Docker容器可視化監(jiān)控中心如何搭建

這篇文章主要講解了“Docker容器可視化監(jiān)控中心如何搭建”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“Docker容器可視化監(jiān)控中心如何搭建”吧！

準(zhǔn)備鏡像

1. adviser：負(fù)責(zé)收集容器的隨時間變化的數(shù)據(jù)

2. influxdb：負(fù)責(zé)存儲時序數(shù)據(jù)

3. grafana：負(fù)責(zé)分析和展示時序數(shù)據(jù)

部署influxdb服務(wù)

可以將其視為一個數(shù)據(jù)庫服務(wù)，其確實用于存儲數(shù)據(jù)。之所以選用該數(shù)據(jù)庫，原因正如官網(wǎng)所說：

open source time series db platform for metrics & events (time series data)

下面我們將該服務(wù)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(nèi)部，并執(zhí)行influx命令：

docker exec -it influxdb influx

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫test和root用戶用于本次試驗測試

create database "test"

create user "root" with password 'root' with all privileges

部署cadvisor服務(wù)

谷歌的cadvisor可以用于收集docker容器的時序信息，包括容器運行過程中的資源使用情況和性能數(shù)據(jù)。

運行cadvisor服務(wù)

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，這里有可能兩個其他配置項需要添加（centos, rhel需要）：

--privileged=true

設(shè)置為true之后，容器內(nèi)的root才擁有真正的root權(quán)限，可以看到host上的設(shè)備，并且可以執(zhí)行mount；否者容器內(nèi)的root只是外部的一個普通用戶權(quán)限。由于cadvisor需要通過socket訪問docker守護進程，在centos和rhel系統(tǒng)中需要這個這個選項。

--volume=/cgroup:/cgroup:ro

對于centos和rhel系統(tǒng)的某些版本（比如centos6），cgroup的層級掛在/cgroup目錄，所以運行cadvisor時需要額外添加–volume=/cgroup:/cgroup:ro選項。

部署grafana服務(wù)

grafana則是一款開源的時序數(shù)據(jù)分析工具，而且界面專業(yè)易用，等下等部署好了，大家就能感受到：

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(jīng)啟動了：

下面開始具體實驗了

實戰(zhàn)

訪問grafana服務(wù)

打開localhost:5000來訪問grafana的web服務(wù)，此時提示你需要登錄，注意用戶名和密碼都是admin

登錄后可以看到grafana的主頁面：

看的很明顯，在grafana上有好幾個步驟需要做，這里install grafana已經(jīng)完成了，接下來我們需要：

1. add data source

2. create dashboard

3. …...

add data source

點擊add data source進入

然后主要是setting選項卡設(shè)置

我們需要根據(jù)實際情況來填寫各項內(nèi)容：

data source添加成功會予以提示

數(shù)據(jù)源添加完成以后，我們需要添加儀表盤（dashboard）

add dashboard

點擊add dashboard進入

這里有很多類型的儀表盤供選擇，我們選用最常用的graph就好

進入之后，點擊panel title下拉列表，再選擇edit進行編輯即可

在edit里面主要的就是需要添加查詢的條件，繼續(xù)看下文

add query editor

查詢條件中我們可以選擇要監(jiān)控的指標(biāo)：

這里選一個memory usage好了，然后要監(jiān)控的容器選擇grafana自身好了。

當(dāng)然這里不止可以監(jiān)控一個指標(biāo)，也不止可以監(jiān)控一個容器，更多組合我們只需要在下面并列著一個一個添加query條目就好！
最后我添加了三個監(jiān)控條件，分別用于監(jiān)控grafana、influxdb和cadvisor三個容器的memory usage指標(biāo)，并將其同時顯示于圖中，怎么樣是不是很直觀！

這里可以摸索的設(shè)置項還有很多，比如一些坐標(biāo)自定義、顯示策略自定義，甚至我們還可以自定義報警策略等等

感謝各位的閱讀，以上就是“Docker容器可視化監(jiān)控中心如何搭建”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對Docker容器可視化監(jiān)控中心如何搭建這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章，歡迎關(guān)注！