[afterCode] docker 速成班 7: 實戰構建基于graphtie/grafana監

jhhfft 發布于2019-06-28 16:02 / 3032人閱讀

摘要：由于公司沒有運維又需要監控服務器的一些數據信息想盡快的啟動一個數值監控系統技術評估了下打算的方式來建設是一個時間數列數據庫并且自帶一些簡單圖形展示功能雖然展示方面不是很完美但是在收集時間數據上非常的方便和簡單根據官網的例子只需要一個連接就能

由于公司沒有運維, 又需要監控服務器的一些數據信息, 想盡快的啟動一個數值監控系統. 技術評估了下打算 graphite + grafana 的方式來建設.

graphite 是一個時間數列數據庫,并且自帶一些簡單 web 圖形展示功能. 雖然 web 展示方面不是很完美,但是在收集時間數據上非常的方便和簡單. 根據 https://graphiteapp.org/ 官網的例子,只需要一個 tcp 連接就能向 graphite 服務上傳基于時間的數值了.

echo "foo.bar 1 `date +%s`" | nc graphitehost 2003

而 grafana 呢? 是一個顏值極高的數據圖形化分析和監控應用. 至于顏值有多高呢?自己直接看看這個 demo 就能知道了 http://play.grafana.org/. 最重要的一點是 grafana 官方自帶 graphite 的數據源的插件. 這應用組合在一起就開箱即用了.

那為了方便快捷開發和開發這個系統,就決定用 docker-compose 的方式構建由graphite 和 grafana 組合的服務.

服務端配置

version: "3"

services:
  graphite:
    container_name: monitor_graphite
    restart: always
    image: sitespeedio/graphite
    volumes:
      - ./data/graphite/storage/whisper:/opt/graphite/storage/whisper
      - ./data/graphite/storage-schemas.conf:/opt/graphite/conf/storage-schemas.conf
    ports:
      - "2003:2003"
      - "8093:80"
  grafana:
    container_name: monitor_grafana
    restart: always
    image: grafana/grafana
    ports:
      - 3018:3000
    environment:
      - "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=screct"
      - "GF_SERVER_ROOT_URL=http://subdomain.yourdomain.com"
    volumes:
      - "./data/grafana:/var/lib/grafana"

這里通過 volumes 字段將兩個服務的磁盤空間都映射到本地主機上;映射的路徑都可以在 docker hub 上這個容器說明里面看到;這樣我們監控的數據就持久化到了本地.

在服務端通過 docker-compose up -d 就將服務啟動起來了;用配置 grafana 默認管理員賬戶密碼配置好 graphite 的數據源. 需要注意的就是在配置 graphite 的http url 的時候直接使用 http://monitor_graphite 就可以了; 訪問的方式選擇為proxy. 最后填好 graphite 對應的鑒權信息. 服務端 graphite 和 grafana 就配置好了.

這里需要注意的是, graphite 的 2003 是需要暴露到公網的. 所以記得設置主機的防火墻;還有就是由于是直接暴露到了公網的,最好針對訪問的 ip 做好白名單.

客戶端

收集數據的客戶端其實非常的簡單, 創建一個到 graphite 的 TCP 連接;然后寫入自己需要的保存的數據即可.為了驗證可行性,就直接用 node.js 來寫入即可.

// report.js

function ts() {
    return Math.floor(Date.now() / 1000)
}

const client = net.connect(config.graphitePort, config.graphiteHost, () => {
 client.setNoDelay(true)

  setInterval(function () {
    const [cpuUsageIn1Min] = os.loadavg()
    client.write(`server.${config.nameSpace}.os.cpu ${cpuUsageIn1Min} ${ts()}
`)
  }, ms("10s"));
})

client.on("end", () => {
  process.exit(0)
})

完

使用 docker 可以快速的構建起應用所需要基礎設施,自己只要寫一些定制的內容就很快的完成任務. 感謝 docker.

希望大家喜歡.

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