Descripción general de Prometheus y servicios de integración de implementación

1. Descripción general de Prometeo

Prometheus es una combinación de bases de datos de monitoreo, alarmas y series temporales de código abierto. Adecuado para monitorear contenedores Docker. Debido a que la popularidad de Kubernetes ha impulsado el desarrollo de Prometheus,
sitio web oficial: https://prometheus.io/

2. Datos de series temporales

1. ¿Qué son los datos de secuencia?

Datos de series de tiempo: los datos que registran cambios en el estado del sistema y del equipo en orden cronológico se denominan datos de series de tiempo.
Hay muchos escenarios de aplicación: como

La longitud, latitud, velocidad, dirección, distancia lateral, etc. que deben registrarse durante el funcionamiento del vehículo sin conductor.
Datos de trayectoria de conducción de cada vehículo en una zona determinada.
Datos de transacciones en tiempo real de la industria de valores tradicional
Datos de monitoreo de operación y mantenimiento en tiempo real, etc.

2. Características de los datos de series temporales

Buen rendimiento:
las bases de datos relacionales tienen un rendimiento deficiente para procesar datos a gran escala. NoSQL puede manejar mejor datos a gran escala, pero aún no es tan bueno como las bases de datos de series temporales.
Bajo costo de almacenamiento y
algoritmo de compresión eficiente, que ahorra espacio de almacenamiento y reduce eficazmente la E/S

3.Características principales de Prometeo

Modelo de datos multidimensional
lenguaje de consulta flexible
No depende del almacenamiento distribuido, los nodos de servidores individuales son autónomos
Utilice HTTP para extraer datos de series temporales a través del modelo Pull
Los modelos push también se pueden admitir a través de puertas de enlace intermedias.
Descubra objetos de servicio de destino mediante el descubrimiento de servicios o la configuración estática
Admite una variedad de iconos y pantallas de interfaz

4.Diagrama de arquitectura del principio de Prometheus

Pasos de implementación del servicio (según el entorno de Docker, implementar y monitorear contenedores locales y monitorear recursos de contenedores entre locales)

Requiere dos máquinas virtuales

La primera

root@ubuntu20:~# ventana acoplable extrae google/cadvisor

Ejecutar contenedor

root@ubuntu20:~# ejecución de ventana acoplable \

> --volume=/var/run:/var/run:ro \

> --volume=/sys:/sys:ro \

> --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \

> --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \

> --publicar=8080:8080 \

> --detach=verdadero \

> --nombre=cadvisor\

> --privilegiado \

> --dispositivo=/dev/kmsg \

> google/cadvisor

Ver el estado del puerto

Acceso al navegador

Ven al segundo canal.

root@ubuntu20:~# docker run --volume=/:/rootfs:ro --volume=/var/run:/var/run:ro --volume=/sys/:/sys:ro --volume=/ var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro --publish=8080:8080 --detach=true --name=cadvisor -- privilegiado --device=/dev/kmsg google/cadvisor

Descargar imagen

Operaciones que deben realizarse en ambos hosts

root@ubuntu20:~# docker pull prom/node-exporter

La primera:

Descargar imagen

root@ubuntu20:~# docker pull prom/Prometheus

root@ubuntu20:~# ventana acoplable extrae grafana/grafana

root@ubuntu20:~# docker run -d -p 9100:9100 --volume /proc/:/host/proc --volume /sys:/host/sys --volume /:/roofs --name node-exporter prom /node-exporter --path.procfs /host/proc --path.sysfs /host/sys --collector.filesystem.ignored-mount-points "^/(sys|proc|dev|host|etc)($$ |/)"

Ver el estado del puerto

Segunda estación:

realizar lo mismo

docker run -d -p 9100:9100 --volume /proc/:/host/proc --volume /sys:/host/sys --volume /:/roofs --name node-exporter prom/node-exporter -- path.procfs /host/proc --path.sysfs /host/sys --collector.filesystem.ignored-mount-points "^/(sys|proc|dev|host|etc)($$|/)"

Ver puerto

La primera

raíz@ubuntu20:~# vim prometheus.yml

Añadir:

global:

scrape_interval: 15s # De forma predeterminada, raspa los objetivos cada 15 segundos.

# Adjunte estas etiquetas a cualquier serie temporal o alerta cuando se comunique con # sistemas externos (federación, almacenamiento remoto, Alertmanager).

etiquetas_externas:

monitor: 'codelab-monitor'

# Una configuración de raspado que contiene exactamente un punto final para raspar:

# Aquí está el propio Prometeo.

scrape_configs:

# El nombre del trabajo se agrega como una etiqueta `job=<job_name>` a cualquier serie temporal extraída de esta configuración.

- nombre_trabajo: 'prometeo'

configuraciones_estáticas:

- objetivos: ['192.168.0.143:9090','192.168.0.143:9100','192.168.0.143:8080','192.168.0.141:8080','192.168.0.141:9100']