Docker安装Prometheus监控平台

介绍

Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包，最初由 SoundCloud 开发并开源，现已成为云原生计算基金会（CNCF）的毕业项目。它广泛应用于监控基础设施、应用程序和服务的性能，并提供强大的数据查询和警报功能。许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个独立的开源项目，社区版免费使用，独立于任何公司进行维护。

Prometheus 通过定期从目标（如服务器、应用程序、服务）中拉取（pull）指标数据，并将其存储在本地时间序列数据库中。

多种数据收集方式

HTTP 端点：目标暴露一个 HTTP 端点，Prometheus 定期访问该端点以获取指标。
Pushgateway：对于短生命周期的任务，可以通过 Pushgateway 将指标推送到 Prometheus。
服务发现：支持多种服务发现机制（如 Kubernetes、Consul、DNS），自动发现监控目标。

核心功能

Prometheus 将其指标收集并存储为时间序列数据，即指标信息与记录时的时间戳一起存储，同时存储可选的键值对（称为标签）。
Prometheus 提供了强大的查询语言 PromQL（Prometheus Query Language），用于查询和分析时间序列数据
Prometheus 自带一个简单的 Web UI，可以用于查询和可视化数据。此外，Prometheus 通常与 Grafana 集成，提供更强大的数据可视化功能。
Prometheus 提供了灵活的警报机制，用户可以通过 PromQL 定义警报规则。当某个指标满足特定条件时，Prometheus 会触发警报并通过 Alertmanager 发送通知。

应用场景

基础设施监控：监控服务器、网络设备、存储设备的性能。
应用程序监控：监控应用程序的运行状态和性能指标。
微服务监控：监控微服务架构中的各个服务的性能和健康状况。
Kubernetes 监控：作为 Kubernetes 的监控工具，监控集群和容器的状态。

Docker安装

mkdir -p ~/prometheus_datadocker run --name prometheus \-c 2 -m 1g --memory-swap=1536m \-p 9090:9090 \-v ~/prometheus_data/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \-v ~/prometheus_data:/prometheus \prom/prometheus:latest

Portainer安装

通过Portainer安装包含prometheus服务docker镜像容器极其简单方便，在Pull image》Image中输入： prom/prometheus:latest，点击"Pull the image"拉取仓库镜像文件；

稍等片刻拉取完毕后（镜像文件下载时长受网络环境影响，有时官方hub.docker.com平台会偶尔断连），Images列表中将会显示镜像信息；

镜像已拉取完毕，在左侧Containers菜单中进入到容器管理面页，点击"Add container"进入添加容器配置界面；

在Image中输入： prom/prometheus:latest

设置容器映射端口Prot mapping： 9090>9090

在Volumes中设置容器卷映射目录，采用Bind模式，提前在docker服务主机任意路径下创建docker 容器内的卷映射目录/prometheus_data，将prometheus运行过程中和收集到的数据存储在docker服务主机物理目录中，以防docker 容器故障数据丢失不可用；

默认通过docker安装prometheus服务，会使用打包镜像中内置的prometheus.yml配置文件，但为了对prometheus进行自定义配置与维护管理，将prometheus默认加载的/etc/prometheus/prometheus.yml配置文件通过卷映射到docker服务主机物理文件/data2/docker/sysdata/prometheus_data/prometheus.yml上，从而避免在docker 容器停机或故障的情况下，保证prometheus.yml配置不会留失或重置；

在prometheus_data目录下创建prometheus.yml自定义配置文件

# 创建自定义配置文件
touch prometheus.yml# 编辑自定义配置文件
vim prometheus.yml

将以下内容写入到prometheus.yml 中

# my global config
global:scrape_interval: 30s # Set the scrape interval to every 30 seconds. Default is every 1 minute.evaluation_interval: 60s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.body_size_limit: 5MB # An uncompressed response body larger than this many bytes will cause the scrape to fail. 0 means no limit.sample_limit: 1000 # If more than this number of samples are present after metric relabeling. the entire scrape will be treated as failed. 0 means no limit.# 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: ["localhost:9090"]

完整配置教程，参考官方文档： Configuration | Prometheus

以下为例，创建/data2/docker/sysdata/prometheus_data目录，还需要在docker服务主机上对此目录通过： chmod 777 prometheus_data 授权；

注意：需要对prometheus_data物理目录进行授权，否则prometheus服务没有对该目录的读写权限，会导致运行出错，比如：err="open /prometheus/queries.active: permission denied"，prometheus启动过程中要向该绑定卷物理目录内写入数据；

在Runtime&resources中分配docker 容器运行所需要的cpu、内存、内存交接空间等，此处根据实际硬件条件分配即可；

待上述配置完成后，点击Deploy the container按钮发布docker 容器并会同时启动Prometheus服务，稍等片刻没有错误消息提示，即容器运行正常服务启动成功，同时通过docker服务主机下的prometheus_data也可查看到已有文件写入，如有错误提示，可在Containers列表中点击容器日志进行排查；

访问Prometheus

包含prometheus服务的docker 容器启动后，通过浏览器访问：http://docker_ip:9090，进入到prometheus控制台默认页面，通过Query菜单即可查询已收集到prometheus服务存储数据库中的指标，比如,查询从prometheus自身端点采集指标：process_cpu_seconds_total，点击Graph选择卡，设置1小时数据区间，并选择30s样本频率，展示图表如下：