摘要:虽然提供了的方式来收集数据,但是运维成本比方式高下面使用快速搭建的监控可视化系统安装可以使用一键启动,参考启动过程如下可以看到已经成功启动了可以使用命令查看各个服务使用的端口可以使用默认用户名密码登陆使用生成测试数
虽然prometheus提供了pull的方式来收集数据,但是运维成本比push方式高
下面使用pushgateway快速搭建prometheus的监控可视化系统grafana
安装prometheus + grafana + pushgateway可以使用docker一键启动,参考:github.com/evnsio/prom…
启动过程如下:
git clone https://github.com/evnsio/prom-stack.git cd prom-stack docker-compose pull && docker-compose up -d
可以看到docker-compose已经成功启动了
可以使用docker-compose ps命令查看各个服务使用的端口
grafana可以使用默认用户名密码 admin password 登陆
使用curl生成测试数据可以使用$RANDOM来生成随机数
while true; do echo "mymetric $RANDOM" | curl --data-binary @- http://localhost:9091/metrics/job/my-push-job sleep 1 done
"mymetric"就是这个被监控的指标,这个监控指标推送到pushgateway比较简洁直观的
操作效果如下
在浏览器里打开pushgateway: "http://127.0.0.1:9091/"
可以看到测试的数据已经进入pushgateway了在grafana配置可视化界面 配置从prometheus里获取监控数据
在浏览器里打开这个grafana地址:http://127.0.0.1:3000/datasources/new 配置好prometheus监控数据服务器的地址
查看操作结果创建监控数据展示页面
选择graph类型的展示效果
点击"Panel Title"选择Edit
在查询参数处使用这个条件
mymetric{exported_job="my-push-job",instance="pushgateway:9091",job="prom-stack"}
查询出这个第一步生成的用来测试的监控数据
然后点击保存按钮就可以生成图表了一些注意的点
可以在New Dashboard页面的General处设置图表的标题
参考资料github.com/evnsio/prom…
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摘要:根据配置文件,对接收到的警报进行处理,发出告警。在默认情况下,用户只需要部署多套,采集相同的即可实现基本的。通过将监控与数据分离,能够更好地进行弹性扩展。参考文档本文为容器监控实践系列文章,完整内容见 系统架构图 1.x版本的Prometheus的架构图为:showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000018372350?w=14...
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