grafana + influxdb + telegraf , 构建linux性能监控平台

安装3个软件

1.Grafana安装

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 ,如http://127.0.0.1:3000访问, 默认登陆信息账号和密码分别admin和admin

本人系统版本centos7,用yum安装

 yum install https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-4.6.3-1.x86_64.rpm
 #启动服务
 systemctl start grafana
 #查看服务状态
 systemctl status grafana

其他版本安装参考官网:
http://docs.grafana.org/installation/rpm/

2.InfluxDB 安装

InfluxDB是一个开源数据库别名时序数据库,针对时间序列数据的快速,高可用性存储和检索进行了优化。 InfluxDB非常适合运营监控,应用指标和实时分析。默认端口为Web端8083 , API端8086

#新建一个源仓库
vi /etc/yum.repos.d/influxdata.repo
#输入以下内容
[influxdb]
name = InfluxData Repository - RHEL $releasever
baseurl = https://repos.influxdata.com/rhel/$releasever/$basearch/stable
enabled = 1
gpgcheck = 1
gpgkey = https://repos.influxdata.com/influxdb.key

#安装
yum install influxdb
#启动服务
systemctl start influxdb
#查看服务状态
systemctl status influxdb

安装完可以登录http://127.0.0.1:8083,默认安装是不需要账号和密码。

3.Telegraf 安装

Telegraf是收集系统和服务器各种源入mysql,nginx等的统计数据 , 并写入到 InfluxDB数据库 ,最后InfluxDB收集到数据给Grafana以各种图表显示

同时Telegraf和Grafana是配套,因为上面设置源,因此可以直接安装

#安装
yum install telegraf

重点是否收集数据到Influx时序库:

3.1 查看Telegraf配置文件
vi /etc/telegraf/telegraf.conf
3.2 定位到[outputs.influxdb] 节点
 [[outputs.influxdb]]
      ## The full HTTP or UDP endpoint URL for your InfluxDB instance.
      ## Multiple urls can be specified as part of the same cluster,
      ## this means that only ONE of the urls will be written to each interval.
      # urls = ["udp://localhost:8089"] # UDP endpoint example
      urls = ["http://localhost:8086"] # required,这个url可以改成自己host
      ## The target database for metrics (telegraf will create it if not exists).
      database = "telegraf" # required,这个会在influx库创建一个库
3.3 启动服务和查看状态
#启动服务
systemctl start telegraf
#查看服务状态
systemctl status telegraf
3.4 进入Influx查看数据库名“telegraf”是否生成
#进入Influx
influx 
#查看可用数据库
show databases
#结果如下:
Output
    name: databases
    name
    ----
    _internal
    telegraf   #这个是启动服务后自动生成
    
#查看收集的字段有那些
show measurements
#结果如下:
Output
    name: measurements
    name
    ----
    cpu
    disk
    diskio
    kernel
    mem
    processes
    swap
    system

啦啦,看到这些数据说明已经收集到数据,我们差一点展示数据就ok了。

4.配置Grafana的数据源(Data Source)和面板(Dashboard)
4.1 数据源配置

1).登陆grafana , 左上角菜单新建数据源 , 并配置好相关信息

image

这里具体配置源参数

image

2).我们是监控cpu,内存等等,因此我们直接用别人写好面板直接导入

image
image

然后从别人编辑好面板复制https://grafana.com/dashboards/928ID到上面

image

3).最后看到一切都ok的图表,是不是很happy。

第一张:

image

第二张:

image
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,015评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,262评论 1 292
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,727评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,986评论 0 205
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,363评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,610评论 1 219
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,871评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,582评论 0 198
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,297评论 1 242
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,551评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,053评论 1 260
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,385评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,035评论 3 236
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,079评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,841评论 0 195
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,648评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,550评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容