Prometheus Operator与OpenSearch Prometheus Exporter插件集成实践
概述
在Kubernetes环境中监控OpenSearch集群时,Prometheus Operator与OpenSearch Prometheus Exporter插件的组合是一种常见方案。本文将详细介绍这两者的集成原理、常见问题及解决方案。
核心组件介绍
Prometheus Operator
Prometheus Operator是Kubernetes上管理Prometheus监控系统的专用Operator。它简化了Prometheus实例的部署和管理,通过自定义资源定义(CRD)如Prometheus、ServiceMonitor等来实现声明式配置。
OpenSearch Prometheus Exporter插件
这是OpenSearch官方提供的插件,用于将OpenSearch集群的监控指标暴露为Prometheus可抓取的格式。插件安装后会自动创建/metrics端点,并可选地生成ServiceMonitor资源。
集成工作原理
-
插件部署阶段:当在OpenSearch集群中启用Prometheus Exporter插件时,插件会自动配置/metrics端点并生成ServiceMonitor资源。
-
Operator感知阶段:Prometheus Operator会监听集群中的ServiceMonitor资源变化。当检测到新的ServiceMonitor时,Operator会更新Prometheus配置,使其开始抓取对应的指标。
-
证书验证问题:由于OpenSearch通常使用HTTPS,Prometheus在抓取指标时需要处理证书验证问题。默认情况下会进行严格验证,这在测试环境或使用自签名证书时可能导致问题。
常见问题解决方案
ServiceMonitor自动管理问题
OpenSearch Prometheus Exporter插件创建的ServiceMonitor实际上由OpenSearch Operator管理,而非Prometheus Operator。这解释了为什么手动修改ServiceMonitor后会被自动恢复。
忽略证书验证的正确方式
要在Prometheus抓取指标时忽略证书验证,应在OpenSearch的配置中添加以下参数:
monitoring:
tlsConfig:
insecureSkipVerify: true
这一配置需要添加到OpenSearch的部署配置中,而非直接修改ServiceMonitor,因为后者会被OpenSearch Operator自动恢复。
最佳实践建议
-
明确组件职责:理解Prometheus Operator只负责管理Prometheus实例,而ServiceMonitor的实际管理方是OpenSearch Operator。
-
配置层次清晰:与证书验证相关的配置应放在OpenSearch的部署配置中,而非事后修改生成的资源。
-
生产环境安全:在测试环境可以使用insecureSkipVerify,但在生产环境应配置正确的CA证书。
-
版本兼容性:确保Prometheus Operator版本与OpenSearch插件版本兼容,避免因API版本差异导致的问题。
总结
通过理解Prometheus Operator与OpenSearch Prometheus Exporter插件各自的管理边界和工作原理,可以更有效地解决集成过程中遇到的问题。关键是要认识到ServiceMonitor的生命周期管理方是OpenSearch Operator,因此相关配置应通过OpenSearch的声明式配置来完成,而非直接修改生成的资源。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00