[转]Docker容器可视化监控中心搭建

【原文链接】https://www.jianshu.com/p/9e47ffaf5e31?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io

概述

一个宿主机上可以运行多个容器化应用，容器化应用运行于宿主机上，我们需要知道该容器的运行情况，包括 CPU使用率、内存占用、网络状况以及磁盘空间等等一系列信息，而且这些信息随时间变化，我们称其为时序数据，本文将实操 如何搭建一个可视化的监控中心 来收集这些承载着具体应用的容器的时序信息并可视化分析与展示！

动手了，动手了...

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

镜像准备

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

docker run -d -p 8086:8086 \
-v ~/influxdb:/var/lib/influxdb \
--name influxdb tutum/influxdb

• 进入influxdb容器内部，并执行influx命令：

docker exec -it influxdb influx

进入influxdb的shell命令行

• 创建数据库test和root用户用于本次试验测试

CREATE DATABASE "test"

CREATE USER "root" WITH PASSWORD 'root' WITH ALL PRIVILEGES

创建测试数据库并查看

部署cAdvisor服务

谷歌的cadvisor可以用于收集Docker容器的时序信息，包括容器运行过程中的资源使用情况和性能数据。

• 运行cadvisor服务

docker run -d \
-v /:/rootfs -v /var/run:/var/run -v /sys:/sys \
-v /var/lib/docker:/var/lib/docker \
--link=influxdb:influxdb --name cadvisor google/cadvisor:v0.27.3 \
--storage_driver=influxdb \
--storage_driver_host=influxdb:8086 \
--storage_driver_db=test \
--storage_driver_user=root \
--storage_driver_password=root

特别注意项：

在运行上述docker时，这里有可能两个其他配置项需要添加（CentOS, RHEL需要）：

• --privileged=true

设置为true之后，容器内的root才拥有真正的root权限，可以看到host上的设备，并且可以执行mount；否者容器内的root只是外部的一个普通用户权限。由于cadvisor需要通过socket访问docker守护进程，在CentOs和RHEL系统中需要这个这个选项。

• --volume=/cgroup:/cgroup:ro

对于CentOS和RHEL系统的某些版本（比如CentOS6），cgroup的层级挂在/cgroup目录，所以运行cadvisor时需要额外添加–volume=/cgroup:/cgroup:ro选项。

部署Grafana服务

grafana则是一款开源的时序数据分析工具，而且界面专业易用，等下等部署好了，大家就能感受到：

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：

3个容器均已启动完成

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

grafana登陆界面

登录后可以看到grafana的主页面：

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

Add Data Source

然后主要是Setting选项卡设置

Setting

我们需要根据实际情况来填写各项内容：

填写Setting中的内容

Data source添加成功会予以提示

Data source添加成功

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

Add dashboard

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

Graph

进入之后，点击Panel Title下拉列表，再选择Edit进行编辑即可

Panel Title → Edit

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：

Add Query Editor

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！

监测三个容器的memory usage指标

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

作者：hansonwang99 链接：https://www.jianshu.com/p/9e47ffaf5e31 來源：简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

概述

一个宿主机上可以运行多个容器化应用，容器化应用运行于宿主机上，我们需要知道该容器的运行情况，包括 CPU使用率、内存占用、网络状况以及磁盘空间等等一系列信息，而且这些信息随时间变化，我们称其为时序数据，本文将实操 如何搭建一个可视化的监控中心 来收集这些承载着具体应用的容器的时序信息并可视化分析与展示！

动手了，动手了...

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

镜像准备

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

docker run -d -p 8086:8086 \
-v ~/influxdb:/var/lib/influxdb \
--name influxdb tutum/influxdb

• 进入influxdb容器内部，并执行influx命令：

docker exec -it influxdb influx

进入influxdb的shell命令行

• 创建数据库test和root用户用于本次试验测试

CREATE DATABASE "test"

CREATE USER "root" WITH PASSWORD 'root' WITH ALL PRIVILEGES

创建测试数据库并查看

部署cAdvisor服务

谷歌的cadvisor可以用于收集Docker容器的时序信息，包括容器运行过程中的资源使用情况和性能数据。

• 运行cadvisor服务

docker run -d \
-v /:/rootfs -v /var/run:/var/run -v /sys:/sys \
-v /var/lib/docker:/var/lib/docker \
--link=influxdb:influxdb --name cadvisor google/cadvisor:v0.27.3 \
--storage_driver=influxdb \
--storage_driver_host=influxdb:8086 \
--storage_driver_db=test \
--storage_driver_user=root \
--storage_driver_password=root

特别注意项：

在运行上述docker时，这里有可能两个其他配置项需要添加（CentOS, RHEL需要）：

• --privileged=true

设置为true之后，容器内的root才拥有真正的root权限，可以看到host上的设备，并且可以执行mount；否者容器内的root只是外部的一个普通用户权限。由于cadvisor需要通过socket访问docker守护进程，在CentOs和RHEL系统中需要这个这个选项。

• --volume=/cgroup:/cgroup:ro

对于CentOS和RHEL系统的某些版本（比如CentOS6），cgroup的层级挂在/cgroup目录，所以运行cadvisor时需要额外添加–volume=/cgroup:/cgroup:ro选项。

部署Grafana服务

grafana则是一款开源的时序数据分析工具，而且界面专业易用，等下等部署好了，大家就能感受到：

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：

3个容器均已启动完成

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

grafana登陆界面

登录后可以看到grafana的主页面：

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

Add Data Source

然后主要是Setting选项卡设置

Setting

我们需要根据实际情况来填写各项内容：

填写Setting中的内容

Data source添加成功会予以提示

Data source添加成功

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

Add dashboard

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

Graph

进入之后，点击Panel Title下拉列表，再选择Edit进行编辑即可

Panel Title → Edit

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：

Add Query Editor

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！

监测三个容器的memory usage指标

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