Prometheus Operator中PrometheusAgent CRD的scrapeConfigSelector配置实践
问题背景
在使用Prometheus Operator监控Kubernetes集群时,用户经常需要监控集群外部的目标。Prometheus Operator提供了多种方式来实现这一需求,其中通过ScrapeConfig CRD和scrapeConfigSelector字段是一种较为灵活的方法。
关键发现
在Prometheus Operator v0.75.2版本中,PrometheusAgent CRD确实支持scrapeConfigSelector字段,但用户在实际配置过程中遇到了几个常见误区:
-
错误地将scrapeConfigSelector添加到CRD定义中:用户最初尝试在CustomResourceDefinition资源中直接添加scrapeConfigSelector字段,这会导致Kubernetes API服务器报错,因为该字段应该出现在PrometheusAgent资源定义中,而不是CRD定义中。
-
CRD版本不匹配问题:当用户尝试更新CRD时,遇到了metadata.annotations过大的错误,这是因为Kubernetes对annotation的大小有限制。解决方案是删除不必要的annotation或分批更新。
-
配置位置理解错误:正确的做法是在PrometheusAgent资源spec中配置scrapeConfigSelector,而不是在CRD定义中。
正确配置方法
要正确配置PrometheusAgent使用ScrapeConfig,需要以下步骤:
-
确保使用匹配版本的CRD:从Prometheus Operator的release分支获取与operator版本匹配的CRD定义。
-
定义PrometheusAgent资源:在PrometheusAgent资源的spec部分添加scrapeConfigSelector字段,示例如下:
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusAgent
metadata:
name: prometheus-agent
namespace: monitoring
spec:
scrapeConfigSelector:
matchLabels:
prometheus: system-monitoring-prometheus
- 创建ScrapeConfig资源:定义包含外部监控目标的ScrapeConfig资源,并确保其标签与上述selector匹配:
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1alpha1
kind: ScrapeConfig
metadata:
name: external-targets
namespace: monitoring
labels:
prometheus: system-monitoring-prometheus
spec:
jobName: 'external-services'
staticConfigs:
- targets:
- external-service:9090
替代方案
如果仍然遇到问题,可以考虑使用additionalScrapeConfigs作为替代方案。这种方法通过Secret或ConfigMap提供额外的scrape配置:
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
name: prometheus
spec:
additionalScrapeConfigs:
name: additional-scrape-configs
key: prometheus-additional.yaml
最佳实践建议
- 始终使用与Operator版本匹配的CRD定义
- 在修改CRD前备份现有配置
- 对于生产环境,建议先在小规模测试环境中验证配置
- 监控Operator日志以获取配置应用过程中的错误信息
- 使用标签系统清晰地组织ScrapeConfig资源
通过正确理解PrometheusAgent CRD和scrapeConfigSelector的工作原理,用户可以更灵活地监控Kubernetes集群内外的各种目标,构建完整的监控体系。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00