docker部署prometheus+grafana+alertmanager+dingtalk实现钉钉告警

概念就不讲了，直接操作………………

docker安装

       使用prometheus实现钉钉告警是用容器实现的，所以要安装docker，安装方法可以看之前的文章docker的安装和启动–centos7。
       出现如下效果则成功

[root@iZbp16vhn64fpaj6qmsum0Z ~]# docker --version
Docker version 24.0.2, build cb74dfc

       接下来就是安装启动，看之前的文章就好

准备工作

镜像拉取

       拉取需要使用的镜像

docker pull prom/node-exporter
docker pull grafana/grafana 
docker pull prom/prometheus 
docker pull prom/alertmanager 
docker pull timonwong/prometheus-webhook-dingtalk 

       如下所示

       其中
prom/node-exporter：用于收集主机系统信息和指标的

grafana/grafana：是一个用于可视化和分析监控指标的开源平台。

prom/prometheus：是一个开源的监控系统，用于收集和存储时间序列数据，并提供基于数据的查询、报警和可视化功能。

prom/alertmanager：是 Prometheus 的告警管理器，用于处理和路由来自 Prometheus 服务器的告警通知。

timonwong/prometheus-webhook-dingtalk：是一个用于将 Prometheus 告警通知发送到钉钉的 Webhook，它是一个第三方的开源软件。

容器启动

启动node-exporter

 docker run -d -p 9100:9100 -v /proc:/host/proc:ro -v /sys:/host/sys:ro -v /:/rootfs:ro prom/node-exporter

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启动prometheus

       在启动prometheus之前，可以自己编写一个prometheus.yml文件，然后使用卷挂载到该容器内部。

# 创建挂载目录
mkdir /opt/prometheus
cd /opt/prometheus/
# 编写该文件
vim prometheus.yml

prometheus.yml文件

global:
  scrape_interval:     60s
  evaluation_interval: 60s
# Alertmanager配置
scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['121.43.108.111:9090'] # 采取prometheus指标数据
        labels:
          instance: prometheus
  - job_name: linux
    static_configs:
      - targets: ['121.43.108.111:9100'] # 采取本地指标数据
        labels:
          instance: localhost

启动

docker run  -d -p 9090:9090 -v /opt/prometheus:/etc/prometheus prom/prometheus

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启动grafana

docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafana

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启动webhook-prometheus-dingtalk

首先获取钉钉告警机器人的webhook token

启动
注意：这里要改为 --ding.profile=“webhook1=自己复制的webhook”

 docker run -d --restart always -p 8060:8060 timonwong/prometheus-webhook-dingtalk:v0.3.0 --ding.profile="webhook1=复制的webhook"

启动alertmanager

       在启动alertmanager之前，可以自己编写一个alertmanager.yml文件，然后使用卷挂载到该容器内部。

# 创建挂载目录
mkdir /opt/alertmanager
cd /opt/alertmanager/
# 编写该文件
vim alertmanager.yml

alertmanager.yml

global:
  resolve_timeout: 5m

route: # 告警路由配置，定义如何处理和发送告警
  receiver: webhook
  group_wait: 30s
  group_interval: 1m
  repeat_interval: 4h
  group_by: [alertname]
  routes:
  - receiver: webhook
    group_wait: 10s

receivers: # 告警接收者配置，定义如何处理和发送告警
- name: webhook
  webhook_configs:
  - url: http://121.43.108.111:8060/dingtalk/webhook1/send  # 告警 Webhook URL
    send_resolved: true # 是否发送已解决的告警。如果设置为 true，则在告警解决时发送通知

启动

docker run -d -p 9093:9093 -v /opt/alertmanager/:/etc/alertmanager/ --name alertmanager prom/alertmanager

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所有容器启动成功如下

将prometheus和alertmanager进行关联

在prometheus目录下新建一个rules.yml文件的告警规则

[root@iZbp16vhn64fpaj6qmsum0Z prometheus]# pwd
/opt/prometheus
[root@iZbp16vhn64fpaj6qmsum0Z prometheus]# cat rules.yml 
groups:
  - name: host_monitoring
    rules:
    - alert: 内存报警
      expr: netdata_system_ram_MiB_average{
    
    chart="system.ram",dimension="free",family="ram"} < 800
      for: 2m
      labels:
        team: node
      annotations:
        Alert_type: 内存报警
        Server: '{
    
    {$labels.instance}}'
        #summary: "{
    
    {$labels.instance}}: High Memory usage detected"
        explain: "内存使用量超过90%，目前剩余量为：{
    
    { $value }}M"
        #description: "{
    
    {$labels.instance}}: Memory usage is above 80% (current value is: {
    
    { $value }})"    - alert: CPU报警
      expr: netdata_system_cpu_percentage_average{
    
    chart="system.cpu",dimension="idle",family="cpu"} < 20      for: 2m
      labels:
        team: node
      annotations:
        Alert_type: CPU报警
        Server: '{
    
    {$labels.instance}}'
        explain: "CPU使用量超过80%，目前剩余量为：{
    
    { $value }}"
        #summary: "{
    
    {$labels.instance}}: High CPU usage detected"
        #description: "{
    
    {$labels.instance}}: CPU usage is above 80% (current value is: {
    
    { $value }})"
    - alert: 磁盘报警
      expr: netdata_disk_space_GiB_average{
    
    chart="disk_space._",dimension="avail",family="/"} < 4
      for: 2m
      labels:
        team: node
      annotations:
        Alert_type: 磁盘报警
        Server: '{
    
    {$labels.instance}}'
        explain: "磁盘使用量超过90%，目前剩余量为：{
    
    { $value }}G"
    - alert: 服务告警
      expr: up == 0
      for: 2m
      labels:
        team: node
      annotations:
        Alert_type: 服务报警
        Server: '{
    
    {$labels.instance}}'
        explain: "netdata服务已关闭"

修改prometheus.yml文件，进行关联

[root@iZbp16vhn64fpaj6qmsum0Z prometheus]# pwd
/opt/prometheus
[root@iZbp16vhn64fpaj6qmsum0Z prometheus]# cat prometheus.yml 
global:
  scrape_interval:     60s
  evaluation_interval: 60s
# Alertmanager配置
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets: ["121.43.108.111:9093"]
# rule配置
rule_files:
  - "/etc/prometheus/rules.yml"
scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['121.43.108.111:9090']
        labels:
          instance: prometheus
  - job_name: linux
    static_configs:
      - targets: ['121.43.108.111:9100']
        labels:
          instance: localhost

注意：因为我们是使用挂载的方式将配置文件投射到容器中，相应的文件路径也要发生变化。
比如：rule_files: [“/etc/prometheus/rules.yml”] 的路径就要填写为容器内该文件存放的路径。

重新启动prometheus

docker restart prometheus的容器id

查看显示

测试

将node-exporter所在的容器停掉，查看效果

docker stop node-exporter所在的容器id

node-exporter

alertmanager

钉钉查看告警

将node-exporter所在的容器重启，查看效果

docker restart node-exporter所在的容器id

钉钉查看

结束

参考文章： 在这里