[update] 更新部分文档说明

SUMMARY.md

@@ -54,11 +54,6 @@
 * [PVC](docs/34.PVC.md)
 * [StorageClass](docs/35.StorageClass.md)
 
-### CI/CD:
-* [动态 Jenkins Slave](docs/36.Jenkins Slave.md)
-* [Jenkins Pipeline 部署 Kubernetes 应用](docs/37.Jenkins Pipeline.md)
-* [Jenkins BlueOcean](docs/38.Jenkins BlueOcean.md)
-
 ### 服务发现
 * [kubedns](docs/39.kubedns.md)
 * [ingress 安装配置](docs/40.ingress.md)
@@ -94,4 +89,11 @@
 
 ### 日志收集
 * [日志收集架构](docs/61.日志收集架构.md)
-* [搭建 EFK 日志系统](docs/62.搭建 EFK 日志系统.md)
\ No newline at end of file
+* [搭建 EFK 日志系统](docs/62.搭建 EFK 日志系统.md)
+
+
+### CI/CD:
+* [动态 Jenkins Slave](docs/36.Jenkins Slave.md)
+* [Jenkins Pipeline 部署 Kubernetes 应用](docs/37.Jenkins Pipeline.md)
+* [Jenkins BlueOcean](docs/38.Jenkins BlueOcean.md)
+* [Harbor](docs/63.Harbor.md)

docs/52.Prometheus基本使用.md

@@ -206,20 +206,29 @@ kind: ClusterRole
 metadata:
   name: prometheus
 rules:
-- apiGroups: [""]
+- apiGroups:
+  - ""
   resources:
   - nodes
   - services
   - endpoints
   - pods
   - nodes/proxy
-  verbs: ["get", "list", "watch"]
-- apiGroups: [""]
+  verbs:
+  - get
+  - list
+  - watch
+- apiGroups:
+  - ""
   resources:
   - configmaps
-  verbs: ["get"]
-- nonResourceURLs: ["/metrics"]  # 对非资源型 endpoint metrics 进行 get 操作
-  verbs: ["get"]
+  - nodes/metrics
+  verbs:
+  - get
+- nonResourceURLs:
+  - /metrics
+  verbs:
+  - get
 ---
 apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
 kind: ClusterRoleBinding

docs/62.搭建 EFK 日志系统.md

@@ -51,7 +51,7 @@ kind: Service
 apiVersion: v1
 metadata:
   name: elasticsearch
-  namespace: kube-logging
+  namespace: logging
   labels:
     app: elasticsearch
 spec:
@@ -442,7 +442,7 @@ kibana          NodePort    10.105.208.253   <none>        5601:31816/TCP      2
 ![kibana welcome](https://ws3.sinaimg.cn/large/006tNc79gy1fz9h04vmnnj316o0tktdh.jpg)
 
 
-## 部署 Fluentd 
+## 部署 Fluentd
 `Fluentd` 是一个高效的日志聚合器，是用 Ruby 编写的，并且可以很好地扩展。对于大部分企业来说，Fluentd 足够高效并且消耗的资源相对较少，另外一个工具`Fluent-bit`更轻量级，占用资源更少，但是插件相对 Fluentd 来说不够丰富，所以整体来说，Fluentd 更加成熟，使用更加广泛，所以我们这里也同样使用 Fluentd 来作为日志收集工具。
 
 ### 工作原理
@@ -459,7 +459,7 @@ Fluentd 通过一组给定的数据源抓取日志数据，处理后（转换成
 一般来说我们是通过一个配置文件来告诉 Fluentd 如何采集、处理数据的，下面简单和大家介绍下 Fluentd 的配置方法。
 
 #### 日志源配置
-比如我们这里为了收集 Kubernetes 节点上的所有容器日志，就需要做如下的日志源配置：
+比如我们这里为了收集 Kubernetes 节点上的所有容器日志，就需要做如下的日志源配置：
 ```
 <source>
 
@@ -829,17 +829,17 @@ Fluentd 启动成功后，我们可以前往 Kibana 的 Dashboard 页面中，
 
 ![create index](https://ws3.sinaimg.cn/large/006tNc79gy1fz9nkcfrrrj31cf0u00y2.jpg)
 
-在这里可以配置我们需要的 Elasticsearch 索引，前面 Fluentd 配置文件中我们采集的日志使用的是 logstash 格式，这里只需要在文本框中输入`logstash-*`即可匹配到 Elasticsearch 集群中的所有日志数据，然后点击下一步，进入以下页面：
+在这里可以配置我们需要的 Elasticsearch 索引，前面 Fluentd 配置文件中我们采集的日志使用的是 logstash 格式，这里只需要在文本框中输入`logstash-*`即可匹配到 Elasticsearch 集群中的所有日志数据，然后点击下一步，进入以下页面：
 
 ![index config](https://ws2.sinaimg.cn/large/006tNc79gy1fz9noes54aj31di0u043y.jpg)
 
-在该页面中配置使用哪个字段按时间过滤日志数据，在下拉列表中，选择`@timestamp`字段，然后点击`Create index pattern`，创建完成后，点击左侧导航菜单中的`Discover`，然后就可以看到一些直方图和最近采集到的日志数据了：
+在该页面中配置使用哪个字段按时间过滤日志数据，在下拉列表中，选择`@timestamp`字段，然后点击`Create index pattern`，创建完成后，点击左侧导航菜单中的`Discover`，然后就可以看到一些直方图和最近采集到的日志数据了：
 
 ![log data](https://ws4.sinaimg.cn/large/006tNc79gy1fz9ntqiplvj31df0u04bf.jpg)
 
 
 ### 测试
-现在我们来将上一节课的计数器应用部署到集群中，并在 Kibana 中来查找该日志数据。
+现在我们来将上一节课的计数器应用部署到集群中，并在 Kibana 中来查找该日志数据。
 
 新建 counter.yaml 文件，文件内容如下：
 ```yaml
@@ -860,13 +860,13 @@ spec:
 $ kubectl create -f counter.yaml
 ```
 
-Pod 创建并运行后，回到 Kibana Dashboard 页面，在上面的`Discover`页面搜索栏中输入`kubernetes.pod_name:counter`，就可以过滤 Pod 名为 counter 的日志数据：
+Pod 创建并运行后，回到 Kibana Dashboard 页面，在上面的`Discover`页面搜索栏中输入`kubernetes.pod_name:counter`，就可以过滤 Pod 名为 counter 的日志数据：
 
 ![counter log data](https://ws4.sinaimg.cn/large/006tNc79gy1fz9o3c5ds8j31df0u0qg5.jpg)
 
 我们也可以通过其他元数据来过滤日志数据，比如
 您可以单击任何日志条目以查看其他元数据，如容器名称，Kubernetes 节点，命名空间等。
 
-到这里，我们就在 Kubernetes 集群上成功部署了 EFK ，要了解如何使用 Kibana 进行日志数据分析，可以参考 Kibana 用户指南文档：[https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/index.html](https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/index.html)
+到这里，我们就在 Kubernetes 集群上成功部署了 EFK ，要了解如何使用 Kibana 进行日志数据分析，可以参考 Kibana 用户指南文档：[https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/index.html](https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/index.html)
 
-当然对于在生产环境上使用 Elaticsearch 或者 Fluentd，还需要结合实际的环境做一系列的优化工作，本文中涉及到的资源清单文件都可以在[]()找到。
+当然对于在生产环境上使用 Elaticsearch 或者 Fluentd，还需要结合实际的环境做一系列的优化工作，本文中涉及到的资源清单文件都可以在[https://github.com/cnych/kubernetes-learning/tree/master/efkdemo](https://github.com/cnych/kubernetes-learning/tree/master/efkdemo)找到。