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标题: 关于全球化大规模混淆云 Kubernetes Prometheus 监控体系标准化及 GitOps 自动化改进方案 [打印本页]

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作者: 大连全瓷种植牙齿制作中心    时间: 2025-4-17 10:11
标题: 关于全球化大规模混淆云 Kubernetes Prometheus 监控体系标准化及 GitOps 自动化改进方案
背景

近况

• 某司概况：
  
  
  • PaaS/SaaS 公司，业务面向全球，包括 东南亚/南亚/中东/欧洲/非洲/美洲/东亚...
    
  • 生产 k8s 集群数十套，生产非生产 >100 套(多种集群类型，各种公有云/专有云/私有云/数据中心...)
    
  • 疫情以来，持续推进成本优化。
    
  
  
• 某司监控概况，由于历史原因和出于成本思量：
  
  
  • 基于 原生 Prometheus 深度定制+自研部分 exporter/sd, 没用使用 kube-prometheus-stack（不兼容，成本会增长）
    
  • 监控覆盖：k8s/pod/各类中心件/微服务/url...
    
  • 每个集群一套 Prometheus 监控
    
  • 监控所占用的计算存储等资源受限
    
  • 监控摆设方式：ansible 安装监控组件及后续使用 jenkins devops CI/CD 的自动发布
    
  
  

综上，监控可以称得上：

• 全球化的
  
• 大规模的
  
• 混淆云的
  
• Kubernetes 的
  
• 低成本监控
  

问题

近期因监控覆盖不足（具体为某集群缺少了 url 监控部分的设置）导致告警漏报，对此进行了深入复盘，焦点问题可归纳为两点：

• 缺乏唯一可信设置来源，各集群监控设置分散，存在版本不一致、规则遗漏等问题；
  
• 手动操作导致设置漂移，无法实时同步全球集群状态，故障预警能力受限。
  

为制止此类问题再次发生，规划改进如下：
采用 GitOps(Git 作为唯一事实来源)+ Prometheus Operator 为焦点的标准化监控架构，具体方案如下：
一、问题根源与改进方向

• 当前挑战
  
  
  
  • 碎片化管理：全球数百套集群的 Prometheus 监控设置部分仍依赖人工维护，易出现规则遗漏、阈值不同一。
    
  • 手动管理风险：手动管理监控组件和监控设置和阈值，存在过期或误设置隐患（如近期故障）。
    
  • 监控数据噪音：因设置不一致，告警误报/漏报频发，影响故障响应效率。
    
  
  
• 目标方案
  
  
  
  • 唯一事实来源（Single Source of Truth）：通过 Git 仓库同一管理全部监控设置（Prometheus 规则、ServiceMonitor、AlertManager 等），消除人工干预。
    
  • GitOps 自动化同步 (reconcile) 与自愈：使用 ArgoCD 等相关 GitOps 专业工具实现设置实时同步，确保集群状态与 Git 声明一致。
    
  • 集中式可观测性：通过 Prometheus Operator 标准化摆设，如有必要，后续可以思量联合 Thanos/Cortex/Mimir 实现跨集群监控数据聚合。
    
  
  

二、技术实现路径

• GitOps (Git 作为唯一事实来源) 的标准化流程
  
  
  
  • GitOps：将全部监控资源（Prometheus CRD、Grafana 仪表盘）存储在 Git 仓库，版本控制+Code Review 机制保障变更可追溯。
    
  • 自动化同步 (reconcile)：通过 ArgoCD 等相关 GitOps 专业工具监听 Git 仓库变更，自动推送至各集群，制止人工误操作（这里参考了红帽 OpenShift GitOps 最佳实践）。
    
  • 紧急修复流程：任何生产变更必须通过 Git 提交，仅允许 Git 仓库作为修改入口，杜绝“暂时补丁”。
    
  
  
• Prometheus Operator 强化能力
  
  
  
  • 同一摆设模板：使用 Helm Chart 封装 Prometheus Stack（AlertManager、BlackBox 等），确保各集群版本与设置一致。
    
  • 动态服务发现：通过 ServiceMonitor 自动识别微服务端点，制止手动添加 Exporter 导致的遗漏。
    
  
  

三、预期收益

• 降低运维风险：设置漂移减少 90%以上，监控组件/阈值/设置实现全自动化管理。
  
• 提升故障响应：通过集中告警视图与标准化规则，MTTD（均匀故障检测时间）缩短 50%。
  
• （待定）成本优化：制止重复开辟监控组件，资源使用率提升 30%（通过 Prometheus 联邦集群优化数据存储，如 Thanos/Cortex/Mimir 等）。
  

四、后续计划

• 试点推进：计划先搭建一个暂时环境，进行一段时间的 PoC 验证，输出标准化模板及自动化流水线。
  
• 全球推广：
  
  
  • 监控专用管理集群搭建。
    
  • 分阶段迁移至 GitOps(Git 作为唯一事实来源) + Prometheus Operator 体系，思量到规模较大，预计需要持续投入。
    
  
  
• 培训与协同：组织团队内部分享会，同步 GitOps(Git 作为唯一事实来源)+ Prometheus Operator 协作规范（分支策略、项目结构策略、Review 流程等）。
  

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