視覺化監控搭建過程

Guide

這篇文章講解如何使用 docker 搭建硬體視覺化監控環境的操作過程。操作過程基於訓練營的學習，經個人總結整理，如有遺漏或疑惑的地方，可在討論區留言。

分散式監控優點：

1）資訊高度集中
資訊多元且海量，可以根據不同的機器提供不同的維度。還可以根據透過時間維度去追溯歷史資料，方便覆盤和追蹤。
2）加速資訊傳遞效率
專案成員透過大屏連結地址訪問，可以將資訊更快共享給其它成員。還可以透過資料的走向趨勢預判會觸發的閾值以達到提前
發現風險的效果。

缺點：
1）資料展示沒有操作命令那麼快。視覺化介面的資料流：採集資料 - 儲存到資料庫 - 展示資料

搭建過程

1.需要工具：
Exporter 收集
Promethues 儲存
Grafana 實時展示資料

2.docker 執行命令（執行成功後檢查）：
命令：docker run -d -p 9100:9100 --name czy-exporter prom/node-exporter
(使用http://ip:埠 進行訪問)

命令：docker run -d -p 9090:9090 --name czy-prometheus prom/prometheus
(prometheus 的 Endpoint 狀態是 UP 才正常)

命令：docker run -d -p 3000:3000 --name czy-grafana grafana/grafana

3.Exporter 介紹
為 Prometheus 提供監控資料來源的都被稱為 Exporter，比如 Node Exporter 用來提供節點相關的資源（cpu、記憶體、disk...）使用狀況，而 Prometheus 從這些不同的 Exporter 中獲取監控資料，然後可以在諸如 Grafana 這樣的視覺化工具中進行結果的顯示。
常用的 Exporter：硬體、資料庫（mysql，Oracle、redis）、java 應用、訊息佇列、日誌、docker

4.Prometheus 如何把 Exporter 監控的資料寫到資料庫中
進入到 Prometheus 修改配置
命令：docker exec -it czy-prometheus sh
prometheus.yml 配置路徑：/etc/prometheus/prometheus.yml
若是要監控其它伺服器的資源，在 scrape_configs 下面另起一個 job_name，新增 IP 和埠，分散式監控的實現就是基於這個實現

或者將配置複製到本地後，再修改
命令：docker cp czy-prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml .

注意 ：targets 裡面配置的埠是 exporter 的埠，prometheus 從 exporter 獲取資料

改完後再複製到容器裡面
命令：docker cp prometheus.yml czy-prometheus:/etc/prometheus/
改完後要重啟容器才能生效
docker restart czy-prometheus

重新整理後

5.grafana 新增模板
a.進入 Data sources 裡面新增 data sources

b.搜尋 prometheus ，選擇它

c.填寫配置資訊
主要填寫 Name 和 URL ，然後儲存測試，顯示 working 證明網路已經連通了

注意 ：URL 裡面配置的埠是 prometheus 的埠，grafana 從 prometheus 獲取資料進行展示

d.進入 grafana 官網查詢模板 ID
https://grafana.com/grafana/dashboards/
可以找一箇中文版本的
Node Exporter Dashboard 20240520 TenSunS 自動同步版

複製 ID

e.匯入模板

注意選擇 之前命名的 prometheus-9090

正常的資料展示