1. はじめに
1. プロメテウスの紹介
公式サイト：https://prometheus.io
プロジェクトコード：https://github.com/prometheus
- Prometheus は、もともと SoundCloud 上に構築されたモニタリング システムです。これは 2012 年からコミュニティ オープン ソース プロジェクトであり、非常に活発な開発者とユーザーのコミュニティがあります。オープンソースと独立したメンテナンスを強調するために、Prometheus は 2016 年に Cloud Native Cloud Computing Foundation (CNCF) に参加し、Kubernetes に次ぐ 2 番目のホスティング プロジェクトとなりました。
2. Prometheus のコンポーネントとアーキテクチャ
- Prometheus Server: 指標を収集して時系列データを保存し、クエリ インターフェイスを提供します。
- ClientLibrary: クライアント ライブラリ
- プッシュゲートウェイ: インジケーターデータの短期保存。主に一時的なタスクに使用されます
- エクスポーター: 既存のサードパーティ サービス監視インジケーターを収集し、メトリクスを公開します
- アラートマネージャー: アラート
- Web UI: シンプルなWebコンソール
3. モニタリングの実施
エクスポーターのリスト: https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters
4. Grafana の概要
-
Grafana は、次のように Grafana を公式に紹介します: Grafana は、大規模な測定データを視覚化するためのオープン ソース プログラムであり、データを作成、共有、および参照するための強力かつエレガントな方法を提供します。ダッシュボードには、さまざまなメトリック データ ソースからのデータが表示されます。
-
Grafana 関係者は、適用可能なシナリオと Grafana の基本機能も紹介しました。
- Grafana はインターネット インフラストラクチャとアプリケーション分析に最もよく使用されますが、産業用センサー、ホーム オートメーション、プロセス制御などの他の分野でも使用される可能性があります。
- Grafana にはホットスワップ可能なコントロール パネルとスケーラブルなデータ ソースがあり、現在 Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、および Elasticsearch をサポートしています。
2. 実験環境
selinux iptables off
| CPU名 | IP | システムバージョン |
|---|---|---|
| ジェンキンス | 10.10.10.10 | rhel7.5 |
| トムキャット | 10.10.10.11 | rhel7.5 |
| ウィンサーバー | 10.10.10.12 | ウィンサーバー2016 |
3. Prometheus のデプロイ
インストールドキュメント: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/installation/
1.prometheus.ymlを作成する
[root@jenkins ~]# mkdir -p Prometheus/data
[root@jenkins ~]# cat Prometheus/prometheus.yml
# my global config
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.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"]
2. インストール
(1) docker起動
docker run -d \
--name=prometheus \
-v /root/Prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
-v /root/Prometheus/data:/prometheus \
-p 9090:9090 \
prom/prometheus
(2) エラーを報告する
[root@jenkins ~]# docker logs -f 3e0e4270bd92
ts=2023-05-21T05:26:40.392Z caller=main.go:531 level=info msg="No time or size retention was set so using the default time retention" duration=15d
ts=2023-05-21T05:26:40.392Z caller=main.go:575 level=info msg="Starting Prometheus Server" mode=server version="(version=2.44.0, branch=HEAD, revi sion=1ac5131f698ebc60f13fe2727f89b115a41f6558)"
ts=2023-05-21T05:26:40.392Z caller=main.go:580 level=info build_context="(go=go1.20.4, platform=linux/amd64, user=root@739e8181c5db, date=20230514 -06:18:11, tags=netgo,builtinassets,stringlabels)"
ts=2023-05-21T05:26:40.392Z caller=main.go:581 level=info host_details="(Linux 3.10.0-862.el7.x86_64 #1 SMP Wed Mar 21 18:14:51 EDT 2018 x86_64 3e 0e4270bd92 (none))"
ts=2023-05-21T05:26:40.392Z caller=main.go:582 level=info fd_limits="(soft=65536, hard=65536)"
ts=2023-05-21T05:26:40.392Z caller=main.go:583 level=info vm_limits="(soft=unlimited, hard=unlimited)"
ts=2023-05-21T05:26:40.393Z caller=query_logger.go:91 level=error component=activeQueryTracker msg="Error opening query log file" file=/prometheus /queries.active err="open /prometheus/queries.active: permission denied"
panic: Unable to create mmap-ed active query log
goroutine 1 [running]:
github.com/prometheus/prometheus/promql.NewActiveQueryTracker({0x7fffcfb19f02, 0xb}, 0x14, {0x3c76360, 0xc0009bb360})
/app/promql/query_logger.go:121 +0x3cd
main.main()
/app/cmd/prometheus/main.go:637 +0x6f13
[root@jenkins ~]# chmod 777 -R Prometheus/
[root@jenkins ~]# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
3e0e4270bd92 prom/prometheus "/bin/prometheus --c…" 2 minutes ago Exited (2) 2 minutes ago prometheus
[root@jenkins ~]# docker start 3e0e4270bd92
3e0e4270bd92
[root@jenkins ~]# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
3e0e4270bd92 prom/prometheus "/bin/prometheus --c…" 2 minutes ago Up 2 seconds 0.0.0.0:9090->9090/tcp prometheus
3. ブラウザビュー
http://10.10.10.10:9090
4. Grafana のインストールと使用
インストールドキュメント: https://grafana.com/grafana/download?platform=docker
1. インストール
[root@jenkins ~]# mkdir -p grafana/data
[root@jenkins ~]# chmod 777 -R grafana
[root@jenkins ~]# docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 -v /root/grafana/data:/var/lib/grafana grafana/grafana-enterprise
2. エラーを報告する
Googleブラウザのバージョンをアップグレードするだけです
If you're seeing this Grafana has failed to load its application files
1. This could be caused by your reverse proxy settings.
2. If you host grafana under subpath make sure your grafana.ini root_url setting includes subpath. If not using a reverse proxy make sure to set serve_from_sub_path to true.
3. If you have a local dev build make sure you build frontend using: yarn start, or yarn build
4. Sometimes restarting grafana-server can help
5. Check if you are using a non-supported browser. For more information, refer to the list of supported browsers.
3. ログインにアクセスする
http://10.10.10.10:3000/login
アカウントとパスワードの設定を直接入力します。デフォルトは admin/admin です。
4. データソースの追加
5. Linuxサーバーを監視する
1.node_exporterをインストールする
node_exporter: Linux システムを監視するためのインジケーター コレクター。
使用ドキュメント: https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/
プロジェクト コード: https://github.com/prometheus/node_exporter
ダウンロード アドレス: https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/タグ/v1.5.0
[root@server1 ~]# tar xf node_exporter-1.5.0.linux-amd64.tar.gz
[root@server1 ~]# mv node_exporter-1.5.0.linux-amd64 /usr/local/node_exporter
[root@server1 ~]# cat /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service
[Unit]
Description=node_exporter
[Service]
ExecStart=/usr/local/node_exporter/node_exporter
ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID
KillMode=process
Restart=on-failure
[Install]
WantedBy=multi-user.target
[root@server1 ~]# systemctl daemon-reload
[root@server1 ~]# systemctl enable node_exporter && systemctl start node_exporter
[root@server1 ~]# netstat -lntup|grep 9100
tcp6 0 0 :::9100 :::* LISTEN 4136/node_exporter
2. prometheus.yml を設定する
[root@jenkins ~]# cat Prometheus/prometheus.yml
# my global config
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.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"]
- job_name: "Linux Server"
static_configs:
- targets: ["10.10.10.11:9100"]
[root@jenkins ~]# docker restart prometheus
3. プロメテウステスト
ノードが正常に追加されたかどうかを確認する
4. Grafana インポート ダッシュボード
ダッシュボード テンプレート アドレス: https://grafana.com/grafana/dashboards/
このテンプレートを選択: https://grafana.com/grafana/dashboards/10180-kds-linux-hosts/推奨
: 12633、9276
に追加：
12633：
9276：
6. Winserverサーバーの監視
1. ダウンロード
https://github.com/prometheus-community/windows_exporter/releases
2. インストール
ここでmsiメソッドを使用してインストールします
それをwinserverに入れてダブルクリックして実行します。
3. prometheus.yml を設定する
最後に追加
- job_name: "winserver"
static_configs:
- targets: ["10.10.10.12:9182"]
[root@jenkins ~]# docker restart prometheus
4. グラファナの設定
テンプレートを使用: 10467
7. Dockerサーバーを監視する
1. cAdvisor をインストールする
cAdvisor (Container Advisor): 実行中のコンテナのリソース使用量とパフォーマンス情報を収集するために使用されます。
プロジェクトコード: https://github.com/google/cadvisor
(1) 直接ダウンロード
または、google/cadvisor を直接使用してください
docker run -d \
--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=9200:8080 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
--privileged \
--device=/dev/kmsg \
gcr.io/cadvisor/cadvisor
(2) ダウンロードに失敗しました
<1> ダウンロード
# mkdir cadvisor && cd cadvisor
# wget https://github.com/google/cadvisor/releases/download/v0.47.2/cadvisor-v0.47.2-linux-amd64
<2>パッケージイメージ
# cat Dockerfile
FROM alpine:latest
LABEL cadvisor 0.47.2
COPY ./cadvisor-v0.47.2-linux-amd64 /usr/bin/cadvisor
RUN chmod +x /usr/bin/cadvisor
ENTRYPOINT ["/usr/bin/cadvisor"]
# ls
Dockerfile cadvisor-v0.47.2-linux-amd64
# docker build -t cadvisor:0.47.2 .
(3) ブラウザアクセス
http://10.10.10.11:9200
2. prometheus.yml を設定する
[root@jenkins ~]# cat Prometheus/prometheus.yml
# my global config
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.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"]
- job_name: "Linux Server"
static_configs:
- targets: ["10.10.10.11:9100"]
- job_name: "Docker Server"
static_configs:
- targets: ["10.10.10.11:9200"]
[root@jenkins ~]# docker restart prometheus
3. プロメテウステスト
4. Grafana インポート ダッシュボード
推奨テンプレート: 11600、14282
5. docker nginx テスト
[root@server1 ~]# docker run -d nginx
8. Alertmanagerのインストールと使用
1. ロボットを追加する
設定 --> ロボット --> ロボットの追加
2. インストールと構成
公式ウェブサイト: https://github.com/timonwong/prometheus-webhook-dingtalk/releases
(1) docker-compose.ymlの設定
# cat docker-compose.yml
version : '3'
services:
alertmanager:
image: prom/alertmanager
container_name: alertmanager
hostname: alertmanager
restart: always
environment:
TZ: Asia/Shanghai
ports:
- 9093:9093
volumes:
- /etc/localtime:/etc/localtime:ro
- ./prometheus/conf/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml
webhook-dingtalk:
image: timonwong/prometheus-webhook-dingtalk:v2.1.0
container_name: webhook-dingtalk
hostname: webhook-dingtalk
restart: always
environment:
TZ: Asia/Shanghai
ports:
- 8060:8060
volumes:
- /etc/localtime:/etc/localtime:ro
- ./prometheus/conf/dingtalk.yml:/etc/prometheus-webhook-dingtalk/config.yml
- ./prometheus/tmpl/:/etc/prometheus-webhook-dingtalk/tmpl
(2)alertmanager.ymlの設定
# cat prometheus/conf/alertmanager.yml
global:
resolve_timeout: 1m
route:
group_by: ['alertname']
group_wait: 30s
group_interval: 5m
repeat_interval: 1h
receiver: 'webhook-dingtalk'
receivers:
- name: 'webhook-dingtalk'
webhook_configs:
- url: 'http://10.10.10.10:8060/dingtalk/webhook1/send'
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
inhibit_rules:
- source_match:
severity: 'critical'
target_match:
severity: 'warning'
equal: ['alertname', 'dev', 'instance']
(3) dingtalk.ymlの設定
# cat prometheus/conf/dingtalk.yml #主要修改webhook1的url和secret
## Request timeout
# timeout: 5s
## Uncomment following line in order to write template from scratch (be careful!)
#no_builtin_template: true
## Customizable templates path
templates:
- /etc/prometheus-webhook-dingtalk/tmpl/dingtalk.tmpl
## You can also override default template using `default_message`
## The following example to use the 'legacy' template from v0.3.0
#default_message:
# title: '{
{ template "legacy.title" . }}'
# text: '{
{ template "legacy.content" . }}'
## Targets, previously was known as "profiles"
targets:
webhook1:
url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=f8exxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxb3
# secret for signature
secret: SEC8xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx5e40
webhook2:
url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxxxxxxxx
webhook_legacy:
url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxxxxxxxx
# Customize template content
message:
# Use legacy template
title: '{
{ template "legacy.title" . }}'
text: '{
{ template "legacy.content" . }}'
webhook_mention_all:
url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxxxxxxxx
mention:
all: true
webhook_mention_users:
url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxxxxxxxx
mention:
mobiles: ['156xxxx8827', '189xxxx8325']
(4) アラームテンプレートの設定
空白行を残して行を折り返すだけです。
# cat prometheus/tmpl/dingtalk.tmpl
{
{ define "__subject" }}
[{
{ .Status | toUpper }}{
{ if eq .Status "firing" }}:{
{ .Alerts.Firing | len }}{
{ end }}]
{
{ end }}
{
{ define "__alert_list" }}{
{ range . }}
---
{
{ if .Labels.owner }}@{
{ .Labels.owner }}{
{ end }}
**告警状态**：{
{ .Status }}
**告警级别**：{
{ .Labels.severity }}
**告警类型**：{
{ .Labels.alertname }}
**告警主机**：{
{ .Labels.instance }}
**告警详情**：{
{ .Annotations.description }}
**告警时间**：{
{ (.StartsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}
{
{ end }}{
{ end }}
{
{ define "__resolved_list" }}{
{ range . }}
---
{
{ if .Labels.owner }}@{
{ .Labels.owner }}{
{ end }}
**告警状态**：{
{ .Status }}
**告警级别**：{
{ .Labels.severity }}
**告警类型**：{
{ .Labels.alertname }}
**告警主机**：{
{ .Labels.instance }}
**告警详情**：{
{ .Annotations.description }}
**告警时间**：{
{ (.StartsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}
**恢复时间**：{
{ (.EndsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}
{
{ end }}{
{ end }}
{
{ define "default.title" }}
{
{ template "__subject" . }}
{
{ end }}
{
{ define "default.content" }}
{
{ if gt (len .Alerts.Firing) 0 }}
**Prometheus故障告警**
{
{ template "__alert_list" .Alerts.Firing }}
---
{
{ end }}
{
{ if gt (len .Alerts.Resolved) 0 }}
**Prometheus故障恢复**
{
{ template "__resolved_list" .Alerts.Resolved }}
{
{ end }}
{
{ end }}
{
{ define "ding.link.title" }}{
{ template "default.title" . }}{
{ end }}
{
{ define "ding.link.content" }}{
{ template "default.content" . }}{
{ end }}
{
{ template "default.title" . }}
{
{ template "default.content" . }}
(5) スタート
# docker-compose up -d
(6) 設定ファイルを確認する
# docker exec -it alertmanager amtool check-config /etc/alertmanager/alertmanager.yml
Checking '/etc/alertmanager/alertmanager.yml' SUCCESS
Found:
- global config
- route
- 1 inhibit rules
- 1 receivers
- 0 templates
(7) ブラウザアクセス
http://10.10.10.10:9093/
3. プロメテウスの構成
(1) prometheus.ymlの設定
[root@jenkins ~]# cat Prometheus/prometheus.yml
# my global config
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
- 10.10.10.10:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
- "rules/*.yml"
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.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"]
(2) アラームルールを設定する
アラート ルール: https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/alerting_rules/
# mkdir -p /root/Prometheus/rules
# cat /root/Prometheus/rules/node_exporter_rules.yml
# Linux服务器资源告警策略
groups:
- name: Linux服务器资源监控
rules:
- alert: 内存使用率过高
expr: (node_memory_Buffers_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_MemFree_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes*100 > 90
for: 5m # 告警持续时间，超过这个时间才会发送给alertmanager
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{
{ $labels.instance }} 内存使用率过高，请尽快处理！"
description: "{
{ $labels.instance }}内存使用率超过90%,当前使用率{
{ $value }}%."
- alert: 服务宕机
expr: up == 0
for: 3m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{
{$labels.instance}} 服务宕机，请尽快处理！"
description: "{
{$labels.instance}} 服务延时超过3分钟，当前状态{
{ $value }}. "
- alert: CPU高负荷
expr: 100 - (avg by (instance,job)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 90
for: 5m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{
{$labels.instance}} CPU使用率过高，请尽快处理！"
description: "{
{$labels.instance}} CPU使用大于90%，当前使用率{
{ $value }}%. "
- alert: 磁盘IO性能
expr: avg(irate(node_disk_io_time_seconds_total[1m])) by(instance,job)* 100 > 90
for: 5m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{
{$labels.instance}} 流入磁盘IO使用率过高，请尽快处理！"
description: "{
{$labels.instance}} 流入磁盘IO大于90%,当前使用率{
{ $value }}%."
- alert: 网络流入
expr: ((sum(rate (node_network_receive_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[5m])) by (instance,job)) / 100) > 102400
for: 5m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{
{$labels.instance}} 流入网络带宽过高，请尽快处理！"
description: "{
{$labels.instance}} 流入网络带宽持续5分钟高于100M. RX带宽使用量{
{$value}}."
- alert: 网络流出
expr: ((sum(rate (node_network_transmit_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[5m])) by (instance,job)) / 100) > 102400
for: 5m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{
{$labels.instance}} 流出网络带宽过高,请尽快处理！"
description: "{
{$labels.instance}} 流出网络带宽持续5分钟高于100M. RX带宽使用量{$value}}."
- alert: TCP连接数
expr: node_netstat_Tcp_CurrEstab > 10000
for: 2m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: " TCP_ESTABLISHED过高！"
description: "{
{$labels.instance}} TCP_ESTABLISHED大于100%,当前使用率{
{ $value }}%."
- alert: 磁盘容量
expr: 100-(node_filesystem_free_bytes{fstype=~"ext4|xfs"}/node_filesystem_size_bytes {fstype=~"ext4|xfs"}*100) > 90
for: 1m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{
{$labels.mountpoint}} 磁盘分区使用率过高，请尽快处理！"
description: "{
{$labels.instance}} 磁盘分区使用大于90%，当前使用率{
{ $value }}%."
# cat /root/Prometheus/rules/windows_exporter_rules.yml
groups:
- name: Windows服务器资源监控
rules:
- alert: 内存使用率过高
expr: 100-(windows_os_physical_memory_free_bytes/windows_cs_physical_memory_bytes)*100 > 90
for: 5m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{
{ $labels.instance }} 内存使用率过高，请尽快处理！"
description: "{
{ $labels.instance }}内存使用率超过90%,当前使用率{
{ $value }}%."
- alert: CPU高负荷
expr: 100 - (avg by (instance,region) (irate(windows_cpu_time_total{mode="idle"}[2m])) * 100) > 90
for: 5m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{
{$labels.instance}} CPU使用率过高，请尽快处理！"
description: "{
{$labels.instance}} CPU使用大于90%，当前使用率{
{ $value }}%."
- alert: 磁盘容量
expr: 100-(windows_logical_disk_free_bytes/windows_logical_disk_size_bytes)*100 > 90
for: 1m
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{
{$labels.volume}} 磁盘分区使用率过高，请尽快处理！"
description: "{
{$labels.instance}} 磁盘分区使用大于90%，当前使用率{
{ $value }}%."
(3) プロメテウスを再起動する
# docker rm -f prometheus
# docker run -d \
--name=prometheus \
-v /root/Prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
-v /root/Prometheus/data:/prometheus \
-v /root/Prometheus/rules:/etc/prometheus/rules
-p 9090:9090 \
prom/prometheus
4. 結果を表示する
（1）プロメテウス
（2）アラートマネージャー
(3) DingTalk アラート
9. Blackbox-Exporter の使用
1 はじめに
blackbox_exporter は、http/https、tcp、icmp、および dns を監視するために Prometheus によって使用されるブラック ボックス監視ツールです。
2. blackbox-exporter をインストールする
https://github.com/prometheus/blackbox_exporter
https://quay.io/repository/prometheus/blackbox-exporter
(1) blackbox.yml を設定します。
# cat prometheus/conf/blackbox.yml
modules:
http_2xx:
prober: http
timeout: 20s
http:
preferred_ip_protocol: "ip4"
http_post_2xx_query:
prober: http
timeout: 20s
http:
preferred_ip_protocol: "ip4" ##使用ipv4
method: POST
headers:
Content-Type: application/json ##header头
body: '{"hmac":"","params":{"publicFundsKeyWords":"xxx"}}' ##传参
tls_connect_tls:
prober: tcp
timeout: 5s
tcp:
tls: true
tcp_connect:
prober: tcp
timeout: 5s
pop3s_banner:
prober: tcp
tcp:
query_response:
- expect: "^+OK"
tls: true
tls_config:
insecure_skip_verify: false
ssh_banner:
prober: tcp
tcp:
query_response:
- expect: "^SSH-2.0-"
irc_banner:
prober: tcp
tcp:
query_response:
- send: "NICK prober"
- send: "USER prober prober prober :prober"
- expect: "PING :([^ ]+)"
send: "PONG ${1}"
- expect: "^:[^ ]+ 001"
icmp:
prober: icmp
timeout: 20s
(2) docker-compose.yml を構成します。
# cat docker-compose.yml
version : '3'
services:
blackbox-exporter:
image: prom/blackbox-exporter
container_name: blackbox-exporter
hostname: blackbox-exporter
restart: always
environment:
TZ: Asia/Shanghai
ports:
- 9115:9115
volumes:
- /etc/localtime:/etc/localtime:ro
- ./prometheus/conf/blackbox.yml:/etc/blackbox_exporter/config.yml
(3) スタート
# docker-compose up -d
3. プロメテウスの構成
(1) prometheus.ymlの設定
- job_name: blackbox # To get metrics about the exporter itself
metrics_path: /metrics
static_configs:
- targets:
- 10.10.10.10:9115
- job_name: "node_status"
scrape_interval: 1m
metrics_path: '/probe'
params:
module: [icmp]
static_configs:
- targets: ["10.10.10.11", "10.10.10.12"]
relabel_configs:
- source_labels: [__address__]
target_label: __param_target
- source_labels: [__param_target]
target_label: instance
- target_label: __address__
replacement: 10.10.10.10:9115
- job_name: "port_status"
metrics_path: '/probe'
params:
module: [tcp_connect]
static_configs:
- targets: [10.10.10.11:8080]
relabel_configs:
- source_labels: [ __address__ ]
target_label: __param_target
- source_labels: [__param_target]
target_label: instance
- target_label: __address__
replacement: 10.10.10.10:9115
- job_name: "web_status"
metrics_path: '/probe'
params:
module: [http_2xx]
static_configs:
- targets: [http://10.10.10.11:8080]
relabel_configs:
- source_labels: [ __address__ ]
target_label: __param_target
- source_labels: [__param_target]
target_label: instance
- target_label: __address__
replacement: 10.10.10.10:9115
其中最后的relabel_configs的含义是，把 “10.10.10.11/probe?module=icmp” 转化为 “http://10.10.10.10:9115/probe?target=10.10.10.11&module=icmp”。同时为每个指标新增一个instance的label，值为10.10.10.11
(2) ルールを設定する
# cat blackbox_exporter_rules.yml
groups:
- name: blackbox_network_stats
rules:
- alert: 'url服务探测失败'
expr: probe_success == 0
for: 60s
labels:
severity: 严重告警
annotations:
summary: "{
{ $labels.instance }}探测失败"
description: "url探测失败，请检查业务是否正常!!!"
(3) Prometheus テストを再開する
# curl http://10.10.10.10:9115/probe?target=www.baidu.com&module=http_2xx
...
# HELP probe_dns_lookup_time_seconds Returns the time taken for probe dns lookup in seconds
# TYPE probe_dns_lookup_time_seconds gauge
probe_dns_lookup_time_seconds 0.009497839
# HELP probe_duration_seconds Returns how long the probe took to complete in seconds
# TYPE probe_duration_seconds gauge
probe_duration_seconds 0.173056361
# HELP probe_failed_due_to_regex Indicates if probe failed due to regex
# TYPE probe_failed_due_to_regex gauge
probe_failed_due_to_regex 0
# HELP probe_http_content_length Length of http content response
# TYPE probe_http_content_length gauge
probe_http_content_length 386594
# HELP probe_http_duration_seconds Duration of http request by phase, summed over all redirects
# TYPE probe_http_duration_seconds gauge
probe_http_duration_seconds{phase="connect"} 0.029809217
probe_http_duration_seconds{phase="processing"} 0.032080808
probe_http_duration_seconds{phase="resolve"} 0.009497839
probe_http_duration_seconds{phase="tls"} 0
probe_http_duration_seconds{phase="transfer"} 0.101232446
# HELP probe_http_redirects The number of redirects
# TYPE probe_http_redirects gauge
probe_http_redirects 0
# HELP probe_http_ssl Indicates if SSL was used for the final redirect
# TYPE probe_http_ssl gauge
probe_http_ssl 0
# HELP probe_http_status_code Response HTTP status code
# TYPE probe_http_status_code gauge
probe_http_status_code 200
# HELP probe_http_uncompressed_body_length Length of uncompressed response body
# TYPE probe_http_uncompressed_body_length gauge
probe_http_uncompressed_body_length 386594
# HELP probe_http_version Returns the version of HTTP of the probe response
# TYPE probe_http_version gauge
probe_http_version 1.1
# HELP probe_ip_addr_hash Specifies the hash of IP address. It's useful to detect if the IP address changes.
# TYPE probe_ip_addr_hash gauge
probe_ip_addr_hash 1.648104912e+09
# HELP probe_ip_protocol Specifies whether probe ip protocol is IP4 or IP6
# TYPE probe_ip_protocol gauge
probe_ip_protocol 4
# HELP probe_success Displays whether or not the probe was a success
# TYPE probe_success gauge
probe_success 1
4. Grafana の構成
推奨: 7587,9965
