Prometheus第2篇高级配置举例

范例1:监控多台服务器

概述：

主要用到Prometheus主服务和node_export，Prometheus主服务是必不可少的，第一篇已介绍过安装，其次是node_export，它是一个可选组件，除了node_export还有mysql_export,nginx_export等,范例1主要是讲如何监控服务器，所以我们要用node_export

环境：
两台服务器

node_export 装在需要被监控的服务器上，此处两台服务器都要安装，Prometheus主服务安装一个即可，随便安装在哪个服务器上。

172.17.25.245
172.17.25.122

搭建：

• Step1 下载解压
  node_export

tar -zxvf node_exporter-0.15.2.linux-amd64.tar.gz

• Step2 运行

sudo ./node_exporter

或者直接使用docker

 sudo docker run -d -p 9100:9100 --restart=always prom/node-exporter:latest

• Step3 查看启动结果

  
  
  

  启动结果

• Step4 Prometheus主服务器与node_export相关联
  修改Prometheus主服务器的配置文件prometheus.yml

添加：

 - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['172.17.25.122:9100']

prometheus.yml

bozhon@bozhon:~$ cat docker/volumes/prometheus/prometheus.yml 

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['172.17.25.122:9100']

• Step5 查看结果

  
  
  

  结果

结果

范例2:使用Grafana展现监控数据

前言：
Grafana是一个可视化面板(Dashboard),有着非常漂亮的图表和布局展示,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器

其实Prometheus自带的UI界面也不错，但是Grafana更加的美观炫酷，，它从2.5.0版开始直接支持Prometheus的数据。所以我们可以选择Grafana来做我们的监控UI
配置步骤：

• Step1 安装启动Grafana

使用docker运行： sudo docker run -d   --name grafana --restart=always  -p 3000:3000 grafana/grafana

• Step2 配置数据源

输入默认的admin/admin登录grafana。选择左侧的Data Sources，然后点击上面的Add new按钮，便可以把prometheus作为数据源导入
参数参考下图 （一般情况下端口是9090，不过这个端口被我其他的服务占用了，所以当时配置的是7070）

数据源配置

• Step2 验证数据库连接，点击左下角 save&test

  
  
  

  验证连接

• Step3 添加图表
  Dashboards -> New -> graph

  
  
  

  添加graph

• Step4 编辑图表
  点击1处的panel title 再点击2处的edit 会出现3处的编辑区
  在4处写要查询的语句，点击5查看即可

  
  
  

  编辑图表

• Step5 结果展示
  本示例中填写的查询语句是node_memory_Active
  查询的是节点的内存情况，展示结果如下图所示，我们看到有2条线，这两条线就是下一篇会针对查询语句做一个总结

  
  
  

  结果展示