下图是该方案的部署架构，主要包括：
利用Heapster收集K8s的性能数据，包含CPU，Memory，Network，File System等
利用Heapster的Statsd Sink，发送数据到Splunk的Metrics Store
利用Splunk的搜索命令和仪表盘功能对性能数据进行监控
前期主要要准备好两件事：
编译最新的Heapster的镜像，并上传到某个公共的Docker镜像仓库，例如docker hub
在Splunk中配置Metrics Store和对应的网络输入（Network Input UDP／TCP）
这里主要要做的选择是Statsd的传输协议用UDP还是TCP。这里我推荐使用TCP。 最新的Heapster代码支持不同的Backend，包含了log, influxdb, stackdriver, gcp monitoring, gcp logging, statsd, hawkular-metrics, wavefront, openTSDB, kafka, riemann, elasticsearch等等。因为Splunk的Metrics Store支持statsd协议，所以可以很容易的和Heapster集成。
首先我们需要利用最新的heapster代码，编译一个容器镜像，因为docker hub上的heapsterd的官方镜像的版本比较旧，并不支持statsd。所以需要自己编译。
mkdir myheapster mkdir myheapster/src export GOPATH=myheapster cd myheapster/src git clone https://github.com/kubernetes/heapster.git cd heapster make container
运行以上的命令来编译最新的heapster镜像。
注意，heapster缺省使用udp协议，如果想要使用tcp，需要修改代码
https://github.com/kubernetes/heapster/blob/master/metrics/sinks/statsd/statsd_client.go
func (client *statsdClientImpl) open() error {
var err error
client.conn, err = net.Dial("udp", client.host)
if err != nil {
glog.Errorf("Failed to open statsd client connection : %v", err)
} else {
glog.V(2).Infof("statsd client connection opened : %+v", client.conn)
}
return err
}
把udp改成tcp。
我在docker hub上放了两个镜像，分别对应udp版本的tcp版本，大家可以直接使用
naughtytao/heapster-amd64:v1.5.0-beta.3 udp
naughtytao/heapster-amd64:v1.5.0-beta.4 tcp
然后需要在Splunk中配置Metrics Store，参考这个文档
在K8s上部署heapster比较容易，创建对应的yaml配置文件，然后用kubectl命令行创建就好了。
以下是Deployment和Service的配置文件：
deployment.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: heapster
namespace: kube-system
spec:
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
task: monitoring
k8s-app: heapster
version: v6
spec:
containers:
- name: heapster
image: naughtytao/heapster-amd64:v1.5.0-beta.3
imagePullPolicy: Always
command:
- /heapster
- --source=kubernetes:https://kubernetes.default
- --sink=statsd:udp://ip:port?numMetricsPerMsg=1
service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
task: monitoring
# For use as a Cluster add-on (https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons)
# If you are NOT using this as an addon, you should comment out this line.
kubernetes.io/cluster-service: 'true'
kubernetes.io/name: Heapster
name: heapster
namespace: kube-system
spec:
ports:
- port: 80
targetPort: 8082
selector:
k8s-app: heapster
注意这里deployment的--sink的配置，ip是Splunk的IP或者主机名，port的对应的Splunk的data input的端口号。当使用udp协议的时候，需要配置的numMetricsPerMsg的值比较小，当这个值比较大的时候，会出message too long的error。当使用tcp的时候可以配置较大的数值。
运行 kubectl apply -f *.yaml 来部署heapster
如果正常运行，对应的heapster pod的日志如下
I0117 18:10:56.054746 1 heapster.go:78] /heapster --source=kubernetes:https://kubernetes.default --sink=statsd:udp://ec2-34-203-25-154.compute-1.amazonaws.com:8124124?numMetricsPerMsg=10
I0117 18:10:56.054776 1 heapster.go:79] Heapster version v1.5.0-beta.4
I0117 18:10:56.054963 1 configs.go:61] Using Kubernetes client with master "https://kubernetes.default" and version v1
I0117 18:10:56.054978 1 configs.go:62] Using kubelet port 10255
I0117 18:10:56.076200 1 driver.go:104] statsd metrics sink using configuration : {host:ec2-34-203-25-154.compute-1.amazonaws.com:8124124 prefix: numMetricsPerMsg:10 protocolType:etsystatsd renameLabels:map[] allowedLabels:map[] customizeLabel:0x15fc8c0}
I0117 18:10:56.076248 1 driver.go:104] statsd metrics sink using configuration : {host:ec2-34-203-25-154.compute-1.amazonaws.com:8124124 prefix: numMetricsPerMsg:10 protocolType:etsystatsd renameLabels:map[] allowedLabels:map[] customizeLabel:0x15fc8c0}
I0117 18:10:56.076272 1 heapster.go:202] Starting with StatsD Sink
I0117 18:10:56.076281 1 heapster.go:202] Starting with Metric Sink
I0117 18:10:56.090229 1 heapster.go:112] Starting heapster on port 8082
好了如果一切正常的化，heapster会用statsd的协议和格式发送metrics到Splunk的metrics store。
然后就可以用利用SPL的mstats和mcatalog命令来分析，监控metrics数据了。
以下搜索语句列出所有的Metrics
| mcatalog values(metric_name)
以下搜索语句列出整个cluster的CPU使用，我们可以用Area或者Line Chart来可视化搜索结果。
| mstats avg(_value) WHERE metric_name=cluster.cpu/usage_rate span=30m
kube-system namespace的对应内存使用情况
| mstats avg(_value) WHERE metric_name=namespace.kube-system.memory/usage span=30m
大家可以把自己感兴趣的分析结果放在Dashboard中，利用Realtime设置进行监控。
好了，更多的分析选项可以参考Splunk文档。
