k8s监控方案实践（三）：部署与配置Grafana可视化平台

文章目录

k8s监控方案实践（三）：部署与配置Grafana可视化平台
一、Grafana简介
- [1. 什么是Grafana？](#1. 什么是Grafana？)
- [2. Grafana与Prometheus的关系](#2. Grafana与Prometheus的关系)
- [3. Grafana应用场景](#3. Grafana应用场景)
二、Grafana实战部署
- [1. 部署方式选择](#1. 部署方式选择)
- [2. 创建Namespace（prometheus-namespace.yaml）](#2. 创建Namespace（prometheus-namespace.yaml）)
- [3. 创建Service（alertmanager-config.yaml）](#3. 创建Service（alertmanager-config.yaml）)
- [4. 创建Deployment（grafana-deploy.yaml）](#4. 创建Deployment（grafana-deploy.yaml）)
- [5. 部署所有资源](#5. 部署所有资源)
三、配置Grafana页面并集成Prometheus监控数据
- [1. 查看外部访问端口](#1. 查看外部访问端口)
- [2. 访问ui页面和配置数据源](#2. 访问ui页面和配置数据源)
- [3. 配置仪表盘](#3. 配置仪表盘)
总结

随着容器化和微服务架构的不断发展，系统的复杂性与日俱增，构建一套完善的监控体系已成为保障系统稳定运行的关键。在前两篇文章中，我们介绍了如何在 Kubernetes 中部署 Prometheus 并集成 Node Exporter 实现节点资源的基础监控，以及如何使用 Alertmanager 配置 Prometheus 告警规则和接入钉钉通知。

本篇将继续完善监控体系，重点介绍如何部署和配置 Grafana，实现对 Prometheus 采集数据的可视化展示，帮助我们更加直观地理解系统状态与运行趋势，为运维与故障排查提供强有力的支持。

一、Grafana简介

1. 什么是Grafana？

Grafana 是一个开源的可视化监控平台，能够与 Prometheus、InfluxDB、Loki 等多种数据源集成，通过丰富的图表和仪表盘展示监控数据，帮助用户实时掌握系统状态和趋势。

Grafana 的核心优势包括：

多数据源支持：支持 Prometheus、Elasticsearch、Loki、MySQL 等众多数据源
丰富的图表展示能力：支持折线图、柱状图、饼图、热力图等
灵活的仪表盘配置：支持变量、查询模板、权限控制
强大的社区生态：拥有大量社区共享的仪表盘模板
告警功能：从 Grafana 直接对图表设置告警并发送通知（可选）

Grafana 通常作为 Prometheus 的前端展示工具，用于提供图形化的数据展示和仪表盘功能，是可观测性体系中不可或缺的一环。

2. Grafana与Prometheus的关系

在 Kubernetes 监控体系中，Grafana 与 Prometheus 的协作方式如下：

Prometheus 作为数据采集和存储组件，收集节点和服务的监控指标
Grafana 作为可视化组件，通过查询 Prometheus 数据源展示图表和趋势变化
用户无需直接与 Prometheus 交互，而是通过 Grafana 仪表盘直观掌握系统运行状态

3. Grafana应用场景

Kubernetes 集群监控：结合 Prometheus + Node Exporter + kube-state-metrics实现对资源、容器状态、部署等的可视化
应用性能监控（APM）：展示应用服务的响应时间、QPS、错误率等
系统运维监控：如磁盘、内存、网络 I/O、数据库连接数等
业务数据展示：如订单数量、用户注册趋势、转化率等

二、Grafana实战部署

1. 部署方式选择

Grafana 支持多种部署方式，在 Kubernetes 中，常见的方式包括：

使用 Helm Chart 快速部署（推荐用于生产环境）
手动编写 YAML 文件部署（适合学习和自定义）

本节我们将以 YAML 文件部署 为例，讲解 Grafana 的部署过程，便于理解其运行机制和组件结构。

2. 创建Namespace（prometheus-namespace.yaml）

创建名为 prometheus 的命名空间，用于隔离部署监控相关资源

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: prometheus

3. 创建Service（alertmanager-config.yaml）

通过 NodePort 将 Grafana 暴露至集群外部

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    kubernetes.io/cluster-service: 'true'
    kubernetes.io/name: monitoring-grafana
  name: monitoring-grafana
  namespace: prometheus
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 3000
    nodePort: 30002
  selector:
    app: grafana
  type: NodePort

4. 创建Deployment（grafana-deploy.yaml）

部署 Grafana 容器，配置数据持久化与初始化设置

yaml 复制代码

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: monitoring-grafana
  namespace: prometheus
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      task: monitoring
      app: grafana
  template:
    metadata:
      labels:
        task: monitoring
        app: grafana
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:  #节点亲和性，固定调度到node2节点
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: kubernetes.io/hostname
                operator: In
                values:
                - node2
      containers:
      - name: grafana
        image: harbor.local/k8s/grafana:10.4.6-ubuntu
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 3000
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - mountPath: /var/lib/grafana   #数据持久化目录
          name: grafana-data-volume
        - mountPath: /etc/grafana/provisioning/ 
          name: grafana-provisioning-volume
        env:
        - name: INFLUXDB_HOST
          value: monitoring-influxdb
        - name: GF_SERVER_HTTP_PORT
          value: "3000"
        - name: GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD
          value: "Hwjpass2025!@#"   #设置管理员密码
        - name: GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP
          value: "false"
        - name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED
          value: "true"    #启用匿名访问
        - name: GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE
          value: "Viewer"  #设置匿名用户的权限角色为只读
      volumes:
      - name: grafana-data-volume
        hostPath:
         path: /kubernetes/grafana/data   #映射到主机目录
         type: Directory
      - name: grafana-provisioning-volume
        hostPath:
         path: /kubernetes/grafana/provisioning/
         type: Directory

5. 部署所有资源

bash 复制代码

kubectl apply -f prometheus-namespace.yaml
kubectl apply -f grafana-svc.yaml
kubectl apply -f grafana-deploy.yaml

三、配置Grafana页面并集成Prometheus监控数据

1. 查看外部访问端口

bash 复制代码

 kubectl get svc -n prometheus monitoring-grafana

2. 访问ui页面和配置数据源

复制代码

访问地址：http://ip:30002
账号：admin
密码：Hwjpass2025!@#           #这里根据自己设置的密码来输入

Home → Connections→ Add new connection → Prometheus，添加Prometheus数据源

填写Prometheus服务地址：http://prometheus.prometheus.svc:9090

Save & test，保存并测试数据源

3. 配置仪表盘

进入 "Dashboard" → "Import"，添加仪表盘，我这里直接导入官方现有的仪表盘

选择数据源为上一步配置的 Prometheus，点击 "Import" 完成导入

效果如下：数据图表可视化

总结

🚀 本文完整介绍了如何在 Kubernetes 集群中部署 Grafana，包括服务暴露、容器部署、数据持久化配置、匿名访问控制，以及如何连接 Prometheus 并导入官方仪表盘，实现监控数据的可视化展示。

✅ 至此，我们已经完成了基于 Prometheus + Node Exporter + Alertmanager + Grafana 的 K8s 监控体系搭建，涵盖了从数据采集、规则告警到图形化展示的完整链路，具备实际生产可用性。

📌 本系列的监控实践方案到此告一段落，后续如有进一步扩展（如 Loki 日志可视化、Tempo 链路追踪、Prometheus Operator 自动化配置等），将视项目需求持续完善。