视频字幕
Grafana在Kubernetes中显示指标的核心原理是：Grafana本身并不直接收集K8s指标，而是作为一个强大的可视化仪表盘工具，从专门的监控系统中查询和展示数据。最常用的监控系统是Prometheus。
监控数据的收集是一个多层次的过程。首先，kube-state-metrics组件暴露集群状态信息，如Pod数量、部署状态等。同时，每个节点上的node-exporter收集节点层面的指标，而cAdvisor则负责收集容器的资源使用情况。Prometheus作为时序数据库，定期从这些组件拉取指标数据。
Grafana通过PromQL查询语言从Prometheus获取时序数据。用户可以编写查询语句来获取特定的指标，如CPU使用率、内存消耗、Pod数量等。Grafana将这些数据转换为直观的图表，包括折线图、柱状图、热力图等多种可视化形式，帮助运维人员快速了解集群状态。
总结一下Grafana在Kubernetes中显示指标的完整流程：首先，K8s集群运行各种应用并暴露指标；然后，各种采集器如kube-state-metrics、node-exporter收集监控数据；接着，Prometheus作为时序数据库存储这些数据；最后，Grafana查询Prometheus并将数据可视化展示给用户。这个监控体系能够实时监控集群健康状态，快速定位性能瓶颈，设置智能告警规则，为运维决策提供数据支持。
监控数据的收集是一个多层次的过程。首先，kube-state-metrics组件暴露集群状态信息，如Pod数量、部署状态等。同时，每个节点上的node-exporter收集节点层面的指标，而cAdvisor则负责收集容器的资源使用情况。Prometheus作为时序数据库，定期从这些组件拉取指标数据。
Grafana通过PromQL查询语言从Prometheus获取时序数据。用户可以编写查询语句来获取特定的指标，如CPU使用率、内存消耗、Pod数量等。Grafana将这些数据转换为直观的图表，包括折线图、柱状图、热力图等多种可视化形式，帮助运维人员快速了解集群状态。
总结一下Grafana在Kubernetes中显示指标的完整流程：首先，K8s集群运行各种应用并暴露指标；然后，各种采集器如kube-state-metrics、node-exporter收集监控数据；接着，Prometheus作为时序数据库存储这些数据；最后，Grafana查询Prometheus并将数据可视化展示给用户。这个监控体系能够实时监控集群健康状态，快速定位性能瓶颈，设置智能告警规则，为运维决策提供数据支持。
在实际应用中，建议使用社区提供的预制仪表盘模板来快速部署监控系统。同时要设置合理的数据保留策略以平衡存储成本和历史数据需求。配置多级告警通知机制确保关键问题能及时响应。定期备份Grafana配置防止数据丢失，并持续优化查询性能避免系统过载。通过这些最佳实践，可以构建稳定高效的Kubernetes监控体系。