1.基本概念

Prometheus

架構圖

• 工作流程：通過exporters從資料來源主動拉取資料（metrics），儲存到時序資料庫（TSDB）中，可以通過HTTP Server訪問，同時可以發起報警，對於資料庫中的時序資料，提供PromeQL進行查詢，提供給web UI或者視覺化系統Grafana等展示。

Grafana

• 開源的資料分析和監控平臺
• 有不同的dashboards支援不同型別的資料視覺化

Exporters

• 資料採集
• Prometheus從不同的exorters中拉取資料，有不同的exporter支援不同的資料來源
• node-exporter 支援機器基本的資料 比如cpu mem 網路 等

2. 搭建步驟

安裝Prometheus

• 下載
  – 官網下載（https://prometheus.io/）支援LInux、Mac、Windows系統，我這裡安裝Mac
  – Mac 下載發行版為darwin版
  – 下載後解壓， 進入目錄 prometheus-2.3.2.darwin-amd64：

• 啟動

# Start Prometheus.
# By default, Prometheus stores its database in ./data (flag --storage.tsdb.path).
./prometheus --config.file=prometheus.yml
 

• 訪問
  – 預設埠為：9090
  – 瀏覽器訪問：localhost:9090
  – 出現以下介面，表示安裝成功
  

安裝Node-exporter

• 下載
  – 官網下載（https://github.com/prometheus） 找到node-exporter
  – 解壓，進入目錄：node_exporter-0.16.0.darwin-amd64

• 啟動

./node_exporter 

• 使用
  – 預設監控9100埠，可以web 瀏覽器中開啟localhost:9100 or localhost:9100/metrics 可以檢視是否有資料，有就表示安裝成功，接下來需要配置到Prometheus中。

• 配置Prometheus

# 開啟Promethues配置檔案，新增targets配置
$ vim prometheus.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=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
 - job_name: 'prometheus'

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

static_configs:
 - targets: ['localhost:9090']

# add config of node-exporter

- job_name: 'node-exporter'

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

static_configs:
 - targets: ['localhost:9100']

• 重啟Prometheus 服務
  – 在瀏覽器中訪問：http://localhost:9090/targets
  – 可以看到有兩個endpoint，9090是prometheus的監聽埠，9100是我們新增的node-exporter，看到兩個狀態都是UP，就表示node-exporter已經新增到Prometheus中了。
  

安裝Grafana

• 啟動

 ./bin/grafana-server web

• 訪問
  – 預設埠3000，可以用瀏覽器訪問：localhost:3000
  – 預設登入賬號：admin/admin

• 新增資料來源
  
  – Type選擇 Prometheus，其他自己填
  
  – 點選Save & Test，看到Data source is working，就表示新增成功了。

• 新增Dashboard
  – 將資料來源合適的展示出來，就需要新增相應的dashboard
  
  – 選擇你喜歡的模板，import，這裡我三種提供的都import過。

• 檢視Dashboard
  
  成功！！ 撒花！！