【原文鏈接】https://www.jianshu.com/p/9e47ffaf5e31?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io
概述
一個宿主機上可以運行多個容器化應用，容器化應用運行於宿主機上，我們需要知道該容器的運行情況，包括 CPU使用率、內存佔用、網絡狀況以及磁盤空間等等一系列信息，而且這些信息隨時間變化，我們稱其爲時序數據，本文將實操 如何搭建一個可視化的監控中心 來收集這些承載着具體應用的容器的時序信息並可視化分析與展示！
動手了，動手了...
準備鏡像
- adviser：負責收集容器的隨時間變化的數據
- influxdb：負責存儲時序數據
- grafana：負責分析和展示時序數據
鏡像準備
部署Influxdb服務
可以將其視爲一個數據庫服務，其確實用於存儲數據。之所以選用該數據庫，原因正如官網所說：
Open Source Time Series DB Platform for Metrics & Events (Time Series Data)
下面我們將該服務部署起來
docker run -d -p 8086:8086 \ -v ~/influxdb:/var/lib/influxdb \ --name influxdb tutum/influxdb
- 進入influxdb容器內部，並執行influx命令：
docker exec -it influxdb influx
進入influxdb的shell命令行
- 創建數據庫test和root用戶用於本次試驗測試
CREATE DATABASE "test"
CREATE USER "root" WITH PASSWORD 'root' WITH ALL PRIVILEGES
創建測試數據庫並查看
部署cAdvisor服務
谷歌的cadvisor可以用於收集Docker容器的時序信息，包括容器運行過程中的資源使用情況和性能數據。
- 運行cadvisor服務
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
特別注意項：
在運行上述docker時，這裏有可能兩個其他配置項需要添加（CentOS, RHEL需要）：
- --privileged=true
設置爲true之後，容器內的root才擁有真正的root權限，可以看到host上的設備，並且可以執行mount；否者容器內的root只是外部的一個普通用戶權限。由於cadvisor需要通過socket訪問docker守護進程，在CentOs和RHEL系統中需要這個這個選項。
- --volume=/cgroup:/cgroup:ro
對於CentOS和RHEL系統的某些版本（比如CentOS6），cgroup的層級掛在/cgroup目錄，所以運行cadvisor時需要額外添加–volume=/cgroup:/cgroup:ro選項。
部署Grafana服務
grafana則是一款開源的時序數據分析工具，而且界面專業易用，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個容器都已經啓動了：
3個容器均已啓動完成
下面開始具體實驗了
實戰
- 訪問grafana服務
打開localhost:5000來訪問grafana的web服務，此時提示你需要登錄，注意用戶名和密碼都是admin
grafana登陸界面
登錄後可以看到grafana的主頁面：
grafana的主頁面
看的很明顯，在Grafana上有好幾個步驟需要做，這裏Install Grafana已經完成了，接下來我們需要：
- Add data source
- Create dashboard
- …...
- Add Data Source
點擊Add data source進入
Add Data Source
然後主要是Setting選項卡設置
Setting
我們需要根據實際情況來填寫各項內容：
填寫Setting中的內容
Data source添加成功會予以提示
Data source添加成功
數據源添加完成以後，我們需要添加儀表盤（Dashboard）
- Add Dashboard
點擊Add dashboard進入
Add dashboard
這裏有很多類型的儀表盤供選擇，我們選用最常用的Graph就好
Graph
進入之後，點擊Panel Title下拉列表，再選擇Edit進行編輯即可
Panel Title → Edit
在Edit裏面主要的就是需要添加查詢的條件，繼續看下文
- Add Query Editor
查詢條件中我們可以選擇要監控的指標：
Add Query Editor
這裏選一個memory usage好了，然後要監控的容器選擇grafana自身好了。
當然這裏不止可以監控一個指標，也不止可以監控一個容器，更多組合我們只需要在下面並列着一個一個添加query條目就好！
最後我添加了三個監控條件，分別用於監控grafana、influxdb和cadvisor三個容器的memory usage指標，並將其同時顯示於圖中，怎麼樣是不是很直觀！
監測三個容器的memory usage指標
這裏可以摸索的設置項還有很多，比如一些座標自定義、顯示策略自定義，甚至我們還可以自定義報警策略等等
作者：hansonwang99 鏈接：https://www.jianshu.com/p/9e47ffaf5e31 來源：簡書 著作權歸作者所有。商業轉載請聯繫作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。
概述
一個宿主機上可以運行多個容器化應用，容器化應用運行於宿主機上，我們需要知道該容器的運行情況，包括 CPU使用率、內存佔用、網絡狀況以及磁盤空間等等一系列信息，而且這些信息隨時間變化，我們稱其爲時序數據，本文將實操 如何搭建一個可視化的監控中心 來收集這些承載着具體應用的容器的時序信息並可視化分析與展示！
動手了，動手了...
準備鏡像
- adviser：負責收集容器的隨時間變化的數據
- influxdb：負責存儲時序數據
- grafana：負責分析和展示時序數據
鏡像準備
部署Influxdb服務
可以將其視爲一個數據庫服務，其確實用於存儲數據。之所以選用該數據庫，原因正如官網所說：
Open Source Time Series DB Platform for Metrics & Events (Time Series Data)
下面我們將該服務部署起來
docker run -d -p 8086:8086 \ -v ~/influxdb:/var/lib/influxdb \ --name influxdb tutum/influxdb
- 進入influxdb容器內部，並執行influx命令：
docker exec -it influxdb influx
進入influxdb的shell命令行
- 創建數據庫test和root用戶用於本次試驗測試
CREATE DATABASE "test"
CREATE USER "root" WITH PASSWORD 'root' WITH ALL PRIVILEGES
創建測試數據庫並查看
部署cAdvisor服務
谷歌的cadvisor可以用於收集Docker容器的時序信息，包括容器運行過程中的資源使用情況和性能數據。
- 運行cadvisor服務
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
特別注意項：
在運行上述docker時，這裏有可能兩個其他配置項需要添加（CentOS, RHEL需要）：
- --privileged=true
設置爲true之後，容器內的root才擁有真正的root權限，可以看到host上的設備，並且可以執行mount；否者容器內的root只是外部的一個普通用戶權限。由於cadvisor需要通過socket訪問docker守護進程，在CentOs和RHEL系統中需要這個這個選項。
- --volume=/cgroup:/cgroup:ro
對於CentOS和RHEL系統的某些版本（比如CentOS6），cgroup的層級掛在/cgroup目錄，所以運行cadvisor時需要額外添加–volume=/cgroup:/cgroup:ro選項。
部署Grafana服務
grafana則是一款開源的時序數據分析工具，而且界面專業易用，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個容器都已經啓動了：
3個容器均已啓動完成
下面開始具體實驗了
實戰
- 訪問grafana服務
打開localhost:5000來訪問grafana的web服務，此時提示你需要登錄，注意用戶名和密碼都是admin
grafana登陸界面
登錄後可以看到grafana的主頁面：
grafana的主頁面
看的很明顯，在Grafana上有好幾個步驟需要做，這裏Install Grafana已經完成了，接下來我們需要：
- Add data source
- Create dashboard
- …...
- Add Data Source
點擊Add data source進入
Add Data Source
然後主要是Setting選項卡設置
Setting
我們需要根據實際情況來填寫各項內容：
填寫Setting中的內容
Data source添加成功會予以提示
Data source添加成功
數據源添加完成以後，我們需要添加儀表盤（Dashboard）
- Add Dashboard
點擊Add dashboard進入
Add dashboard
這裏有很多類型的儀表盤供選擇，我們選用最常用的Graph就好
Graph
進入之後，點擊Panel Title下拉列表，再選擇Edit進行編輯即可
Panel Title → Edit
在Edit裏面主要的就是需要添加查詢的條件，繼續看下文
- Add Query Editor
查詢條件中我們可以選擇要監控的指標：
Add Query Editor
這裏選一個memory usage好了，然後要監控的容器選擇grafana自身好了。
當然這裏不止可以監控一個指標，也不止可以監控一個容器，更多組合我們只需要在下面並列着一個一個添加query條目就好！
最後我添加了三個監控條件，分別用於監控grafana、influxdb和cadvisor三個容器的memory usage指標，並將其同時顯示於圖中，怎麼樣是不是很直觀！
監測三個容器的memory usage指標
這裏可以摸索的設置項還有很多，比如一些座標自定義、顯示策略自定義，甚至我們還可以自定義報警策略等等