【云原生监控系列第一篇】一文详解Prometheus普罗米修斯监控系统(山前前后各有风景,有风无风都很自由)(二)

本文涉及的产品
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
可观测监控 Prometheus 版,每月50GB免费额度
简介: 【云原生监控系列第一篇】一文详解Prometheus普罗米修斯监控系统(山前前后各有风景,有风无风都很自由)(二)

二、二进制包部署Prometheus


2.1 环境准备工作

服务器类型

IP地址 组件
Prometheus服务器 192.168.109.138 Prometheus、node_exporter
grafana服务器 192.168.109.138 Grafana
被监控服务器 192.168.109.0/24 node_exporter

2.2 普罗米修斯的部署

(1)上传 prometheus-2.35.0.linux-amd64.tar.gz 到 /opt 目录中,并解压

#解压上传后的软件包
root@localhost opt]# tar xf prometheus-2.35.0.linux-amd64.tar.gz
#移动并命名
[root@localhost opt]# mv prometheus-2.35.0.linux-amd64 /usr/local/prometheus
[root@localhost opt]# cd /usr/local/prometheus
[root@localhost prometheus]# ls
console_libraries  consoles  LICENSE  NOTICE  prometheus  prometheus.yml  promtool


配置文件

cat /usr/local/prometheus/prometheus.yml | grep -v "^#"
global:     #用于prometheus的全局配置,比如采集间隔,抓取超时时间等
  scrape_interval: 15s    #采集目标主机监控数据的时间间隔,默认为1m
  evaluation_interval: 15s    #触发告警生成alert的时间间隔,默认是1m
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).
  scrape_timeout: 10s   #数据采集超时时间,默认10s
alerting:    #用于alertmanager实例的配置,支持静态配置和动态服务发现的机制
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093
rule_files:    #用于加载告警规则相关的文件路径的配置,可以使用文件名通配机制
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"
scrape_configs:   #用于采集时序数据源的配置
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: "prometheus"  #每个被监控实例的集合用job_name命名,支持静态配置(static_configs)和动态服务发现的机制(*_sd_configs)
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    static_configs:    #静态目标配置,固定从某个target拉取数据
      - targets: ["localhost:9090"]


(2)配置系统启动文件,启动 Prometheust

cat > /usr/lib/systemd/system/prometheus.service <<'EOF'
[Unit]
Description=Prometheus Server
Documentation=https://prometheus.io
After=network.target
[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus \
--config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml \
--storage.tsdb.path=/usr/local/prometheus/data/ \
--storage.tsdb.retention=15d \
--web.enable-lifecycle
ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID
Restart=on-failure
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
---------------------------------------------------------------
[Unit]  #服务单元
Description=Prometheus Server  #描述
Documentation=https://prometheus.io  
After=network.target   #依赖关系
[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus \
--config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml \  #配置文件
--storage.tsdb.path=/usr/local/prometheus/data/ \  #数据目录
--storage.tsdb.retention=15d \  #保存时间
--web.enable-lifecycle  #开启热加载
ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID  #重载
Restart=on-failure
[Install]
WantedBy=multi-user.target


(3)启动

systemctl start prometheus
systemctl enable prometheus
netstat -natp | grep :9090
浏览器访问:http://192.168.109.138:9090 ,访问到 Prometheus 的 Web UI 界面
点击页面的 Status -> Targets,如看到 Target 状态都为 UP,说明 Prometheus 能正常采集到数据
http://192.168.109.138:9090/metrics ,可以看到 Prometheus 采集到自己的指标数据






三、部署 Exporters


部署 Node Exporter 监控系统级指标


(1)上传 node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz 到 /opt 目录中,并解压

cd /opt/
tar xf node_exporter-1.3.1.linux-amd64.tar.gz
mv node_exporter-1.3.1.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin


(2)配置启动文件

cat > /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service <<'EOF'
[Unit]
Description=node_exporter
Documentation=https://prometheus.io/
After=network.target
[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/node_exporter \
--collector.ntp \
--collector.mountstats \
--collector.systemd \
--collector.tcpstat
ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID
Restart=on-failure
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF


(3)启动

systemctl start node_exporter
systemctl enable node_exporter
netstat -natp | grep :9100
浏览器访问:http://192.168.109.138:9100/metrics ,可以看到 Node Exporter 采集到的指标数据


常用的各指标:


node_cpu_seconds_total

node_memory_MemTotal_bytes

node_filesystem_size_bytes{mount_point=PATH}

node_system_unit_state{name=}

node_vmstat_pswpin:系统每秒从磁盘读到内存的字节数

node_vmstat_pswpout:系统每秒钟从内存写到磁盘的字节数

更多指标介绍:https://github.com/prometheus/node_exporter



(4)修改 prometheus 配置文件,加入到 prometheus 监控中

vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
#在尾部增加如下内容
  - job_name: nodes
    metrics_path: "/metrics"
    static_configs:
    - targets:
   - 192.168.109.138:9100
   - 192.168.109.137:9100
   - 192.168.109.136:9100
      labels:
        service: kubernetes


(5)重新载入配置

curl -X POST http://192.168.109.138:9090/-/reload     #热加载
或systemctl reload prometheus
浏览器查看 Prometheus 页面的 Status -> Targets




四、部署Grafana进行展示


(1)下载和安装


下载地址:


https://grafana.com/grafana/download


https://mirrors.bfsu.edu.cn/grafana/yum/rpm/


#使用yum解决依赖关系  我这边直接上传软件包到opt
yum install -y grafana-7.4.0-1.x86_64.rpm
systemctl start grafana-server
systemctl enable grafana-server
netstat -natp | grep :3000
浏览器访问:http://192.168.109.138:3000 ,默认账号和密码为 admin/admin




(2)配置数据源

Configuration -> Data Sources -> Add data source -> 选择 Prometheus
HTTP -> URL 输入 http://192.168.109.138:9090
点击 Save & Test
点击 上方菜单 Dashboards,Import 所有默认模板
Dashboards -> Manage ,选择 Prometheus 2.0 Stats 或 Prometheus Stats 即可看到 Prometheus job 实例的监控图像








(3)导入 grafana 监控面板


浏览器访问:https://grafana.com/grafana/dashboards ,在页面中搜索 node exporter ,选择适合的面板,点击 Copy ID 或者 Download JSON
在 grafana 页面中,+ Create -> Import ,输入面板 ID 号或者上传 JSON 文件,点击 Load,即可导入监控面板








相关实践学习
容器服务Serverless版ACK Serverless 快速入门:在线魔方应用部署和监控
通过本实验,您将了解到容器服务Serverless版ACK Serverless 的基本产品能力,即可以实现快速部署一个在线魔方应用,并借助阿里云容器服务成熟的产品生态,实现在线应用的企业级监控,提升应用稳定性。
目录
相关文章
|
1月前
|
Prometheus 运维 监控
智能运维实战:Prometheus与Grafana的监控与告警体系
【10月更文挑战第26天】Prometheus与Grafana是智能运维中的强大组合,前者是开源的系统监控和警报工具,后者是数据可视化平台。Prometheus具备时间序列数据库、多维数据模型、PromQL查询语言等特性,而Grafana支持多数据源、丰富的可视化选项和告警功能。两者结合可实现实时监控、灵活告警和高度定制化的仪表板,广泛应用于服务器、应用和数据库的监控。
178 3
|
13天前
|
存储 Prometheus 监控
监控堆外第三方监控工具Prometheus
监控堆外第三方监控工具Prometheus
32 3
|
16天前
|
存储 Prometheus 运维
在云原生环境中,阿里云ARMS与Prometheus的集成提供了强大的应用实时监控解决方案
在云原生环境中,阿里云ARMS与Prometheus的集成提供了强大的应用实时监控解决方案。该集成结合了ARMS的基础设施监控能力和Prometheus的灵活配置及社区支持,实现了全面、精准的系统状态、性能和错误监控,提升了应用的稳定性和管理效率。通过统一的数据视图和高级查询功能,帮助企业有效应对云原生挑战,促进业务的持续发展。
25 3
|
27天前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
在 HBase 集群中,Prometheus 通常监控哪些类型的性能指标?
在 HBase 集群中,Prometheus 监控关注的核心指标包括 Master 和 RegionServer 的进程存在性、RPC 请求数、JVM 内存使用率、磁盘和网络错误、延迟和吞吐量、资源利用率及 JVM 使用信息。通过 Grafana 可视化和告警规则,帮助管理员实时监控集群性能和健康状况。
|
1月前
|
Prometheus 运维 监控
智能运维实战:Prometheus与Grafana的监控与告警体系
【10月更文挑战第27天】在智能运维中,Prometheus和Grafana的组合已成为监控和告警体系的事实标准。Prometheus负责数据收集和存储,支持灵活的查询语言PromQL;Grafana提供数据的可视化展示和告警功能。本文介绍如何配置Prometheus监控目标、Grafana数据源及告警规则,帮助运维团队实时监控系统状态,确保稳定性和可靠性。
147 0
|
3月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
介绍如何使用Prometheus进行监控
介绍如何使用Prometheus进行监控
251 3
|
3月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
docker安装prometheus+Granfan并监控容器
【9月更文挑战第14天】本文介绍了在Docker中安装Prometheus与Grafana并监控容器的步骤,包括创建配置文件、运行Prometheus与Grafana容器,以及在Grafana中配置数据源和创建监控仪表盘,展示了如何通过Prometheus抓取数据并利用Grafana展示容器的CPU使用率等关键指标。
113 1
|
3月前
|
存储 Prometheus 监控
在Ubuntu系统上安装与配置Prometheus的步骤
通过以上步骤,您应该已经成功在Ubuntu系统上安装并配置了Prometheus。您现在可以开始使用Prometheus收集和分析您的系统和应用程序的指标数据了。
208 1
|
3月前
|
Cloud Native Devops 持续交付
探索云原生架构:构建高效、灵活和可扩展的系统
本文将深入探讨云原生架构的核心概念、主要技术以及其带来的优势。我们将从云原生的定义开始,了解其设计理念和技术原则;接着分析容器化、微服务等关键技术在云原生中的应用;最后总结云原生架构如何助力企业实现数字化转型,提升业务敏捷性和创新能力。通过这篇文章,读者可以全面了解云原生架构的价值和应用前景。
|
3月前
|
运维 Cloud Native Devops
云原生架构的崛起与实践云原生架构是一种通过容器化、微服务和DevOps等技术手段,帮助应用系统实现敏捷部署、弹性扩展和高效运维的技术理念。本文将探讨云原生的概念、核心技术以及其在企业中的应用实践,揭示云原生如何成为现代软件开发和运营的主流方式。##
云原生架构是现代IT领域的一场革命,它依托于容器化、微服务和DevOps等核心技术,旨在解决传统架构在应对复杂业务需求时的不足。通过采用云原生方法,企业可以实现敏捷部署、弹性扩展和高效运维,从而大幅提升开发效率和系统可靠性。本文详细阐述了云原生的核心概念、主要技术和实际应用案例,并探讨了企业在实施云原生过程中的挑战与解决方案。无论是正在转型的传统企业,还是寻求创新的互联网企业,云原生都提供了一条实现高效能、高灵活性和高可靠性的技术路径。 ##
222 3