【运维监控】prometheus+node exporter+grafana 监控linux机器运行情况（2）

• 本示例是通过prometheus的node exporter收集主机的信息，然后在grafana的dashborad进行展示。
• 本示例使用到的组件均是最新的，下文中会有具体版本说明，linux环境是centos。
• 本示例分为四个部分，即prometheus、grafana、node exporter的部署和三者集成的监控linux。
• 本文旨在说明三者如何使用，不涉及各自组件的介绍，如果需要使用到本文的，肯定都有了解。

说明：本示例仅仅是为了展示三者结合使用，故没有考虑集群部署以及实际环境的使用，故除了node exporter外，都部署在server2上，node exporter则是收集四台机器的性能指标。

该文章太长，故分成2个部分
【运维监控】prometheus+node exporter+grafana 监控linux机器运行情况（1）【运维监控】prometheus+node exporter+grafana 监控linux机器运行情况（2）【运维监控】prometheus+node exporter+grafana 监控linux机器运行情况（完整版）

四、集成监控linux运行情况

本节说明的是如何通过grafana 的dashboard展示node exporter收集的指标数据，收集的是server1到server4的4台机器。

1、添加grafana数据源

要在grafana监控任何应用的运行情况，第一步都是先建立数据源，根据grafana内置的数据源进行配置，本示例使用的是prometheus数据源。
在grafana的 web UI链接：http://server2:3000/connections/add-new-connection

1）、打开Add new connection

选择Prometheus数据源类型

添加Prometheus的配置

其他信息均默认（其他的配置信息基于实际的环境进行对应的修改，如果需要），点击“save & test”按钮，出现如下红框内提示，则表示成功。

2）、在添加数据源时导入dashboard

在添加数据源的页面，也可以选择dashboard选项卡，添加默认的dashboard，如下图所示。

添加完成后，如下图所示。

添加完成后，也可以在下面页面中点击查看添加的dashboard

例如查看Prometheus 2.0 Stats 对应的dashboard。

以上就完成了在grafana添加数据源。

2、添加grafana的dashboard

1）、选择新建dashboard方式

在grafana的web ui页面中选择dashborad的菜单栏，如下图所示。

上图按钮提供三个功能，即创建目录、新建dashboard和导入dashboard。新建目录就是将不同的dashboard归类，新建dashboard页面如下图所示。下图中的import dashboard与该按钮下的import是一个功能。

提供三种功能，即自己创建可视化dashboard、导入panel和导入dashboard。本示例介绍的是导入dashboard。

2）、导入dashboard

导入dashboard需要以下几步：

• 1、在链接中选择需要的模板
• 2、选择导入模板的方式，本示例选择复制模板ID方式
• 3、加载模板ID后进行相应的配置
• 4、配置完成后，进行模板最后的Load

下面就按照上述的步骤进行操作示例。

点击import a dashboard按钮，进入下面页面。

在上图中第一个红色框内的链接（https://grafana.com/grafana/dashboards/）提供开源模板，供使用者自行选择需要的内容，本示例选择的是“Linux主机详情”，ID是12633。可以选择复制ID或自己下载json，在上图中上传json。本示例是复制ID操作方式。

接下来填写好对应的模板ID，如下图所示

在上图中点击load按钮，进入下面图示。

由于作者已经添加过了该模板，所以会出现下面重复，分别填写对应的内容即可，比如dashboard的名称、对应的目录和选择对应的数据源，如果没有重复的模板不会出现让重新改变uid，最后导入即可。如下图所示。

3、查看添加的dashboard

在web UI的界面点击dashboard链接菜单，选择刚才添加的模板，展示结果如下图所示。

注：该示例展示的模板，作者有部分改动，具体以你的环境为准。你的环境添加完后的可能是下面的界面展示结果。

4、添加prometheus指标数据

本文的第一部分部署prometheus时，一切都是默认的配置，并没有修改任何配置，所以按照上述集成的顺序来做的话，显示的结果就是上图的内容。如果通过prometheus收集数据的话，则需要进行相应的配置。

本示例仅仅是集成grafana的示例性说明，所以仅仅修改需要的基本配置，其他如果和本示例无关，则不再说明。

1）、修改prometheus配置

增加需要收集指标的机器配置，修改完成后重启prometheus服务。操作过程如下。

[alanchan@server2 prometheus-2.54.0.linux-amd64]$ pwd
/usr/local/bigdata/prometheus-2.54.0.linux-amd64

[alanchan@server2 prometheus-2.54.0.linux-amd64]$ cat 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: ["server2:9090"]
  - job_name: "node_10.41"

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ["server1:9100"]
  - job_name: "node_10.42"

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ["server2:9100"]
  - job_name: "node_10.43"

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ["server3:9100"]
  - job_name: "node_10.44"

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ["server4:9100"][alanchan@server2 prometheus-2.54.0.linux-amd64]$ 

[alanchan@server2 prometheus-2.54.0.linux-amd64]$ ./prometheus

2）、部署及启动node exporter

分别在机器server1、server3、server4上按照在server2上部署node exporter方式进行部署，不再赘述。

3）、验证prometheus

重启prometheus后，选择其对应的target，可以看到如下页面，则表示成功。

5、验证dashboard

都正常运行后的页面如下图所示，可以看到 我们配置的prometheus的几个机器的指标收集情况，选择对应的IP即可，参考如下图所示。

说明：如果你添加完后，没有显示数据，可能是设置的获取数据的区间不对，也可能的是安装的模板不能取得数据（可以通过数据探索或修改模板的源文件进行调试）。

以上，就完成了Prometheus与Grafana的集成工作，同时可以监控Linux的机器运行情况。