simust Jan 6 2023 at 10:04

Основы мониторинга (обзор Prometheus и Grafana)

15 min

91K

Tutorial

Привет, Хабр!

Мониторинг сегодня – фактически обязательная «часть программы» для компании любых размеров. В данной статье мы попробуем разобраться в многообразии программного обеспечения для мониторинга и рассмотрим подробнее одно из популярных решений – систему на основе Prometheus и Grafana

История и определение

На заре появления компьютерных сетей в конце 1970х – начале 1980х гг. главной задачей мониторинга была проверка связности и доступности серверов. В 1981 году появился протокол ICMP, на основе которого в декабре 1983 года написана утилита ping, а позднее и traceroute, которые используются для диагностики сетевых неполадок и по сей день. Следующим этапом стало создание в 1988 году протокола SNMP, что привело к рождению MRTG – одной из первых программ для мониторинга и измерения нагрузки трафика на сетевые каналы. Параллельно с середины 1980х гг. стало активно разрабатываться программное обеспечение для мониторинга потребления ресурсов компьютерами, такое как top, vmstat, nmon, Task Manager и др. К середине 1990х годов в связи с ростом ИТ инфраструктуры многие компании стали испытывать потребность в комплексной и централизованной системе мониторинга, что послужило спусковым крючком для синхронного начала разработки нескольких прототипов. В 1999-2002 гг. на свет появились решения, предопределившие развитие отрасли на годы вперед и развивающиеся до сих пор – Cacti, Nagios и Zabbix.

Мониторинг в ИТ сегодня – это система, которая позволяет в режиме реального времени выявлять проблемы в ИТ инфраструктуре, а также оценивать тренды использования ресурсов. Как правило состоит из нескольких базовых компонентов – сбора сырых данных, обработки данных с целью их анализа, рассылки уведомлений и пользовательского интерфейса для просмотра графиков и отчетов. В настоящее время существует большое количество систем для мониторинга различных категорий – сети, серверной инфраструктуры, производительности приложений (APM), реального пользователя (RUM), безопасности и др. Таким образом, мониторить можно все – от сетевой доступности узлов в огромной корпорации до значений датчика температуры в спальне в «умном» доме.

Читать подробнее:

Обзор систем мониторинга

Для цельности картины рассмотрим несколько примеров систем мониторинга:

PingInfoView, SolarWinds pingdom и др.
Ping – наиболее известный способ проверки доступности узлов в сети. Программы, умеющие с определенным интервалом пинговать набор сетевых узлов и отражающие в режиме реального времени графики доступности, по сути есть зародыш системы мониторинга. Выручат, если полноценной системы мониторинга еще нет
Zabbix
Поддерживает сбор данных из различных источников – как с помощью агентов (реализованы под большинство распространенных платформ), так и без них (agent-less) посредством SNMP и IPMI, ODBC, ICMP и TCP проверок, HTTP запросов и т.д., а также собственных скриптов. Имеются инструменты для преобразования и анализа данных, подсистема рассылки уведомлений и веб-интерфейс. Свободно распространяется по лицензии GNU GPL v2 (бесплатно)
PRTG
Поддерживает сбор данных без агентов посредством преднастроенных сенсоров SNMP, WMI, Database, ICMP и TCP проверок, HTTP запросов и т.д., а также собственных скриптов. Имеются инструменты для анализа данных, удобная подсистема рассылки уведомлений и веб-интерфейс. Является коммерческим продуктом, лицензируется по количеству сенсоров. PRTG Network Monitor с количеством сенсоров не более 100 доступен для использования бесплатно
Nagios Core / Nagios XI
Поддерживает сбор данных с помощью агентов (реализованы под большинство распространенных платформ) и без них посредством SNMP и WMI, а также расширений и собственных скриптов. Имеются инструменты для анализа данных, подсистема рассылки уведомлений и веб-интерфейс. Nagios Core свободно распространяется по лицензии GNU GPL v2 (бесплатно), Nagios XI является коммерческим продуктом. Подробнее о различиях между Nagios Core и Nagios XI можно почитать в статье Nagios Core vs. Nagios XI: 4 Key Differences
Icinga
Появилась как форк Nagios. Поддерживает сбор данных с помощью агентов, а также расширений и собственных скриптов. Имеются инструменты для анализа данных, подсистема рассылки уведомлений и веб-интерфейс. Свободно распространяется по лицензии GNU GPL v2 (бесплатно)
Prometheus
Ядро – БД временных рядов (Time series database, TSDB). Поддерживает сбор данных из различных источников посредством экспортеров и шлюза PushGateway. Имеются инструменты для анализа данных, подсистема уведомлений и простой веб-интерфейс. Для визуализации рекомендуется использовать Grafana. Свободно распространяется по лицензии Apache License 2.0 (бесплатно)
VictoriaMetrics
Ядро – БД временных рядов (TSDB). Поддерживает сбор данных из различных источников посредством экспортеров (совместимых с Prometheus), интеграции с внешними системами (например, Prometheus) и прямых запросов на вставку. Имеются инструменты для анализа данных, подсистема уведомлений и простой веб-интерфейс. Для визуализации рекомендуется использовать Grafana. Свободно распространяется по лицензии Apache License 2.0 (бесплатно)
Grafana
Не является системой мониторинга, однако не упомянуть ее в контексте статьи просто нельзя. Является прекрасной системой визуализации и анализа информации, которая позволяет «из коробки» работать с широким спектром источников данных (data source) – Elasticsearch, Loki, MS SQL, MySQL, PostgreSQL, Prometheus и др. При необходимости также интегрируется с Zabbix, PRTG и др. системами. Свободно распространяется по лицензии GNU AGPL v3 (бесплатно)

Читать подробнее:

Работа с Prometheus и Grafana

Рассмотрим подробнее схему взаимодействия компонентов системы мониторинга на основе Prometheus. Базовая конфигурация состоит из трех компонентов экосистемы:

Экспортеры (exporters)
Экспортер собирает данные и возвращает их в виде набора метрик. Экспортеры делятся на официальные (написанные командой Prometheus) и неофициальные (написанные разработчиками различного программного обеспечения для интеграции с Prometheus). При необходимости есть возможность писать свои экспортеры и расширять существующие дополнительными метриками
Prometheus
Получает метрики от экспортеров и сохраняет их в БД временных рядов. Поддерживает мощный язык запросов PromQL (Prometheus Query Language) для выборки и аггрегации метрик. Позволяет строить простые графики и формировать правила уведомлений (alerts) на основе выражений PromQL для отправки через Alertmanager
Alertmanager
Обрабатывает уведомления от Prometheus и рассылает их. С помощью механизма приемников (receivers) реализована интеграция с почтой (SMTP), Telegram, Slack и др. системами, а также отправка сообщений в собственный API посредством вебхуков (webhook)

Таким образом, базовая конфигурация позволяет собирать данные, писать сложные запросы и отправлять уведомления на их основе. Однако по-настоящему потенциал Prometheus раскрывается при добавлении двух дополнительных компонентов (или как минимум одного – Grafana):

VictoriaMetrics
Получает метрики из Prometheus посредством remote write. Поддерживает язык запросов MetricsQL, синтаксис которого совместим с PromQL. Предоставляет оптимизированное по потреблению ресурсов хранение данных и высокопроизводительное выполнение запросов. Идеально подходит для долговременного хранения большого количества метрик
Примечание
Имеет ли смысл рассматривать VictoriaMetrics как полноценную замену Prometheus, а не его дополнение (параллельную инсталляцию)? Вероятнее всего да. Экспортеры совместимы (для сбора данных можно дополнительно использовать vmagent), а для формирования уведомлений есть vmalert
Grafana
Предоставляет средства визуализации и дополнительного анализа информации из Prometheus и VictoriaMetrics. Есть примеры дашбордов практически под любые задачи, которые при необходимости можно легко доработать. Создание собственных дашбордов также интуитивно (разумеется, за исключением некоторых тонкостей) – достаточно знать основы PromQL / MetricsQL

Де-факто использование Grafana вместе с Prometheus уже стало стандартом, в то время как добавление в конфигурацию VictoriaMetrics безусловно опционально и необходимо скорее для высоконагруженных систем.

Практика

Итак, система мониторинга на основе Prometheus – PAVG (Prometheus, Alertmanager, VictoriaMetrics, Grafana) – предоставляет широкий спектр возможностей. Рассмотрим ее практическое применение. Для упрощения предположим, что основные компоненты будут развернуты на одном сервере мониторинга с примением docker и systemd, а также вынесем требования безопасности за рамки данной статьи.

Важное примечание

Все ниженаписанное является лишь иллюстрацией, которая призвана помочь ознакомиться с рассматриваемой системой

Развертывание экспортеров

Экспортеры могут быть развернуты на сервере мониторинга (например blackbox), на целевых серверах (kafka, mongodb, jmx и др.) или на всех серверах (node, cadvisor и др.). Как правило не требовательны к аппаратным ресурсам. В качестве примера возьмем три экспортера – node (сбор данных по ЦПУ, ОЗУ, дисковой подсистеме и сети), cadvisor (сбор информации о контейнерах) и blackbox (проверка точек входа TCP, HTTP/HTTPS и др.). Для развертывания необходимо:

Создать /etc/systemd/system/node-exporter.service

node-exporter.service

[Unit]
Description=node exporter
Requires=docker.service
After=docker.service
 
[Service]
Restart=always
ExecStartPre=-/usr/bin/docker rm node-exporter
ExecStart=/usr/bin/docker run \
  --rm \
  --publish=9100:9100 \
  --memory=64m \
  --volume="/proc:/host/proc:ro" \
  --volume="/sys:/host/sys:ro" \
  --volume="/:/rootfs:ro" \
  --name=node-exporter \
  prom/node-exporter:v1.1.2
ExecStop=/usr/bin/docker stop -t 10 node-exporter
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

Создать /etc/systemd/system/cadvisor.service

cadvisor.service

[Unit]
Description=cadvisor
Requires=docker.service
After=docker.service
 
[Service]
Restart=always
ExecStartPre=-/usr/bin/docker rm cadvisor
ExecStart=/usr/bin/docker run \
  --rm \
  --publish=8080:8080 \
  --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 \
  --privileged=true \
  --name=cadvisor \
  gcr.io/cadvisor/cadvisor:v0.44.0
 
ExecStop=/usr/bin/docker stop -t 10 cadvisor
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

Создать /etc/systemd/system/blackbox-exporter.service

blackbox-exporter.service

[Unit]
Description=blackbox exporter
Requires=docker.service
After=docker.service
 
[Service]
Restart=always
ExecStartPre=-/usr/bin/docker rm blackbox-exporter
ExecStart=/usr/bin/docker run \
  --rm \
  --publish=9115:9115 \
  --memory=64m \
  --name=blackbox-exporter \
  prom/blackbox-exporter:v0.22.0
ExecStop=/usr/bin/docker stop -t 10 blackbox-exporter
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

Запустить сервисы

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start node-exporter cadvisor blackbox-exporter
sudo systemctl status node-exporter cadvisor blackbox-exporter
sudo systemctl enable node-exporter cadvisor blackbox-exporter

Проверить работу (здесь <hostname> – DNS запись или IP адрес вашего сервера)
http://<hostname>:9100/metrics (node)
http://<hostname>:8080/metrics (cadvisor)
http://<hostname>:9115/metrics (blackbox)
http://<hostname>:9115/probe?target=github.com&module=http_2xx
http://<hostname>:9115/probe?target=github.com:443&module=tcp_connect

Экспортеры реализованы практически под все распространенное программное обеспечение, причем зачастую от нескольких разработчиков с разным набором метрик. Поиск не составляет труда – достаточно дать запрос на GitHub, DockerHub или в любимой поисковой системе. Однако в случае необходимости можно написать свой экспортер – например на Go или Python.

Развертывание Alertmanager

Как правило не требователен к аппаратным ресурсам. Для развертывания необходимо:

Подготовить каталог для конфигурационного файла
```
sudo mkdir /etc/alertmanager
```

Создать /etc/alertmanager/alertmanager.yml

alertmanager.yml

global:
  resolve_timeout: 10s
 
  # mail configuration
  smtp_smarthost: "<smtp_server_address>:25"
  smtp_from: "<smtp_from>"
  smtp_auth_username: "<smtp_username>"
  smtp_auth_password: "<smtp_password>"
 
route:
  # default receiver
  receiver: "webhook_alert"
  group_wait: 20s
  group_interval: 1m
  group_by: [service]
  repeat_interval: 3h
 
  # receiver tree
  routes:
    - receiver: "mail"
      match_re:
        severity: warning|error|critical
      continue: true
    - receiver: "webhook_alert"
      match_re:
        severity: warning|error|critical
      continue: true
    - receiver: "webhook_report"
      match_re:
        severity: info
 
# receiver settings
receivers:
  - name: "mail"
    email_configs:
      - to: <mail_to>
 
  - name: "webhook_alert"
    webhook_configs:
    - send_resolved: true
      # api endpoint for webhook
      url: http://webhook_api_url/alert
 
  - name: "webhook_report"
    webhook_configs:
    - send_resolved: false
      # api endpoint for webhook
      url: http://webhook_api_url/report

В рассматриваемом примере уведомления рассылаются на почту и две дополнительные точки входа API – для срочных уведомлений (warning|error|critical) и отчетов (info). Подробнее о подготовке конфигурации можно почитать в статье Alerting Configuration

Создать /etc/systemd/system/alertmanager.service

alertmanager.service

[Unit]
Description=alertmanager
Requires=docker.service
After=docker.service
 
[Service]
Restart=always
ExecStartPre=-/usr/bin/docker rm alertmanager
ExecStart=/usr/bin/docker run \
  --rm \
  --publish=9093:9093 \
  --memory=512m \
  --volume=/etc/alertmanager/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml:ro \
  --name=alertmanager \
  prom/alertmanager:v0.23.0 \
  --config.file=/etc/alertmanager/alertmanager.yml
ExecStop=/usr/bin/docker stop -t 10 alertmanager
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

Запустить сервис

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start alertmanager
sudo systemctl status alertmanager
sudo systemctl enable alertmanager

Проверить работу (здесь <hostname> – DNS запись или IP адрес вашего сервера)
http://<hostname>:9093
http://<hostname>:9093/#/alerts
http://<hostname>:9093/#/status

Для обеспечения высокой доступности Alertmanager поддерживает развертывание в кластерной конфигурации. Подробнее о создании кластера можно почитать в статье Alerting High Availability.

Развертывание VictoriaMetrics

Потребление ресурсов VictoriaMetrics зависит от количества опрашиваемых экспортеров и собираемых метрик, нагрузки запросами на чтение, глубины хранения данных и др. факторов. Вывести средние значения для старта достаточно сложно, однако для небольшой инсталляции достаточно 1 ядра ЦПУ, 2 ГБ ОЗУ и 20 ГБ дискового пространства. Для развертывания необходимо:

Подготовить каталог для хранения данных
```
sudo mkdir -p /data/victoriametrics
```

Создать /etc/systemd/system/victoriametrics.service

victoriametrics.service

[Unit]
Description=victoriametrics
Requires=docker.service
After=docker.service
 
[Service]
Restart=always
ExecStartPre=-/usr/bin/docker rm victoriametrics
ExecStart=/usr/bin/docker run \
  --rm \
  --publish=8428:8428 \
  --volume=/data/victoriametrics:/victoria-metrics-data \
  --name=victoriametrics \
  victoriametrics/victoria-metrics:v1.55.1 \
  -dedup.minScrapeInterval=60s \
  -retentionPeriod=2
ExecStop=/usr/bin/docker stop -t 10 victoriametrics
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

Указано хранение метрик в течение 2 месяцев

Запустить сервис

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start victoriametrics
sudo systemctl status victoriametrics
sudo systemctl enable victoriametrics

Проверить работу (здесь <hostname> – DNS запись или IP адрес вашего сервера):
http://<hostname>:8428

Развертывание Prometheus

Потребление ресурсов Prometheus зависит от количества опрашиваемых экспортеров и собираемых метрик, нагрузки запросами на чтение, глубины хранения данных и др. факторов. Вывести средние значения для старта достаточно сложно, однако для небольшой инсталляции достаточно 1 ядра ЦПУ, 2 ГБ ОЗУ и 20 ГБ дискового пространства. Для развертывания необходимо:

Создать пользователя и подготовить каталоги для конфигурационных файлов и хранения данных
```
sudo useradd -M -u 1101 -s /bin/false prometheus
sudo mkdir -p /etc/prometheus/rule_files # каталог конфигурации
sudo mkdir -p /data/prometheus # каталог данных
sudo chown -R prometheus /etc/prometheus /data/prometheus
```
Обязательно убедиться, что на раздел с каталогом для хранения данных выделено достаточно дискового пространства

Создать конфигурационный файл /etc/prometheus/prometheus.yml (здесь <hostname> – DNS запись или IP адрес вашего сервера)

prometheus.yml

global:
  scrape_interval: 15s
  scrape_timeout: 10s
  evaluation_interval: 30s
 
# alerting settings
alerting:
  alertmanagers:
  - follow_redirects: true
    timeout: 10s
    static_configs:
    - targets:
      - <hostname>:9093
 
# alert rule files
rule_files:
- /etc/prometheus/rule_files/*.yml
 
# remote write to victoriametrics
remote_write:
- url: http://<hostname>:8428/api/v1/write
  remote_timeout: 30s
 
# scrape exporter jobs
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
  static_configs:
    - targets:
      - <hostname>:9090
- job_name: 'node'
  metrics_path: /metrics
  static_configs:
    - targets:
      - <hostname>:9100
- job_name: 'cadvisor'
  metrics_path: /metrics
  static_configs:
    - targets:
      - <hostname>:8080
- job_name: 'blackbox'
  metrics_path: /metrics
  static_configs:
    - targets:
      - <hostname>:9115
- job_name: 'blackbox-tcp'
  metrics_path: /probe
  params:
    module: [tcp_connect]
  static_configs:
    - targets:
      - github.com:443
  relabel_configs:
    - source_labels: [__address__]
      target_label: __param_target
    - source_labels: [__param_target]
      target_label: instance
    - target_label: __address__
      replacement: <hostname>:9115
- job_name: 'blackbox-http'
  metrics_path: /probe
  params:
    module: [http_2xx]
  static_configs:
    - targets:
      - https://github.com
  relabel_configs:
    - source_labels: [__address__]
      target_label: __param_target
    - source_labels: [__param_target]
      target_label: instance
    - target_label: __address__
      replacement: <hostname>:9115

Создать правила уведомлений /etc/prometheus/rule_files/main.yml

rule_files/main.yml

groups:
 
- name: target
  rules:
    - alert: target_down
      expr: up == 0
      for: 1m
      labels:
        service: target
        severity: critical
      annotations:
        summary: 'Target down! Failed to scrape {{ $labels.job }} on {{ $labels.instance }}'
 
- name: probe
  rules:
    - alert: probe_down
      expr: probe_success == 0
      for: 1m
      labels:
        service: probe
        severity: error
      annotations:
        summary: 'Probe {{ $labels.instance }} down'
 
- name: hardware
  rules:
    - alert: hardware_cpu
      expr: 100 - (avg by(instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) * 100) > 75
      for: 3m
      labels:
        service: hardware
        severity: warning
      annotations:
        summary: 'High CPU load on {{ $labels.instance }} - {{ $value | printf "%.2f" }}%'
 
    - alert: hardware_memory
      expr: 100 - ((node_memory_MemAvailable_bytes * 100) / node_memory_MemTotal_bytes) > 85
      for: 3m
      labels:
        service: hardware
        severity: warning
      annotations:
        summary: 'High memory utilization on {{ $labels.instance }} - {{ $value | printf "%.2f" }}%'
 
    - alert: hardware_disk
      expr: (node_filesystem_free_bytes / node_filesystem_size_bytes * 100) < 25
      for: 3m
      labels:
        service: hardware
        severity: error
      annotations:
        summary: 'Low free space on {{ $labels.instance }} device {{ $labels.device }} mounted on {{ $labels.mountpoint }} - {{ $value | printf "%.2f" }}%'
 
- name: container
  rules:
    - alert: container_down
      expr: (time() - container_last_seen) > 60
      for: 1m
      labels:
        service: container
        severity: error
      annotations:
        summary: 'Container down! Last seen {{ $labels.name }} on {{ $labels.instance }} - {{ $value | printf "%.2f" }}s ago'

В данном случае для примера мы добавили только один файл c несколькими группами правил, однако в больших инсталляциях для удобства группы распределены по различным файлам – application, container, hardware, kubernetes, mongodb, elasticsearch и т.д.

Создать /etc/systemd/system/prometheus.service

prometheus.service

[Unit]
Description=prometheus
Requires=docker.service
After=docker.service
 
[Service]
Restart=always
ExecStartPre=-/usr/bin/docker rm prometheus
ExecStart=/usr/bin/docker run \
  --rm \
  --user=1101 \
  --publish=9090:9090 \
  --memory=2048m \
  --volume=/etc/prometheus/:/etc/prometheus/ \
  --volume=/data/prometheus/:/prometheus/ \
  --name=prometheus \
  prom/prometheus:v2.30.3 \
  --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml \
  --storage.tsdb.path=/prometheus \
  --storage.tsdb.retention.time=14d
ExecStop=/usr/bin/docker stop -t 10 prometheus
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

Указано хранение метрик в течение 14 суток

Запустить сервис

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start prometheus
sudo systemctl status prometheus
sudo systemctl enable prometheus

Проверить работу (здесь <hostname> – DNS запись или IP адрес вашего сервера)
http://<hostname>:9090
Status → Configuration, Status → Rules, Status → Targets

Для обеспечения высокой доступности Prometheus может быть развернут в нескольких экземплярах, каждый из которых будет опрашивать экспортеры и сохранять данные в локальную БД.

Развертывание Grafana

Grafana не слишком требовательна к потреблению ресурсов – для небольшой инсталляции достаточно 1 ядра ЦПУ и 1 ГБ ОЗУ (хотя, конечно, есть нюанс...). Для развертывания необходимо:

Создать пользователя и подготовить каталоги для конфигурационных файлов и хранения данных

sudo useradd -M -u 1102 -s /bin/false grafana
sudo mkdir -p /etc/grafana/provisioning/datasources # каталог декларативного описания источников данных
sudo mkdir /etc/grafana/provisioning/dashboards # каталог декларативного описания дашбордов
sudo mkdir -p /data/grafana/dashboards # каталог данных
sudo chown -R grafana /etc/grafana/ /data/grafana

Создать файл декларативного описания источников данных /etc/grafana/provisioning/datasources/main.yml (здесь <hostname> – DNS запись или IP адрес вашего сервера)

datasources/main.yml

apiVersion: 1
 
datasources:
  - name: Prometheus
    type: prometheus
    version: 1
    access: proxy
    orgId: 1
    basicAuth: false
    editable: false
    url: http://<hostname>:9090
  - name: VictoriaMetrics
    type: prometheus
    version: 1
    access: proxy
    orgId: 1
    basicAuth: false
    editable: false
    url: http://<hostname>:8428

Создать файл декларативного описания дашбордов /etc/grafana/provisioning/dashboards/main.yml

dashboards/main.yml

apiVersion: 1
 
providers:
- name: 'main'
  orgId: 1
  folder: ''
  type: file
  disableDeletion: false
  editable: True
  options:
    path: /var/lib/grafana/dashboards

Добавить дашборд Node Exporter Full в каталог /data/grafana/dashboards
```
cd ~/ && git clone https://github.com/rfmoz/grafana-dashboards
sudo cp grafana-dashboards/prometheus/node-exporter-full.json /data/grafana/dashboards/
```
Репозиторий и его содержимое актуальны на начало 2023 года

Создать /etc/systemd/system/grafana.service

grafana.service

[Unit]
Description=grafana
Requires=docker.service
After=docker.service
 
[Service]
Restart=always
ExecStartPre=-/usr/bin/docker rm grafana
ExecStart=/usr/bin/docker run \
  --rm \
  --user=1102 \
  --publish=3000:3000 \
  --memory=1024m \
  --volume=/etc/grafana/provisioning:/etc/grafana/provisioning \
  --volume=/data/grafana:/var/lib/grafana \
  --name=grafana \
  grafana/grafana:9.2.8
ExecStop=/usr/bin/docker stop -t 10 grafana
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

Запустить сервис

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start grafana
sudo systemctl status grafana
sudo systemctl enable grafana

Проверить работу (здесь <hostname> – DNS запись или IP адрес вашего сервера)
http://<hostname>:3000 (учетные данные по умолчанию – admin/admin, желательно сразу изменить пароль)
Configuration → Data sources
Explore → Metric → up → Run query
Dashboards → Browse → General → Node Exporter Full

Подсказки

На практике могут быть полезны следующие простые советы:

Ищите проверенные экспортеры под свои потребности. В этом может помочь статья Топ-10 экспортеров для Prometheus 2023
Обязательно изучите PromQL Cheat Sheet
Почаще исследуйте метрики в «сыром» виде (от экспортеров)
Система мониторинга на основе Prometheus описывается декларативно. Храните конфигурации в git и используйте ansible для автоматизации

За помощь в подготовке статьи автор выражает благодарность @novikov0805, @Eviil и @KoPashka

Все статьи серии:

Tags:

Hubs: