Bosun快速入門

<h1>Bosun快速入門</h1>

<p>本文檔是Bosun的快速安裝文檔。根據本文檔，你能夠搭建一個完整的bosun服務，能夠把指定機器的各類信息聚合起來，而且實現相關信息的報警。</p>

<h2>Bosun</h2>

<p>這篇文檔中，bosun的安裝依賴docker。若是不但願使用docker，能夠從 bosun.org中自行下載bosun二進制文件，可是這樣就須要本身安裝OpenTSDB和HBase。</p>

<h2>Docker</h2>

<h3>安裝Docker</h3>

<p>若是系統中沒有安裝Docker，能夠參考此處進行安裝 <a href="https://docs.docker.com/installation/">https://docs.docker.com/installation/</a>。 安裝完畢後，不要忘記將docker守護進程起開。</p>

<h3>安裝Boson</h3>

<p>一旦docker安裝完畢，可使用下面的命令安裝bosun，可能須要sudo權限。</p>

<pre><code> docker run -d -p 8070:8070 stackexchange/bosun </code></pre>

<p>這條命令，告訴docker進程爲bosun啓動一個後臺進程，端口是8070。稍等15秒，bosun服務啓動完畢，這樣bosun的server端就搭建並啓動完畢，咱們可使用瀏覽器進行訪問了，<a href="http://yourip:8070">http://yourip:8070</a></p>

<h3>向Bosun中推送數據</h3>

<p>即便沒有任何的slave，buson server自身也會產生不少的數據。下面也會講如何啓動bosun slave。</p>

<h3>bosun檢查數據</h3>

<p>假設bosun slave已經啓動，server和slave已經經過8070端口創建了鏈接，那麼bosun server就會收到slave的各類信息。咱們能夠經過<a href="http://docker-server-ip:8070/items">http://docker-server-ip:8070/items</a>來查看當前已經鏈接上的slave節點。若是看到一堆的參數，那麼恭喜，bosun正在收集數據。在頁面的底部或者第二列展現的是當前正在產生數據的slave節點。點擊某個slave，而後點擊「Available Metrics」，就會看到當前slave能夠被監控的數據類型，如cpu、內存等等。</p>

<h3>新建Alert</h3>

<p>如今咱們的server已經在收集各類信息了，但監控系統的關鍵做用在於當異常狀況發生時，系統會給出報警。報警也是bosun重點支持的。</p>

<p>Bosun提供一套工做流，它使設計、測試、推送一條報警更簡單。咱們看到bosun首頁的導航條，包括"Items", "Graph", "Expression", "Rule"和"Test Config"，其實這也是咱們新建一條Alert的步驟。通常狀況下，咱們須要先選擇一條item(metric),這是Alert的基礎。而後，咱們觀察這條item繪製的曲線，瞭解它的動態。以後，咱們將這個曲線轉化成表達式，再次這個表達式整理成規則。以後，咱們能夠測試這條規則，無誤後，將其推送到bosun server中。</p>

<p>下面是一個新建Alert的例子，咱們監控cpu的使用狀況，若是cpu idle太低，就報警。這裏咱們使用的metric是「os.cpu」。當某臺機器的cpu idle持續一小時太低時，咱們就發送一條報警。打開bosun首頁，下面開始配置。</p>

<h4>Items</h4>

<p>點擊「Items」標籤頁。會看到bosun當前監控的全部的項。點擊「os.cpu」，頁面跳轉到「Graph」頁面。</p>

<h3>Graph</h3>

<p>在Graph頁面，咱們能看到bosun預加載了全部slave的圖表。咱們想看單臺slave的信息，在host輸入框中，輸入咱們的機器名，點擊藍色的"Query"按鈕，buson就會將指定機器的最近一個小時的cpu使用狀況畫出來。</p>

<p>如今，咱們看到了cpu利用率的曲線。在頁面的底部，有個「Queries」區域。它表示的是生成當前曲線所用的表達式。<br/> 在Queries區域，還有「Expression」和「Rule」超連接，這兩個連接直接連接到本頁面曲線的表達式和規則頁面。在本教程中，咱們點擊「Expression」 連接。</p>

<h3>Expression</h3>

<p>在表達式頁面，咱們能夠經過咱們的query條件，來調整結果集的大小。本頁面的查詢表達式應該相似"q("sum":rate...)" 經過這條語句，bosun就會去查詢過去一個小時內的指定機器的cpu使用狀況。咱們點擊「show」按鈕，能夠看到這條語句的結果集。每條結果都是 timestamp和value的形式。</p>

<p>新建Alert，咱們不太關心結果集的大小，咱們對於結果集的平均值更感興趣。爲了獲得結果集的平均值，可使用avg()方法，以下：</p>

<pre><code> q("sum:rate{counter,,1}:os.cpu{host=your-system-here}", "1h", "") avg(q("sum:rate{counter,,1}:os.cpu{host=your-system-here}", "1h", "")) </code></pre>

<p>咱們點擊藍色的「Test」按鈕，咱們就會看到結果變成單個數字，這個數字就是cpu在這段時間的平均利用率。如今咱們獲得了cpu平均值，能夠根據這個值的大小，來監控cpu idle太低了。點擊「rule」按鈕。</p>

<h3>Rule</h3>

<p>在規則頁面，有兩個輸入框，Alert框和Template框。Alert框展現的就是剛纔咱們新建的報警規則。Template框展現的是觸發報警後的動做，如發送郵件等。當前Alert框，咱們的這條規則，bosun會永遠識別成「critical」，緣由是 crit和warn是boolean類型的，咱們把cpu的平均值賦給它，永遠是非0值，非0值就是true。咱們須要增長一些邏輯判斷，以下：</p>

<pre><code> alert cpu.is.too.high { template = test $metric = q("sum:rate{counter,,1}:os.cpu{host=your-system-here}", "1h", "") $avgcpu = avg($metric) crit = $avgcpu &gt; 80 warn = $avgcpu &gt; 60 } </code></pre>

<p>若是機器的cpu利用率高於80%，就會觸發critical報警；若是高於60%，觸發warning報警。到如今爲止，咱們的這個Alert其實也沒多大用處，由於它只監控了一臺機器，咱們能夠經過修改host的值來監控其餘機器，或者將host的值設成*，來監控全部機器。若是不想監控某臺機器，還能夠在Alert body中填寫排除語句，但在本教程中不詳細講解了。</p>

<p>點擊「Test」按鈕，下方會列出全部的crit報警，warn報警和normal狀況。點擊「Email」按鈕，會看到報警郵件的發送狀況。默認的報警郵件模板，不太直觀，能夠改爲下面的：</p>

<pre><code> template test { subject = {{.Last.Status}}: {{.Alert.Name}} on {{.Group.host}} body = `&lt;p&gt;Alert: {{.Alert.Name}} triggered on {{.Group.host}} &lt;hr&gt; &lt;p&gt;&lt;strong&gt;Computation&lt;/strong&gt; &lt;table&gt; {{range .Computations}} &lt;tr&gt;&lt;td&gt;&lt;a href="{{$.Expr .Text}}"&gt;{{.Text}}&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;&lt;td&gt;{{.Value}}&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt; {{end}} &lt;/table&gt; &lt;hr&gt; {{ .Graph .Alert.Vars.metric }} &lt;hr&gt; &lt;p&gt;&lt;strong&gt;Relevant Tags&lt;/strong&gt; &lt;table&gt; {{range $k, $v := .Group}} &lt;tr&gt;&lt;td&gt;{{$k}}&lt;/td&gt;&lt;td&gt;{{$v}}&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt; {{end}} &lt;/table&gt;` } </code></pre>

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