Open-Falcon V0.2.1（or&grafana）+OneAlert

```一、环境准备

安装redis&mysql
redis：4.0.
mysql：5.6.
wget http://mirrors.linuxeye.com/oneinstack.tar.gz
tar zxf oneinstack.tar.gz

初始化mysql表结构
cd /tmp/ && git clone https://github.com/open-falcon/falcon-plus.git
cd /tmp/falcon-plus/scripts/mysql/db_schema/
mysql -h 127.0.0.1 -u root -p < 1_uic-db-schema.sql
mysql -h 127.0.0.1 -u root -p < 2_portal-db-schema.sql
mysql -h 127.0.0.1 -u root -p < 3_dashboard-db-schema.sql
mysql -h 127.0.0.1 -u root -p < 4_graph-db-schema.sql
mysql -h 127.0.0.1 -u root -p < 5_alarms-db-schema.sql

下载编译好的https://github.com/open-falcon/falcon-plus/releases
open-falcon-v0.2.0.tar.gz二进制版本

创建工作目录
export FALCON_HOME=/home/work
export WORKSPACE=$FALCON_HOME/open-falcon
mkdir -p $WORKSPACE

解压二进制包
tar -xzvf open-falcon-v0.2.0.tar.gz -C $WORKSPACE

二、后端安装启动
注意：以下是配置文件讲解，需要改动的地方很少，直接在原来配置文件改即可，以下是常用的工具配置，并不是所有工具都需要，按需搭建即可
修改配置文件
Agent
vim agent/config/cfg.json

{
"debug": true, # 控制一些debug信息的输出，生产环境通常设置为false
"hostname": "", # agent采集了数据发给transfer，endpoint就设置为了hostname，默认通过hostname获取，如果配置中配置了hostname，就用配置中的
"ip": "", # agent与hbs心跳的时候会把自己的ip地址发给hbs，agent会自动探测本机ip，如果不想让agent自动探测，可以手工修改该配置
"plugin": {
"enabled": false, # 默认不开启插件机制
"dir": "./plugin", # 把放置插件脚本的git repo clone到这个目录
"git": "https://github.com/open-falcon/plugin.git", # 放置插件脚本的git repo地址
"logs": "./logs" # 插件执行的log，如果插件执行有问题，可以去这个目录看log
},
"heartbeat": {
"enabled": true, # 此处enabled要设置为true
"addr": "127.0.0.1:6030", # hbs的地址，端口是hbs的rpc端口
"interval": 60, # 心跳周期，单位是秒
"timeout": 1000 # 连接hbs的超时时间，单位是毫秒
},
"transfer": {
"enabled": true,
"addrs": [
"127.0.0.1:18433"
], # transfer的地址，端口是transfer的rpc端口, 可以支持写多个transfer的地址，agent会保证HA
"interval": 60, # 采集周期，单位是秒，即agent一分钟采集一次数据发给transfer
"timeout": 1000 # 连接transfer的超时时间，单位是毫秒
},
"http": {
"enabled": true, # 是否要监听http端口
"listen": ":1988",
"backdoor": false
},
"collector": {
"ifacePrefix": ["eth", "em"], # 默认配置只会采集网卡名称前缀是eth、em的网卡流量，配置为空就会采集所有的，lo的也会采集。可以从/proc/net/dev看到各个网卡的流量信息
"mountPoint": []
},
"default_tags": {
},
"ignore": { # 默认采集了200多个metric，可以通过ignore设置为不采集
"cpu.busy": true,
"df.bytes.free": true,
"df.bytes.total": true,
"df.bytes.used": true,
"df.bytes.used.percent": true,
"df.inodes.total": true,
"df.inodes.free": true,
"df.inodes.used": true,
"df.inodes.used.percent": true,
"mem.memtotal": true,
"mem.memused": true,
"mem.memused.percent": true,
"mem.memfree": true,
"mem.swaptotal": true,
"mem.swapused": true,
"mem.swapfree": true
}
}

Transfer

vim transfer/config/cfg.json
debug: true/false, 如果为true，日志中会打印debug信息

minStep: 30, 允许上报的数据最小间隔，默认为30秒

http
    - enabled: true/false, 表示是否开启该http端口，该端口为控制端口，主要用来对transfer发送控制命令、统计命令、debug命令等
    - listen: 表示监听的http端口

rpc
    - enabled: true/false, 表示是否开启该jsonrpc数据接收端口, Agent发送数据使用的就是该端口
    - listen: 表示监听的http端口

socket #即将被废弃,请避免使用
    - enabled: true/false, 表示是否开启该telnet方式的数据接收端口，这是为了方便用户一行行的发送数据给transfer
    - listen: 表示监听的http端口

judge
    - enabled: true/false, 表示是否开启向judge发送数据
    - batch: 数据转发的批量大小，可以加快发送速度，建议保持默认值
    - connTimeout: 单位是毫秒，与后端建立连接的超时时间，可以根据网络质量微调，建议保持默认
    - callTimeout: 单位是毫秒，发送数据给后端的超时时间，可以根据网络质量微调，建议保持默认
    - pingMethod: 后端提供的ping接口，用来探测连接是否可用，必须保持默认
    - maxConns: 连接池相关配置，最大连接数，建议保持默认
    - maxIdle: 连接池相关配置，最大空闲连接数，建议保持默认
    - replicas: 这是一致性hash算法需要的节点副本数量，建议不要变更，保持默认即可
    - cluster: key-value形式的字典，表示后端的judge列表，其中key代表后端judge名字，value代表的是具体的ip:port

graph
    - enabled: true/false, 表示是否开启向graph发送数据
    - batch: 数据转发的批量大小，可以加快发送速度，建议保持默认值
    - connTimeout: 单位是毫秒，与后端建立连接的超时时间，可以根据网络质量微调，建议保持默认
    - callTimeout: 单位是毫秒，发送数据给后端的超时时间，可以根据网络质量微调，建议保持默认
    - pingMethod: 后端提供的ping接口，用来探测连接是否可用，必须保持默认
    - maxConns: 连接池相关配置，最大连接数，建议保持默认
    - maxIdle: 连接池相关配置，最大空闲连接数，建议保持默认
    - replicas: 这是一致性hash算法需要的节点副本数量，建议不要变更，保持默认即可
    - cluster: key-value形式的字典，表示后端的graph列表，其中key代表后端graph名字，value代表的是具体的ip:port(多个地址用逗号隔开, transfer会将同一份数据发送至各个地址，利用这个特性可以实现数据的多重备份)

tsdb
    - enabled: true/false, 表示是否开启向open tsdb发送数据
    - batch: 数据转发的批量大小，可以加快发送速度
    - connTimeout: 单位是毫秒，与后端建立连接的超时时间，可以根据网络质量微调，建议保持默认
    - callTimeout: 单位是毫秒，发送数据给后端的超时时间，可以根据网络质量微调，建议保持默认
    - maxConns: 连接池相关配置，最大连接数，建议保持默认
    - maxIdle: 连接池相关配置，最大空闲连接数，建议保持默认
    - retry: 连接后端的重试次数和发送数据的重试次数
    - address: tsdb地址或者tsdb集群vip地址, 通过tcp连接tsdb

Graph
{
"debug": false, //true or false, 是否开启debug日志
"http": {
"enabled": true, //true or false, 表示是否开启该http端口，该端口为控制端口，主要用来对graph发送控制命令、统计命令、debug命令
"listen": "0.0.0.0:6071" //表示监听的http端口
},
"rpc": {
"enabled": true, //true or false, 表示是否开启该rpc端口，该端口为数据接收端口
"listen": "0.0.0.0:6070" //表示监听的rpc端口
},
"rrd": {
"storage": "./data/6070" // 历史数据的文件存储路径（如有必要，请修改为合适的路）
},
"db": {
"dsn": "root:@tcp(127.0.0.1:3306)/graph?loc=Local&parseTime=true", //MySQL的连接信息，默认用户名是root，密码为空，host为127.0.0.1，database为graph（如有必要，请修改)
"maxIdle": 4 //MySQL连接池配置，连接池允许的最大连接数，保持默认即可
},
"callTimeout": 5000, //RPC调用超时时间，单位ms
"migrate": { //扩容graph时历史数据自动迁移
"enabled": false, //true or false, 表示graph是否处于数据迁移状态
"concurrency": 2, //数据迁移时的并发连接数，建议保持默认
"replicas": 500, //这是一致性hash算法需要的节点副本数量，建议不要变更，保持默认即可（必须和transfer的配置中保持一致）
"cluster": { //未扩容前老的graph实例列表
"graph-00" : "127.0.0.1:6070"
}
}
}
API
{
"log_level": "debug",
"db": { //数据库相关的连接配置信息
"faclon_portal": "root:@tcp(127.0.0.1:3306)/falcon_portal?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local",
"graph": "root:@tcp(127.0.0.1:3306)/graph?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local",
"uic": "root:@tcp(127.0.0.1:3306)/uic?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local",
"dashboard": "root:@tcp(127.0.0.1:3306)/dashboard?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local",
"alarms": "root:@tcp(127.0.0.1:3306)/alarms?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local",
"db_bug": true
},
"graphs": { // graph模块的部署列表信息
"cluster": {
"graph-00": "127.0.0.1:6070"
},
"max_conns": 100,
"max_idle": 100,
"conn_timeout": 1000,
"call_timeout": 5000,
"numberOfReplicas": 500
},
"metric_list_file": "./api/data/metric",
"web_port": ":8080", // http监听端口
"access_control": true, // 如果设置为false，那么任何用户都可以具备管理员权限
"salt": "pleaseinputwhichyouareusingnow", //数据库加密密码的时候的salt
"skip_auth": false, //如果设置为true，那么访问api就不需要经过认证
"default_token": "default-token-used-in-server-side", //用于服务端各模块间的访问授权
"gen_doc": false,
"gen_doc_path": "doc/module.html"
}
HBS(Heartbeat Server)
{
"debug": true,
"database": "root:password@tcp(127.0.0.1:3306)/falcon_portal?loc=Local&parseTime=true", # Portal的数据库地址
"hosts": "", # portal数据库中有个host表，如果表中数据是从其他系统同步过来的，此处配置为sync，否则就维持默认，留空即可
"maxIdle": 100,
"listen": ":6030", # hbs监听的rpc地址
"trustable": [""],
"http": {
"enabled": true,
"listen": "0.0.0.0:6031" # hbs监听的http地址
}
}
Judge
{
"debug": true,
"debugHost": "nil",
"remain": 11,
"http": {
"enabled": true,
"listen": "0.0.0.0:6081"
},
"rpc": {
"enabled": true,
"listen": "0.0.0.0:6080"
},
"hbs": {
"servers": ["127.0.0.1:6030"], # hbs最好放到lvs vip后面，所以此处最好配置为vip:port
"timeout": 300,
"interval": 60
},
"alarm": {
"enabled": true,
"minInterval": 300, # 连续两个报警之间至少相隔的秒数，维持默认即可
"queuePattern": "event:p%v",
"redis": {
"dsn": "127.0.0.1:6379", # 与alarm、sender使用一个redis
"maxIdle": 5,
"connTimeout": 5000,
"readTimeout": 5000,
"writeTimeout": 5000
}
}
}
Alarm
{
"log_level": "debug",
"http": {
"enabled": true,
"listen": "0.0.0.0:9912"
},
"redis": {
"addr": "127.0.0.1:6379",
"maxIdle": 5,
"highQueues": [
"event:p0",
"event:p1",
"event:p2"
],
"lowQueues": [
"event:p3",
"event:p4",
"event:p5",
"event:p6"
],
"userIMQueue": "/queue/user/im",
"userSmsQueue": "/queue/user/sms",
"userMailQueue": "/queue/user/mail"
},
"api": {
"im": "http://127.0.0.1:10086/wechat", //微信发送网关地址
"sms": "http://127.0.0.1:10086/sms", //短信发送网关地址
"mail": "http://127.0.0.1:10086/mail", //邮件发送网关地址
"dashboard": "http://127.0.0.1:8081", //dashboard模块的运行地址
"plus_api":"http://127.0.0.1:8080", //falcon-plus api模块的运行地址
"plus_api_token": "default-token-used-in-server-side" //用于和falcon-plus api模块服务端之间的通信认证token
},
"falcon_portal": {
"addr": "root:@tcp(127.0.0.1:3306)/alarms?charset=utf8&loc=Asia%2FChongqing",
"idle": 10,
"max": 100
},
"worker": {
"im": 10,
"sms": 10,
"mail": 50
},
"housekeeper": {
"event_retention_days": 7, //报警历史信息的保留天数
"event_delete_batch": 100
}
}
Task
debug: true/false, 如果为true，日志中会打印debug信息

http

• enable: true/false, 表示是否开启该http端口，该端口为控制端口，主要用来对task发送控制命令、统计命令、debug命令等
• listen: 表示http-server监听的端口

index

• enable: true/false, 表示是否开启索引更新任务
• dsn: 索引服务的MySQL的连接信息，默认用户名是root，密码为空，host为127.0.0.1，database为graph（如有必要，请修改）
• maxIdle: MySQL连接池配置，连接池允许的最大空闲连接数，保持默认即可
• cluster: 后端graph索引更新的定时任务描述。一条记录的形如: "graph地址:执行周期描述"，通过设置不同的执行周期，来实现负载在时间上的均衡。
  eg. 后端部署了两个graph实例，cluster可以配置为
  "cluster":{
  "test.hostname01:6071" : "0 0 0 ? 0-5", //周0-5,每天的00:00:00,开始执行索引全量更新;"0 0 0 ? 0-5"为quartz表达式
  "test.hostname02:6071" : "0 30 0 ? * 0-5", //周0-5,每天的00:30:00,开始执行索引全量更新
  }
• autoDelete: true|false, 是否自动删除垃圾索引。默认为false

collector

• enable: true/false, 表示是否开启falcon的自身状态采集任务
• destUrl: 监控数据的push地址,默认为本机的1988接口
• srcUrlFmt: 监控数据采集的url格式, %s将由机器名或域名替换
• cluster: falcon后端服务列表，用具体的"module,hostname:port"表示，module取值可以为graph、transfer、task等

Nodata
{
"debug": true,
"http": {
"enabled": true,
"listen": "0.0.0.0:6090"
},
"plus_api":{
"connectTimeout": 500,
"requestTimeout": 2000,
"addr": "http://127.0.0.1:8080", #falcon-plus api模块的运行地址
"token": "default-token-used-in-server-side" #用于和falcon-plus api模块的交互认证token
},
"config": {
"enabled": true,
"dsn": "root:@tcp(127.0.0.1:3306)/falcon_portal?loc=Local&parseTime=true&wait_timeout=604800",
"maxIdle": 4
},
"collector":{
"enabled": true,
"batch": 200,
"concurrent": 10
},
"sender":{
"enabled": true,
"connectTimeout": 500,
"requestTimeout": 2000,
"transferAddr": "127.0.0.1:6060", #transfer的http监听地址,一般形如"domain.transfer.service:6060"
"batch": 500
}
}
Aggregator
{
"debug": true,
"http": {
"enabled": true,
"listen": "0.0.0.0:6055"
},
"database": {
"addr": "root:@tcp(127.0.0.1:3306)/falcon_portal?loc=Local&parseTime=true",
"idle": 10,
"ids": [1, -1],
"interval": 55
},
"api": {
"connect_timeout": 500,
"request_timeout": 2000,
"plus_api": "http://127.0.0.1:8080", #falcon-plus api模块的运行地址
"plus_api_token": "default-token-used-in-server-side", #和falcon-plus api 模块交互的认证token
"push_api": "http://127.0.0.1:1988/v1/push" #push数据的http接口，这是agent提供的接口
}
}

Agent-updater
每台机器都要部署falcon-agent，如果公司机器量比较少，用pssh、ansible、fabric之类的工具手工安装问题也不大。但是公司机器量多了之后，手工安装、升级、回滚falcon-agent将成为噩梦。
个人开发了agent-updater这个工具，用于管理falcon-agent，agent-updater也有一个agent：ops-updater，可以看做是一个超级agent，用于管理其他agent的agent，呵呵，ops-updater推荐在装机的时候一起安装上。ops-updater通常是不会升级的。
具体参看：https://github.com/open-falcon/ops-updater

三、前端安装启动

克隆前端组件代码
cd $WORKSPACE
git clone https://github.com/open-falcon/dashboard.git

安装依赖包
yum install -y python-virtualenv
yum install -y python-devel
yum install -y openldap-devel
yum install -y mysql-devel
yum groupinstall "Development tools"
cd $WORKSPACE/dashboard/
virtualenv ./env
./env/bin/pip install -r pip_requirements.txt

修改配置文件
vim dashboard/rrd/config.py
启动
./control start

四、验证
浏览器输入192.168.100.227:8081（ip+端口）

点击sign up注册，第一个帐号名称为root的用户会被自动设置为超级管理员

五、grafana配置
注：这个只是好玩，安装不安装都行
下载安装包
wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-4.2.0-1.x86_64.rpm
rpm -ivh grafana-4.2.0-1.x86_64.rpm
安装插件
grafana-cli plugins install fastweb-openfalcon-datasource
编辑grafana.ini配置文件
vim /etc/grafana.ini
添加
[plugin.openfalcon]
;path = /var/lib/grafana/plugins/fastweb-openfalcon-datasource
启动grafana
service grafana-server restart

验证
浏览器访问192.168.100.227：3000（ip+3000端口）
默认登录名admin 密码admin

这个只是随便玩，想玩高大上多搞

六、OneAlert
注：这个就比较实用了,主要是邮件+短信+电话报警，而且是免费的，可以集成zabbix，nagios，falcon等等等等主流监控，可以在手机端app及PC端处理报警，配置及管理一切，灰常实用。
打开onealert

1.添加应用
创建falcon应用,并获取appkey
2.添加falcon回调地址
登录open-falcon,选择template模块,点击你想要绑定OneAlert告警平台的template name.
注意：你可以一个template绑定一个appkey,也可以多个.这取决于你们的管理方式.
在回调地址中填写类似如下URL:
http://api.110monitor.com/alert/api/event/falcon/your_appkey
3.查看告警

4.，在「配置」->「应用」
模块添加新应用.选择「添加应用」后，您可以选择匹配的监控平台，系统会以向导的方式指引你完成配置
5选择「配置」->「分派策略」
您可以将不同的应用、不同级别、不同内容的告警分派给不同的人员。你也可以将团队成员根据角色划分不同级别，比如一线运维人员实时接收告警，二线测试开发人员接收升级（长时间未处理解决）后的告警。
6.选择「配置」->「通知策略」
您可以设置自己或团队成员用何种渠道接收告警，在何种时间、接收什么级别的告警。详细了解通知策略
7.您可以在点击右上角「用户名」->「邀请成员」
选择添加团队成员
8.可以用微信与app管理，并且可以排班，分组。