Prometheus Operator中ServiceMonitor无法发现目标的问题分析
问题背景
在使用Prometheus Operator时,用户创建了ServiceMonitor资源,但发现Prometheus的目标列表中没有出现预期的监控目标。通过查看日志,发现Prometheus服务账号缺少必要的权限,无法在指定命名空间中列出服务和端点资源。
错误分析
从日志中可以看到两个关键错误信息:
User "system:serviceaccount:monitoring:prometheus-k8s" cannot list resource "services" in API group "" in the namespace "aicloud"User "system:serviceaccount:monitoring:prometheus-k8s" cannot list resource "endpoints" in API group "" in the namespace "aicloud"
这些错误表明Prometheus Operator使用的服务账号prometheus-k8s缺少在aicloud命名空间中列出服务和端点资源的权限。这是Kubernetes RBAC(基于角色的访问控制)机制阻止了这些操作。
根本原因
Prometheus Operator需要能够发现和监控跨命名空间的服务,这要求它具备以下能力:
- 列出所有命名空间中的服务(Service)资源
- 列出所有命名空间中的端点(Endpoints)资源
- 读取ServiceMonitor和PodMonitor等自定义资源
当这些权限不足时,就会出现上述错误,导致ServiceMonitor无法正常工作。
解决方案
1. 检查并更新ClusterRole
确保prometheus-k8s服务账号绑定的ClusterRole包含以下权限:
rules:
- apiGroups: [""]
resources:
- services
- endpoints
- pods
verbs: ["get", "list", "watch"]
2. 检查RoleBinding范围
确认RoleBinding是否正确地将ClusterRole绑定到了prometheus-k8s服务账号,并且作用范围包含了aicloud命名空间。
3. 验证ServiceMonitor配置
确保ServiceMonitor资源的配置正确,特别是namespaceSelector和selector字段:
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: example-service-monitor
namespace: monitoring
spec:
namespaceSelector:
any: true # 监控所有命名空间
selector:
matchLabels:
app: example-app # 匹配服务的标签
endpoints:
- port: web # 服务中定义的端口名称
4. 检查Prometheus资源配置
验证Prometheus资源中的serviceMonitorNamespaceSelector和serviceMonitorSelector配置是否正确:
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:
name: prometheus
namespace: monitoring
spec:
serviceAccountName: prometheus-k8s
serviceMonitorNamespaceSelector: {} # 选择所有命名空间
serviceMonitorSelector: {} # 选择所有ServiceMonitor
最佳实践
- 最小权限原则:只为Prometheus服务账号授予必要的权限
- 命名空间管理:如果不需要跨命名空间监控,可以限制
namespaceSelector的范围 - 标签管理:使用一致的标签策略,便于ServiceMonitor选择目标服务
- 日志监控:定期检查Prometheus和Operator的日志,及时发现权限问题
- 版本兼容性:确保Prometheus Operator版本与Kubernetes集群版本兼容
总结
Prometheus Operator中ServiceMonitor无法发现目标通常是由于RBAC权限配置不当导致的。通过正确配置ClusterRole、RoleBinding以及ServiceMonitor资源,可以解决这类问题。在实际生产环境中,建议遵循最小权限原则,同时确保监控系统能够访问所有需要监控的资源。定期审计权限配置和监控系统日志,可以提前发现并解决潜在的权限问题。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00