grafana

12 git clone https : //github.com/liqiang311/zabbix-grafana.gitgit clone https://github.com/alexanderzobnin/grafana-zabbix.git zabbix-grafana/grafana/plugins/grafana-zabbix 如何安装Docker和Docker-Compose见 http://liqiang311.com/docker-install/ 1234 docker pull mysql : 5.7docker pull zabbix / zabbix - server - mysql : latestdocker pull zabbix / zabbix - web - nginx - mysql : latestdocker pull grafana / grafana : latest 12 cd zabbix - grafanadocker - compose up - d Zabbix 登录 ip:10052 ，帐号为 Admin ，密码为 zabbix 进入后右上角可以更改语言为中文 Grafana web ip:3000 默认帐号 admin / admin Plugins -> app -> Zabbix ->点击Enable

grafana简介 Grafana是一个完全开源的度量分析与可视化平台，可对来自各种各种数据源的数据进行查询、分析、可视化处理以及配置告警。 Grafana支持的数据源： 官方：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，MySQL等； 插件：open-falcon、zabbix... Centos 7.3 安装Grafana 6.0 yum安装 $ yum install -y https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.0.2-1.x86_64.rpm 启动Grafana $ systemctl start grafana-server $ systemctl enable grafana-server 启动后可以直接在浏览器访问： http://ip:3000 Grafana文件结构 日志文件： /var/log/grafana 数据文件： /var/lib/grafana/grafana.db 默认为sqlite3数据库，也可以使用mysql、postgres， 配置方法 (Tips：升级前要备份数据文件) 。 配置文件： /etc/grafana/grafana.ini 配置Grafana Note： 更改Grafana配置文件后需要重启Grafana服务生效。

kafka监控工具比较多，有kafka monitor,kafka manager, kafka eagle,KafkaOffsetMonitor 等，但是监控consumer lag最好用的当属burrow. Burrow是linkedin开源的一个监控Apache Kafka的工具，burrow可以将消费者滞后检查作为一项服务来对外提供。 它监视所有消费者的承诺偏移量，并根据需要计算消费者的状态，提供HTTP endpoint接口来获取消费者状态，能够监控Consumer消费消息的延迟,从而监控应用的健康状况，并且可以同时监控多个Kafka集群。 通知器可以通过配置电子邮件或HTTP通告进行告警，而无需指定阈值，他完全是基于消费过程的动态评估。同时可以监控offset提交到broker,zk两种方式,还可以作storm的消费监控，报警支持http, email想要扩展个自己的短信报警什么的也是超简单。 下载tar包 https://github.com/linkedin/Burrow/releases 解压后修改config/burrow.toml配置文件 主要是修改日志文件地址和增加kafka集群配置，同时可以增加zookeeper的模式。 验证是否成功可以访问ip/v3/kafka 可以获取到监控的kafka集群信息如下 {"error":false,"message":

Prometheus 监控K8S集群中Pod kubelet的节点使用cAdvisor提供的metrics接口获取该节点所 有容器相关的性能指标数据。 暴露接口地址： https : //NodeIP:10255/metrics/cadvisor https : //NodeIP:10250/metrics/cadvisor 在K8S中部署Grafana与可视化 　　grafana 是一个可视化面板，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，支持 Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus、OpenTSDB、Elasticsearch 等作为数据源，比 Prometheus 自带的图表展示功能强大太多，更加灵活，有丰富的插件，功能更加强大。 下载地址：https://grafana.com/grafana/download 集群资源监控模板号：3119 1、导入新创建的Prometheus地址 2、导入模板：使用3119模板 3、查看效果 4、根据源服务器调整监控指标 5、根据情况修改参数 6、查看效果 来源：博客园 作者： kevin.Xiang 链接：https://www.cnblogs.com/xiangsikai/p/11432919.html

Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展，越来越多公司和组织接受采用Prometheus，社会也十分活跃，他们便将它独立成开源项目，并且有公司来运作。Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。 Prometheus基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，这样做的好处是任意组件只要提供HTTP接口就可以接入监控系统，不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合虚拟化环境比如VM或者Docker 。 Prometheus应该是为数不多的适合Docker、Mesos、Kubernetes环境的监控系统之一。 输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有exporter可以直接使用，比如Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux 系统信息 (包括磁盘、内存、CPU、网络等等)，具体支持的源看：https://github.com/prometheus。 与其他监控系统相比，Prometheus的主要特点是： 一个多维数据模型（时间序列由指标名称定义和设置键/值尺寸）。

已经在之前调整好了telegram报警机器人 现在只要整理好报警规则即可 1）复制面板 2）新建报警面板 3）编辑，添加需要告警的环境，将你的环境变量，修改成需要监控的ip eg： 我们将$node换成了需要监控的192.168.33.134 4）添加报警规则 参考：https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/parti-prometheus-ji-chu/alert/prometheus-alert-rule 转载请标明出处: Grafana报警 文章来源: Grafana报警

Grafana是一个跨平台的开源度量分析和可是化的工具,可以通过该将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知. 1. 展示方式:快速灵活的客户端图表,面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志,官方库中具有丰富的仪表盘插件,比如热图,折线图,图表等多种展示方式. 2. 数据源: Graphite,InfluxDB,OpenTSDB,Prometheus,Elasticsearch,CloudWatch和KairosDb,Zabbix等. 3. 通知提醒:以可视方式定义最重要指标的报警规则,Grafana将不断计算并发送通知,在数据达到预设阈值时通过slack,PagerDuty等处理通知. 4. 混合展示: 在同一图表中混合使用不同的数据源,可以基于每个查询指定数据源,甚至自定义数据源. 5. 注释: 使用来自不同数据源的丰富事件来展示图表,将鼠标悬停在事件上会显示完整的事件元数据和标记. 6. 过滤器:Ad-hoc过滤器允许动态创建新的键/值过滤器,这些过滤器会自动应用于使用该数据源的所有查询. Redhat & Centos(64 Bit)SHA256: eb632b9013c8b53ff06080298e57e5b0c47b4f7fcefb6af44fe84b0e63aad182 wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana

一、说明 Prometheus负责收集数据，Grafana负责展示数据。其中采用Prometheus 中的 Exporter含： 1）Node Exporter，负责收集 host 硬件和操作系统数据。它将以容器方式运行在所有 host 上。 2）cAdvisor，负责收集容器数据。它将以容器方式运行在所有 host 上。 3）Alertmanager，负责告警。它将以容器方式运行在所有 host 上。 二、安装docker，docker-compose 2.1 安装docker 先安装一个64位的Linux主机，其内核必须高于3.10，内存不低于1GB。在该主机上安装Docker。 # 安装依赖包 yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 # 添加Docker软件包源 yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo # 安装Docker CE yum install docker-ce -y # 启动 systemctl start docker # 开机启动 systemctl enable docker # 查看Docker信息 docker info 2.2 安装docker

grafana搭建 List item 下载grafana的rpm的包 wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-5.4.2-1.x86_64.rpm yum -ivh grafana-5.4.2-1.x86_64.rpm 启动grafana服务 systemctl start grafana-server systemctl status grafana-server 启用systemd服务启动时启动 sudo systemctl enable grafana-server.service 在浏览器中打开 http:// localhost:3000 / 账号密码:admin/admin 安装zabbix插件 可以参考https://grafana.com/plugins/alexanderzobnin-zabbix-app/installation官网安装方式，有二种安装方式 1、直接通过grafana-cli plugins install alexanderzobnin-zabbix-app命令安装 2、下载grafana.zip文件并将其解压缩到grafana plugins目录中 在grafana中找到plugs里面，找到zabbix；点击enable即可 链接到zabbix的数据源 测试链接是否正常 文章来源:

1.关于Prometheus Prometheus是一个根据应用的metrics来进行监控的开源工具。相信很多工程都在使用它来进行监控，有关详细介绍可以查看官网： https://prometheus.io/docs/introduction/overview/ 。 2.有关Grafana Grafana是一个开源监控利器，如图所示。 从图中就可以看出来，使用Grafana监控很高大上，提供了很多可视化的图标。 官网地址： https://grafana.com/ 3.SpringBoot使用Prometheus 3.1 依赖内容 在SpringBoot中使用Prometheus其实很简单，不需要配置太多的东西，在pom文件中加入依赖，完整内容如下所示。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0<