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  • 基于Prometheus和Grafana的监控平台 环境搭建
  • 原文出处:https://www.cnblogs.com/jianzh5/p/11706778.html

    相关概念

    微服务中的监控分根据作用领域分为三大类,Logging,Tracing,Metrics。

    • Logging - 用于记录离散的事件。例如,应用程序的调试信息或错误信息。它是我们诊断问题的依据。比如我们说的ELK就是基于Logging。

    • Metrics - 用于记录可聚合的数据。例如,队列的当前深度可被定义为一个度量值,在元素入队或出队时被更新;HTTP 请求个数可被定义为一个计数器,新请求到来时进行累。prometheus专注于Metrics领域。

    • Tracing - 用于记录请求范围内的信息。例如,一次远程方法调用的执行过程和耗时。它是我们排查系统性能问题的利器。最常用的有Skywalking,ping-point,zipkin。

    今天我们主要聊聊Prometheus的监控,接下来我们了解下需要涉及的几个关键组件。

    Prometheus

    Prometheus(中文名:普罗米修斯)是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB). Prometheus使用Go语言开发, 是Google BorgMon监控系统的开源版本。

    Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态, 任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控. 不需要任何SDK或者其他的集成过程。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter,目前开发常用的组件大部分都有exporter可以直接使用, 比如Nginx、MySQL、Linux系统信息、Mongo、ES等

    exporter

    prometheus可以理解为一个数据库+数据抓取工具, 工具从各处抓来统一的数据, 放入prometheus这一个时间序列数据库中. 那如何保证各处的数据格式是统一的呢?就是通过这个exporter. Exporter是一类数据采集组件的总称. Exporter负责从目标处搜集数据, 并将其转化为Prometheus支持的格式, 它开放了一个http接口(以便Prometheus来抓取数据). 与传统的数据采集组件不同的是, Exporter并不向中央服务器发送数据, 而是等待中央服务器(如Prometheus等)主动前来抓取。https://github.com/prometheus 有很多写好的exporter,可以直接下载使用。

    Grafana

    Grafana是一个图形化工具, 它可以从很多种数据源(例如Prometheus)中读取数据信息, 使用很漂亮的图表来展示数据, 并且有很多开源的dashborad可以使用,可以快速地搭建起一个非常精美的监控平台。它与Prometheus的关系就类似于Kibana与ElasticSearch。

    环境准备

    在开始配置之前请下载以下几个软件(直接从github或者grafana官网下载太慢了,简直是龟速而且容易下载失败,建议使用迅雷下载)。

    安装

    准备两台服务器,一台用作安装prometheus和grafana,一台用作放置exporter组件。建立应用文件夹,将相关软件上传至服务器。

    • 192.168.249.131 prometheus,grafana
    • 192.168.249.129 exporter

    prometheus

    使用如下shell命令进行安装并启动

    tar zxvf prometheus-2.13.1.linux-amd64.tar.gz
    mv prometheus-2.13.1.linux-amd64 prometheus
    cd prometheus
    nohup ./prometheus &

    启动完成后,用浏览器打开http://192.168.249.131:9090进行访问,效果如下:
    file

    grafana

    使用如下shell命令进行安装并启动

    tar grafana-6.4.3.linux-amd64.tar.gz
    cd grafana-6.4.3
    nohup ./grafana-server &

    启动完成后,用浏览器打开http://192.168.249.131:3000进行访问,默认账号密码为admin/admin,初次登陆需要修改密码,修改密码并登陆效果如下:
    file

    node_exporter

    使用如下shell命令进行安装并启动

    tar zxvf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz
    mv node_exporter-0.18.1.linux-amd64 node_exporter
    nohup ./node_exporter &

    node exporter默认使用9100端口,可以使用--web.listen-address=":9200"指定端口号。
    启动完成后,用浏览器打开http://192.168.249.129:9100/进行访问,显示效果如下:
    file

    配置

    prometheus

    进入prometheus安装目录,修改prometheus.yml文件,增加监听job server-192.168.249.129,完整配置如下:

    # my global config
    global:
      scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
      evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
      # scrape_timeout is set to the global default (10s).
    
    # Alertmanager configuration
    alerting:
      alertmanagers:
      - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093
    
    rule_files:
      # - "first_rules.yml"
      # - "second_rules.yml"
    
    
    scrape_configs:
      # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
      - job_name: 'prometheus'
        static_configs:
        - targets: ['localhost:9090']
    
      - job_name: '192.168.249.129'
        static_configs:
        - targets: ['192.168.249.129:9100']

    配置完成后重启prometheus,查看监听状态。
    file

    grafana

    • 配置prometheus数据源
      file

    • 官网寻找对应的表盘,我们选择node exporter监控看板
      file

    • 在grafana中在导入表盘
      file
      file

    • 查看监控效果
      file
      file

    至此基于Prometheus的监控环境搭建完成,你也来动手试一下吧。

     

     

     

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  • 原文:https://www.cnblogs.com/zlslch/p/11706943.html
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