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小编给大家分享一下Docker容器可视化监控中心的搭建方法,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
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准备镜像
adviser:负责收集容器的随时间变化的数据
influxdb:负责存储时序数据
grafana:负责分析和展示时序数据
部署influxdb服务
可以将其视为一个数据库服务,其确实用于存储数据。之所以选用该数据库,原因正如官网所说:
open source time series db platform for metrics & events (time series data)
下面我们将该服务部署起来
1 2 3 4 | docker run -d -p 5000:3000 \ -v ~/grafana:/var/lib/grafana \ --link=influxdb:influxdb \ --name grafana grafana/grafana |
至此3个容器都已经启动了:
下面开始具体实验了
实战
访问grafana服务
打开localhost:5000来访问grafana的web服务,此时提示你需要登录,注意用户名和密码都是admin
登录后可以看到grafana的主页面:
看的很明显,在grafana上有好几个步骤需要做,这里install grafana已经完成了,接下来我们需要:
add data source
create dashboard
…...
add data source
点击add data source进入
然后主要是setting选项卡设置
我们需要根据实际情况来填写各项内容:
data source添加成功会予以提示
数据源添加完成以后,我们需要添加仪表盘(dashboard)
add dashboard
点击add dashboard进入
这里有很多类型的仪表盘供选择,我们选用最常用的graph就好
进入之后,点击panel title下拉列表,再选择edit进行编辑即可
在edit里面主要的就是需要添加查询的条件,继续看下文
add query editor
查询条件中我们可以选择要监控的指标:
这里选一个memory usage好了,然后要监控的容器选择grafana自身好了。
当然这里不止可以监控一个指标,也不止可以监控一个容器,更多组合我们只需要在下面并列着一个一个添加query条目就好!
最后我添加了三个监控条件,分别用于监控grafana、influxdb和cadvisor三个容器的memory usage指标,并将其同时显示于图中,怎么样是不是很直观!
这里可以摸索的设置项还有很多,比如一些坐标自定义、显示策略自定义,甚至我们还可以自定义报警策略等等
以上是“Docker容器可视化监控中心的搭建方法”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!
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