容器监控方案

1、docker部署prometheus

Prometheus是一套开源的系统监控报警框架，它基于时序数据库，并通过HTTP协议周期性地从被监控的组件中抓取指标数据。以下是一些关于Prometheus的详细介绍：

  1. 基本概念：Prometheus所有采集的监控数据均以指标（metric）的形式保存在内置的时间序列数据库（TSDB）中，这些指标属于同一指标名称和同一标签集合，并具有时间戳标记。除了存储的时间序列，Prometheus还可以根据查询请求产生临时的、衍生的时间序列作为返回结果。

  2. 主要特点：

  • 多维数据模型：Prometheus使用时间序列数据模型，可以对多种维度的数据进行监控和分析。

  • 灵活的查询语言：Prometheus提供PromQL查询语言，可以方便地对监控数据进行灵活的查询和分析。

  • 高效的数据存储：Prometheus使用本地存储方式，可以高效地存储监控数据，并且支持数据压缩和数据刷写等功能。

  • 强大的告警系统：Prometheus内置了强大的告警系统，可以根据监控数据设置告警规则，并及时地发送告警通知。

  • 易管理性：Prometheus的核心部分由一个单独的二进制文件构成，这使得它容易部署和管理。它可以在本地运行，不依赖于分布式存储系统。

  • 高效性：Prometheus设计上能够处理大量的监控指标，即使是单个Prometheus实例也能够每秒处理数百万的数据点。

  • 灵活性：Prometheus支持通过配置文件定义监控目标，用户可以根据自己的需求灵活配置监控项。

  • 社区支持：作为一个开源项目，Prometheus拥有一个活跃的社区，不断有新的功能和改进被贡献出来。

  1. 组成和架构：

  • Prometheus Server：主要负责数据采集和存储，提供PromQL查询语言支持。

  • Push Gateway：支持临时性job主动推送指标的中间网关。

  1. 应用领域：

  • 监控和警报：Prometheus被广泛应用于监控和警报系统中，可以实时收集、存储和查询监控指标，并生成警报以便及时处理问题。

  • 分布式系统的性能监控：Prometheus可以用于监控分布式系统的性能，例如Kubernetes集群、Docker容器等。

  • 自动化运维：通过Prometheus的自动化功能，可以实现一些运维任务的自动化，比如自动扩容、自动负载均衡等。

  • 数据分析：Prometheus可以用于收集和分析大量的监控数据，帮助用户更好地理解系统的性能和行为。

  • 物联网监控：Prometheus也可以被应用于物联网设备的监控，帮助用户监控和管理大量的设备数据。

  • 日志分析：Prometheus可以和日志系统结合使用，实现对日志数据的实时监控和分析。

  • 安全监控：Prometheus可以帮助用户监控系统的安全性，检测潜在的安全威胁并及时采取措施。

总之，Prometheus是一个功能强大、灵活易用的系统监控报警框架，在云原生和微服务架构中得到了广泛的应用。

环境

redhat 9.2

步骤
安装docker
[root@master1 ~]# yum -y install  yum-utils.noarch
[root@master1 ~]# yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
[root@master1 ~]#yum clean  all && yum makecache
[root@master1 ~]#yum -y install  docker-ce*
#镜像加速
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://7f40piyw.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
[root@master1 ~]# systemctl  restart  docker.service 
[root@master1 ~]# systemctl  enable docker.service 
[root@master1 ~]#

Prometheus部署

[root@master1 ~]#  docker pull prom/prometheus
#创建一个工作目录
[root@master1 ~]# mkdir /prom  
#创建一个容器将prometheus配置文件拷贝出来
[root@master1 ~]# docker run -id --name prom prom/prometheus:latest 
04610c29ef4f2399d03bc7f7ee192d7ff0d6b63a3eafdad8a4dd4e33ef839516
[root@master1 ~]# 
[root@master1 ~]# docker cp prom:/etc/prometheus/prometheus.yml /prom/ 
Successfully copied 2.56kB to /prom/
[root@master1 ~]# ls /prom/
prometheus.yml
#删除刚刚创建的容器，重新创建新容器
[root@master1 ~]# docker stop prom 
prom
[root@master1 ~]# docker rm prom 
prom
[root@master1 ~]# docker run -id --name prom -p 9090:9090 -v /prom/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus:latest 
0c76e2fef6ac8063f5c8a626fda84d9183b7f6e7582ada236f32ce0b7586ad2e
[root@master1 ~]#

浏览器IP+9090访问

下载node-exporter⽤于获取宿主机指标数据（⽆法获取容器的指标）

Node Exporter 是 Prometheus 的一个组件，用于从主机（如 Linux 服务器）收集硬件和操作系统的度量指标

[root@master1 ~]# docker pull  prom/node-exporter

创建node-exporter容器

[root@master1 ~]# docker run -id --name exporter -p 9100:9100 prom/node-exporter:latest 
9b1b58da2fa8ddb12ce3790f24049f86f703cb36b060bf22e8f27355f1d24017

修改Prometheus.yml配置⽂件定义监控对象

[root@master1 ~]# vim /prom/prometheus.yml 
....
- job_name: "node-exporter"
    static_configs:
      - targets: ["192.168.200.133:9100"]   
[root@master1 ~]# docker restart prom

点击targets

 可以看到相关信息
 

 

2、docker部署Grafana

Grafana是一款开源的数据可视化和监控平台。以下是关于Grafana的一些关键信息和功能：

  1. 数据可视化和监控：Grafana支持从多种数据源（包括时序数据库、关系型数据库、日志文件等）中查询数据，并以多种图表形式（如折线图、柱状图、饼图等）进行可视化展示。这使得用户能够实时监控和分析数据。

  2. 多种数据源支持：Grafana支持多种不同的时序数据库数据源，如Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus、Elasticsearch、CloudWatch和KairosDB等。每种数据源都有其特定的查询方法和特性，Grafana能够很好地支持这些特性。

  3. 多组织和用户管理：Grafana支持多组织部署模式，允许使用一个单一的Grafana实例为多个潜在的不受信任的组织提供服务。每个组织可以有一个或多个数据源，所有的仪表板都是由一个特定的组织拥有。同时，Grafana还支持用户权限和认证管理，可以根据用户角色和权限对数据进行授权管理。

  4. 警报功能：Grafana中的警报允许将规则附加到仪表板面板上。当满足特定条件时，Grafana会触发警报，并可以通过多种方式（如钉钉、邮箱等）将报警消息推送至移动端。但目前Grafana只支持graph面板的报警。

  5. 高度定制化和扩展性：Grafana是一个功能强大的平台，支持高度定制化和扩展性。用户可以根据自己的需求自定义仪表板、数据源和警报规则等。

总的来说，Grafana是一个功能丰富的数据可视化和监控平台，广泛应用于各种场景，包括基础设施监控、应用程序性能管理、网络监控等。

步骤

拉取镜像并部署

[root@master1 ~]# docker pull  grafana/grafana
[root@master1 ~]# docker run -id --name grafana  -p 3000:3000 grafana/grafana:latest 
40381e2e20cc050ca543adb360a9d74d0f65f76b95f4756b22f73074d178426d
[root@master1 ~]#

 浏览器ip+3000访问 默认用户名密码admin。之后会要求你更改新密码

 

3、Docker部署Cadvisor

Cadvisor（全称Container Advisor）是Google开源的一款容器性能监控工具。它可以提供容器的性能、使用情况以及资源利用率等信息，这些信息可以帮助运维人员自动化管理容器资源，快速发现和解决容器可用性和性能问题。

Cadvisor主要用于监控和管理容器内部的资源使用情况，它可以收集容器内部的CPU、内存、网络、存储等资源使用情况并可视化展示出来。Cadvisor使用Go语言开发，利用Linux的cgroups获取容器的资源使用信息。在Kubernetes中，Cadvisor集成在Kubelet里作为默认启动项，官方标配。

[root@master1 ~]# docker pull lagoudocker/cadvisor:v0.37.0

创建容器

[root@master1 ~]# docker run -id  -v /:/rootfs:ro -v /var/run:/var/run:ro -v /sys:/sys:ro -v /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro -v /dev/disk/:/dev/disk:ro -p 8888:8080  --name cadvisor lagoudocker/cadvisor:v0.37.0 
9d142544d2b521f28bd75afcd7cfa58cdf34147267f5bb151663196c99af9264

浏览器ip+8888访问

修改promethes.yml⽂件添加cadvisor为监控对象

[root@master1 ~]# vim /prom/prometheus.yml 
- job_name: "cadvisor"
    static_configs:
      - targets: ["192.168.200.133:8888"]
[root@master1 ~]# docker restart  prom 
prom

 

在监控框中输入process_cpu_seconds_total

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