[afterCode] docker 速成班 7: 实战构建基于graphtie/grafana监

jhhfft 发布于2019-06-28 16:02 / 3035人阅读

摘要：由于公司没有运维又需要监控服务器的一些数据信息想尽快的启动一个数值监控系统技术评估了下打算的方式来建设是一个时间数列数据库并且自带一些简单图形展示功能虽然展示方面不是很完美但是在收集时间数据上非常的方便和简单根据官网的例子只需要一个连接就能

由于公司没有运维, 又需要监控服务器的一些数据信息, 想尽快的启动一个数值监控系统. 技术评估了下打算 graphite + grafana 的方式来建设.

graphite 是一个时间数列数据库,并且自带一些简单 web 图形展示功能. 虽然 web 展示方面不是很完美,但是在收集时间数据上非常的方便和简单. 根据 https://graphiteapp.org/ 官网的例子,只需要一个 tcp 连接就能向 graphite 服务上传基于时间的数值了.

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

而 grafana 呢? 是一个颜值极高的数据图形化分析和监控应用. 至于颜值有多高呢?自己直接看看这个 demo 就能知道了 http://play.grafana.org/. 最重要的一点是 grafana 官方自带 graphite 的数据源的插件. 这应用组合在一起就开箱即用了.

那为了方便快捷开发和开发这个系统,就决定用 docker-compose 的方式构建由graphite 和 grafana 组合的服务.

服务端配置

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"

这里通过 volumes 字段将两个服务的磁盘空间都映射到本地主机上;映射的路径都可以在 docker hub 上这个容器说明里面看到;这样我们监控的数据就持久化到了本地.

在服务端通过 docker-compose up -d 就将服务启动起来了;用配置 grafana 默认管理员账户密码配置好 graphite 的数据源. 需要注意的就是在配置 graphite 的http url 的时候直接使用 http://monitor_graphite 就可以了; 访问的方式选择为proxy. 最后填好 graphite 对应的鉴权信息. 服务端 graphite 和 grafana 就配置好了.

这里需要注意的是, graphite 的 2003 是需要暴露到公网的. 所以记得设置主机的防火墙;还有就是由于是直接暴露到了公网的,最好针对访问的 ip 做好白名单.

客户端

收集数据的客户端其实非常的简单, 创建一个到 graphite 的 TCP 连接;然后写入自己需要的保存的数据即可.为了验证可行性,就直接用 node.js 来写入即可.

// 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 可以快速的构建起应用所需要基础设施,自己只要写一些定制的内容就很快的完成任务. 感谢 docker.

希望大家喜欢.

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