如何快速部署 Prometheus?- 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(85)

上一节介绍了 Prometheus 的核心,多维数据模型。本节演示如何快速搭建 Prometheus 监控系统。

环境说明

我们将通过 Prometheus 监控两台 Docker Host:192.168.56.102 和 192.168.56.103,监控 host 和容器两个层次的数据。

按照架构图,我们需要运行如下组件:

Prometheus Server

Prometheus Server 本身也将以容器的方式运行在 host 192.168.56.103 上。

Exporter

Prometheus 有很多现成的 Exporter,完整列表请参考 https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/

我们将使用:

  1. Node Exporter,负责收集 host 硬件和操作系统数据。它将以容器方式运行在所有 host 上。
  2. cAdvisor,负责收集容器数据。它将以容器方式运行在所有 host 上。

Grafana

显示多维数据,Grafana 本身也将以容器方式运行在 host 192.168.56.103 上。

运行 Node Exporter

在两个 host 上执行如下命令:

 

docker run -d -p 9100:9100 \
-v "/proc:/host/proc" \
-v "/sys:/host/sys" \
-v "/:/rootfs" \
--net=host \
prom/node-exporter \
--path.procfs /host/proc \
--path.sysfs /host/sys \
--collector.filesystem.ignored-mount-points "^/(sys|proc|dev|host|etc)($|/)"

 

注意,这里我们使用了 --net=host,这样 Prometheus Server 可以直接与 Node Exporter 通信。

Node Exporter 启动后,将通过 9100 提供 host 的监控数据。在浏览器中通过 http://192.168.56.102:9100/metrics 测试一下。

运行 cAdvisor

在两个 host 上执行如下命令:

 

docker run \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:rw \
--volume=/sys:/sys:ro \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--publish=8080:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
--net=host \
google/cadvisor:latest

 

注意,这里我们使用了 --net=host,这样 Prometheus Server 可以直接与 cAdvisor 通信。

cAdvisor 启动后,将通过 8080 提供 host 的监控数据。在浏览器中通过 http://192.168.56.102:8080/metrics 测试一下。

运行 Prometheus Server

在 host 192.168.56.103 上执行如下命令:

 

docker run -d -p 9090:9090 \
-v /root/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
--name prometheus \
--net=host \
prom/prometheus

 

注意,这里我们使用了 --net=host,这样 Prometheus Server 可以直接与 Exporter 和 Grafana 通信。

prometheus.yml 是 Prometheus Server 的配置文件。

最重要的配置是:

 

static_configs:
- targets: ['localhost:9090','localhost:8080','localhost:9100','192.168.56.102:8080','192.168.56.102:9100']

 

指定从哪些 exporter 抓取数据。这里指定了两台 host 上的 Node Exporter 和 cAdvisor。

另外 localhost:9090 就是 Prometheus Server 自己,可见 Prometheus 本身也会收集自己的监控数据。同样地,我们也可以通过 http://192.168.56.103:9090/metrics 测试一下。

在浏览器中打开 http://192.168.56.103:9090 ,点击菜单 Status -> Targets

如下图所示:

所有 Target 的 State 都是 UP,说明 Prometheus Server 能够正常获取监控数据。

运行 Grafana

在 host 192.168.56.103 上执行如下命令:

 

docker run -d -i -p 3000:3000 \
-e "GF_SERVER_ROOT_URL=http://grafana.server.name" \
-e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=secret" \
--net=host \
grafana/grafana

 

注意,这里我们使用了 --net=host,这样 Grafana 可以直接与 Prometheus Server 通信。

-e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=secret 指定了 Grafana admin用户密码 secret

Grafana 启动后。在浏览器中打开 http://192.168.56.103:3000/

登录后,Grafana 将引导我们配置 Data Source。

Name 为 Data Source 命名,例如 prometheus

Type 选择 Prometheus

Url 输入 Prometheus Server 的地址 http://192.168.56.103:9090

其他保持默认值,点击 Add

如果一切顺利,Grafana 应该已经能够访问 Prometheus 中存放的监控数据了,那么如何展示呢?

Grafana 是通过 Dashboard 展示数据的,在 Dashboard 中需要定义:

  1. 展示 Prometheus 的哪些多维数据?需要给出具体的查询语言表达式。
  2. 用什么形式展示,比如二维线性图,仪表图,各种坐标的含义等。

可见,要做出一个 Dashboard 也不是件容易的事情。幸运的是,我们可以借助开源社区的力量,直接使用现成的 Dashboard。

访问 https://grafana.com/dashboards?dataSource=prometheus&search=docker,将会看到很多用于监控 Docker 的 Dashboard。

我们可以下载这些现成的 Dashboard,然后 import 到我们的 Grafana 中就可以直接使用了。

比如下载 Docker and system monitoring,得到一个 json 文件,然后点击 Grafana 左上角菜单 Dashboards -> Import

导入我们下载的 json 文件。

Dashboard 将立刻展示出漂亮的图表。

在这个 Dashboard 中,上部分是 host 的数据,我们可以通过 Node 切换不同的 host。

Dashboard 的下半部分展示的是所有的容器监控数据。Grafana 的 Dashboard 是可交互的,我们可以在图表上只显示指定的容器、选取指定的时间区间、重新组织和排列图表、调整刷新频率,功能非常强大。

好了,以上就完成了 Prometheus 监控系统的部署,更多功能大家可以自行探索。到这里我们已经学习了多种 Docker 监控方案,是时候对它们做个比较了,下一节见。

书籍:
1.《每天5分钟玩转Docker容器技术》
https://item.jd.com/16936307278.html

2.《每天5分钟玩转OpenStack》
https://item.jd.com/12086376.html

时间: 2024-10-23 00:05:49

如何快速部署 Prometheus?- 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(85)的相关文章

部署 Graylog 日志系统 - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(92)

Graylog 是与 ELK 可以相提并论的一款集中式日志管理方案,支持数据收集.检索.可视化 Dashboard.本节将实践用 Graylog 来管理 Docker 日志. Graylog 架构 Graylog 架构如下图所示: Graylog 负责接收来自各种设备和应用的日志,并为用户提供 Web 访问接口. Elasticsearch 用于索引和保存 Graylog 接收到的日志. MongoDB 负责保存 Graylog 自身的配置信息. 与 ELK 一样,Graylog 的部署方案很灵

ELK 完整部署和使用 - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(90)

上一节已经部署了容器化的 ELK,本节讨论如何将日志导入 ELK 并进行图形化展示. 几乎所有的软件和应用都有自己的日志文件,容器也不例外.前面我们已经知道 Docker 会将容器日志记录到 /var/lib/docker/containers/<contariner ID>/<contariner ID>-json.log,那么只要我们能够将此文件发送给 ELK 就可以实现日志管理. 要实现这一步其实不难,因为 ELK 提供了一个配套小工具 Filebeat,它能将指定路径下的日

Prometheus 架构 - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(83)

Prometheus 是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus 提供了监控数据搜集.存储.处理.可视化和告警一套完整的解决方案. 让我们先来看看 Prometheus 的架构. 架构 Prometheus 架构如下: 官网上的原始架构图比上面这张要复杂一些,为了集中大家的注意力,我只保留了最重要的组件. Prometheus Server Prometheus Server 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用

Prometheus 到底 NB 在哪里?- 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(84)

本节讨论 Prometheus 的核心,多维数据模型.我们先来看一个例子. 比如要监控容器 webapp1 的内存使用情况,最传统和典型的方法是定义一个指标 container_memory_usage_bytes_webapp1 来记录 webapp1 的内存使用数据.假如每1分钟取一次样,那么在数据库里就会有类似下面的记录. 好,现在需求发生了点变化,我们需要知道所有 webapp 容器的内存使用情况.如果还是采用前面的方法,就不得不增加新的指标 container_memory_usage

Docker 最常用的监控方案 - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(78)

当 Docker 部署规模逐步变大后,可视化监控容器环境的性能和健康状态将会变得越来越重要. 在本章中,我们将讨论几个目前比较常用的容器监控工具和方案,为大家构建自己的监控系统提供参考. 首先我们会讨论 Docker 自带的几个监控子命令:ps, top 和 stats.然后是几个功能更强的开源监控工具 sysdig, Weave Scope, cAdvisor 和 Prometheus.最后我们会对这些不同的工具和方案做一个比较. Docker 自带的监控子命令 ps docker conta

写在最前面 - 每天5分钟玩转Docker容器技术(1)

写在最前面 <每天5分钟玩转Docker容器技术>是一个有关容器技术的教程,有下面两个特点: 系统讲解当前最流行的容器技术 从容器的整个生态环境到各种具体的技术,从整体到细节逐一讨论. 重实践并兼顾理论 从实际操作的角度带领大家学习容器技术. 为什么要写这个 简单回答是:容器技术非常热门,但门槛高. 容器技术是继大数据和云计算之后又一炙手可热的技术,而且未来相当一段时间内都会非常流行. 对 IT 行业来说,这是一项非常有价值的技术.而对 IT 从业者来说,掌握容器技术是市场的需要,也是提升自我

Swarm 如何存储数据?- 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(103)

service 的容器副本会 scale up/down,会 failover,会在不同的主机上创建和销毁,这就引出一个问题,如果 service 有要管理的数据,那么这些数据应该如何存放呢? 选项一:打包在容器里. 显然不行.除非数据不会发生变化,否则,如何在多个副本直接保持同步呢? 选项二:数据放在 Docker 主机的本地目录中,通过 volume 映射到容器里. 位于同一个主机的副本倒是能够共享这个 volume,但不同主机中的副本如何同步呢? 选项三:利用 Docker 的 volum

初探 ELK - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(89)

在开源的日志管理方案中,最出名的莫过于 ELK 了.ELK 是三个软件的合称:Elasticsearch.Logstash.Kibana. Elasticsearch一个近乎实时查询的全文搜索引擎.Elasticsearch 的设计目标就是要能够处理和搜索巨量的日志数据. Logstash读取原始日志,并对其进行分析和过滤,然后将其转发给其他组件(比如 Elasticsearch)进行索引或存储.Logstash 支持丰富的 Input 和 Output 类型,能够处理各种应用的日志. Kiba

Secret 的使用场景 - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(109)

我们可以用 secret 管理任何敏感数据.这些敏感数据是容器在运行时需要的,同时我们不又想将这些数据保存到镜像中. secret 可用于管理: 用户名和密码. TLS 证书. SSH 秘钥. 其他小于 500 KB 的数据. secret 只能在 swarm service 中使用.普通容器想使用 secret,可以将其包装成副本数为 1 的 service. 这里我们再举一个使用 secret 的典型场景. 数据中心有三套 swarm 环境,分别用于开发.测试和生产.对于同一个应用,在不同的