容器監控實踐—Prometheus數據可視化

URLOS 發布于2019-07-01 17:38 / 401人閱讀

摘要：二可視化是一個開源的圖表可視化系統，簡單說圖表配置比較方便生成的圖表比較漂亮。

一. 概述

Prometheus自帶了一個web服務，包括一個默認的dashboard，可以使用表達式查詢并進行圖表可視化，默認服務的地址為：http://prometheus_ip:9090

如下圖：

自帶的web展示一般只用于表達式快速輸入或者臨時調試，因為默認服務沒有鑒權，且圖表表達能力有限，因此不會作為線上可視化方案，正式的監控數據可視化一般使用Grafana來配套

prometheus可視化方案：

自帶web服務：在驗證指標時是非常好用的，grafana雖然是作為可視化展示，但一般是先確認表達式，才去配置到grafana面板

grafana可視化

Console templates:官方給的一種選擇，使用go templete來實現，使用難度較大，不太推薦

promviz：開源項目，不算是監控圖，可以做集群實時流量的可視化。

二. Grafana可視化

Grafana 是一個開源的圖表可視化系統，簡單說圖表配置比較方便、生成的圖表比較漂亮。并且模板眾多，默認支持了prometheus作為數據源，也是prometheus官方推薦方案

這里只對grafana做簡單介紹，更多詳細的內容參考展示-Grafana

2.1 部署

grafana是很成熟的(商業)項目，可以在官網下載客戶端，或者在github主頁自己build為鏡像。

主要的配置文件為conf文件夾下的defaults.ini文件，常用的配置可以配置在文件中，如果是docker運行或者在k8s中運行，可以使用env的方式，傳入全局變量，將覆蓋原有的defaults.ini配置。

使用docker運行：

docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

訪問：http://127.0.0.1:3000

賬號：admin
密碼：admin

2.2 配置

第一步：配置數據源

進入grafana后，第一步需要配置數據源，grafana默認支持prometheus作為數據源，因此Type直接選擇Prometheus

Http的url地址為prometheus的服務地址，如果是同一個pod內，可以127.0.0.1:9090，不同pod的話，可以使用svc地址：http://prometheus.kube-system...:9090

數據源配置后，點擊save&test，可以驗證數據源是否可用：

第二步：配置面板：

點擊左側的加號，可以添加面板(dashboard)，并在該面板中添加各種類型的圖表。

對于面板，可以設置變量，用于下拉框篩選等場景，如設置機器變量：節點信息

然后使用該變量，配置查詢語句：得到各節點的cpu使用率

面板demo

配置完成后，可以出現類似圖表，可以點擊分享按鈕，將本面板分享為json文件

也可以篩選時間周期，設置自動刷新

上圖的json文件如下，僅供參考(需要安裝node-exporter)

json文件：https://raw.githubusercontent...

本文為容器監控實踐系列文章，完整內容見：container-monitor-book

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摘要：二可視化是一個開源的圖表可視化系統，簡單說圖表配置比較方便生成的圖表比較漂亮。一. 概述 Prometheus自帶了一個web服務，包括一個默認的dashboard，可以使用表達式查詢并進行圖表可視化，默認服務的地址為：http://prometheus_ip:9090 如下圖： showImg(https://segmentfault.com/img/remote/14600000...

趙連江 2019-06-28 17:08 評論0 收藏0
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dayday_up 2019-07-01 17:09 評論0 收藏0
容器監控實踐—Prometheus基本架構

摘要：根據配置文件，對接收到的警報進行處理，發出告警。在默認情況下，用戶只需要部署多套，采集相同的即可實現基本的。通過將監控與數據分離，能夠更好地進行彈性擴展。參考文檔本文為容器監控實踐系列文章，完整內容見系統架構圖 1.x版本的Prometheus的架構圖為：showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000018372350?w=14...

gghyoo 2019-07-01 17:36 評論0 收藏0
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elina 2019-07-01 17:06 評論0 收藏0
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Pink 2019-07-01 17:03 評論0 收藏0