基于Prometheus和Grafana的监控平台 - 运维告警

本文涉及的产品
可观测监控 Prometheus 版,每月50GB免费额度
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
简介: 基于Prometheus和Grafana的监控平台 - 运维告警

通过前面的文章我们搭建好了监控环境并且监控了服务器、数据库、应用,运维人员可以实时了解当前被监控对象的运行情况,但是他们不可能通过坐在电脑边上盯着DashBoard来发现服务器或应用异常。

这就要求我们需要一个告警功能,当服务器或应用指标异常时发送告警,通过邮件或者短信的形式告诉运维人员及时处理。

今天我们就来聊聊 基于Prometheus和Grafana的监控平台的异常告警功能。


告警方式


Grafana

新版本的Grafana已经提供了告警配置,直接在dashboard监控panel中设置告警即可,但是我用过后发现其实并不灵活,不支持变量,而且好多下载的图表无法使用告警,所以我们不选择使用Grafana告警,而使用Alertmanager。


Alertmanager

相比于Grafana的图形化界面,Alertmanager需要依靠配置文件实现,配置稍显繁琐,但是胜在功能强大灵活。接下来我们就一步一步实现告警通知。

告警类型

Alertmanager告警主要使用以下两种:

  • 邮件接收器 email_config
  • Webhook接收器 webhook_config,会用post形式向配置的url地址发送如下格式的参数。
{
 "version": "2",
 "status": "<resolved|firing>",
 "alerts": [{
   "labels":  < object > ,
   "annotations":  < object > ,
   "startsAt": "<rfc3339>",
   "endsAt": "<rfc3339>"
   }]
 }

「这次主要使用邮件的方式进行告警。」

实现步骤

  • 下载
    从GitHub上下载最新版本的Alertmanager,将其上传解压到服务器上。tar -zxvf alertmanager-0.19.0.linux-amd64.tar.gz
  • 配置Alertmanager
vi alertmanager.yml
global:
  resolve_timeout: 5m
  smtp_smarthost: 'mail.163.com:25' #邮箱发送端口
  smtp_from: 'xxx@163.com'
  smtp_auth_username: 'xxx@163.com' #邮箱账号
  smtp_auth_password: 'xxxxxx' #邮箱密码
  smtp_require_tls: false
route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 10s  # 最初即第一次等待多久时间发送一组警报的通知
  group_interval: 10s # 在发送新警报前的等待时间
  repeat_interval: 1h # 发送重复警报的周期 对于email配置中,此项不可以设置过低,否则将会由于邮件发送太多频繁,被smtp服务器拒绝
  receiver: 'email'
receivers:
  - name: 'email'
    email_configs:
    - to: 'xxx@xxx.com'

修改完成后可以使用 ./amtool check-config alertmanager.yml校验文件是否正确。

校验正确后启动alertmanager。nohup ./alertmanager &。(第一次启动可以不使用nohup静默启动,方便后面查看日志)

我们只定义了一个路由,那就意味着所有由Prometheus产生的告警在发送到Alertmanager之后都会通过名为 email的receiver接收。实际上,对于不同级别的告警,会有不同的处理方式,因此在route中,我们还可以定义更多的子Route。具体配置规则大家可以去百度进一步了解。

  • 配置Prometheus
    在Prometheus安装目录下建立rules文件夹,放置所有的告警规则文件。
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets: ['192.168.249.131:9093']
rule_files:
  - rules/*.yml

在rules文件夹下建立告警规则文件 service_down.yml,当服务器下线时发送邮件。

groups:
 - name: ServiceStatus
   rules:
     - alert: ServiceStatusAlert
       expr: up == 0  
       for: 2m 
       labels:
         team: node
       annotations:
         summary: "Instance {{ $labels.instance }} has bean down"
         description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been down for more than 2 minutes."
         value: "{{ $value }}"

「配置详解」

alert:告警规则的名称。

expr:基于PromQL表达式告警触发条件,用于计算是否有时间序列满足该条件。

for:评估等待时间,可选参数。用于表示只有当触发条件持续一段时间后才发送告警。在等待期间新产生告警的状态为PENDING,等待期后为FIRING。

labels:自定义标签,允许用户指定要附加到告警上的一组附加标签。

annotations:用于指定一组附加信息,比如用于描述告警详细信息的文字等,annotations的内容在告警产生时会一同作为参数发送到Alertmanager。

配置完成后重启Prometheus,访问Prometheus查看告警配置。

  • 测试
    关闭node_exporter,过2分钟就可以收到告警邮件啦,截图如下:
  • Alertmanager的告警内容支持使用模板配置,可以使用好看的模板进行渲染,感兴趣的可以试试!

The More

node exporter的一些计算语句

  • CPU使用率(单位为percent)
    (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)
  • 内存已使用(单位为bytes)
    node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemFree_bytes - node_memory_Cached_bytes - node_memory_Buffers_bytes - node_memory_Slab_bytes
  • 内存使用量(单位为bytes/sec)
    node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemFree_bytes - node_memory_Cached_bytes - node_memory_Buffers_bytes - node_memory_Slab_bytes
  • 内存使用率(单位为percent)
    ((node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemFree_bytes - node_memory_Cached_bytes - node_memory_Buffers_bytes - node_memory_Slab_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes) * 100
  • server1的内存使用率(单位为percent)
    ((node_memory_MemTotal_bytes{instance="server1"} - node_memory_MemAvailable_bytes{instance="server1"})/node_memory_MemTotal_bytes{instance="server1"}) * 100
  • server2的磁盘使用率(单位为percent)
    ((node_filesystem_size_bytes{fstype=~"xfs|ext4",instance="server2"} - node_filesystem_free_bytes{fstype=~"xfs|ext4",instance="server2"}) / node_filesystem_size_bytes{fstype=~"xfs|ext4",instance="server2"}) * 100
  • uptime时间(单位为seconds)
    time() - node_boot_time
  • server1的uptime时间(单位为seconds)
    time() - node_boot_time_seconds{instance="server1"}
  • 网络流出量(单位为bytes/sec)
    irate(node_network_transmit_bytes_total{device!~"lo|bond[0-9]|cbr[0-9]|veth.*"}[5m]) > 0
  • server1的网络流出量(单位为bytes/sec)
    irate(node_network_transmit_bytes_total{instance="server1", device!~"lo|bond[0-9]|cbr[0-9]|veth.*"}[5m]) > 0
  • 网络流入量(单位为bytes/sec)
    irate(node_network_receive_bytes_total{device!~"lo|bond[0-9]|cbr[0-9]|veth.*"}[5m]) > 0
  • server1的网络流入量(单位为bytes/sec)
    irate(node_network_receive_bytes_total{instance="server1", device!~"lo|bond[0-9]|cbr[0-9]|veth.*"}[5m]) > 0
  • 磁盘读取速度(单位为bytes/sec)
    irate(node_disk_read_bytes_total{device=~"sd.*"}[5m])


原创不易,期待您的点赞与转发!


相关实践学习
通过可观测可视化Grafana版进行数据可视化展示与分析
使用可观测可视化Grafana版进行数据可视化展示与分析。
目录
相关文章
|
30天前
|
运维 Prometheus 监控
🎉 WatchAlert - 开源多数据源告警引擎【运维研发必备能力】
WatchAlert 是一个开源的多数据源告警引擎,支持从 Prometheus、Elasticsearch、Kubernetes 等多种数据源获取监控数据,并根据预定义的告警规则触发告警。它具备多数据源支持、灵活的告警规则、多渠道告警通知、可扩展架构和高性能等核心特性,帮助团队更高效地监控和响应问题。项目地址:https://github.com/opsre/WatchAlert
🎉 WatchAlert - 开源多数据源告警引擎【运维研发必备能力】
|
23天前
|
存储 数据采集 Prometheus
Grafana Prometheus Altermanager 监控系统
Grafana、Prometheus 和 Alertmanager 是一套强大的开源监控系统组合。Prometheus 负责数据采集与存储,Alertmanager 处理告警通知,Grafana 提供可视化界面。本文简要介绍了这套系统的安装配置流程,包括各组件的下载、安装、服务配置及开机自启设置,并提供了访问地址和重启命令。适用于希望快速搭建高效监控平台的用户。
100 20
|
16天前
|
运维 监控 Cloud Native
构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台
本文介绍了构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台(简称NIS),旨在解决云上网络运维面临的复杂挑战。内容涵盖云网络运维的三大难题、打造云原生AIOps工具集的解决思路、可观测性对业务稳定的重要性,以及产品发布的亮点,包括流量分析NPM、网络架构巡检和自动化运维OpenAPI,助力客户实现自助运维与优化。
|
20天前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
Prometheus+Grafana监控Linux主机
通过本文的步骤,我们成功地在 Linux 主机上使用 Prometheus 和 Grafana 进行了监控配置。具体包括安装 Prometheus 和 Node Exporter,配置 Grafana 数据源,并导入预设的仪表盘来展示监控数据。通过这种方式,可以轻松实现对 Linux 主机的系统指标监控,帮助及时发现和处理潜在问题。
97 7
|
26天前
|
Prometheus 运维 监控
Prometheus+Grafana+NodeExporter:构建出色的Linux监控解决方案,让你的运维更轻松
本文介绍如何使用 Prometheus + Grafana + Node Exporter 搭建 Linux 主机监控系统。Prometheus 负责收集和存储指标数据,Grafana 用于可视化展示,Node Exporter 则采集主机的性能数据。通过 Docker 容器化部署,简化安装配置过程。完成安装后,配置 Prometheus 抓取节点数据,并在 Grafana 中添加数据源及导入仪表盘模板,实现对 Linux 主机的全面监控。整个过程简单易行,帮助运维人员轻松掌握系统状态。
189 3
|
26天前
|
Prometheus 监控 前端开发
Grafana 安装配置教程,让你的 Prometheus 监控数据变得更美观
《Grafana安装配置教程,让你的Prometheus监控数据变得更美观》简介: Grafana是一个开源的度量分析与可视化工具,支持多种数据源(如Prometheus),提供丰富的可视化功能和警报机制。本文详细介绍了Grafana的安装、汉化方法及模板使用,帮助用户轻松创建美观、灵活的数据面板,并实现数据的协作与共享。通过Docker镜像、配置文件修改或替换前端页面等方式实现汉化,让用户更便捷地使用中文界面。此外,还提供了导入JSON格式模板的具体步骤,方便快速搭建仪表盘。
56 2
|
26天前
|
Prometheus Cloud Native Linux
Prometheus+Grafana新手友好教程:从零开始搭建轻松掌握强大的警报系统
本文介绍了使用 Prometheus 和 Grafana 实现邮件报警的方案,包括三种主要方法:1) 使用 Prometheus 的 Alertmanager 组件;2) 使用 Grafana 的内置告警通知功能;3) 使用第三方告警组件如 OneAlert。同时,详细描述了环境准备、Grafana 安装配置及预警设置的步骤,确保用户能够成功搭建并测试邮件报警功能。通过这些配置,用户可以在系统或应用出现异常时及时收到邮件通知,保障系统的稳定运行。
92 1
|
18天前
|
运维 监控 Cloud Native
云原生之运维监控实践:使用 taosKeeper 与 TDinsight 实现对 时序数据库TDengine 服务的监测告警
在数字化转型的过程中,监控与告警功能的优化对保障系统的稳定运行至关重要。本篇文章是“2024,我想和 TDengine 谈谈”征文活动的三等奖作品之一,详细介绍了如何利用 TDengine、taosKeeper 和 TDinsight 实现对 TDengine 服务的状态监控与告警功能。作者通过容器化安装 TDengine 和 Grafana,演示了如何配置 Grafana 数据源、导入 TDinsight 仪表板、以及如何设置告警规则和通知策略。欢迎大家阅读。
45 0
|
2月前
|
数据采集 Prometheus 监控
Prometheus的告警规则
Prometheus的告警规则
131 11
|
2月前
|
Prometheus Cloud Native
Prometheus的告警处理
【10月更文挑战第31天】Prometheus的告警处理
48 3