[轉]Docker容器可視化監控中心搭建

【原文連接】https://www.jianshu.com/p/9e47ffaf5e31?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io

概述

一個宿主機上能夠運行多個容器化應用，容器化應用運行於宿主機上，咱們須要知道該容器的運行狀況，包括 CPU使用率、內存佔用、網絡情況以及磁盤空間等等一系列信息，並且這些信息隨時間變化，咱們稱其爲時序數據，本文將實操 如何搭建一個可視化的監控中心 來收集這些承載着具體應用的容器的時序信息並可視化分析與展現！

動手了，動手了...

---

準備鏡像

• adviser：負責收集容器的隨時間變化的數據

• influxdb：負責存儲時序數據

• grafana：負責分析和展現時序數據

 

鏡像準備

---

部署Influxdb服務

能夠將其視爲一個數據庫服務，其確實用於存儲數據。之因此選用該數據庫，緣由正如官網所說：

Open Source Time Series DB Platform for Metrics & Events (Time Series Data)

下面咱們將該服務部署起來

docker run -d -p 8086:8086 \
-v ~/influxdb:/var/lib/influxdb \
--name influxdb tutum/influxdb

• 進入influxdb容器內部，並執行influx命令：

docker exec -it influxdb influx

 

進入influxdb的shell命令行

• 建立數據庫test和root用戶用於本次試驗測試

CREATE DATABASE "test"

CREATE USER "root" WITH PASSWORD 'root' WITH ALL PRIVILEGES

 

建立測試數據庫並查看

---

部署cAdvisor服務

谷歌的cadvisor能夠用於收集Docker容器的時序信息，包括容器運行過程當中的資源使用狀況和性能數據。

• 運行cadvisor服務

docker run -d \
-v /:/rootfs -v /var/run:/var/run -v /sys:/sys \ -v /var/lib/docker:/var/lib/docker \
--link=influxdb:influxdb --name cadvisor google/cadvisor:v0.27.3 \
--storage_driver=influxdb \
--storage_driver_host=influxdb:8086 \
--storage_driver_db=test \
--storage_driver_user=root \
--storage_driver_password=root

特別注意項：

在運行上述docker時，這裏有可能兩個其餘配置項須要添加（CentOS, RHEL須要）：

• --privileged=true

設置爲true以後，容器內的root才擁有真正的root權限，能夠看到host上的設備，而且能夠執行mount；否者容器內的root只是外部的一個普通用戶權限。因爲cadvisor須要經過socket訪問docker守護進程，在CentOs和RHEL系統中須要這個這個選項。

• --volume=/cgroup:/cgroup:ro

對於CentOS和RHEL系統的某些版本（好比CentOS6），cgroup的層級掛在/cgroup目錄，因此運行cadvisor時須要額外添加–volume=/cgroup:/cgroup:ro選項。

---

部署Grafana服務

grafana則是一款開源的時序數據分析工具，並且界面專業易用，等下等部署好了，你們就能感覺到：

docker run -d -p 5000:3000 \
-v ~/grafana:/var/lib/grafana \
--link=influxdb:influxdb \
--name grafana grafana/grafana

至此3個容器都已經啓動了：

 

3個容器均已啓動完成

下面開始具體實驗了

---

實戰

• 訪問grafana服務

打開localhost:5000來訪問grafana的web服務，此時提示你須要登陸，注意用戶名和密碼都是admin

 

grafana登錄界面

登陸後能夠看到grafana的主頁面：

 

grafana的主頁面

看的很明顯，在Grafana上有好幾個步驟須要作，這裏Install Grafana已經完成了，接下來咱們須要：

• Add data source
• Create dashboard
• …...

---

• Add Data Source

點擊Add data source進入

 

Add Data Source

而後主要是Setting選項卡設置

 

Setting

咱們須要根據實際狀況來填寫各項內容：

 

填寫Setting中的內容

Data source添加成功會予以提示

 

Data source添加成功

數據源添加完成之後，咱們須要添加儀表盤（Dashboard）

---

• Add Dashboard

點擊Add dashboard進入

 

Add dashboard

這裏有不少類型的儀表盤供選擇，咱們選用最經常使用的Graph就好

 

Graph

進入以後，點擊Panel Title下拉列表，再選擇Edit進行編輯便可

 

Panel Title → Edit

在Edit裏面主要的就是須要添加查詢的條件，繼續看下文

---

• Add Query Editor

查詢條件中咱們能夠選擇要監控的指標：

 

Add Query Editor

這裏選一個memory usage好了，而後要監控的容器選擇grafana自身好了。

固然這裏不止能夠監控一個指標，也不止能夠監控一個容器，更多組合咱們只須要在下面並列着一個一個添加query條目就好！

最後我添加了三個監控條件，分別用於監控grafana、influxdb和cadvisor三個容器的memory usage指標，並將其同時顯示於圖中，怎麼樣是否是很直觀！

 

監測三個容器的memory usage指標

這裏能夠摸索的設置項還有不少，好比一些座標自定義、顯示策略自定義，甚至咱們還能夠自定義報警策略等等

做者：hansonwang99
連接：https://www.jianshu.com/p/9e47ffaf5e31
來源：簡書
著做權歸做者全部。商業轉載請聯繫做者得到受權，非商業轉載請註明出處。

 

概述

一個宿主機上能夠運行多個容器化應用，容器化應用運行於宿主機上，咱們須要知道該容器的運行狀況，包括 CPU使用率、內存佔用、網絡情況以及磁盤空間等等一系列信息，並且這些信息隨時間變化，咱們稱其爲時序數據，本文將實操 如何搭建一個可視化的監控中心 來收集這些承載着具體應用的容器的時序信息並可視化分析與展現！

動手了，動手了...

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準備鏡像

• adviser：負責收集容器的隨時間變化的數據

• influxdb：負責存儲時序數據

• grafana：負責分析和展現時序數據

 

鏡像準備

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部署Influxdb服務

能夠將其視爲一個數據庫服務，其確實用於存儲數據。之因此選用該數據庫，緣由正如官網所說：

Open Source Time Series DB Platform for Metrics & Events (Time Series Data)

下面咱們將該服務部署起來

docker run -d -p 8086:8086 \
-v ~/influxdb:/var/lib/influxdb \
--name influxdb tutum/influxdb

• 進入influxdb容器內部，並執行influx命令：

docker exec -it influxdb influx

 

進入influxdb的shell命令行

• 建立數據庫test和root用戶用於本次試驗測試

CREATE DATABASE "test"

CREATE USER "root" WITH PASSWORD 'root' WITH ALL PRIVILEGES

 

建立測試數據庫並查看

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部署cAdvisor服務

谷歌的cadvisor能夠用於收集Docker容器的時序信息，包括容器運行過程當中的資源使用狀況和性能數據。

• 運行cadvisor服務

docker run -d \
-v /:/rootfs -v /var/run:/var/run -v /sys:/sys \ -v /var/lib/docker:/var/lib/docker \
--link=influxdb:influxdb --name cadvisor google/cadvisor:v0.27.3 \
--storage_driver=influxdb \
--storage_driver_host=influxdb:8086 \
--storage_driver_db=test \
--storage_driver_user=root \
--storage_driver_password=root

特別注意項：

在運行上述docker時，這裏有可能兩個其餘配置項須要添加（CentOS, RHEL須要）：

• --privileged=true

設置爲true以後，容器內的root才擁有真正的root權限，能夠看到host上的設備，而且能夠執行mount；否者容器內的root只是外部的一個普通用戶權限。因爲cadvisor須要經過socket訪問docker守護進程，在CentOs和RHEL系統中須要這個這個選項。

• --volume=/cgroup:/cgroup:ro

對於CentOS和RHEL系統的某些版本（好比CentOS6），cgroup的層級掛在/cgroup目錄，因此運行cadvisor時須要額外添加–volume=/cgroup:/cgroup:ro選項。

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部署Grafana服務

grafana則是一款開源的時序數據分析工具，並且界面專業易用，等下等部署好了，你們就能感覺到：

docker run -d -p 5000:3000 \
-v ~/grafana:/var/lib/grafana \
--link=influxdb:influxdb \
--name grafana grafana/grafana

至此3個容器都已經啓動了：

 

3個容器均已啓動完成

下面開始具體實驗了

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實戰

• 訪問grafana服務

打開localhost:5000來訪問grafana的web服務，此時提示你須要登陸，注意用戶名和密碼都是admin

 

grafana登錄界面

登陸後能夠看到grafana的主頁面：

 

grafana的主頁面

看的很明顯，在Grafana上有好幾個步驟須要作，這裏Install Grafana已經完成了，接下來咱們須要：

• Add data source
• Create dashboard
• …...

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• Add Data Source

點擊Add data source進入

 

Add Data Source

而後主要是Setting選項卡設置

 

Setting

咱們須要根據實際狀況來填寫各項內容：

 

填寫Setting中的內容

Data source添加成功會予以提示

 

Data source添加成功

數據源添加完成之後，咱們須要添加儀表盤（Dashboard）

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• Add Dashboard

點擊Add dashboard進入

 

Add dashboard

這裏有不少類型的儀表盤供選擇，咱們選用最經常使用的Graph就好

 

Graph

進入以後，點擊Panel Title下拉列表，再選擇Edit進行編輯便可

 

Panel Title → Edit

在Edit裏面主要的就是須要添加查詢的條件，繼續看下文

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• Add Query Editor

查詢條件中咱們能夠選擇要監控的指標：

 

Add Query Editor

這裏選一個memory usage好了，而後要監控的容器選擇grafana自身好了。

固然這裏不止能夠監控一個指標，也不止能夠監控一個容器，更多組合咱們只須要在下面並列着一個一個添加query條目就好！

最後我添加了三個監控條件，分別用於監控grafana、influxdb和cadvisor三個容器的memory usage指標，並將其同時顯示於圖中，怎麼樣是否是很直觀！

 

監測三個容器的memory usage指標

這裏能夠摸索的設置項還有不少，好比一些座標自定義、顯示策略自定義，甚至咱們還能夠自定義報警策略等等

做者：hansonwang99 連接：https://www.jianshu.com/p/9e47ffaf5e31 來源：簡書 著做權歸做者全部。商業轉載請聯繫做者得到受權，非商業轉載請註明出處。