使用Docker Compose搭建CIG监控平台

2023-12-03 10:01

本文主要是介绍使用Docker Compose搭建CIG监控平台,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

CIG简介

CIG监控平台是基于CAdvisor、InfluxDB和Granfana构建的一个容器重量级监控系统,用于监控容器的各项性能指标。其中,CAdvisor是一个容器资源监控工具,用于监控容器的内存、CPU、网络IO和磁盘IO等。InfluxDB是一个开源的分布式时序、时间和指标数据库,用于存储CAdvisor收集的数据。Granfana则是一个开源的数据监控分析可视化平台,用于展示图表。通过这三者的结合,CIG监控平台可以实现对容器性能的全面监控和可视化展示。

此外,CIG监控平台还提供了灵活的图形化选项,可以混合多种风格,支持白天和黑夜模式,以及多个数据源的配置。用户可以通过这个平台方便地查看和理解容器的运行状态和性能数据。

CIG监控平台为容器的性能和运行状态提供了一个全面的视图,有助于及时发现和解决问题,优化容器的运行效率。

CAdvisor

CAdvisor,全称为Container Advisor,是Google开源的一款用于展示和分析容器运行状态的可视化工具。它提供了对容器内资源使用情况和性能数据的实时监控和采集,包括CPU使用情况、内存使用情况、网络吞吐量和文件系统使用情况等。这些数据可以通过CAdvisor提供的基础查询界面和HTTP接口进行访问,方便其他组件如Grafana、Prometheus等进行数据抓取和可视化展示。CAdvisor使用Go语言开发,利用Linux的Cgroups获取容器的资源使用信息。在Google的Kubernetes中,CAdvisor也被默认地作为单节点的资源监控工具,各个节点默认会安装上CAdvisor组件。

InfluxDB

InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库。使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数据这种时序相关数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据,IoT行业的实时数据等场景。

主要特色功能如下:

  1. 基于时间序列,支持与时间有关的相关函数(如最大、最小、求和等)。
  2. 可度量性:你可以实时对大量数据进行计算。
  3. 基于事件:它支持任意的事件数据。

此外,InfluxDB无结构(无模式),可以是任意数量的列;可拓展的;支持min、max、sum、count、mean、median等一系列函数,方便统计;原生的HTTP支持,内置HTTP API;强大的类SQL语法;自带管理界面,方便使用。

Granfana

Grafana是一个开源的度量分析和可视化套件,常用于对大量数据进行实时分析和呈现。它是由Grafana Labs公司开发并维护的。用户只需要提供需要监控的数据,Grafana就可以帮助生成各种可视化仪表,如折线图、直方图、热力图等。同时,Grafana还有强大的报警功能,可以在系统出现问题时发出通知。此外,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,用户可以把来自多个数据源的数据组合到一个仪表板进行统一监控。

搭建CIG监控平台

新建目录 

[root@localhost /]# cd mydocker
[root@localhost mydocker]# mkdir cig
[root@localhost mydocker]# cd cig
[root@localhost cig]# pwd
/mydocker/cig

新建docker-compose.yml文件

[root@localhost cig]# vim docker-compose.yml

编辑docker-compose.yml文件

version: '3.1'volumes:grafana_data: {}services:influxdb:image: tutum/influxdb:0.9restart: alwaysenvironment:- PRE_CREATE_DB=cadvisorports:- "8083:8083"- "8086:8086"volumes:- ./data/influxdb:/datacadvisor:image: google/cadvisorlinks:- influxdb:influxsrvcommand: -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxsrv:8086restart: alwaysports:- "8080:8080"volumes:- /:/rootfs:ro- /var/run:/var/run:rw- /sys:/sys:ro- /var/lib/docker/:/var/lib/docker:rografana:user: "104"image: grafana/grafanarestart: alwayslinks:- influxdb:influxsrvports:- "3000:3000"volumes:- grafana_data:/var/lib/grafanaenvironment:- HTTP_USER=admin- HTTP_PASS=admin- INFLUXDB_HOST=influxsrv- INFLUXDB_PORT=8086- INFLUXDB_NAME=cadvisor- INFLUXDB_USER=root- INFLUXDB_PASS=root

检查docker-compose.yml文件是否有语法错误

[root@localhost cig]# docker-compose config -q

启动!

[root@localhost cig]# docker-compose up -d

启动成功效果如下

 查看三个容器的启动实例

 访问CIG服务

通过ip+8080端口访问cAdvisor收集服务

通过ip+8083端口访问InfluxDB存储服务

通过ip+3000端口访问Granfana展现服务 

默认账号密码都为admin,登录后进入主页

 要通过Granfana展现数据首先需要配置数据源

 选中数据源DataSource,然后我们添加数据源

选择InfluxDB数据源  

点击select 

 完成如下配置

接下来配置数据库名称以及用户名和密码 

点击Save & test

如下效果说明无误

 接下来配置面板 

 添加一个面板 

 我们选择数据展示格式,是折线图,还是柱状图展示

选择经典展示规则(old)

 保存设置

命名并保存

保存之后效果如下

对面板进行编辑  

 完成如下配置

 容器的名称可以在这里查看

docker stats
CONTAINER ID   NAME               CPU %     MEM USAGE / LIMIT    MEM %     NET I/O           BLOCK I/O         PIDS
4d8f09bdd732   cig-grafana-1      0.03%     43.5MiB / 1.88GiB    2.26%     424kB / 9.02MB    10.8MB / 1.97MB   8
b05a48a12a33   cig-cadvisor-1     1.07%     66.83MiB / 1.88GiB   3.47%     1.13MB / 292MB    7.72MB / 0B       10
8748271b6a43   cig-influxdb-1     0.06%     43.2MiB / 1.88GiB    2.24%     59.7MB / 594kB    5.55MB / 647MB    7
e2592a496c60   portainer          0.00%     20.38MiB / 1.88GiB   1.06%     6.67kB / 1.89kB   61.7MB / 3.94MB   6
2984b012f3be   rocketmq-console   0.08%     179.3MiB / 1.88GiB   9.31%     123kB / 88.8kB    248MB / 29.7MB    33
799a4159b6cf   rocketmq-broker    0.00%     0B / 0B              0.00%     0B / 0B           0B / 0B           0
e7cc34338422   redis6             0.10%     9.293MiB / 1.88GiB   0.48%     1.33kB / 0B       48MB / 0B         5
12b28b13b6cd   mysql8             0.46%     115.5MiB / 1.88GiB   6.00%     1.51kB / 0B       251MB / 28.7MB    38

 最后的监控效果如下 

至此cAdvisor+InfluxDB+Grafana容器监控系统成功搭建完成

这篇关于使用Docker Compose搭建CIG监控平台的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/449027

相关文章

python使用库爬取m3u8文件的示例

《python使用库爬取m3u8文件的示例》本文主要介绍了python使用库爬取m3u8文件的示例,可以使用requests、m3u8、ffmpeg等库,实现获取、解析、下载视频片段并合并等步骤,具有... 目录一、准备工作二、获取m3u8文件内容三、解析m3u8文件四、下载视频片段五、合并视频片段六、错误

gitlab安装及邮箱配置和常用使用方式

《gitlab安装及邮箱配置和常用使用方式》:本文主要介绍gitlab安装及邮箱配置和常用使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1.安装GitLab2.配置GitLab邮件服务3.GitLab的账号注册邮箱验证及其分组4.gitlab分支和标签的

SpringBoot3应用中集成和使用Spring Retry的实践记录

《SpringBoot3应用中集成和使用SpringRetry的实践记录》SpringRetry为SpringBoot3提供重试机制,支持注解和编程式两种方式,可配置重试策略与监听器,适用于临时性故... 目录1. 简介2. 环境准备3. 使用方式3.1 注解方式 基础使用自定义重试策略失败恢复机制注意事项

nginx启动命令和默认配置文件的使用

《nginx启动命令和默认配置文件的使用》:本文主要介绍nginx启动命令和默认配置文件的使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录常见命令nginx.conf配置文件location匹配规则图片服务器总结常见命令# 默认配置文件启动./nginx

在Windows上使用qemu安装ubuntu24.04服务器的详细指南

《在Windows上使用qemu安装ubuntu24.04服务器的详细指南》本文介绍了在Windows上使用QEMU安装Ubuntu24.04的全流程:安装QEMU、准备ISO镜像、创建虚拟磁盘、配置... 目录1. 安装QEMU环境2. 准备Ubuntu 24.04镜像3. 启动QEMU安装Ubuntu4

使用Python和OpenCV库实现实时颜色识别系统

《使用Python和OpenCV库实现实时颜色识别系统》:本文主要介绍使用Python和OpenCV库实现的实时颜色识别系统,这个系统能够通过摄像头捕捉视频流,并在视频中指定区域内识别主要颜色(红... 目录一、引言二、系统概述三、代码解析1. 导入库2. 颜色识别函数3. 主程序循环四、HSV色彩空间详解

Windows下C++使用SQLitede的操作过程

《Windows下C++使用SQLitede的操作过程》本文介绍了Windows下C++使用SQLite的安装配置、CppSQLite库封装优势、核心功能(如数据库连接、事务管理)、跨平台支持及性能优... 目录Windows下C++使用SQLite1、安装2、代码示例CppSQLite:C++轻松操作SQ

一文详解如何在idea中快速搭建一个Spring Boot项目

《一文详解如何在idea中快速搭建一个SpringBoot项目》IntelliJIDEA作为Java开发者的‌首选IDE‌,深度集成SpringBoot支持,可一键生成项目骨架、智能配置依赖,这篇文... 目录前言1、创建项目名称2、勾选需要的依赖3、在setting中检查maven4、编写数据源5、开启热

Python常用命令提示符使用方法详解

《Python常用命令提示符使用方法详解》在学习python的过程中,我们需要用到命令提示符(CMD)进行环境的配置,:本文主要介绍Python常用命令提示符使用方法的相关资料,文中通过代码介绍的... 目录一、python环境基础命令【Windows】1、检查Python是否安装2、 查看Python的安

Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算

《Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算》Python提供了多种并行处理的方式,其中concurrent.futures模块的ProcessPoolExecu... 目录简介完整代码示例代码解释1. 导入必要的模块2. 定义处理函数3. 主函数4. 生成数字列表5.