Prometheus 官方和一些第三方,已经把一些常用数据库、系统、中间件等的指标数据的采集做成了一个个 exporter,在生产环境中,直接导入使用就可以。这一节,我们就用 Prometheus 官方提供的 Node Exporter 来完成对Linux系统运行数据的采集 。
在一台 Linux 机器上安装并运行 Node Exporter,我使用的是一台 ip 为 172.16.2.101 的Linux 虚拟机。
下载地址:https://github.com/prometheus/node_exporter/releases
下载并解压:
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz
tar zxvf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz
进入 node_exporter-0.18.1.linux-amd64
文件夹 启动node_exporter:
./node_exporter
在 prometheus.yml 中配置 node_exporter 的metrics 端点,内容如下:
global:
scrape_interval: 5s
evaluation_interval: 5s
scrape_timeout: 5s
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: 'linux-exporter'
metrics_path: /metrics
static_configs:
- targets: ['172.16.2.101:9100']
启动 prometheus:
docker run --name prometheus -d -p 9090:9090 -v /root/prometheus-data:/prometheus-data \
prom/prometheus --web.enable-lifecycle --config.file=/prometheus-data/prometheus.yml
访问 http://172.16.2.101:9090/targets 发现已经出现了 target “node_exporter” ,并且为UP状态。
Grafana 官方和社区对已经做好了常用的 DashBoard,可以访问 https://grafana.com/grafana/dashboards 进行查询:
选择下载最多的,点击进去:
DashBoard 的 id 为 8919,后面要用到。
启动 Grafana
docker start grafana
通过Grafana的 + 图标导入(Import) Node Exporter dashboard:
点击 "Import" 会跳转到 监控界面:
通过界面可以直观的看到 主机cpu占用率 、负载、磁盘空间、内存等信息。
这一节 ,通过集成 Node Exporter 来演示了 exporter 的使用。之后你可以利用Prometheus 官方提供的其他 exporter 应用到你的学习或工作中,例如 MySQL Server Exporter 、Redis exporter 等等。
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