打造高逼格、可视化的Docker容器监控系统平台
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为什么需要监控??
对于一个物理机上运行多个容器应用时,容器的运行情况如:CPU使用率、内存使用率、网络状态、磁盘空间
等信息,都是需要去了解的,因此监控是必须的。对于容器的监控方案可谓多种多样,本身自带命令docker stats。
[root@docker ~]
CONTAINER CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS
bd96d72ed9c7 0.04% 14.97 MiB / 7.64 GiB 0.19% 8.22 MB / 805 MB 0 B / 0 B 9
665563143eb7 0.01% 18.12 MiB / 7.64 GiB 0.23% 19.7 MB / 18.5 MB 0 B / 39.4 MB 8
f2304dad5855 0.18% 98.45 MiB / 7.64 GiB 1.26% 1.07 GB / 9.97 MB 0 B / 2.13 GB 9
今天民工哥要介绍的是一款开源方案cAdvisor+InfluxDB+Grafana。
组件简介
cAdvisor:用于数据采集
cadvisor谷歌公司自己用来监控他们基础设施的一款工具,这个工具厉害之处不仅能监控docker容器的实时信息,而且还能将你的cadvisor这容器所在的主机的系统的实时信息,但是由于cadvisor只是能监控到实时的信息而不能保存。
InfluxDB:用于数据存储
InfluxDB 是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库,无需外部依赖。所以我们要使用influxdb将这些实时监控到的信息存放起来。
InfluxDB主要特色功能
基于时间序列,支持与时间有关的相关函数(如最大,最小,求和等);
可度量性:你可以实时对大量数据进行计算;
基于事件:它支持任意的事件数据;
InfluxDB主要特点
无结构(无模式)
可以是任意数量的列
可拓展的;
支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函数,方便统计
原生的HTTP支持,内置HTTP API
强大的类SQL语法
自带管理界面,方便使用
参考文章:https://www.influxdata.com/products/
Grafana: 用于数据展示
Grafana是一个可视化面板(Dashboard),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和OpenTSDB作为数据源。
Grafana主要特性:
灵活丰富的图形化选项
可以混合多种风格
支持白天和夜间模式
多个数据源。
安装布署过程
首先得有docker环境,这个就不用介绍了吧,请参考前面的文章
1、部署influxDB服务
[root@master ~]
Unable to find image 'tutum/influxdb:latest' locally
Trying to pull repository docker.io/tutum/influxdb ...
latest: Pulling from docker.io/tutum/influxdb
a3ed95caeb02: Pull complete
23efb549476f: Pull complete
aa2f8df21433: Pull complete
ef072d3c9b41: Pull complete
c9f371853f28: Pull complete
a248b0871c3c: Pull complete
749db6d368d0: Pull complete
db2492acfcc3: Pull complete
b7e7d2e12d53: Pull complete
4272a53eef10: Pull complete
9b2fefdb5321: Pull complete
Digest: sha256:5b7c5e318303ad059f3d1a73d084c12cb39ae4f35f7391b79b0ff2c0ba45304b
Status: Downloaded newer image for docker.io/tutum/influxdb:latest
f384db08ffc78e01fc27bf4c35dc6503b0fd2473cd8d5114b4d8a5475f928b53
说明:
-d :后台运行此容器
--name :启运容器分配名字influxdb
-p :映射端口,8083端口为infuxdb管理端口,8086端口是infuxdb的数据端口
tutum/influxdb:通过这个容器来运行的,默认会在docker官方仓库pull下来
查看容器
[root@master ~]
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
f2304dad5855 tutum/influxdb "/run.sh" 4 seconds ago Up 4 seconds 0.0.0.0:8083->8083/tcp, 0.0.0.0:8086->8086/tcp influxdb
现在可以通过浏览器去访问influxdb的管理端了
接下来创建cadvisor的数据库与用户,这个用于后期配置granfa
回车直接创建完成如下图
创建管理用户
创建完成如下图
同时也是可以使用CLI命令行界面来创建的,命令一样
2、布署cadvisor服务
[root@master ~]
Unable to find image 'google/cadvisor:latest' locally
Trying to pull repository docker.io/google/cadvisor ...
latest: Pulling from docker.io/google/cadvisor
ab7e51e37a18: Pull complete
a2dc2f1bce51: Pull complete
3b017de60d4f: Pull complete
Digest: sha256:9e347affc725efd3bfe95aa69362cf833aa810f84e6cb9eed1cb65c35216632a
Status: Downloaded newer image for docker.io/google/cadvisor:latest
a212dc33c9424b6e36485334511e6317bdebc06977b9af374b81b0cab113e724
说明:
-d :后台运行此容器
--name :启运容器分配名字cadvisor
-p :映射端口8082:8080(由于环境8080端口被占用,cadvisor默认端口是8080不建议修改)
-v:把宿主机的目录映射到容器中,这些目录都是cadviso需要采集的目录文件和监控内容
-storage_driver:需要指定cadvisor的存储驱动、数据库主机、数据库名
google/cadvisor:通过cadvisor这个镜像来运行容器,默认会在docker官方仓库把镜像pull下来;
查看cadvisor容器:
[root@master ~]
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
a212dc33c942 google/cadvisor "/usr/bin/cadvisor..." 2 minutes ago Up 2 minutes 0.0.0.0:8082->8080/tcp cadvisor
现在可以通过浏览访问cadisor的管理页面
cadvisor的基础图形功能也酷炫的
测试是否写入influxdb数据库
3、布署granafa
[root@master ~]
Unable to find image 'grafana/grafana:latest' locally
Trying to pull repository docker.io/grafana/grafana ...
latest: Pulling from docker.io/grafana/grafana
f2aa67a397c4: Pull complete
89573effc7c8: Pull complete
b55c103da375: Pull complete
Digest: sha256:364bec4a39ecbec744ea4270aae35f6554eb6f2047b3ee08f7b5f1134857c32c
Status: Downloaded newer image for docker.io/grafana/grafana:latest
665563143eb74e5e2e76b7a1533cbf67a68590d355b0b22d453eac07e0e0b616
[root@master ~]
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
665563143eb7 grafana/grafana "/run.sh" 48 seconds ago Up 47 seconds 0.0.0.0:3000->3000/tcp grafana
访问WEB管理端
用户名:密码 admin:admin
添加数据源
之后保存并测试连接
新建New dashboard
这里随便选择一个容器做为测试使用,实际环境可根据实际环境填写
保存返回到HOME界面后,如下图
最终的效果图如下
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·end·
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专注于Linux系统运维、运维架构、各类高可用架构技术,热衷于分享开源技术,热爱开源、拥抱开源,我是80后民工哥,微信公众号:民工哥Linux运维,我为自己带盐,谁说80后不能活出精彩人生!!!
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