Prometheus监控
  • 介绍
  • 全书组织
  • Part I - Prometheus基础
    • 第1章 天降奇兵
      • Prometheus简介
      • 初识Prometheus
        • 安装Prometheus Server
        • 使用Node Exporter采集主机数据
        • 使用PromQL查询监控数据
        • 监控数据可视化
      • 任务和实例
      • Prometheus核心组件
      • 小结
    • 第2章 探索PromQL
      • 理解时间序列
      • Metrics类型
      • 初识PromQL
      • PromQL操作符
      • PromQL聚合操作
      • PromQL内置函数
      • 在HTTP API中使用PromQL
      • 最佳实践:4个黄金指标和USE方法
      • 小结
    • 第3章 Prometheus告警处理
      • Prometheus告警简介
      • 自定义Prometheus告警规则
      • 部署AlertManager
      • Alertmanager配置概述
      • 基于标签的告警处理路由
      • 使用Receiver接收告警信息
        • 集成邮件系统
        • 集成Slack
        • 集成企业微信
        • 集成钉钉:基于Webhook的扩展
      • 告警模板详解
      • 屏蔽告警通知
      • 使用Recoding Rules优化性能
      • 小结
  • Part II - Prometheus进阶
    • 第4章 Exporter详解
      • Exporter是什么
      • 常用Exporter
        • 容器监控:cAdvisor
        • 监控MySQL运行状态:MySQLD Exporter
        • 网络探测:Blackbox Exporter
      • 使用Java自定义Exporter
        • 使用Client Java构建Exporter程序
        • 在应用中内置Prometheus支持
      • 小结
    • 第5章 数据与可视化
      • 使用Console Template
      • Grafana的基本概念
      • Grafana与数据可视化
        • 变化趋势:Graph面板
        • 分布统计:Heatmap面板
        • 当前状态:SingleStat面板
      • 模板化Dashboard
      • 小结
    • 第6章 集群与高可用
      • 本地存储
      • 远程存储
      • 联邦集群
      • Prometheus高可用
      • Alertmanager高可用
      • 小结
    • 第7章 Prometheus服务发现
      • Prometheus与服务发现
      • 基于文件的服务发现
      • 基于Consul的服务发现
      • 服务发现与Relabel
      • 小结
  • Part III - Prometheus实战
    • 第8章 监控Kubernetes
      • 初识Kubernetes
      • 部署Prometheus
      • Kubernetes下的服务发现
      • 监控Kubernetes集群
      • 基于Prometheus的弹性伸缩
      • 小结
    • 第9章 Prometheus Operator
      • 什么是Prometheus Operator
      • 使用Operator管理Prometheus
      • 使用Operator管理监控配置
      • 在Prometheus Operator中使用自定义配置
      • 小结
    • 参考资料
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  1. Part I - Prometheus基础
  2. 第1章 天降奇兵
  3. 初识Prometheus

监控数据可视化

Previous使用PromQL查询监控数据Next任务和实例

Last updated 5 years ago

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Prometheus UI提供了快速验证PromQL以及临时可视化支持的能力,而在大多数场景下引入监控系统通常还需要构建可以长期使用的监控数据可视化面板(Dashboard)。这时用户可以考虑使用第三方的可视化工具如Grafana,Grafana是一个开源的可视化平台,并且提供了对Prometheus的完整支持。

docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana

访问就可以进入到Grafana的界面中,默认情况下使用账户admin/admin进行登录。在Grafana首页中显示默认的使用向导,包括:安装、添加数据源、创建Dashboard、邀请成员、以及安装应用和插件等主要流程:

这里将添加Prometheus作为默认的数据源,如下图所示,指定数据源类型为Prometheus并且设置Prometheus的访问地址即可,在配置正确的情况下点击“Add”按钮,会提示连接成功的信息:

在完成数据源的添加之后就可以在Grafana中创建我们可视化Dashboard了。Grafana提供了对PromQL的完整支持,如下所示,通过Grafana添加Dashboard并且为该Dashboard添加一个类型为“Graph”的面板。 并在该面板的“Metrics”选项下通过PromQL查询需要可视化的数据:

Grafana中所有的Dashboard通过JSON进行共享,下载并且导入这些JSON文件,就可以直接使用这些已经定义好的Dashboard:

点击界面中的保存选项,就创建了我们的第一个可视化Dashboard了。 当然作为开源软件,Grafana社区鼓励用户分享Dashboard通过网站,可以找到大量可直接使用的Dashboard:

https://grafana.com/dashboards
http://localhost:3000
Grafana向导
添加Prometheus作为数据源
第一个可视化面板
用户共享的Dashboard
Host Stats Dashboard