部署 Prometheus 主机监控完全体

本文涉及的产品
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
可观测监控 Prometheus 版,每月50GB免费额度
简介: 监控完全体 = Prometheus + Node Exporter + cadvisor + grafana

监控完全体 = Prometheus + Node Exporter + cadvisor + grafana

Prometheus 作为轮转数据库,从各个服务器采集数据;
node-exporter 作为数据采集器,接受 prometheus 采集请求,上报主机各项参数;
vadvisor 作为容器数据采集器,接受 prometheus 采集请求,上报主机 docker 各项参数;
grafana 作为看板,从 prometheus 查询数据做数据可视化。

部署 Promoetheus

准备配置文件 /data/docker/prometheus/prometheus.yml

global:
  scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every 15 seconds.

  # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
  # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
  external_labels:
    monitor: 'codelab-monitor'

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
    scrape_interval: 5s

    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  # 采集node exporter监控数据
  - job_name: 'vps2'
    static_configs:
      - targets: ['10.28.0.1:9100']

准备数据文件夹,并设置访问权限为 nobody

# 创建文件夹
mkdir -p /data/docker/prometheus/data

# 取得nobody的uid
docker run --rm quay.io/prometheus/busybox cat /etc/passwd
···
nobody:x:65534:65534:nobody:/home:/bin/false

# 配置文件夹权限
chown 65534:65534 -R /data/docker/prometheus/data

启动 prometheus

$ docker run -d \
    --name=prometheus \
    -p 9090:9090 \
    --network=myDefault \
    --restart always \
    --volume /data/docker/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    --volume /data/docker/prometheus/data:/prometheus \
    prom/prometheus:v2.40.4 \
    --web.enable-lifecycle \
    --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \
    --storage.tsdb.path=/prometheus \
    --storage.tsdb.retention=365d

$ docker run -d \
    --name=prometheus \
    -p 9090:9090 \
    --network=myDefault \
    --restart always \
    --volume /data/docker/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    --volume /data/docker/prometheus/data:/prometheus \
    prom/prometheus:v2.40.4 \
    --web.enable-lifecycle \
    --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \
    --storage.tsdb.path=/prometheus \
    --storage.tsdb.retention=365d
# --web.enable-lifecycle 允许热加载配置文件
# 注意放在镜像名后面的内容为映射到内部的配置标志

部署 Node Exporter 采集主机数据

可采用编译安装或包管理器直接安装。

编译安装

# x86
$ curl -OL https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.5.0/node_exporter-1.5.0.linux-amd64.tar.gz
$ tar -xzf node_exporter-1.5.0.linux-amd64.tar.gz
$ cp node_exporter-1.5.0.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin/
# arm64
$ curl -OL https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.5.0/node_exporter-1.5.0.linux-arm64.tar.gz
$ tar -xzf node_exporter-1.5.0.linux-arm64.tar.gz
$ cp node_exporter-1.5.0.linux-arm64/node_exporter /usr/local/bin/

$ sudo useradd -rs /bin/false nodeusr

$ echo "[Unit]
Description=Node Exporter
After=network.target

[Service]
User=nodeusr
Group=nodeusr
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter

[Install]
WantedBy=multi-user.target" > /etc/systemd/system/node_exporter.service

$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo systemctl enable node_exporter && systemctl start node_exporter

Ubuntu 等直接安装:

$ apt search node_exporter
Sorting... Done
Full Text Search... Done
prometheus-node-exporter-collectors/focal 0+git20200110.fc91c86-1 all
  Supplemental textfile collector scripts for Prometheus node_exporter

$ apt install -y prometheus-node-exporter-collectors

# 启动服务
$ systemctl enable prometheus-node-exporter.service && systemctl start prometheus-node-exporter.service
Synchronizing state of prometheus-node-exporter.service with SysV service script with /lib/systemd/systemd-sysv-install.
Executing: /lib/systemd/systemd-sysv-install enable prometheus-node-exporter

# OpenWRT
opkg update
opkg install prometheus-node-exporter-lua \
prometheus-node-exporter-lua-nat_traffic \
prometheus-node-exporter-lua-netstat \
prometheus-node-exporter-lua-openwrt \
prometheus-node-exporter-lua-wifi \
prometheus-node-exporter-lua-wifi_stations

curl localhost:9100/metrics

cat /etc/config/prometheus-node-exporter-lua
config prometheus-node-exporter-lua 'main'
        option listen_ipv6 '0'
        option listen_port '9100'
        option listen_interface 'lan'

/etc/init.d/prometheus-node-exporter-lua restart

重载 prometheus 配置文件

# 方法一  使用 SIGHUP 信号
kill -HUP $(pidof prometheus)
# 方法二 使用 POST 请求,需 --web.enable-lifecycle
curl -X POST http://localhost:9090/-/reload
# 实测两种方法在 Docker 下均不生效,猜测外部修改必须重启才能映射入容器,原因待查

部署 cadvisor

# 这里使用了我在 docker hub 镜像的官方 gcr 源镜像
# 避免无法拉取问题
# 普通 docker hub 镜像即可拉取
$ sudo docker run \
  --restart always \
  --volume=/:/rootfs:ro \
  --volume=/var/run:/var/run:ro \
  --volume=/sys:/sys:ro \
  --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
  --publish=8080:8080 \
  --detach=true \
  --name=cadvisor \
  --privileged \
  --device=/dev/kmsg \
  --net=myDefault \
  songtianlun/cadvisor:v0.46.0
$ curl http://localhost:8080

部署 grafana

docker run -d \
    --name=grafana \
    -p 3000:3000 \
    --network=myDefault \
    --restart always \
    grafana/grafana

默认帐号: admin/admin

看板模版在这里找: https://grafana.com/grafana/dashboards/

参考文献

相关实践学习
容器服务Serverless版ACK Serverless 快速入门:在线魔方应用部署和监控
通过本实验,您将了解到容器服务Serverless版ACK Serverless 的基本产品能力,即可以实现快速部署一个在线魔方应用,并借助阿里云容器服务成熟的产品生态,实现在线应用的企业级监控,提升应用稳定性。
目录
相关文章
|
24天前
|
Prometheus 运维 监控
智能运维实战:Prometheus与Grafana的监控与告警体系
【10月更文挑战第26天】Prometheus与Grafana是智能运维中的强大组合,前者是开源的系统监控和警报工具,后者是数据可视化平台。Prometheus具备时间序列数据库、多维数据模型、PromQL查询语言等特性,而Grafana支持多数据源、丰富的可视化选项和告警功能。两者结合可实现实时监控、灵活告警和高度定制化的仪表板,广泛应用于服务器、应用和数据库的监控。
134 3
|
1月前
|
Prometheus Kubernetes 监控
k8s部署针对外部服务器的prometheus服务
通过上述步骤,您不仅成功地在Kubernetes集群内部署了Prometheus,还实现了对集群外服务器的有效监控。理解并实施网络配置是关键,确保监控数据的准确无误传输。随着监控需求的增长,您还可以进一步探索Prometheus生态中的其他组件,如Alertmanager、Grafana等,以构建完整的监控与报警体系。
125 60
|
1月前
|
Prometheus Kubernetes 监控
k8s部署针对外部服务器的prometheus服务
通过上述步骤,您不仅成功地在Kubernetes集群内部署了Prometheus,还实现了对集群外服务器的有效监控。理解并实施网络配置是关键,确保监控数据的准确无误传输。随着监控需求的增长,您还可以进一步探索Prometheus生态中的其他组件,如Alertmanager、Grafana等,以构建完整的监控与报警体系。
224 62
|
15天前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
在 HBase 集群中,Prometheus 通常监控哪些类型的性能指标?
在 HBase 集群中,Prometheus 监控关注的核心指标包括 Master 和 RegionServer 的进程存在性、RPC 请求数、JVM 内存使用率、磁盘和网络错误、延迟和吞吐量、资源利用率及 JVM 使用信息。通过 Grafana 可视化和告警规则,帮助管理员实时监控集群性能和健康状况。
|
1月前
|
自然语言处理 PyTorch 算法框架/工具
掌握从零到一的进阶攻略:让你轻松成为BERT微调高手——详解模型微调全流程,含实战代码与最佳实践秘籍,助你应对各类NLP挑战!
【10月更文挑战第1天】随着深度学习技术的进步,预训练模型已成为自然语言处理(NLP)领域的常见实践。这些模型通过大规模数据集训练获得通用语言表示,但需进一步微调以适应特定任务。本文通过简化流程和示例代码,介绍了如何选择预训练模型(如BERT),并利用Python库(如Transformers和PyTorch)进行微调。文章详细说明了数据准备、模型初始化、损失函数定义及训练循环等关键步骤,并提供了评估模型性能的方法。希望本文能帮助读者更好地理解和实现模型微调。
71 2
掌握从零到一的进阶攻略:让你轻松成为BERT微调高手——详解模型微调全流程,含实战代码与最佳实践秘籍,助你应对各类NLP挑战!
|
24天前
|
Prometheus 运维 监控
智能运维实战:Prometheus与Grafana的监控与告警体系
【10月更文挑战第27天】在智能运维中,Prometheus和Grafana的组合已成为监控和告警体系的事实标准。Prometheus负责数据收集和存储,支持灵活的查询语言PromQL;Grafana提供数据的可视化展示和告警功能。本文介绍如何配置Prometheus监控目标、Grafana数据源及告警规则,帮助运维团队实时监控系统状态,确保稳定性和可靠性。
121 0
|
2月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
介绍如何使用Prometheus进行监控
介绍如何使用Prometheus进行监控
224 3
|
2月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
docker安装prometheus+Granfan并监控容器
【9月更文挑战第14天】本文介绍了在Docker中安装Prometheus与Grafana并监控容器的步骤,包括创建配置文件、运行Prometheus与Grafana容器,以及在Grafana中配置数据源和创建监控仪表盘,展示了如何通过Prometheus抓取数据并利用Grafana展示容器的CPU使用率等关键指标。
|
3月前
|
存储 Prometheus 监控
Grafana 与 Prometheus 集成:打造高效监控系统
【8月更文第29天】在现代软件开发和运维领域,监控系统已成为不可或缺的一部分。Prometheus 和 Grafana 作为两个非常流行且互补的开源工具,可以协同工作来构建强大的实时监控解决方案。Prometheus 负责收集和存储时间序列数据,而 Grafana 则提供直观的数据可视化功能。本文将详细介绍如何集成这两个工具,构建一个高效、灵活的监控系统。
434 1
|
3月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
使用Prometheus搞定微服务监控
使用Prometheus搞定微服务监控
使用Prometheus搞定微服务监控
下一篇
无影云桌面