使用 docker 搭建 granfana+prometheus 监控平台监控测试服务器资源

本贴最后更新于 1175 天前,其中的信息可能已经时移俗易

互联网发展的今天,人们对互联网产品的用户体验要求也越来越高,企业为了能提供更优质的用户体验,就会绞尽脑汁想尽各种办法。而对于服务器的资源监控,搭建一个资源监控平台,就是一个很好的维护优质服务的保障平台。利用监控平台,监控服务器资源的使用情况,实时查看用户在使用企业产品服务时,基础支撑能力情况,发现监控异常,能够第一时间做出相应的调整决策,从而保障提供用户优质体验。

今天,就给大家讲解一种基于目前企业普遍使用的技术,快速搭建一个非常前沿、高大上的监控平台:docker + grafana + prometheus

grafana20210108130238.png

docker

docker相信大家都已经在用了,因为现在大多企业中都在用。使用它来搭建环境,相比传统方式,速度要快非常非常多,同时,服务运行起来后,对资源的消耗也少很多,而且还能方便对各种服务进行定向扩容。而它的安装也非常的简单,准备一台linux机器,如centos7,只需要执行两个命令,就可以安装成功。

注意: 下面没有特别说明,默认linux机器防火墙是关闭的;linux机器与被测服务器网络是通的。

# centos7 安装docker 
# 安装依赖
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

#安装docker
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

# 设置开机启动
systemctl enable docker

prometheus

Prometheus是一套开源的监控+预警+时间序列数据库的组合,现在越来越多的公司或组织开始采用Prometheus,现在常见的kubernetes容器管理系统,也会搭配Prometheus来进行监控。

Prometheus本身不具备收集监控数据功能,需要使用http接口来获取不同的export收集的数据,存储到时序数据库中。

使用docker方式安装Prometheus非常的简单

# 下载Prometheus镜像
docker pull prom/prometheus

# 创建Prometheus容器
docker run -itd --name=docker_prometheus --restart=always -p 9090:9090 prom/prometheus

容器创建成功后,即可通过浏览器访问 http://prometheus机器ip:9090 查看

prometheus20210108134931.png

grafana

Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据库查询后可视化的展示,并及时通知。官方提供了非常多的可视化模板,根据不同的数据源,选择不同的插件或模板即可。

使用docker安装,也是非常非常简单

# 下载镜像
docker pull grafana/grafana

# 创建容器
docker run -itd --name=grafana \
	--restart=always \
	-p 3000:3000 \
	-v $PWD/grafana-storage:/var/lib/grafana \
	grafana/grafana

容器创建成功后,即可通过浏览器访问 http://grafana机器ip:3000,默认账号密码都是:admin

grafana20210108135726.png

node_export

node_export是Prometheus的一个export,主要是用来收集服务器硬件资源使用情况的。所以这个往往会部署再被监控的服务器上。即:grafana、Prometheus会独立部署在一台机器上,node_export则被部署在被监控的服务器上,收集被监控的服务器资源数据,给Prometheus,然后再通过grafana展示出来。

node_export部署在被监控的服务器上,可以根据服务器的实际情况,选择直接安装,还是用docker安装。

# 下载镜像
docker pull prom/node-exporter

# 创建容器
docker run -itd --name=node-exporter \
	--restart=always \
	-p 9100:9100  \
	-v "/proc:/host/proc:ro" \
	-v "/sys:/host/sys:ro" \
	-v "/:/rootfs:ro" \
	prom/node-exporter

node-exporter部署启动好了后,在服务器的防火墙上开放9100端口,则可以通过浏览器访问 http://服务器ip:9100/metrics 查看监控收集的数据。

nodexporter20210108142141.png

配置Prometheus+node_exporter

prometheus本身没有数据收集功能,需要用node_exporter收集,他们俩之间如何连接在一起呢?这就要修改Prometheus的配置文件,这个文件在Prometheus容器的 /etc/prometheus/prometheus.yml

# 从Prometheus容器中拷贝配置文件到宿主机
docker cp docker_prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml $PWD

修改prometheus.yml文件

vim prometheus.yml


scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
        labels:
          instance: prometheus
 
  - job_name: linux
    static_configs:
      - targets: ['被监控的服务器ip:9100']
        labels:
          instance: localhost

注意 :yml文件的编辑,注意格式;想添加多个监控服务器时,可以在中括号中,用逗号分隔写多个

# 把修改后的Prometheus配置文件拷贝到容器中
docker cp $PWD/prometheus.yml docker_prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml

重启Prometheus容器

docker restart docker_prometheus

配置Grafana+Prometheus

现在,万事俱备,只欠东风了,只需要配置grafana+prometheus就能看到监控结果了。

用浏览器访问 http://grafana机器ip:3000 登录用户密码:admin

登录后,在首页,选择 "Add your first data source"

grafana20210108144721.png

选择 Prometheus,填写相关信息

grafana20210108145707.png

点击back按钮,回到首页

再点击 import

grafana20210108145855.pnggrafana20210108150112.png

输入12884,点击 load

再页面底部,Prometheus数据库下拉框中,选择自己添加的数据源的名称,点击 import按钮,所有工作就都完成。

grafana20210108150757.png

2 操作
Allen 在 2021-01-08 19:19:52 更新了该帖
Allen 在 2021-01-08 19:17:42 更新了该帖
3 回帖
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  • Allen 1 1 赞同

    我理解你的问题是问: node_exporter容器设置不同的CPU、内存情况下数据收集信息。

    你设置node容器的CPU和内存,只是node自身容器的运行资源不一样而已,并不改变宿主机的资源使用情况,node_exporter是收集宿主机的硬件资源使用情况,所以,不管你如何设置node容器的资源,理论上都不会影响收集的宿主机硬件资源使用情况。 当然,这只是理论上,实际因为node容器的资源分配不同,监控的数据会有稍稍差异。

  • 其他回帖
  • dengdeng

    老师 您好 我想问个问题 Prometheus+node_export+grafana,两台机器的时间是一致的,grafana展示不出数据,想问一下是什么原因造成的?

  • JujnP

    提个问题
    如果我在node容器中设置的cpu和内存与宿主机器的配置不一致,那我node_exporter容器收集到的数据是宿主机器的还是容器里头的?

    如果容器中设置的cpu和宿主机器的一致,那又是什么情况呢?

    1 回复