前提条件：安装好了metrics
- 下载需要的配置文件
git clone https://github.com/ielepro/k8s-prometheus-grafana
- 先部署
node_exporter
prometheus通过HTTP周期性抓取指标数据，监控目标上用于接受并响应的数据抓取请求的组件统称为export。prometheus为监控类UNIX操作系统提供了一个专用的node_exporter程序，能够收集多种指标数据，k8s中运行为守护进程监听在9100端口，通过url路径/metrics提供数据。
~]# cd k8s-prometheus-grafana/
~]# ls
grafana node-exporter.yaml prometheus README.md
~]# kubectl apply -f node-exporter.yaml
- 部署
prometheus
我自己部署过程中遇到的坑：
因为主机配置比较差，但prometheus.deploy.yml里面定义的resources的limits又比较大，导致一部署memory与cpu就被占满，然后kube-scheduler-master与kube-controller-manager-master一直重启，最后非常卡，只能关机重启解决，所以建议如果自己的主机资源不太多，可以适当的改一下这个资源限制。
比如我的配置：
---
spec:
spec:
containers:
...
resources:
requests:
cpu: 100m
memory: 100Mi
limits:
cpu: 100m
memory: 150Mi
...
等node_exporter启动成功运行后，就可以一键部署prometheus了
~]# kubectl apply -f prometheus
~]# kubectl get pod -n kube-system
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
metrics-server-5f78f74857-vq8db 1/1 Running 3 21h
node-exporter-6tzrm 1/1 Running 2 15h
prometheus-79bc5658d4-4gn28 1/1 Running 1 104m
