VmShell验证Docker版Prometheus+Grafana监控VPS状态

prometheus和grafana为简化安装步骤，这里直接使用docker，首先你要安装docker/docker-compose,操作如下
apt -y update && apt -y install curl [安装组件]
curl -sSL https://get.docker.com/ | sh [安装Docker]
systemctl start docker [启动Docker]
systemctl enable docker [允许自动启动Docker]
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.25.4/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

然后新建一个docker-compose.yml：
mkdir -p /opt/monitor && cd /opt/monitor && nano docker-compose.yml
写入下面的配置：
version: '3.5'

volumes:
prometheus-data:
grafana-data:

services:
prometheus:
image: prom/prometheus
container_name: prometheus
ports:
- 9090:9090
volumes:
- prometheus-data:/prometheus
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
command:
- '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
- '--web.enable-admin-api'
- '--web.enable-lifecycle'

grafana:
image: grafana/grafana
container_name: grafana
ports:
- 3000:3000
volumes:
- grafana-data:/var/lib/grafana

接着新建prometheus的配置文件：
nano prometheus.yml
写入如下配置：

global:
scrape_interval: 5s
external_labels:
monitor: 'imlala'

scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets:
- 'localhost:9090'
labels:
instance: prometheus

- job_name: 'VPS监控'
static_configs:
- targets:
- '你小鸡的VPS公网IP:9100'
labels:
instance: localhost
- targets:
- '你的另一只小鸡的公网IP:9100'
labels:
instance: ikoula

有多少台VPS就写多少个targets，labels是用于区分。确认无误后up起来即可：
docker-compose up -d

如果后续你更改了prometheus.yml配置文件内容，可以直接执行下面的命令让prometheus热加载配置，不用重启prometheus容器：
curl -s -XPOST localhost:9090/-/reload
接下来我们需要在每台被监控的小鸡上安装node_exporter，node_exporter是prometheus的数据采集器。
node_exporter设计是用于监控主机系统的，因为它需要访问主机系统，所以官方也不推荐将node_exporter容器化，建议是直接部署在宿主机上。
下载解压移动到usr/bin目录下：
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz
tar -xzvf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-0.18.1.linux-amd64/
cp node_exporter /usr/bin

新建systemd服务文件：
nano /etc/systemd/system/node_exporter.service
写入如下配置：
[Unit]
Description=Node Exporter

[Service]
User=root
ExecStart=/usr/bin/node_exporter

[Install]
WantedBy=multi-user.target
启动/设置开机自启：
systemctl start node_exporter.service
systemctl enable node_exporter.service

我们可以使用 ./node_exporter -h 查看运行选项，./node_exporter 运行 Node Exporter, 如果看到类似输出，表示启动成功。

访问你的监控服务器的VPSIP:3000（不是被监控）应该能看到grafana的WEBUI，默认的管理员账号密码都是admin。登录进去之后，你需要添加数据源：

如果你之前没有改动过docker-compose.yml内的服务名，那么这里应该填写：

其他的保持默认即可，然后点击Save & Test，测试没问题的话就OK了。现在你需要新建或者导入模板，自己新建的没有人家现成做的好，这里直接导入别人的模板就行：

模板编号8919有问题，建议采用编号：“12159”比较漂亮

基于ConsulManager采集的ECS，可匹配自动同步方式采集ECS信息字段的展示，优化重要指标展示。使用Grafana8新表格重建，新增健康评分概念，并新增了整体资源消耗信息的一些图表。包含整体资源展示与资源明细图表：CPU 内存 磁盘 IO 网络等监控指标。https://github.com/starsliao/ConsulManager    每次服务器重启的时候输入命令：cd /opt/monitor && docker-compose up -d

• Overview
• Revisions
• Reviews

 

grafana 8.3.6、8.3.7、8.4.7 版本测试正常，如果导入出现异常，请先更新到以上版本grafana。

• 该版本为ECS自动同步版：通过ConsulManager来管理云厂商的ECS监控：支持自动同步采集云厂商的ECS信息(包括到期日)与分组信息，并且针对自动采集的这些字段来做更加友好的展示。

• 原基于Job分组的通用版本，请参考：https://grafana.com/grafana/dashboards/16098

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2022.04.13更新说明：

1. 使用Grafana8新表格重建。
2. 总览表新增ECS健康评分概念。
3. 新增了整体资源消耗信息的一些图表，用于资源成本优化参考。
4. 使用了从云厂商获取的主机名字段和新的分组字段，并且能展示资源到期日。
5. 优化重要指标展示，包含整体资源展示与资源明细图表：CPU 内存 磁盘 IO 网络等监控指标。

注意:【最近7天P99资源使用率】图表需要在Prometheus增加记录规则(采集1小时后出数据)：

groups:   #新rule文件需要加这行开头，追加旧的rule文件则不需要。
- name: node_usage_record_rules
  interval: 1m
  rules:
  - record: cpu:usage:rate1m
    expr: (1 - avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) by (instance,vendor,account,group,name)) * 100
  - record: mem:usage:rate1m
    expr: (1 - node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes) * 100

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请配合Consul Manager使用：

【ConsulManager介绍】

• 应用场景1：如何优雅的基于Consul自动同步ECS主机监控

• 应用场景2：如何优雅的使用Consul管理Blackbox站点监控

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ECS管理功能描述

• 支持同步阿里云，腾讯云，华为云的ECS主机信息到Consul。
• 基于Consul实现Prometheus监控目标的自动发现。
• 支持同步各云厂商的分组信息到Consul，用于关联ECS分组。
• 提供了可查询分组与ECS信息的页面，指标中加入了ECS到期日等信息，可直接监控。
• 可调整同步的时间间隔。
• 提供了按需的Prometheus配置生成功能。
• 提供了一个匹配ECS Manager各字段的node_exporter Grafana展示看板。

截图：

     

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