage   local :  path : / data / k8s / grafana   persistentVolumeReclaimPolicy :  Retain   nodeAffinity :  required :  nodeSelectorTerms :
        -  matchExpressions :
            -  key :  kubernetes  .io / hostname   operator :  In   values :
                -  node2   ---   apiVersion :  v1   kind :  PersistentVolumeClaim   metadata :  name :  grafana-data   namespace :  kube-vm   spec :  accessModes :
    -  ReadWriteOnce   resources :  requests :  storage :  1Gi   storageClassName :  local-storage

   kubectl   apply   -  f   vm-grafana  .yaml     kubectl   get   svc   -  n   kube-vm  | grep   grafana   grafana   NodePort   10.97.111.153  < none >  3000 : 31800 / TCP   62s

同样通过 http://:31800 就可以访问 Grafana 了，进入 Grafana 配置 Prometheus 数据源。

然后导入 16098 这个 Dashboard，导入后效果如下图所示。

到这里就完成了使用 Prometheus 收集节点监控指标，接下来我们来使用 VM 来改造现有方案。

远程存储 VictoriaMetrics

首先需要一个单节点模式的 VM，运行 VM 很简单，可以直接下载对应的二进制文件启动，也可以使用 docker 镜像一键启动，我们这里同样部署到 Kubernetes 集群中。资源清单文件如下所示。

 #   vm-grafana  .yaml   apiVersion :  apps / v1   kind :  Deployment   metadata :  name :  victoria-metrics   namespace :  kube-vm   spec :  selector :  matchLabels :  app :  victoria-metrics   template :  metadata :  labels :  app :  victoria-metrics   spec :  volumes :
        -  name :  storage   persistentVolumeClaim :  claimName :  victoria-metrics-data   containers :
        -  name :  vm   image :  victoriametrics / victoria-metrics : v1  .76.1   imagePullPolicy :  IfNotPresent   args :
            - - storageDataPath =/ var / lib / victoria-metrics-data   -   -  retentionPeriod = 1w   ports :
            -  containerPort :  8428   name :  http   volumeMounts :
            -  mountPath : / var / lib / victoria-metrics-data   name :  storage   ---   apiVersion :  v1   kind :  Service   metadata :  name :  victoria-metrics   namespace :  kube-vm   spec :  type :  NodePort   ports :
    -  port :  8428   selector :  app :  victoria-metrics   ---   apiVersion :  v1   kind :  PersistentVolume   metadata :  name :  victoria-metrics-data   spec :  accessModes :
    -  ReadWriteOnce   capacity :  storage :  20Gi   storageClassName :  local-storage   local :  path : / data / k8s / vm   persistentVolumeReclaimPolicy :  Retain   nodeAffinity :  required :  nodeSelectorTerms :
        -  matchExpressions :
            -  key :  kubernetes  .io / hostname   operator :  In   values :
                -  node2   ---   apiVersion :  v1   kind :  PersistentVolumeClaim   metadata :  name :  victoria-metrics-data   namespace :  kube-vm   spec :  accessModes :
    -  ReadWriteOnce   resources :  requests :  storage :  20Gi   storageClassName :  local-storage

这里我们使用 -storageDataPath 参数指定了数据存储目录，然后同样将该目录进行了持久化，-retentionPeriod 参数可以用来配置数据的保持周期。直接应用上面的资源清单即可。

   kubectl   apply   -  f   vm-single-node-deploy  .yaml     kubectl   get   svc   victoria-metrics   -  n   kube-vm   NAME   TYPE   CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT ( S )  AGE   victoria-metrics   NodePort   10.106.216.248  < none >  8428 : 31953 / TCP   75m     kubectl   get   pods   -  n   kube-vm   -  l   app = victoria-metrics   NAME   READY   STATUS   RESTARTS   AGE   victoria-metrics-57d47f4587-htb88   1 / 1   Running   0   3m12s     kubectl   logs   -  f   victoria-metrics-57d47f4587-htb88   -  n   kube-vm   2022  -04  -22T08 : 59 : 14.431Z   info   VictoriaMetrics / lib / logger / flag  .go : 12   build   version :  victoria-metrics-20220412-134346-tags-v1  .76.1  -0 - gf8de318bf   2022  -04  -22T08 : 59 : 14.431Z   info   VictoriaMetrics / lib / logger / flag  .go : 13   command   line   flags   2022  -04  -22T08 : 59 : 14.431Z   info   VictoriaMetrics / lib / logger / flag  .go : 20   flag   "retentionPeriod" = "1w"   2022  -04  -22T08 : 59 : 14.431Z   info   VictoriaMetrics / lib / logger / flag  .go : 20   flag   "storageDataPath" = "/var/lib/victoria-metrics-data"   2022  -04  -22T08 : 59 : 14.431Z   info   VictoriaMetrics / app / victoria-metrics / main  .go : 52   starting   VictoriaMetrics   at   ":8428" ...  2022  -04  -22T08 : 59 : 14.432Z   info   VictoriaMetrics / app / vmstorage / main  .go : 97   opening   storage   at   "/var/lib/victoria-metrics-data"   with   -  retentionPeriod = 1w  ......  2022  -04  -22T08 : 59 : 14.449Z   info   VictoriaMetrics / app / victoria-metrics / main  .go : 61   started   VictoriaMetrics   in   0.017   seconds   2022  -04  -22T08 : 59 : 14.449Z   info   VictoriaMetrics / lib / httpserver / httpserver  .go : 91   starting   http   server   at   http :// 127.0.0.1 : 8428 /

到这里我们单节点的 VictoriaMetrics 就部署成功了。接下来我们只需要在 Prometheus 中配置远程写入我们的 VM 即可，更改 Prometheus 配置：

 #   vm-prom-config2  .yaml   apiVersion :  v1   kind :  ConfigMap   metadata :  name :  prometheus-config   namespace :  kube-vm   data :  prometheus  .yaml : |  global :  scrape_interval :  15s   scrape_timeout :  15s   remote_write :  #  远程写入到远程  VM  存储
    -  url :  http :// victoria-metrics : 8428 / api / v1 / write   scrape_configs :
    -  job_name :  "nodes"   static_configs :
      -  targets : [ '192.168.0.109:9111' ,  '192.168.0.110:9111' ,  '192.168.0.111:9111' ]  relabel_configs :  #  通过  relabeling  从  __address__  中提取  IP  信息，为了后面验证  VM  是否兼容  relabeling   -   source_labels : [ __address__ ]  regex :  "(.*):(.*)"   replacement :  "${1}"   target_label :  'ip'   action :  replace

重新更新 Prometheus 的配置资源对象：

   kubectl   apply   -  f   vm-prom-config2  .yaml   #  更新后执行  reload  操作重新加载  prometheus  配置
   curl   -  X   POST   "http://192.168.0.111:31890/-/reload"

配置生效后 Prometheus 就会开始将数据远程写入 VM 中，我们可以查看 VM 的持久化数据目录是否有数据产生来验证：

   ll  / data / k8s / vm / data /  total   0   drwxr-xr-x   4   root   root   38   Apr   22   17 : 15   big   -rw-  r--r--   1   root   root   0   Apr   22   16 : 59   flock  .lock   drwxr-xr-x   4   root   root   38   Apr   22   17 : 15   small

现在我们去直接将 Grafana 中的数据源地址修改成 VM 的地址：

修改完成后重新访问 node-exporter 的 dashboard，正常可以显示，证明 VM 是兼容的。

替换 Prometheus

上面我们将 Prometheus 数据远程写入到了 VM，但是 Prometheus 开启 remote write 功能后会增加其本身的资源占用，理论上其实我们也可以完全用 VM 来替换掉 Prometheus，这样就不需要远程写入了，而且本身 VM 就比 Prometheus 占用更少的资源。

现在我们先停掉 Prometheus 的服务：

   kubectl   scale   deploy   prometheus   --replicas = 0  - n   kube-vm

然后将 Prometheus 的配置文件挂载到 VM 容器中，使用参数 -promscrape.config 来指定 Prometheus 的配置文件路径，如下所示：

 #   vm-single-node-deploy2  .yaml   apiVersion :  apps / v1   kind :  Deployment   metadata :  name :  victoria-metrics   namespace :  kube-vm   spec :  selector :  matchLabels :  app :  victoria-metrics   template :  metadata :  labels :  app :  victoria-metrics   spec :  volumes :
        -  name :  storage   persistentVolumeClaim :  claimName :  victoria-metrics-data   -   name :  prometheus-config   configMap :  name :  prometheus-config   containers :
        -  name :  vm   image :  victoriametrics / victoria-metrics : v1  .76.1   imagePullPolicy :  IfNotPresent   args :
            - - storageDataPath =/ var / lib / victoria-metrics-data   -   -  retentionPeriod = 1w  - - promscrape  .config =/ etc / prometheus / prometheus  .yaml   ports :
            -  containerPort :  8428   name :  http   volumeMounts :
            -  mountPath : / var / lib / victoria-metrics-data   name :  storage   -   mountPath : / etc / prometheus   name :  prometheus-config

记得先将 Prometheus 配置文件中的 remote_write 模块去掉，然后重新更新 VM 即可：

   kubectl   apply   -  f   vm-prom-config  .yaml     kubectl   apply   -  f   vm-single-node-deploy2  .yaml     kubectl   get   pods   -  n   kube-vm   -  l   app = victoria-metrics   NAME   READY   STATUS   RESTARTS   AGE   victoria-metrics-8466844968-ncfnp   1 / 1   Running   2  ( 3m3s   ago )  3m45s     kubectl   logs   -  f   victoria-metrics-8466844968-ncfnp   -  n   kube-vm  ......  2022  -04  -22T10 : 01 : 59.837Z   info   VictoriaMetrics / app / victoria-metrics / main  .go : 61   started   VictoriaMetrics   in   0.022   seconds   2022  -04  -22T10 : 01 : 59.837Z   info   VictoriaMetrics / lib / httpserver / httpserver  .go : 91   starting   http   server   at   http :// 127.0.0.1 : 8428 /  2022  -04  -22T10 : 01 : 59.837Z   info   VictoriaMetrics / lib / httpserver / httpserver  .go : 92   pprof   handlers   are   exposed   at   http :// 127.0.0.1 : 8428 / debug / pprof /  2022  -04  -22T10 : 01 : 59.838Z   info   VictoriaMetrics / lib / promscrape / scraper  .go : 103   reading   Prometheus   configs   from   "/etc/prometheus/prometheus.yaml"   2022  -04  -22T10 : 01 : 59.838Z   info   VictoriaMetrics / lib / promscrape / config  .go : 96   starting   service   discovery   routines ...  2022  -04  -22T10 : 01 : 59.839Z   info   VictoriaMetrics / lib / promscrape / config  .go : 102   started   service   discovery   routines   in   0.000   seconds   2022  -04  -22T10 : 01 : 59.840Z   info   VictoriaMetrics / lib / promscrape / scraper  .go : 395   static_configs :  added   targets :  3 ,  removed   targets :  0 ;  total   targets :  3

从 VM 日志中可以看出成功读取了 Prometheus 的配置，并抓取了 3 个指标(node-exporter)。现在我们再去 Grafana 查看 node-exporter 的 Dashboard 是否可以正常显示。先保证数据源是 VM 的地址。

这样我们就使用 VM 替换掉了 Prometheus，我们也可以这 Grafana 的 Explore 页面去探索采集到的指标。

UI 界面

VM 单节点版本本身自带了一个 Web UI 界面 - vmui，不过目前功能比较简单，可以直接通过 VM 的 NodePort 端口进行访问。

   kubectl   get   svc   victoria-metrics   -  n   kube-vm   NAME   TYPE   CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT ( S )  AGE   victoria-metrics   NodePort   10.106.216.248  < none >  8428 : 31953 / TCP   75m

我们这里可以通过 http://:31953 访问到 vmui：

可以通过 /vmui 这个 endpoint 访问 UI 界面：

如果你想查看采集到的指标 targets，那么可以通过 /targets 这个 endpoint 来获取：

这些功能基本上可以满足我们的一些需求，但是还是太过简单，如果你习惯了 Prometheus 的 UI 界面，那么我们可以使用 promxy 来代替 vmui，而且 promxy 还可以进行多个 VM 单节点的数据聚合，以及 targets 查看等，对应的资源清单文件如下所示：

 #   vm-promxy  .yaml   apiVersion :  v1   kind :  ConfigMap   metadata :  name :  promxy-config   namespace :  kube-vm   data :  config  .yaml : |  promxy :  server_groups :
      -  static_configs :
        -  targets : [ victoria-metrics : 8428 ]  #  指定 vm 地址，有多个则往后追加即可  path_prefix : / prometheus   #  配置前缀  ---   apiVersion :  apps / v1   kind :  Deployment   metadata :  name :  promxy   namespace :  kube-vm   spec :  selector :  matchLabels :  app :  promxy   template :  metadata :  labels :  app :  promxy   spec :  containers :
        -  args :
            -  "--config=/etc/promxy/config.yaml"  -  "--web.enable-lifecycle"  -  "--log-level=trace"   env :
            -  name :  ROLE   value :  "1"   command :
            -  "/bin/promxy"   image :  quay  .io / jacksontj / promxy   imagePullPolicy :  Always   name :  promxy   ports :
            -  containerPort :  8082   name :  web   volumeMounts :
            -  mountPath :  "/etc/promxy/"   name :  promxy-config   readOnly :  true   -   args :  #   container   to   reload   configs   on   configmap   change   -   "--volume-dir=/etc/promxy"  -  "--webhook-url=http://localhost:8082/-/reload"   image :  jimmidyson / configmap-reload : v0  .1   name :  promxy-server-configmap-reload   volumeMounts :
            -  mountPath :  "/etc/promxy/"   name :  promxy-config   readOnly :  true   volumes :
        -  configMap :  name :  promxy-config   name :  promxy-config   ---   apiVersion :  v1   kind :  Service   metadata :  name :  promxy   namespace :  kube-vm   spec :  type :  NodePort   ports :
    -  port :  8082   selector :  app :  promxy

直接应用上面的资源对象即可：

   kubectl   apply   -  f   vm-promxy  .yaml     kubectl   get   pods   -  n   kube-vm   -  l   app = promxy   NAME   READY   STATUS   RESTARTS   AGE   promxy-5f7dfdbc64-l4kjq   2 / 2   Running   0   6m45s     kubectl   get   svc   promxy   -  n   kube-vm   NAME   TYPE   CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT ( S )  AGE   promxy   NodePort   10.110.19.254  < none >  8082 : 30618 / TCP   6m12s

访问 Promxy 的页面效果和 Prometheus 自带的 Web UI 基本一致的。

这里面我们简单介绍了单机版的 victoriametrics 的基本使用。关于集群版的使用请关注后续文章。

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/C3fzohygl5_tey70Qnz3og

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更新时间：2023-05-19 阅读：27次