Cerebro-Clusters

cerebro 这个名字大家可能觉得很陌生，其实它就是过去的 kopf 插件！因为 Elasticsearch 5.0 不再支持 site plugin，所以 kopf 作者放弃了原项目，另起炉灶搞了 cerebro，以独立的单页应用形式，继续支持新版本下 Elasticsearch 的管理工作。 项目地址：https://github.com/lmenezes/cerebro 安装部署 单页应用

集群运行起来后，你可以用 ceph 工具来监控，典型的监控包括检查 OSD 状态、监视器状态、归置组状态和元数据服务器状态。 交互模式 要在交互模式下运行 ceph ，不要带参数运行 ceph ，例如： ceph ceph> health ceph> status ceph> quorum_status ceph> mon_status 检查集群健康状况 启动集群后、读写数据前，先检查下集群的健

集群监控的本质是一个聚合功能。 单台机器的监控指标难以反应整个集群的情况，我们需要把整个集群的机器（体现为某个HostGroup下的机器）综合起来看。比如所有机器的qps加和才是整个集群的qps，所有机器的request_fail数量 ÷ 所有机器的request_total数量=整个集群的请求失败率。 我们计算出集群的某个整体指标之后，也会有“查看该指标的历史趋势图” “为该指标配置报警” 这种

Kubernetes 使得管理复杂环境变得更简单，但是对 kubernetes 本身的各种组件还有运行在 kubernetes 集群上的各种应用程序做到很好的洞察就很难了。Kubernetes 本身对应用程序的做了很多抽象，在生产环境下对这些不同的抽象组件的健康就是迫在眉睫的事情。 我们在安装 kubernetes 集群的时候，默认安装了 kubernetes 官方提供的 heapster 插件，

在前面的安装heapster插件章节，我们已经谈到Kubernetes本身提供了监控插件作为集群和容器监控的选择，但是在实际使用中，因为种种原因，再考虑到跟我们自身的监控系统集成，我们准备重新造轮子。 针对kubernetes集群和应用的监控，相较于传统的虚拟机和物理机的监控有很多不同，因此对于传统监控需要有很多改造的地方，需要关注以下三个方面： Kubernetes集群本身的监控，主要是kube

在 v1.1 及更高版本的 TiDB Operator 中，我们可以通过简单的 CR 文件（即 TidbMonitor）来快速建立对 Kubernetes 集群上的 TiDB 集群的监控。 快速上手 前置条件 已经安装了 Operator v1.1.0 及以上版本，并且已经更新了相关版本的 CRD 文件 已经设置了默认的 storageClass，并保证其有足够的 PV（默认情况下需要 6 个 P