使用prometheus + grafana + pushgateway搭建監控可視化系統

tracy 發布于2019-05-23 14:32 / 2044人閱讀

摘要：雖然提供了的方式來收集數據，但是運維成本比方式高下面使用快速搭建的監控可視化系統安裝可以使用一鍵啟動，參考啟動過程如下可以看到已經成功啟動了可以使用命令查看各個服務使用的端口可以使用默認用戶名密碼登陸使用生成測試數

雖然prometheus提供了pull的方式來收集數據，但是運維成本比push方式高

下面使用pushgateway快速搭建prometheus的監控可視化系統grafana

安裝prometheus + grafana + pushgateway

可以使用docker一鍵啟動，參考：github.com/evnsio/prom…

啟動過程如下：

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已經成功啟動了

可以使用docker-compose ps命令查看各個服務使用的端口

grafana可以使用默認用戶名密碼 admin password 登陸

使用curl生成測試數據

可以使用$RANDOM來生成隨機數

while true; do
    echo "mymetric $RANDOM" | curl --data-binary @- http://localhost:9091/metrics/job/my-push-job
    sleep 1
done

"mymetric"就是這個被監控的指標，這個監控指標推送到pushgateway比較簡潔直觀的

操作效果如下

在瀏覽器里打開pushgateway: "http://127.0.0.1:9091/"

可以看到測試的數據已經進入pushgateway了

在grafana配置可視化界面 配置從prometheus里獲取監控數據

在瀏覽器里打開這個grafana地址：http://127.0.0.1:3000/datasources/new 配置好prometheus監控數據服務器的地址

查看操作結果

創建監控數據展示頁面

選擇graph類型的展示效果

點擊"Panel Title"選擇Edit

在查詢參數處使用這個條件

mymetric{exported_job="my-push-job",instance="pushgateway:9091",job="prom-stack"}

查詢出這個第一步生成的用來測試的監控數據

然后點擊保存按鈕就可以生成圖表了

一些注意的點

可以在New Dashboard頁面的General處設置圖表的標題

參考資料

github.com/evnsio/prom…

GPU云服務器云服務器 grafana監控 grafana 數據可視化監控可視化系統可視化監控系統

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