grafana+influxdb+telegraf监控服务器cpu,内存和硬盘
随便抄了一篇,目前我们的项目也在用,这个是linux和windows通吃的一种监控方案,非常有效,详细和优美,需要监控什么具体的业务内容,自己向influxdb中插入就行了。
监控服务器状态是运维必不可少的一部分, 通常情况, 我们用得比较多的就是graphite
, 因为使用python写的, 所以对于大部分运维工程师来讲, 算是比较熟悉的语言. 但graphite毕竟比较老了, 界面体验方面不太友好, 加上graphite部署起来也不是太容易, 会给新手造成一定困扰.
这里给大家介绍的是另一种监控系统grafana
, 相比graphite, 优势非常大, 特别是配置和部署, 要简单很多, 界面方面的体验做得非常好, 特别是还兼容graphite的数据
由于grafana仅仅只是提供界面显示, 所以他需要从influxdb
中获取数据, 而influxdb中的数据又需要从其他地方收集过来, 常用的收集工具是collectd
和telegraf
, 其中collectd这里不做介绍, 有些数据不是太适合, 而 influxdb 自身集成 telegraf插件, 不需要进行专门的配置
collectd/telegraf(收集数据) -------> influxdb(保存数据) -------> grafana(显示数据)
安装配置
influxdb 1.x+
cd /opt
# 下载速度很慢, 建议用迅雷下载, 然后通过ftp上载到服务器
wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.0.2.x86_64.rpm
yum localinstall influxdb-1.0.2.x86_64.rpm
service influxdb start
管理后台默认端口: 8083, 我们可以直接访问后台管理数据
数据传递默认端口: 8086, 其他服务传递数据的端口
telegraf 1.x+
cd /opt
# 下载速度很慢, 建议用迅雷下载, 然后通过ftp上载到服务器
wget https://dl.influxdata.com/telegraf/releases/telegraf-1.0.1.x86_64.rpm
yum localinstall telegraf-1.0.1.x86_64.rpm
cd /etc/telegraf
# 只收集cpu, 内存和硬盘的数据
telegraf -sample-config -input-filter cpu:mem:disk -output-filter influxdb > telegraf.conf
# 设置将数据传递写入influxdb服务器
vi telegraf.conf
# 将地址改成 influxdb 对应的服务器地址, 端口默认 8086, 默认数据库 telegraf
# 启动服务
service telegraf start
grafana 3.x+
cd /opt
# 下载速度很慢, 建议用迅雷下载, 然后通过ftp上载到服务器
wget https://grafanarel.s3.amazonaws.com/builds/grafana-3.1.1-1470047149.x86_64.rpm
yum localinstall grafana-3.1.1-1470047149.x86_64.rpm
# 启动服务
service grafana-server start
# 添加开机启动
chkconfig --add grafana-server
默认启动端口 3000, 账户密码默认都是 admin
grafana 使用
- 创建数据源
- 创建显示面板
- 添加单个面板
- 选择定义数据源
- 从数据源中添加数据
最终显示结果:
参考官方文档
telegraf: https://docs.influxdata.com/telegraf/v1.0/
influxdb: https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.0
grafana: http://docs.grafana.org/
grafana+influxdb+telegraf监控服务器cpu,内存和硬盘的更多相关文章
- Grafana+Influxdb+Telegraf监控mysql
Grafana+Influxdb+Telegraf监控mysql 一.安装 1.1安装Grafana+influxdb+telegraf 1.2启动服务,添加开机启动 1.3查看grafana界面 二 ...
- grafana + influxdb + telegraf
grafana + influxdb + telegraf , 构建性能监控平台http://www.cnblogs.com/Scissors/p/5977670.html https://docs. ...
- docker-compose(grafana influxdb) + telegraf 快速搭建简单监控
灵活实现方案: 1: telegraf 为go 语言写得占用内存小 收集主机各项监控数据 定时写入 时序DB influxdb ------------------------&qu ...
- jmeter ---监控服务器CPU, 内存,网络数据
JMeter如何收集获得服务器cpu,内存,磁盘,网络等相关资源使用率的信息 1. JMeter 自带的Monitor Results 监控 JMeter 自带的Monitor Results 在官网 ...
- linux查看系统CPU,内存,硬盘使用情况
top查看CPU,内存使用情况 free查看硬盘使用情况
- grafana + influxdb + telegraf , 构建性能监控平台
1.安装平台 1).grafana , 访问各类数据源 , 自定义报表.显示图表等等 , 用于提供界面监控 , 默认端口为3000 , 默认登陆信息admin wget https://grafana ...
- 性能监控扩展篇(grafana + influxdb + telegraf)
之前已经说过了自己写sh脚本监控,我看有人评论了说用telegraf进行数据收集,于是乎去研究了下,感觉还可以,不过磁盘io的的表个人感觉有些美中不足,并未直接给出读写速率的情况,可能是研究时间太短, ...
- 用python监控Linux,CPU,内存,硬盘
#!/usr/local/bin/python3.5 #coding:utf-8 import mailll, linecache, re, socket, os, time hostname = s ...
- JMeter监控服务器CPU, 内存,网络数据
http://wenku.baidu.com/link?url=un5QtWHa-A9kCTeVN0PnU3gDEMri38hYqjc8-skNXTD-v65FMObdq1LxfQDb1I6oIK9k ...
随机推荐
- GBDT 简述
GBDT 全称 Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树. 梯度增强决策树的思想来源于两个地方,首先是增强算法(Boosting),然后是梯度增强(Gradien ...
- jenkins网页报错,Unable to create the home directory ‘/usr/share/tomcat7/.jenkins’. This is most likely a permission problem
cd /usr/share/tomcat7 sudo mkdir .jenkins sudo chown tomcat7:nogroup .jenkins 执行以上操作,重启解决
- python 分数的数学四则运算
import fractions f1 = fractions.Fraction(, ) f2 = fractions.Fraction(, ) print('{} + {} = {}'.format ...
- 【转】VC6在Win7下打开文件崩溃问题
http://www.cnblogs.com/Leon5/archive/2011/08/24/2152670.html 1.微软针对这个问题发布了一个补丁包.下载地址 2.下载之后是一个源码包,解压 ...
- android开发:Android 中自定义View的应用
大家好我们今天的教程是在Android 教程中自定义View 的学习,对于初学着来说,他们习惯了Android 传统的页面布局方式,如下代码: <?xml version="1.0&q ...
- 【Golang】格式化JSON字符串,方便查看
分别介绍golang及Python格式化接口返回JSON数据的方法,及Python json.dumps方法出现NameError: name 'true' is not defined原因解析及解决 ...
- Codeforces 919D - Substring
919D - Substring 思路: 拓扑排序判环+DAG上dp+记忆化搜索 状态:dp[i][j]表示以i为起点的路径中j的最大出现次数 初始状态:dp[i][j]=1(i have no so ...
- Codeforces 595B - Pasha and Phone
595B - Pasha and Phone 代码: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long # ...
- scss 覆盖 原有变量
在scss的variables.scss 中会有很多的变量 $color: red !default; $body-color: $color !default; 这些!default 和我们理解的! ...
- 『Kaggle』分类任务_决策树&集成模型&DataFrame向量化操作
决策树这节中涉及到了很多pandas中的新的函数用法等,所以我单拿出来详细的理解一下这些pandas处理过程,进一步理解pandas背后的数据处理的手段原理. 决策树程序 数据载入 pd.read_c ...