Introduction

Kubernetes est une plateforme puissante pour gérer des applications conteneurisées à grande échelle. La surveillance de votre cluster Kubernetes est cruciale pour garantir la performance, la disponibilité et la sécurité de vos applications. Prometheus, une solution de monitoring open-source, est largement utilisée pour sa capacité à collecter et stocker des métriques de manière efficace. En combinant Prometheus avec Kubernetes via Helm, nous pouvons automatiser et simplifier le déploiement et la configuration de la surveillance du cluster. Ce guide explique comment mettre en place Prometheus dans un cluster Kubernetes, configurer ses composants, et étendre ses fonctionnalités pour une observabilité complète.

I- Installation de Prometheus avec Helm

1.1 – Installation avec Helm

Helm, le gestionnaire de paquets pour Kubernetes, sera utilisé pour installer Prometheus et ses composants associés. Les charts Helm facilitent l’installation, la mise à jour, et la gestion des applications Kubernetes.

Commande d’installation avec Helm:

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install [RELEASE_NAME] prometheus-community/kube-prometheus-stack

1.2 – Description des Composants

Prometheus : Ce système de monitoring central collecte et stocke les données sous forme de séries temporelles, avec un langage de requête avancé pour analyser ces données.

Grafana : Outil de visualisation pour les métriques collectées par Prometheus, permettant la création de dashboards personnalisés pour une interprétation facilitée des données.

Alertmanager : Gère les alertes envoyées par Prometheus. Il supporte le regroupement, la suppression de doublons, et le routage des alertes, et peut envoyer des notifications via divers moyens.

Prometheus Operator : Facilite la configuration et le déploiement de Prometheus et Alertmanager grâce à des objets Kubernetes dédiés, permettant une gestion plus native et automatisée.

Node Exporter : Un exporter qui récupère les métriques des systèmes sur lesquels il est exécuté, typiquement des métriques hardware et OS à l’échelle du node.

Kube State Metrics : Exporte les métriques d’état des objets API de Kubernetes, fournissant une vue essentielle de l’état et des performances du cluster.

Prometheus Pushgateway : Permet de pousser des mises à jour de métriques à Prometheus pour les jobs de courte durée ou les batch jobs qui ne peuvent pas être scrapés.

II – Configuration Technique des Composants

2.1 – . Configuration détaillée du StatefulSet de Prometheus

Étape 1 : Définition et configuration du StatefulSet

Le StatefulSet est utilisé pour gérer le déploiement et le scaling de l’instance de Prometheus, garantissant la persistance des données et la stabilité de l’identité du pod.

Arguments de configuration :

• --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml : spécifie le chemin du fichier de configuration de Prometheus.
• --storage.tsdb.path=/prometheus : définit le chemin où les données des séries temporelles sont stockées.
• --web.enable-lifecycle : active les opérations de gestion du cycle de vie via des appels HTTP.

Volumes et Mounts :

• Volumes : PersistentVolumeClaim est défini pour assurer la persistance des données de Prometheus.
• Mounts : Les configurations et les secrets sont montés dans le conteneur pour permettre une gestion dynamique et sécurisée des configurations.

2.2 – Configuration de l’Operator Prometheus

Étape 2 : Définition du déploiement de Prometheus Operator

Le Deployment de Prometheus Operator gère l’installation et la configuration automatique de Prometheus et d’autres composants via des objets CRD (Custom Resource Definitions).

Configuration du Deployment :

• Image : L’image du container spécifie quelle version de Prometheus Operator utiliser.
• Environment Variables : Variables d’environnement importantes pour la configuration de l’opérateur.

Ce déploiement inclut des arguments pour la gestion du service kubelet, le chargement de configuration, et des options de sécurité.

2.3 – Configuration des Volumes, ConfigMaps et Secrets pour Prometheus

Étape 3 : Détail de la configuration des volumes et gestion des configurations

Volumes et VolumeMounts : La gestion des données et configurations dans Prometheus est essentielle pour assurer la flexibilité et la sécurité des opérations. Le StatefulSet de Prometheus inclut des volumes pour stocker les données et monter des configurations.

1. PersistentVolumeClaim (PVC) :
   • Utilisé pour stocker les données des séries temporelles persistantes de Prometheus.
   • Ce volume est monté sur /prometheus, où Prometheus écrit les données.
2. ConfigMap et Secrets :
   • ConfigMap : Contient des fichiers de configuration statiques tels que prometheus.yml. Ce fichier définit les règles de scraping, les configurations des jobs, et les endpoints.
   • Secrets : Utilisé pour stocker des informations sensibles telles que les mots de passe ou les tokens d’accès API qui peuvent être référencés dans les fichiers de configuration.

Exemple de ConfigMap pour prometheus.yml :

Mounting du ConfigMap et des Secrets : Les ConfigMaps et les Secrets sont montés dans le pod Prometheus pour être accessibles par l’application. Ce montage est spécifié dans la définition du StatefulSet.

Cette configuration garantit que Prometheus peut lire ses configurations et secrets nécessaires pour exécuter des opérations de scraping sécurisées. Les mises à jour des ConfigMaps ou des Secrets peuvent être appliquées dynamiquement, permettant une gestion facile des changements de configuration.

III – Rendre Prometheus Accessible de l’Extérieur

Pour permettre l’accès externe à Prometheus, qui par défaut utilise un service de type ClusterIP non accessible de l’extérieur du cluster, deux méthodes principales peuvent être employées : l’utilisation d’un Ingress et la mise en place d’un LoadBalancer. Chacune de ces solutions a ses avantages en fonction de l’environnement et des besoins spécifiques.

3.1 – Utilisation d’un Ingress

Un Ingress fournit une route HTTP/S vers les services internes du cluster. Pour utiliser un Ingress pour exposer Prometheus, vous aurez besoin d’un contrôleur Ingress installé dans votre cluster, comme nginx ou Traefik.

Configuration d’un Ingress pour Prometheus :

1. Définir une règle Ingress : La règle dirigera le trafic externe vers le service Prometheus sur le port spécifié.
2. Utiliser TLS (optionnel mais recommandé) : Pour sécuriser la communication.

Exemple de configuration Ingress :

Cet exemple configure un Ingress pour diriger tout le trafic pour prometheus.example.com vers le service Prometheus interne au cluster.

3.2 – Utilisation d’un LoadBalancer

Un LoadBalancer est généralement fourni par le fournisseur de cloud (comme AWS, GCP, Azure) et crée un point d’accès accessible de l’extérieur qui est routé directement vers le service Kubernetes.

Configuration d’un Service LoadBalancer pour Prometheus :

Cette configuration crée un service de type LoadBalancer qui expose Prometheus directement via un IP externe fourni par le fournisseur de services cloud.

IV – Service Discovery sur Kubernetes

Le service discovery dans Kubernetes est crucial pour permettre à Prometheus de trouver et de scraper automatiquement les métriques des services qui tournent dans le cluster. Kubernetes propose plusieurs méthodes pour configurer la découverte de services, et nous allons nous concentrer sur trois des plus courantes : les Endpoints, les Services, et les Pods.

4.1 – Découverte via Endpoints

Les Endpoints sont des ressources Kubernetes qui maintiennent la liste des adresses IP des Pods associés à un service. Prometheus peut utiliser ces informations pour découvrir les services à scraper.

Configuration de Prometheus pour scraper via Endpoints:

• Scrape Config: Dans le fichier prometheus.yml, vous configurez les jobs de scraping pour utiliser kubernetes_sd_configs avec role: endpoints.

Exemple de configuration:

Cette configuration permet à Prometheus de découvrir automatiquement tous les endpoints annotés spécifiquement pour le scraping et d’extraire les métriques depuis les ports nommés http.

4.2 – Découverte via Services

Les Services dans Kubernetes agissent comme un découvreur et un équilibreur de charge pour les Pods. Les services sont souvent utilisés pour configurer la découverte de services dans Prometheus, car ils offrent une abstraction qui reste constante même si les Pods sous-jacents changent.

Configuration de Prometheus pour scraper via Services:

• Scrape Config: Utiliser role: service dans kubernetes_sd_configs pour découvrir les services.

Exemple de configuration:

Cette configuration permet à Prometheus de découvrir et de scraper les services qui ont une annotation prometheus.io/scrape: true.

c. Découverte via Pods

Les Pods peuvent être scrapés directement sans passer par un service, permettant à Prometheus de récupérer les métriques directement des Pods individuels.

Configuration de Prometheus pour scraper via Pods:

• Scrape Config: Utiliser role: pod dans kubernetes_sd_configs pour découvrir les pods directement.

Exemple de configuration:

Cette méthode est particulièrement utile pour les environnements où les pods ne sont pas regroupés derrière un service, ou pour des cas d’utilisation spécifiques où le scraping direct des pods est nécessaire.

Ces méthodes de service discovery permettent à Prometheus de s’adapter dynamiquement à l’environnement Kubernetes en évolution, en garantissant que toutes les cibles pertinentes sont monitorées efficacement

V – Ajout de Nouvelles Cibles dans Prometheus

L’ajout de nouvelles cibles à Prometheus pour monitorer diverses applications et services au sein de votre cluster Kubernetes peut être effectué de deux façons principales : par la configuration directe avec additionalScrapeConfigs ou via l’utilisation de ServiceMonitors dans un environnement géré par Prometheus Operator.

5.1 – Configuration Directe avec additionalScrapeConfigs

Pour les configurations où vous souhaitez un contrôle direct et manuel, ou lorsque Prometheus Operator n’est pas en place, vous pouvez utiliser additionalScrapeConfigs. Cette méthode permet d’ajouter directement des configurations de scraping supplémentaires dans Prometheus.

Utilisation de additionalScrapeConfigs à l’intérieur du cluster: Vous pouvez spécifier des cibles additionnelles directement dans le fichier prometheus.yml ou via un ConfigMap externe qui est chargé dans Prometheus. Ce ConfigMap peut être mis à jour dynamiquement pour refléter de nouvelles cibles à scraper.

Exemple de configuration dans le cluster:

Dans cet exemple, Prometheus est configuré pour découvrir et scraper un service spécifique au sein du même cluster Kubernetes. Il utilise kubernetes_sd_configs pour découvrir les endpoints, et relabel_configs pour filtrer et reformater les labels de manière appropriée.

5.2 – Utilisation de ServiceMonitor

Le ServiceMonitor est une ressource de type Custom Resource Definition (CRD), fournie par le Prometheus Operator, qui permet de décrire plus formellement les services à scraper dans le cluster.

Définition et Avantages d’un ServiceMonitor:

• Définition : Un ServiceMonitor spécifie les services à scraper en se basant sur des labels de sélecteur, les ports sur lesquels gratter, et autres configurations spécifiques.
• Avantages : Permet une gestion automatisée et dynamique du scraping, intégrant de façon transparente les nouveaux services qui correspondent aux critères définis.

Pour que Prometheus puisse découvrir et utiliser un ServiceMonitor, il doit y avoir une correspondance de labels entre l’objet Prometheus et le ServiceMonitor. Cette correspondance est généralement réalisée par des labels spécifiques dans la section spec.selector de l’objet Prometheus.

Exemple de configuration d’un ServiceMonitor:

Configuration de l’Objet Prometheus pour Utiliser ServiceMonitor

Pour s’assurer que Prometheus reconnaisse et intègre les ServiceMonitors, il est nécessaire de configurer l’objet Prometheus pour qu’il sélectionne les ServiceMonitors appropriés en utilisant des labels.

Exemple de Configuration de l’Objet Prometheus:

Dans cet exemple, l’objet Prometheus est configuré pour filtrer et utiliser les ServiceMonitors qui portent le label release: prometheus-stack. Ce filtrage est crucial pour que Prometheus applique uniquement les configurations des ServiceMonitors pertinents, évitant les conflits ou les chargements inutiles de configurations non désirées.

En configurant précisément les labels et les sélecteurs sur les ServiceMonitors et l’objet Prometheus, vous assurez une intégration et une gestion efficace des services à monitorer dans votre cluster Kubernetes.

VI – Ajout de rules dans Prometheus

L’ajout de règles de monitoring permet à Prometheus de pré-calculer des expressions ou de générer des alertes basées sur les métriques collectées. Ces règles sont définies dans des fichiers de configuration et chargées dans Prometheus via des objets PrometheusRule. Cette méthode facilite la gestion centralisée et dynamique des règles de monitoring et d’alertes.

Définition et Configuration de PrometheusRule

Définition: Un PrometheusRule est une Custom Resource Definition (CRD) utilisée par Prometheus Operator pour gérer les règles d’évaluation et d’alerte. Chaque PrometheusRule peut contenir plusieurs groupes de règles, chacun avec des règles d’évaluation ou d’alerte.

Avantages:

• Centralisation : Les règles sont gérées de manière centralisée, facilitant les mises à jour et la maintenance.
• Automatisation : Les modifications des règles sont automatiquement appliquées sans nécessiter de redémarrage de Prometheus.
• Sélectivité : Les règles peuvent être appliquées sélectivement en fonction des labels de l’objet Prometheus et du ServiceMonitor.

Exemple de Configuration d’un PrometheusRule:

Dans cet exemple, la règle HighRequestLatency déclenche une alerte si la latence moyenne des requêtes dépasse 0.5 secondes sur les dernières 5 minutes pour le job spécifié. L’alerte persiste pendant 10 minutes avant d’être déclenchée.

Chargement et Gestion des PrometheusRule

Les objets PrometheusRule doivent être déployés dans les mêmes namespaces que l’objet Prometheus ou là où le Prometheus Operator peut y accéder. Ils sont souvent regroupés par application ou par environnement pour faciliter leur gestion.

Points Clés de Gestion:

• Validation : Avant le déploiement, validez les expressions des règles pour éviter des erreurs qui pourraient affecter le fonctionnement de Prometheus.
• Séparation : Organisez les règles par gravité, fonctionnalité ou équipe pour simplifier la gestion et la surveillance.
• Surveillance : Surveillez l’état de vos règles via l’interface utilisateur de Prometheus ou des outils externes pour assurer qu’elles sont appliquées correctement et fonctionnent comme prévu.

Cette configuration des règles de monitoring offre un moyen puissant et flexible de gérer les performances et la sécurité des applications dans un environnement Kubernetes.

VII – Ajout de Rules d’Alerte dans Prometheus avec Alertmanager

L’intégration d’Alertmanager à Prometheus est essentielle pour gérer les notifications d’alerte de manière efficace. Alertmanager traite les alertes envoyées par Prometheus et s’occupe de leur routage, de leur regroupement, et de leur suppression des doublons avant d’envoyer les notifications aux destinataires appropriés.

Définition et Configuration de AlertmanagerConfig

Définition: AlertmanagerConfig est une Custom Resource Definition (CRD) utilisée par Prometheus Operator pour configurer les aspects de routage et de notification des alertes dans Alertmanager. Chaque AlertmanagerConfig peut spécifier des récepteurs, des routages et des inhibitions pour des scénarios d’alerte spécifiques.

Avantages:

• Flexibilité : Permet de configurer des politiques de routage d’alertes complexes et des récepteurs multiples.
• Modularité : Facilite la gestion des configurations d’alerte sans toucher à la configuration principale d’Alertmanager.
• Isolation : Les modifications peuvent être appliquées à des portions de la configuration sans risque d’affecter l’ensemble du système d’alerte.

Exemple de Configuration d’un AlertmanagerConfig:

Dans cet exemple, AlertmanagerConfig configure un récepteur email pour l’équipe X, où les alertes de sévérité ‘critical’ sont groupées par nom d’alerte et job, avec des délais de regroupement et des intervalles spécifiés. Les alertes résolues sont également envoyées.

Chargement et Gestion des AlertmanagerConfig

Points Clés de Gestion:

• Déploiement : Assurez-vous que les AlertmanagerConfig sont déployés dans le même namespace que l’Alertmanager pour garantir leur découverte et leur application.
• Validation : Validez les configurations avant le déploiement pour éviter des erreurs qui pourraient compromettre la gestion des alertes.
• Surveillance : Surveillez le comportement d’Alertmanager pour s’assurer que les alertes sont traitées comme prévu, en utilisant des métriques et des logs.

Cette étape complète la configuration d’un système de monitoring robuste avec Prometheus et Alertmanager dans un environnement Kubernetes, vous permettant de surveiller efficacement votre infrastructure et vos applications, tout en gérant les alertes de manière proactive.

Conclusion

Au terme de ce guide approfondi, nous avons exploré en détail comment mettre en place et configurer un système de monitoring robuste pour un cluster Kubernetes en utilisant Prometheus, intégré avec des composants essentiels comme Grafana, Alertmanager, et Prometheus Operator. Nous avons abordé l’installation via Helm, la configuration technique de chaque composant, la gestion de l’accès externe, le service discovery efficace, l’ajout de nouvelles cibles de scraping, et la configuration des règles de monitoring et d’alerte.

La mise en place d’un tel système de monitoring offre plusieurs avantages clés :

1. Visibilité Améliorée : Accédez à des données détaillées sur l’état et la performance de votre cluster, permettant une prise de décision rapide et informée.
2. Proactivité : Grâce aux alertes configurables, réagissez rapidement aux incidents potentiels avant qu’ils ne deviennent critiques.
3. Automatisation : L’automatisation du service discovery et de la configuration des règles simplifie la gestion au quotidien et réduit les risques d’erreur humaine.
4. Flexibilité : La capacité d’ajuster les configurations en fonction des besoins spécifiques de votre environnement offre une adaptabilité essentielle.

Avec les connaissances et les configurations fournies dans ce guide, vous êtes maintenant équipé pour déployer et gérer un environnement de monitoring qui non seulement surveille l’état de santé de votre cluster Kubernetes, mais qui aide également à maintenir et à améliorer la stabilité et la performance de vos applications.