使用 Grafana 创建可视化面板

k8s技术圈

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2021-10-30 17:29

Grafana 是一个监控仪表系统,它是由 Grafana Labs 公司开源的的一个系统监测工具,它可以大大帮助我们简化监控的复杂度,我们只需要提供需要监控的数据,它就可以帮助生成各种可视化仪表,同时它还有报警功能,可以在系统出现问题时发出通知。

Grafana 支持许多不同的数据源,每个数据源都有一个特定的查询编辑器,每个数据源的查询语言和能力都是不同的,我们可以把来自多个数据源的数据组合到一个仪表板,但每一个面板被绑定到一个特定的数据源。目前官方支持以下数据源:

  • Alertmanager
  • AWS CloudWatch
  • Azure Monitor
  • Elasticsearch
  • Google Cloud Monitoring
  • Graphite
  • InfluxDB
  • Loki
  • Microsoft SQL Server (MSSQL)
  • MySQL
  • OpenTSDB
  • PostgreSQL
  • Prometheus
  • Jaeger
  • Zipkin
  • Tempo

我们这里当然重点需要介绍的就是 Prometheus 这个数据源了。

安装

接下来我们就来安装 Grafana,Grafana 本身是非常轻量级的,不会占用大量资源,此外 Grafana 需要一个数据库来存储其配置数据,比如用户、数据源和仪表盘等,目前 Grafana 支持 SQLite、MySQL、PostgreSQL 3 种数据库,默认使用的是 SQLite,该数据库文件会存储在 Grafana 的安装位置,所以需要对 Grafana 的安装目录进行持久化。

要安装 Grafana 的方式有很多,我们这里使用的是 CentOS 系统,可以在 Grafana 官方下载页面筛选合适的版本 https://grafana.com/grafana/download?edition=oss&platform=linux 根据自己的需求来进行安装,比如我们这里直接使用 rpm 包进行安装:

☸ ➜ wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-8.2.1-1.x86_64.rpm
☸ ➜ sudo yum install grafana-8.2.1-1.x86_64.rpm

安装完成后我们就可以使用 systemd 来管理 Grafana:

☸ ➜ sudo systemctl daemon-reload
☸ ➜ sudo systemctl enable grafana-server
☸ ➜ sudo systemctl start grafana-server
☸ ➜ sudo systemctl status grafana-server

默认的启动配置环境变量位于 /etc/sysconfig/grafana-server 文件中:

☸ ➜ cat /etc/sysconfig/grafana-server
GRAFANA_USER=grafana

GRAFANA_GROUP=grafana

GRAFANA_HOME=/usr/share/grafana

LOG_DIR=/var/log/grafana

DATA_DIR=/var/lib/grafana

MAX_OPEN_FILES=10000

CONF_DIR=/etc/grafana

CONF_FILE=/etc/grafana/grafana.ini

RESTART_ON_UPGRADE=true

PLUGINS_DIR=/var/lib/grafana/plugins

PROVISIONING_CFG_DIR=/etc/grafana/provisioning

#
 Only used on systemd systems
PID_FILE_DIR=/var/run/grafana

从上面文件中可以找到 Grafana 的各种数据配置路径,比如数据目录、日志目录、插件目录等等,正常启动完成后 Grafana 会监听在 3000 端口上,所以我们可以在浏览器中打开 Grafana 的 WebUI。

默认的用户名和密码为 admin,也可以在配置文件 /etc/grafana/grafana.ini 中配置 admin_useradmin_password 两个参数来进行覆盖。

当然如果我们想要部署一个高可用版本的 Grafana 的话,那么使用 SQLite 数据库就不行了,需要切换到 MySQL 或者 PostgreSQL,我们可以在 Grafana 配置的 [database] 部分找到数据库的相关配置,Grafana 会将所有长期数据保存在数据库中,然后部署多个 Grafana 实例使用同一个数据库即可实现高可用。

创建面板

面板(Panel)是 Grafana 中基本可视化构建块,每个面板都有一个特定于面板中选择数据源的查询编辑器,每个面板都有各种各样的样式和格式选项,面板可以在仪表板上拖放和重新排列,它们也可以调整大小,所以要在 Grafana 上创建可视化的图表,面板是我们必须要掌握的知识点。

数据源

在创建面板之前我们需要指定我们的面板数据来源,也就是数据源,Grafana 支持多种数据源,我们这里当然使用 Prometheus 作为数据源来进行说明。在 Grafana 左侧工具栏选择 Configuration,点击到下面的 Data sources,打开添加数据源的页面:

点击页面中的 Add data source 按钮开始添加数据源:

选择第一项 Prometheus 数据源进行配置:

在 HTTP 项中配置 URL 地址为 http://localhost:9090,其实就是 Prometheus 的地址,由于我们这里 Grafana 和 Prometheus 都在同一个节点上,所以用 localhost 即可访问,当然用 IP 也可以,Access 选择默认的 Server 代理方式,这样就相当于 Grafana 程序去访问 Prometheus 而不是在浏览器端去访问,如果 Prometheus 配置有认证,则还需要在下发配置 Auth 信息,配置完成后,拉到最下方点击 Save & test,提示添加成功即表面数据源添加成功了。然后在数据源列表中就会出现我们刚刚添加的 Prometheus 这个数据源了:

如果想要添加其他支持的数据源则也可用同样的方式进行添加。

添加面板

面板是属于某一个 Dashboard 的,所以我们需要先创建一个 Dashboard,在侧边栏点击 + 切换到 Dashboard 下面开始创建 Dashboard:

在默认创建的新的 Dashboard 中就有一个空的面板,点击 Add an empty panel 即可开始添加面板:

进入面板编辑器后即可添加面板了,中间位置是查询语句的显示结果,下方是用于配置查询语句的地方,左侧可以选择面板显示的类型,面板元信息,比如标题、描述信息等。

比如我们现在就要来查询节点的 CPU 使用率,前面在 node_exporter 章节中已经学习了该监控数据的查询语句为 (1 - sum(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by (instance) / sum(rate(node_cpu_seconds_total[5m])) by (instance) ) * 100,只需要将该语句填充到查询的 PromQL 语句中即可在上面显示出监控的结果:

点击右上角的 Apply 按钮即可创建成功一个 Panel 面板。

用同样的方式我们可以创建一个用于查询节点内存使用率的面板:

创建完成后的面板我们也可以拖动他们的排列位置:

如果还想重新编辑面板,可以点击标题,在弹出来的下拉框中选择 Edit 编辑即可:

添加参数

现在我们在一个 Dashboard 中添加了两个 Panel,我们可以很明显看到会直接将所有的节点信息展示在同一个面板中,但是如果有非常多的节点的话数据量就非常大了,这种情况下我们最好的方式是将节点当成参数,可以让用户自己去选择要查看哪一个节点的监控信息,要实现这个功能,我们就需要去添加一个以节点为参数的变量来去查询监控数据。

点击 Dashboard 页面右上方的 Dashboard settings 按钮,进入配置页面:

在该 Settings 页面可以来对整个 Dashboard 进行配置,比如名称、标签、变量等:

这里我们点击左边的 Variables 添加一个变量,变量支持更具交互性和动态性的仪表板,我们可以在它们的位置使用变量,而不是在指标查询中硬编码,变量显示为 Dashboard 顶部的下拉列表,这些下拉列表可以轻松更改仪表板中显示的数据。

为了能够选择节点数据,这里我们定义了一个名为 instance 的变量名,但是定义的这个变量值从哪个地方获取呢?

监控节点的相关指标是来源于名为 node-exporter 的任务,我们可以通过查询 up 来获取所有的监控实例:

要想获取到 instance 标签中的值,我们这里可以使用一个正则表达式 .*instance="(.*?)".* 来获取实例数据,这样就成功定义了一个变量,回到 Dashboard 页面就可以看到多了一个选择节点的下拉框:

但是这个时候的面板并不会随着我们下拉框的选择而变化,我们需要将 instance 这个变量传入查询语句中,比如重新修改CPU使用率的查询语句:

用同样的方式给内存使用率添加根据节点过滤的参数:

回到 Dashboard 页面就可以根据我们的下拉框来选择需要监控的节点数据了,定义参数的时候如果选择了可以选择所有,同样可以查看所有节点的数据:

面板还有很多配置细节,请关注后续内容......

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